• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.449-461
• /
• 2021

광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.75-100
• /
• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.97-117
• /
• 2020

상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제49권6호
• /
• pp.551-563
• /
• 2016

기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change; IPCC)의 4차 및 5차 보고서에 따르면 인류 활동에 의한 기후변화가 산업혁명 이후 급속하게 진행되고 있다고 한다. 기후변화는 주로 온도와 이산화탄소 농도의 변화로 감지되는데, 지난 100여년 간 지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며, 대기 중 이산화탄소의 농도는 최소 800,000년 동안의 최대치를 기록하였다 (IPCC, 2007, 2014). 이러한 기후 변화는 수문학 연구에서 중요한 강수, 증발산, 토양수분 등에도 커다란 영향을 미치므로 이에 대한 꾸준한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역을 대상으로 1951년부터 2100년까지의 주요 에너지 인자들에 대한 모의를 실시하였다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 사용되고 있는 Common Land Model을 미래 예측을 위한 기반으로 활용하였으며, 강제입력자료는 기후변화에 대응하기 위하여 IPCC 5차 보고서에 소개된 가장 최신의 온실가스 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway; RCP)를 활용하였다. 과거 기간에 대한 순복사량, 현열 및 잠열에 대한 검증은 Asiaflux 사이트에 속한 5개 지점의 자료를 활용하여 수행하였으며, 모든 인자들에 대하여 모형의 월별 경향성이 관측 자료와 거의 일치함을 확인하였다. 미래 기간의 모의에 대해서는 RCP 4.5 및 RCP 8.5를 활용한 모의 모두 순복사량은 거의 변화가 없었으며 현열은 대체적으로 하강하는 경향을, 이와 대조적으로 잠열의 경우에는 상승하는 경향을 나타내었다. 특히 RCP 8.5를 활용한 결과에서 이 증감폭은 더 크게 나타났으며, 2060년대 후반부터 순복사량과 현열의 변동성이 매우 커지는 등의 극한기후의 특징을 나타내는 것으로 보인다. 추후 연구에서는 본 연구를 토대로 다양한 시나리오를 활용하여 더욱 다양한 조건하에서의 에너지 인자 및 다른 수문학적 주요 인자들에 대한 모의를 수행할 예정이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.26-46
• /
• 2020

이 연구의 목표는 관개된 옥수수 밭에서의 복사, 에너지 및 엔트로피의 교환을 평가하고 문서화하는 것이다. 열역학적 관점에서, 우리는 이 농업생태계를 태양 복사로 인해 시스템 내부와 외부 사이에 큰 경도(gradient)가 부여되는 열린 열역학적 시스템으로 간주하였다. 따라서 시스템이 평형에서 멀어질 때, 열역학적 원칙에 따라 비평형 소산 과정(nonequilibrium dissipative process)인 이 생태-사회시스템이 모든 생물, 물리, 화학 및 인위적 구성 요소를 사용하여 태양으로부터 주어진 경도에 저항하여 이를 감소시키도록 움직인다고 가정하였다. 이 가설을 검증하기 위한 첫 단계로서 미국 네브라스카의 옥수수 밭에 위치한 AmeriFlux의 NE1 사이트에서 2003년부터 2014년까지 관측된 플럭스 및 미기상 자료를 사용하여 복사, 에너지 및 엔트로피의 교환을 정량화하였다. 12년 평균한 생장기간의 결과에 따르면, 시스템의 에너지 포획(순복사와 하향단파복사의 비, R_n/R_s↓)은 옥수수의 생장과 함께 증가하였고, 생장기간이 비생장기간보다 약 80% 높았다. 생장기간 동안 시스템 내의 엔트로피 생성(σ)은 평균 9.56 MJ m^-2 K^-1이었고, 주로 하향단파 복사에 의해 결정되었다. 엔트로피 수송(J)은 잠열플럭스, 순장파복사, 현열플럭스의 순으로 기여하였고, 시스템 외부 환경으로 퍼낸 양은 σ의 ~84%에 해당하는 -7.99 MJ m^-2 K^-1이었다. 따라서 매년 생장 기간동안 시스템 내에 순 축적된 엔트로피(dS/dt)는 1.57 MJ m^-2 K^-1이었다. 탄소 흡수 효율(CUE)은 1.25~1.62, 물 사용 효율(WUE)은 1.98~2.92 g C (kg H₂O)^-1이었고 모두 옥수수의 성장과 함께 증가하였다. 극심한 가뭄으로 관개가 더 빈번하게 행해진 2012년의 경우, σ와 J가 모두 평년보다 10% 많은 최대값을 보였고, 그 결과 서로 대부분 상쇄되어 dS/dt는 평년보다 조금 높은 수준에 머물렀다. 가뭄 중에도 빈번한 관개로 인해 엔트로피 수송의 주된 경로가 현열플럭스에서 잠열플럭스로 바뀌면서 생산량과 CUE는 평년 값을 웃돌았으나 물과 빛의 사용 효율은 오히려 낮아졌다. 이러한 결과에 근거하여 관개된 옥수수 생태-사회시스템의 지속가능성의 변화를 평가하기에는 아직 여러가지 문제가 남아있다. 자기-조직화 과정은 시스템과 주변 간의 경도를 효과적으로 감소시키는 역할을 한다. 따라서 엔트로피 자료와 함께, 지속가능성의 척도가 되는 자기-조직화 역량을 나타내는 스펙트랄 엔트로피, 또는 하부시스템의 구조 및 에너지·물질의 흐름의 강도와 방향의 변화를 가늠할 수 있는 역학적 과정망(dynamic process network) 분석 등의 추가 연구가 병행되어야 한다.

• 인지과학
• /
• 제19권4호
• /
• pp.331-367
• /
• 2008

웹 기반 신경심리검사의 타당도를 저해할 수 있는 요인들에 대한 해결책의 일환으로 검사 툴의 인터페이스 디자인을 개선하고자 세 단계를 거쳐 연구를 진행하였다. 연구 1은 곽호완의 웹 기반 신경심리검사 중 주의력 검사 툴의 UI 디자인 문제점을 파악하기 위한 것으로, 전문가에 의한 발견적 시찰법을 실시하였다. 그 결과, 이 검사 툴의 지시 화면, 조사 양식, 과제 화면, 결과 화면 등의 디자인에서 세부적인 사용성 문제점들이 드러났다. 연구 2는 찾아낸 사용성 문제점을 해결하기 위해 웹 기반 주의력 검사에 특화된 11개 디자인 가이드라인을 도출하였다. 이를 토대로 사용자의 작업 흐름에 맞추어 화면 구성과 사이트 구조 등을 최적화하고 재미 요소를 가미하여 검사 툴을 새롭게 디자인 한 다음, JAVA를 이용하여 프로토타입을 개발하였다. 이렇게 구현한 개선 툴(그래픽 툴)이 기존 툴(텍스트 툴)에 비해 더 효과적임을 검증하기 위해, 연구 3에서 사용자들을 대상으로 수행 측정과 설문 조사를 실시하여, 실수 유형과 출현비율 및 UI 만족도를 측정하였다. 수행 측정 결과, 그래픽 툴이 텍스트 툴에 비해 UI 디자인 문제들로 인해 발생하는 사용자 실수 유형과 출현비율이 유의하게 감소하였다. 사후 설문 조사 분석 결과, 텍스트 툴에 비해 그래픽 툴은 전반적인 만족도, 화면, 용어와 시스템 정보, 학습 용이성, 시스템 성능 등의 만족도 측면에서 우수한 것으로 입증되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권1호
• /
• pp.83-98
• /
• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 문화경제연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.141-173
• /
• 2018

본 연구의 목적은 국내 공예작가들을 대상으로 예술가 명성(artistic fame) 형성의 주요 요인에 대해 탐색하는 것이다. 명성이란 행위자의 이름이 널리 알려지는 것을 의미하며, 평판은 사회적 평가 (social evaluation)의 일종으로, 행위자에 대한 평판은 평가의 주체에 따라 달라질 수 있다. 저자들은 먼저 이러한 선행연구를 통해 평판과 명성의 관계를 정립하고, 11명의 전문가 인터뷰를 실시하여 국내 공예작가의 명성 형성에 대해 탐색하였다. 질적 연구를 통해 국내 공예작가의 명성 형성에 영향을 미치는 주요 요인으로는 전문가 평판(expert reputation), 시장 평판(market reputation), 동료 평판(peer reputation)이 있음을 알 수 있었다. 뿐만 아니라, 작가 개인의 평판을 위한 노력(reputational work)도 명성 형성에 영향을 미친다는 선행연구와 인터뷰 내용을 바탕으로 명성과 평판, 평판, 노력간의 관계에 대한 가설을 수립하였다. 특히, 본 연구에서는 위에 제시된 세 종류의 외부 평판과 작가자신의 평판 노력이 명성에 미치는 영향을 평가하는데 있어, 작가의 출신 학교에 따른 차이점에 주목한다. 국내 340명의 공예협회등록 작가를 대상으로 개개인의 프로필 데이터를 수집하고 관련 변수를 측정하여, 연구가설에 대한 검증을 회귀분석을 통해 실시한 결과, 엘리트 대학(서울대, 홍익대) 출신 그룹에서는 기관 경력에 기반한 동료 평판과 '김달진 미술연구소' 사이트 프로필 게재와 같은 작가의 노력이 중요한 명성 형성 요인임이 밝혀졌다. 반면, 비 엘리트 그룹에서는 공신력, 영향력, 인지도가 바탕이 된 전문가 평판 (i.e., 수상경력), 시장 평판 (i.e., 초대전 경력), 그리고 자비로 개최한 개인전의 횟수가 명성 형성의 주요 요인으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.1-17
• /
• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.