3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.
본 연구에서는 문제해결에서 귀납적 추론의 과정을 분석하여 귀납적 추론의 단계를 0단계 문제 이해, 1단계 규칙성 인식, 2단계 자료 수집 실험 관찰, 3단계 추측(3-1단계)과 검증(3-2단계), 4단계 발전의 총 5단계로, 귀납적 추론의 흐름은 0단계에서 4단계로의 순차적인 흐름을 포함하여 자신이 찾은 규칙이나 추측에 대하여 반례를 발견하였을 때 대처하는 방식에 따라 다양하게 설정하였다. 또한 초등학교 6학년 학생 4명에 대한 사례 연구를 통하여 연구자가 설정한 귀납적 추론 단계와 흐름의 적절성을 확인하였고 귀납적 추론의 지도를 위한 시사점을 도출하였다.
휴대 이동 방송을 위한 T-DMB(Terrestrial - Digital Multimedia Broadcasting)가 2005년 12월 수도권에서 본방송을 시작하였다. 현재 다양한 양방향 데이터 서비스의 개발과 T-DMB 방송망 확장이 진행 중이며, 조만간 지역 T-DMB 사업자도 선정될 예정이다. T-DMB의 RF 커버리지를 최적화하기 위해서는 서비스 영역을 산출하고 음영 지역을 해소하는 것이 중요하지만, 이를 지원하는 전문적인 시스템이 없어 많은 예산, 인력, 시간이 소요되었다. 송신기의 시간 및 주파수 동기, 송신소 사이의 거리, 송신 전력의 크기를 조절해야 하는 T-DMB 방송망 구축에 있어서 SFN(Single Frequency Network)의 특성을 고려한 측정이 필수적이다. 또한 T-DMB의 커버리지를 산출하기 위해서는 이동 측정, 다각적인 수신 품질 분석을 위한 측정 항목지원, 방대한 측정 데이터의 효율적인 관리, 전자지도를 이용한 측정 결과 분석이 필요하다. 본 논문에서는 위의 사항을 고려하여 T-DMB에 적합한 새로운 측정 시스템에 대한 요구 사항을 도출하고, T-DMB를 위한 통합 측정 및 분석 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 KBS T-DMB 방송망 구축과 필드 테스트에 적용되어 효율성과 정확성을 입증하였다.
본 연구는 2010~2011년 한국에서 발생한 구제역이 시 공간에서 어떠한 군집 특징을 보이는가를 질병역학적 관점에서 지리정보시스템(GIS) 기반의 공간통계 방법으로 분석한 것으로 다음과 같은 주요 소견을 도출하였다. 첫째, 경기북부의 발생 사례에서는 가축 사육밀도가 높아 주변 농장으로 바이러스 전파가 용이한 환경에서는 구제역이 상대적으로 좁은 공간적 범위에서 시 공간 군집을 이루면서 전파되는 양상을 보였다. 둘째, 여주 이천 안성 등 경기도 남동부지역에서는 전체 구제역 발생 지점이 공간상으로는 밀집해 있지만 시간상으로는 분산되는 양상을 보였다. 셋째, 시간적 범위를 7일로 하였을 때 시 공간 군집의 평균 반경이 25km이고 최소 반경은 5.4km, 최대 반경은 74km로 분석되었다. 또한 구제역 발병 초기에는 군집의 반경이 작지만, 시간이 지남에 따라 군집의 반경이 커진다는 소견에 근거할 때 특정 지점에서 발생한 구제역에 대한 방역계획을 수립할 때 일차적으로 방역 범위에 대한 정확한 평가가 중요함을 시사한다.
이 연구의 목적은 고등학생과 예비 교사의 지구과학 그래프 해석 능력과 인식을 알아보는 것이다. 이를 위해 지구과학 그래프 해석 능력을 알아보기 위한 9개 그래프 유형의 18문항으로 구성된 1개의 검사지를 개발하였으며, 지구과학 그래프에 대한 인식을 알아보기 위한 2개의 설문지를 각각 개발하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 고등학생과 예비교사들은 선 그래프에 대한 해석 능력은 높은 반면, 중복 그래프와 방향성 변화 그래프에 대한 해석 능력은 낮은 것으로 나타나 그래프 해석 능력이 그래프의 유형의 영향을 받는 것으로 분석되었다; 고등학생과 예비교사 모두 학년에 따른 해석 능력에 차이가 있는 것으로 나타났다; 고등학생에 비해 예비교사가 동일한 주제의 서로 다른 표현 방법의 그래프 차이를 더 잘 인식하는 것으로 나타났다; 다수의 고등학생과 예비교사는 지구과학 그래프가 타 과학 교과와 상당한 차이가 있다고 인식하고 있었으며, 가장 많은 차이가 있는 그래프 유형은 방향성 변화 그래프, 분산 그래프, 등치선도, 영역 그래프인 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 효과적인 그래프 지도 방략에 대한 함의를 논의하였다.
이 연구는 손 드로잉의 역사적 변천 과정을 혼성화의 관점으로 해석하여 손 드로잉에 내재되어 있었던 창조적 성격을 발견하고자 한다. 조경 드로잉은 과학적 도구성과 예술적 상상성이라는 호환 가능하고, 상대적인 두 특성을 지니고 있고, 그러한 특성은 투사, 퍼스펙티브 뷰, 다이어그램이라는 구체적 드로잉 유형으로 구현되어 왔다. 하지만 드로잉 유형은 뚜렷이 구별된다기보다 오히려 상호 보완적으로 혼성화되면서 설계 경관에 대한 비전을 시각화해 왔다. 특히, 땅과 건축물을 그린 플랜에서 식물 소재는 퍼스펙티브 뷰나 엘리베이션으로 그려내는 플라노메트릭 기법이 이용되었다. 물론, 특정 지역과 시기에 특정 정원 양식에 적합한 드로잉 유형이 등장하고, 때때로 우세하는 방식으로 나타났다. 16세기 이탈리아 르네상스 정원과 17세기 프랑스 정형식 정원 설계에는 투사 드로잉이, 18세기에서 19세기 초 영국 풍경화식 정원 드로잉에서는 회화적 묘사가 강조된 퍼스펙티브 뷰가 중요했고, 19세기 중후반 미국 조경 설계에서는 공모전 드로잉, 사진, 맵 오버레이 등 용도에 따른 드로잉의 분화가, 20세기 초중반 미국의 모더니스트는 설계 전략을 시각화하기 위해 다이어그램을 이용하기 시작했다. 하지만 이러한 변천 과정에서, 플라노메트릭은 땅의 평면적 구성과 식재의 정면적 시각을 동시에 고려하는 조경 설계에 적절한 혼성적 시각화 기법으로 빈번히 활용되었다. 19세기 중엽에 탑뷰가 플라노메트릭을 대체하고, 20세기 들어 식재의 회화적 특성이 소거된 채 기호로 표준화되면서, 손 드로잉에서 상상적인 테크닉보다 도구적인 시각화 방식이 점차 일반화되었다.
한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.
이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.
본 연구는 3차원 시뮬레이션을 활용한 가로경관 평가를 위해 경관 재현 정도를 높여 줄 수 있는 시뮬레이션 제작기법을 선정하였으며, 이를 바탕으로 유사성 검증 및 계절별 가로경관의 이용자 심리변화를 평가하였다. 분석결과, 경관시뮬레이션의 자연물 중 수목은 근 중경의 경우 normal map 기법을 적용한 Low 기법을 사용하고, 원경은 Plane 기법을 활용하는 것이 효율적으로 나타났다. 형태적 유사성은 모든 지표가 4.50점 이상으로 평가되었으며, 심리적 유사성은 '질서없는-질서있는', '지저분한-깨끗한' 등의 지표를 제외한 대부분의 심리지표에서 차이가 없는 것으로 분석되었다. 계절별 경관시뮬레이션을 분석한 결과, 봄의 가로경관은 '밝은', '이름다운', '정적인' 등의 지표가 높게 평가되었다. 여름의 가로경관은 '시원한', '상쾌한', '생기 있는' 이미지가 높게 나타났으며, 가을은 '따뜻한', '어두운' 등이 높게 분석되었다. 겨울은 '질서 있는'을 제외한 모든 형용사가 중간 값 보다 낮게 평가된 것으로 나타났다. 계절별 가로경관에 대한 선호도는 여름과 봄의 선호도가 5.01, 4.98로 높게 나타났으며, 겨울이 3.48로 가장 낮았다. 계절별 선호요인을 분석한 결과, 봄의 가로경관은 심미성이 0.540으로 선호도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여름의 경우 정연성이 0.417로 영향력이 높게 분석되었으며, 가을은 다양성과 심미성이, 겨울은 다양성, 심미성, 정연성의 순서로 선호도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 경관시뮬레이션 기법을 적용해 다양한 도시가로를 비교분석 한다면, 각각의 가로에 적합한 수목으로 공간계획이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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