• 한국지리정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.36-51
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• 2011

본 연구의 목적은 지리정보를 활용하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 검증을 수행하는 것이다. 이를 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 시기별 미래 지하수 함양량을 추정하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 낙동강 유역을 선정하였다. 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 지리정보를 활용하여 기존에 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하였다. 또한 유역내 기저유출량과 비교 분석을 통하여 검증하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가 된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악 할 수 있으며, 향후 본 연구는 수자원으로 이용이 증가되는 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영 체제 구축을 위한 한 축을 차지 할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.

• 한국식품과학회지
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• 제26권6호
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• pp.665-669
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• 1994

고체상 추출법을 이용하여 우유와 cheese에 존재하는 유기산들을 분리 농축한 후 test-butyldimethylsilyl (TBDMS) 유도체화하여 GC와 GC-MS로 분석하였다. 치이즈에 존재하는 유기산들을 고체상추출하기 위해서는 먼저 치이즈를 중류수에 용해시킨 후 산성화시켜 용매 추출함으로써 염을 제거할 수 있었으며 이어 $NaHCO_3$ 포화 용액으로 추출해 낸 수용액총은 Chrocosorb P컬럼으로 고체상 추출하여 유기산들만을 선택적으로 얻을수 있었다. TBDMS 유도체화하기 전 유기산들을 triethylammonium 염으로 만들어 줌으로써 휘발성 유기산외 손실도 막을 수 있었다. 우유 및 4종류의 치이즈에서는 모두 31가지 유기산들이 동정되었는테 이 중 21가지가 지방산이었으며 나머지는 hydroxy 와 dioic acid류였다. 특히 치이즈의 향을 좌우하는 휘발성 지방산들이 다수 발견되었는데 치이즈외 종류에 따라 그 양적인 차이를 나타내어 특징적 GC 프로파일들을 나타내었다. 각 치이즈의 GC 프로파일외 유기산 조성만을 나타내도록 단순화시킨 Rl spectra로 표현한 결과, 각 치이즈의 패턴분별이 용이하였으며, Direct Comparison 법을 시도해 본결과, 999 ppt의 match quality를 나타내어 맹검시료가 Gouda 치이즈임을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권4호
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• pp.275-278
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• 2006

전자기후도의 대중홍보 및 사용자 접근성 개선을 위해 개방구조의 Google Earth 플랫폼 상에서 전자기후도를 시연할 수 있는 시스템을 구축하였다. 전국 56개 기상관서에서 1971-2000 기간 중 관측한 일 최고 및 최저기온자료를 토대로 270 m 해상도로 규모를 축소시킨 평년 전자기후도와 2011-2100 기간 중 예상 기온편차를 더한 미래 전자기후도, 이 자료에 근거하여 추정한 벚꽃개화기 분포도, 충북 청원지역에 한해 미세지형의 효과를 반영한 30 m 해상도 전자기후도 및 벚꽃개화일 예상도 등을 이미지 파일로 변환하였다. 이들을 이용하여 사용자와 상호작용 없이 현재, 20년후, 50년후, 80년후의 벚꽃개화일, 최저기온, 최고기온을 표현하는 시스템을 KML로 제작하였다. 이 시스템을 구현하기 위해 Windows XP 환경에서 Google Earth 4beta를 사용하였으며 Apache 2.2.3과 PHP 5.1.6 기반의 웹 서버를 구동하였다. 효과적인 시연을 위해 30인치 크기의 고해상도 대형 모니터를 사용하였으며 중첩될 이미지들도 이러한 해상도에 맞추어 제작되었다. 이 시스템을 이용한 전자기후도 시연회가 여러 차례 성공적으로 개최되었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.7-14
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• 2010

센서 네트워크에 의해 수집되는 다양한 도시 데이터는 도시를 이해하고 분석하는데 있어서 필수적인 수단으로 자리매김하고 있다. 특히 Ubiquitous Sensor Network(USN) 기술들은 u-City 구현에 있어 중추신경망을 제공하였다. 이 연구는 도시 에너지의 사용량에 관한 정보를 USN을 이용하여 수집하고, 이를 도시공간정보와 연계된 직관적 가시화 환경을 통해 제공함으로써 u-City에서 에너지 공급계획을 수립, 모니터링하고, 궁극적으로 실사용자가 능동적으로 에너지를 절약할 수 있도록 도와주는 애플리케이션 구현을 목적으로 한다. 특히 3차원 지리정보환경의 층위에 다층적인 에너지 모니터링 정보를 동적으로 조합하면서 다양한 사용자의 관점에 대응하는 환경을 제시하였다. 또한 도시공간정보에 기반을 둔 논리적 LOD를 제공함으로써 효과적인 실시간 에너지 사용 모니터링 도구를 제공한다. 이를 위하여 관련 선행연구를 분석하여 어플리케이션 구현을 위한 시스템의 개념과 구성을 정의하고 데이터 구조 및 가시화방안을 구체화하였다. 본 논문에서는 특히 시스템 구현에 요구되는 공간정보, E-GIS 데이터, 에너지 사용량 센서 데이터를 효과적으로 조합하는 가시화 방법론, 직관적 표현방법, 데이터 구조 및 어플리케이션의 연구결과를 제시하고 Social Sensor Networking을 이용한 모니터링 확장 적용방안에 대해 연구한다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.501-515
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• 2008

최근에 고품질 이동 멀티미디어 서비스에 대한 사용자의 요구가 증대되고, 계층 변조 전송 기법을 통하여 추가적인 전송 대역폭을 확보할 수 있게 됨에 따라 스케일러블 비디오 부호화(Scalable Video Coding)를 이용하여 기존의 T-DMB(Terrestrial DMB)의 화질을 개선한 고품질 지상파 DMB(Advanced Terrestrial DMB) 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 T-DMB와 AT-DMB의 호환적인 서비스를 지원하는 SVC 계층 부호기는 매우 복잡한 구조를 갖게 되므로, 조기 서비스 도입을 위하여 부호기의 복잡도 감소에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 기존의 T-DMB와 호환성을 갖는 공간 확장성 SVC 부호기에서 매크로블록 계층의 부호화 모드 제한을 통한 고속 부호화 모드 결정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 매크로블록 계층의 부호화 모드 결정 함수의 구조 분석을 통한 기저 계층과 향상 계층, 그리고 계층 간에 사용되는 부호화 모드의 통계적 특성에 기초한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법이 우수한 성능을 유지하면서, 수행시간을 크게 단축시킬 수 있는 호환적인 부호기를 얻을 수 있음을 보인다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권45호
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• pp.479-512
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• 2016

본 논문은 실행에 근거한 연구로, 기억의 신비와 복잡함을 탐구할 수 있는 유일한 형태인 애니메이션 다큐멘터리에 관한 실험을 탐색하는 데 목적을 둔다. 애니메이션 다큐멘터리란 역사적으로 자리잡아 영향을 받은 내러티브의 맥락에서 한 개인의 기억을 밝혀낼 수 있는 하나의 매체라고 할 수 있다. 애니메이션과 다큐멘터리간의 혼인은 새로운 형태의 영화를 탄생하게 했다. 그렇다면 이 새로운 형태를 어떻게 범주화할 것인가? 이것은 애니메이션 단편영화인가 아니면 다큐멘터리 단편영화인가? 실제로 이것은 애니메이션과 다큐멘터리의 본질에 대해 질문하는 문제를 제기한다. 슈이보 왕 (Shuibo Wang)의 작품 이래로 더 많은 젊은 중국의 아티스트들은 시각적 나레이션에 있어서 상징을 통한 (정치적인 팝 트렌드와 관련된 상징) 실험을 해왔는데 이것은 중국 현대 예술분야에서 구조주의와 기호학을 반영하는 것이라고 보여질 수도 있다. 사례연구로 본 논문에서는 애니메이션 단편 "케첩 (Ketchup)"이 6세 소년의 기억을 통해서 어떻게 청춘의 문제와 사회적 혼란을 드러내는 지에 대해서 밝힐 것이다. 그간 영화제와 학회에서 청중은 이 "케첩"이 사실에 근거해서 만든 작품이라는 사실을 알고 충격을 받았으며, 또한 그런 중대한 사건이 어떻게 해서 거의 잊혀지게 되었는지에 대해서도 궁금함을 표시했다. 사실상 이 망각이라는 것은 기억의 층의 한 부분이다. 애니메이션 다큐멘터리는 우리의 기억이 어떻게 형성되는지를 탐험하는 새로운 방법을 제공할 것이다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.677-696
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• 2017

만화와 종국적으로 애니메이션은 환상적 시나리오 시각화의 효과적인 방법이다. 본고 에서는 어떻게 애니메이션이 미래 현재(변모되어가고 있는 인공두뇌, 매개 사회) 아주 흔한, 그리고 필수불가결한 부분을 차지하게 되었는지 알아볼 것이다. 따라서 애니메이션은 인터페이스이거나 혹은 대변자로서 일시적 형태의 대상인 인간과 현실의 담화형태가 된다. 애니메이션 혹은 특히 애니메이트된 필름은 보통 단편, 실사영화, 픽션이나 논픽션의 캐릭터와 연결되어있다. 하지만 애니메이션은 전통적 영화 형식과 언어와는 거리가 있고 같은 이유로 디자인과 커뮤니케이션 역시 다른 영역으로 구분된다. 하지만 $Vil{\acute{e}}m$ Flusser에 따르면 그렇지 않다. 같은 전제가 네트워크 문화 속 애니메이션에 적용된다. 애니메이션은 디자인 과정과 제작에 본질(모션 그래픽이나 인터페이스 디자인 그리고 3D 영상작업 등)로 자리한다. 비디오 게임, VR, map 기반 app과 소셜 네트워크 등은 확장된 우주인 우리의 네트워크 기반 문화에 자리하는 것으로 여겨진다. 이러한 것들은 애니메이션과 연결성이 증대된(세계공통어가 디지털 환경 속 멀티-컬처 상호작용에 적용된 것처럼) 디자인 제품과 미디어 훈련이다. 이러한 감각에서 애니메이션은 담론화 되었으며 같은 방법으로 Roland Barthes는 담화 형식의 신화를 묘사한다. 디자인 도구로서의 애니메이션 역할을 탐구하는 목적으로, 제안된 연구는 애니메이션을 사용하여 트렌스 미디어 창작의 이미지 전략을 네러티브와 유저 인터페이스 측면에서 발전시키고자 하는 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권2호
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• pp.125-131
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• 2020

본 연구는 정원에서 시각적인 조화와 원칙에 입각한 식재디자인 방법 중 드리프트 기법에 관한 정의와 식재 기법상의 특징을 살펴보기 위해 거투르드 지킬(Gerturde Jekyll)과 피에트 우돌프(Piet Oudolf)가 조성한 정원 중 드리프트 기법의 용례와 활용가능성을 비교 검토하였다. 연구를 위한 사례지는 지킬이 조성한 업톤 그레이(Upton grey), 헤스터콤베 가든(Hestercomb garden)과 우돌프가 조성한 스캠프스톤 홀(At Scampston Hall), 트렌햄 에스테이스 정원(Trentham Estate garden)의 4개소이다. 연구의 결과를 요약하면 지킬은 키가 다른 초본으로 줄기는 보이지 않고 꽃이 떠 있는 것처럼 보이게 하여 시간에 따라 반복적으로 나타나게 조성함으로써 수직과 수평구조를 위한 층위를 설정하였다. 또한, 딱딱하고 불규칙한 선을 감추기 위해 군식으로 식재하여 무리로 인식되어 수평선을 부드럽게 하였다. 반복적인 드리프트를 사용하여 시각적으로 선명하게 보이고 통일감을 갖도록 하였다. 우돌프는 그라스와 다년초의 결합방식에 있어 일대일로 대응하여 결합시키거나 확대되어 드리프트 기법이 나타나도록 하였다. 이때의 그라스는 주로 공간을 전환하거나 이미지가 전이될 때 삽입되는 연결 소재로써의 역할을 하였다. 또한 단일 종의 블럭들을 반복적으로 교차시켜 장면을 설정해 나가고 있으며, 겹침과 혼합을 통해 보다 생동감을 더할 수 있도록 하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.41-49
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• 2019

전통적인 음성인식 모델은 주로 음향 모델과 언어 모델을 사용하여 구현된다. 이때 음향 모델을 학습시키기 위해서는 음성 데이터에 대한 정답 텍스트뿐만 아니라 음성인식에 사용되는 단어의 발음사전과 프레임 단위의 음소 정답 데이터가 필요하다. 이 때문에 모델을 훈련하기 위해서는 먼저 프레임 단위의 정답을 생성하는 등의 여러 과정이 필요하다. 그리고 음향 모델과 별도의 텍스트 데이터로 훈련한 언어 모델을 적용하여야 한다. 이러한 불편함을 해결하기 위하여 최근에는 하나의 통합 신경망 모델로 이루어진 종단간(end-to-end) 음성인식 모델이 연구되고 있다. 이 모델은 훈련에 여러 과정이 필요없고 모델의 구조를 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 하지만 인식이 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 이루어지는지 알기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 어텐션 기반 종단간 모델을 시각화 분석하여 내부적인 작동 원리를 이해하고자 하였다. 이를 위하여 BLSTM-HMM 하이브리드 음성인식 모델의 음향 모델과 종단간 음성인식 모델의 인코더를 비교하고, 신경망 레이어 별로 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 t-SNE를 사용하여 시각화하였다. 그 결과로 음향모델과 종단간 모델 인코더의 차이점을 알 수 있었다. 또한 종단간 음성인식 모델의 디코더의 역할을 언어모델 관점에서 분석하고, 종단간 모델 디코더의 개선이 성능 향상을 위해 필수적임을 알 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-11
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• 2024

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird's eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망(neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.