• 한국지역지리학회지
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• 제22권3호
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• pp.681-702
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• 2016

풍성사구는 바람, 모래 지면, 식생 간 상호작용의 결과로 발달하는 지형이다. 되먹임 기반 사구역학 모형은 풍성사구가 자기조직 현상에 의해 생성된다는 데 초점을 맞춘다. 풍속장의 정확한 재현에 초점을 맞추는 외력 기반 모형과는 달리 되먹임 기반 모형은 지형발달 과정에서 도출한 현상학적 규칙을 이용해 지형 역학을 분석한다. 되먹임 기반 모형은 성공적으로 사구형성 과정을 재현하지만, 규칙 설정의 융통성 수준에 대한 이해를 요구한다. 이 연구는 사구의 패턴을 재현하는 데 성공적이라고 평가되는 '모래판 모형(sand slab models)', 'Nishimori 모형', 'de Castro 모형'을 비교하여 알고리듬간 호환 가능성을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 모래이동 플럭스의 관점에서 모래판 모형과 de Castro 모형은 호환이 용이하지만 Nishimori 모형은 조정인자를 고려해야 한다. 둘째, 사면조정에 관한 Nishimori 모형의 알고리듬은 다른 모형이 채택하고 있는 안식각 기준을 손쉽게 이식할 수 있다. 셋째, 모래판 모형과 de Castro 모형이 채택하는 바람그늘 규칙은 사구 성장 및 발달에 필수 요인은 아닐 수 있으며, 사구열 수준의 상호작용에서 보다 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 모래판 모형과 de Castro 모형, Nishimori 모형은 대체로 호환 가능한 구조를 갖추고 있다고 판단되나 호환 가능성의 수준을 판단하려면 보다 체계적인 검토가 필요하다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.153-176
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• 1993

구조적 모호성은 자연 언어 문장을 분석할 때 흔히 나타내는 문제점 중의 하나로,지금까지 이문제의 해결은 대단히 어려운 것으로 인식되어 왔다.그러나,구조적 모호성을 해소하지 않고 올바른 언어 처리를 한다는 것은 사실상 불가능하다.본 논문에서는 이 문제에 대하여 정보 이론적(information-theoretic)개념인 상호 정보(mutual information)를 이용한 통계적 접근방법을 제안한다.상호정보는 말 뭉치로 부터 자동 습득이 가능하므로 지식습득속도가 대단히 빠를뿐만 아니라 지속적인 지식습득이 가능하다. 구조적 모호성 해소는 물론 모호성 해소 결과의 옳고 그름을 스스로 판단할수 있는 능력을 부여할수 있다면 보다 지능적인 시스템을 개발하는데 도움이 될것이다.본 논문에서는 그와 같은 지적 능력을 부여한느데 필요한 확신도(congidence measure) 개념도 또한 제시한다.확신도는 구조적 모호성을 해소하고 난 후에 계산되는 수치로서,구조적 모호성이 올바르게 해소되었을 가능성이 높으면 높을수록 그 값이 커지는 성질을 가지고 있다. 본 논문에서 제시한 구조적 모호성 해소 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 이공계 논문 초록으로부터 발췌된 약 160만 단어의 말뭉치로부터 상호 정보를 자동 습득하고 이를 이용하요,1,639개의 문장에 대하여 구조적 모호성을 해소하는 실험을 하였다. 실험결과 구조적 모호성 해소 정화도는 약 80%로 나타났다.확신도 개념을 이용할 경우 구조적 모호성 해소가 잘못된 문장을 찾아 정정하는 작업을 매우 효과적으로 진행할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제36권4호
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• pp.474-482
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• 2001

본 연구에서는 구조물 축조에 의한 도서지역 해수욕장의 발달과정을 전라남도 완도군 통리 해수욕장을 사례로 살펴보았다. 븐 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연구지역의 해수욕장은 구조물의 건설로 대표되는 인위적 환경변화로 말미암아 1800년대 후반 이후 100년간 갯벌에서 비치로 새롭게 변형된 관광자원이다. 둘째, 연구지역 해수욕장의 지표 경사도는 0.96$^{\circ}$로 매우 완만하고 고도는 과거 갯벌인 간척농지의 지표면에 비해서 75cm 정도 높게 나타나고 있다. 이는 연구지역이 갯벌 지형에서 비치지형으로 변형되었음을 지시하는 것이다. 이러한 이유로 말미암아 연구지역은 우리나라에서 가장 우수한 해수욕장의 하나로 R꼽히고 있다. 셋째, 해수욕장의 표층 퇴적물은 평균 3.5$\Phi$의 입경을 나타내고 있어 다른 지역의 비치에 비해서 매우 미립질의 입경을 나타나고 있으며, 간척농지의 입경에 비해서는 상대적으로 조림질의 입도 분포를 나타내고 있다. 그리고 깊이별 입경분포는 70cm 깊이에서 급격한 변화들 나타내고 있는데, 이는 도로를 경계로 한 비치와 간척지의 고도 차이와도 일치하는 것이다. 이러한 입도분포 역시 연구지역 해수욕장의 관광자원으로서의 가치를 높여주는 것이다. 넷째, 1965년 이후 항공사진을 통하여 연구지역의 고도차이를 시기별로 분석한 결과 1970년대 이후에는 고도의 변화가 크게 나타나지 않았다. 이는 연구지역의 새로운 퇴적과정은 1970년대를 전후하여 일정 규모의 평형상태에 도달하였음을 나타내 주는 것이다. 다섯째, 이와 같은 견과를 종합할 때, 연구지역의 해수욕장은 인공 구조물 건설과 해안지역 퇴적과정의 변화에 따른 해수면 및 파고 에너지 상승효과로 말미암아 비교적 짧은 기간동안 새롭게 형성된 관광자원으로 결론지을 수 있다.따라서 최근 에 많은 관심이 모아지고 있는 자체조율(self-tuning)이 가능한 데이타베이스 관리 시스템 개발에 공헌할 것이다ive trait of the elderly, while middle-aged adults perceived it as a negative one.e 함량은 chloroform과 ethylacetate를 각각 투여한 군에서, GST 활성은 hexane과 chloroform을 각각 투여한 군에서 $CCl_4$단독 투여군과 비교하여 유의적인 증가(p<0.05)를 나타내었다. 따라서 본 실험 결과 지구자나무 분획물이 $CCl_4$로 유발된 흰쥐의 간 손상에 미치는 영향을 검토한 결과, chlornform 분획물이 간세포의 괴사와 변성에 지표가 되는 ALT와 AST 활성도의 저하효과와 간 손상에 따른 과산화 지질 함량과 SOD, Catalase, GSH-Px등의 활성 감소, glutathione함량 및 GST활성의 증가를 나타내어 생채내의 free radical에 의한 간보호 작용이 있는 생리활성 물질을 함유하고 있음이 추정되며, 아울러 이 분획물을 더욱 분리하여 물질의 구조와 반응 기전 제시와 함께 간 손상의 예방 및 치료에 도움이 될 수 있는 물질을 개발할 가치가 있다고 사료된다을 공급한 대조구에 비해 높았다. 어미의 성 성숙 및 산란은 두 번의 실험에서 대조구보다 저염분구에서 원만히 이루어졌다. 암컷 성숙 개체의 경우 1차 실험은 대조구 6마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 14마리로서 성숙유도에 있어 염분의 조절에 의한 성숙이 이루어진 것을 알 수 있다. 산란 시기는 1차 실험에서 대조구나 저염분구의 산란 개시 시점이 거의 동일한 데 비해, 2차 실험에

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.79-104
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• 2020

최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.