• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.100-111
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• 2019

기존의 선별역사분석(SSA)은 특정 역사를 통행하는 개별승객의 기종점간 연계통행수단정보를 미시적으로 분석하는 개념이다. 따라서 지하철 노선과 같은 거시적이고 통합적인 분석방안으로 기존 SSA를 활용하기에는 한계가 있다. 본 연구는 개별승객의 지하철 통행의 경로탐색을 통하여 노선연계OD를 구축하고 활용하는 방안을 검토한다. 우선 승객이 이용한 연계통행 수단에서 지하철 통행에 대하여 통행경로를 탐색하고 이를 SSA의 노선분석에 적용하는 개념을 제안한다. 이 개념은 기존 SSA에 비하여 개별승객의 완전한 통행경로정보가 특정역사에서 존재하기 때문에 역사를 통과하는 노선과 노선에 포함된 역사의 상반된 분석이 가능하다. 또한 특정역사에 대하여 접근하는 노선연계OD를 통합적으로 관찰하는 것이 허용된다. 개념적 이해를 위하여 서울메트로9호선을 대상으로 사례연구를 통하여 특정역사를 중심으로 노선연계 OD의 통합적 구축개념과 노선에 포함된 역사로 접근하는 통행의 거시적 특성을 시연한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.435-444
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• 2022

이 논문의 주요 관심사는 세 가지이다. 첫째, 유튜브 이용자가 제20대 대통령선거의 주요 의제이자 후보자 선택의 기준인 '대장동 개발 사업' 콘텐츠를 어떤 채널을 통해 시청했는지 확인했다. 둘째, 연이어 '대장동 개발 사업' 동영상을 시청했을 때 후속 동영상의 정치적 논조가 최초 시청 동영상의 정치적 논조와 일치하는지 비교했다. 셋째, 최초 동영상과 후속 시청 동영상에 달린 댓글에 담긴 정서 유인가를 살폈다. 네트워크 분석과 내용분석 결과에 따르면 '김어준의 뉴스공장'과 'TV조선 뉴스'가 진보와 보수를 대표하는 채널이었다. 그리고 연이어 시청한 후속 채널의 정치적 성향은 진보와 보수 채널 이용자 모두 중립의 비율이 가장 높았다. 둘째, 보수 채널 이용자의 75.9%, 그리고 진보 채널 이용자의 18.5%가 동일한 논조의 후속 동영상에 댓글을 남겼다. 셋째, 진보와 보수 채널 이용자의 약 80%가 최초 시청 동영상에 남긴 댓글의 정서는 이용 채널의 정치적 성향과 일치했고, 동일한 논조의 후속 동영상을 연이어 시청했을 때도 남겨진 댓글의 90% 이상이 이용 채널의 정치적 성향과 일치했다. 연구자들은 유튜브 정치 정보 이용의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 뉴스 채널의 고품질 저널리즘 실천을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.487-494
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• 2023

본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.199-213
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• 2008

본 연구의 목적은 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량의 모형화를 위한 통합운영방법을 개발하고 적용하는데 있다. 우리나라에서는 장기간동안 증발산계를 이용하여 알팔파 기준증발산량의 관측이 시행되지 않고 있으므로, Penman-Monteith(PM) 공식을 이용하여 산정된 값을 계측된 알팔파 기준증발산량으로 가정하였다. 통합운영 방법은 각각 추계학적 모형과 신경망모형의 적용으로 구성되어 있다. 추계학적 모형은 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량에 대한 훈련자료의 모의발생을 위하여 적용되었으며, 신경망모형은 관측된 테스트자료를 합리적으로 계산하기 위하여 적용되었다. 고려된 6가지의 훈련패턴 중에서 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA 훈련패턴은 제시된 기상인자를 가장 양호하게 평가하였으며, 또한 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량의 신뢰성있는 자료를 구축할 수 있다. 불확실성 분석은 1,000/PARMA(1,1)/GRNNM-GA 훈련패턴 으로부터 입력층노드의 기상인자를 제거하기 위하여 이용되었으며, 민감하거나 민감하지 않는 기상인자들이 불확실성 분석을 통하여 선택되어 진다. 마지막으로 통합운영방법을 이용하여 최소비용과 노력으로 월별 증발접시 증발량과 월별 알팔파 기준증발산량을 동시에 모형화가 가능하게 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권47호
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• pp.1-29
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• 2017

360도 가상현실은 오래전부터 상용되고 있던 기술이었으나 HMD(Head Mounted Display)와 같은 기기의 발전과 가상현실의 영상을 제어하고 실행시키는 하드웨어의 발전으로 최근에 가상현실의 제작이 전 세계적으로 활발하게 진행되는데 360도 영상의 제작은 기존의 영상제작과는 다른 연출 방식을 요구하고 사용자를 위한 연구가 진행되고 있다. 가상현실 영상은 몰입성, 현재성과 상호작용을 요구하는 플랫폼을 지향하기 때문에 이에 맞는 영상문법이 필요하다. VR에서 사용자는 연출자가 만들어 놓은 세계를 자유롭게 감상할 수 있으며 본인의 관심대상에 집중할 수 있는 장점이 있다. 하지만 이것은 또한 연출자에게 내러티브의 진행과 전달하고자 하는 영상에 집중할 수 있게 하는 장치를 개발하고 설치할 필요성을 요구한다. 연출자에게는 영상을 전달하는 다양한 방법들 가운데 쇼트의 구성을 이용할 수 있는데 본 고에서는 이 쇼트의 구성을 통한 연출기법을 어떻게 효과적으로 360도 가상현실에서 적용시킬 수 있는지에 대해 연구하고자 한다. 현재의 가상현실 연출방식은 기존 영상제작 방식을 많이 따르고 있으며 쇼트구성도 마찬가지이다. 다만 360도 가상현실에서는 전통적인 3인칭 시점의 롱테이크 기법이나 블로킹 기법을 주된 연출구성으로 이용하지만 여전히 쇼트구성의 한계를 느끼고 있다. 또한 사용자가 HMD 트레킹을 이용하여 인터렉티브하게 360도 화면을 시청할 수 있는 반면에 쇼트의 구성과 쇼트의 연결은 기존 영상문법과 마찬가지로 연출자에게 절대적으로 의존하고 있다. 본 연구에서는 이러한 영상문법도 VR 영상의 상호작용의 특징인 사용자가 원하는 시점에 쇼트의 구성과 같은 영상문법을 자유롭게 변경할 수 있는지를 연구하고자 언리얼 엔진이라는 게임 툴을 사용하여 3D 애니메이션을 제작하고 블루프린트(Blueprint)라는 언리얼엔진의 비주얼 스크립팅을 가지고 트리거(Trigger)라는 노드로 조건의 참과 거짓을 구분시키는 장치를 만들어 각각의 상태에 따른 카메라의 위치를 선택하게끔 하여 다양한 쇼트를 만드는 인터렉티브 영상구성을 시도함으로 다양한 연출기법이 개발되고 관련 연구가 진행되어 360도 VR 영상 발전에 도움이 되길 기대한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권3호
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• pp.75-85
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• 2009

본 논문에서는 two-carrier W-CDMA 응용과 같이 고해상도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 3G 통신 시스템 응용을 위한 13비트 100MS/s 0.13um CMOS ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 4단 파이프라인 구조를 사용하여 고해상도와 높은 신호처리속도와 함께 전력 소로 및 면적을 최적화하였다. 입력 단 SHA 회로에는 면적 효율성을 가지멸서 고속 고해상도로 동작하는 게이트-부트스트래핑 회로를 적용하여 1.0V의 낮은 전원 전압동작에서도 신호의 왜곡없이 Nyquist 대역 이상의 입력 신호를 샘플링할 수 있도록 하였다. 입력 단 SHA 및 MDAC에는 낮은 임피던스 기반의 캐스코드 주파수 보상 기법을 적용한 2단 증폭기 회로를 사용하여 Miller 주파수 보상 기법에 비해 더욱 적은 전력을 소모하면서도 요구되는 동작 속도 및 안정적인 출력 조건을 만족시키도록 하였으며, flash ADC에 사용된 래치의 경우 비교기의 입력 단으로 전달되는 킥-백 잡음을 줄이기 위해 입력 단과 출력 노드를 클록 버퍼로 분리한 래치 회로를 사용하였다. 한편, 제안하는 시제품 ADC에는 기존의 회로와는 달리 음의 론도 계수를 갖는 3개의 전류만을 사용하는 기준 전류 및 전압 발생기를 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 시스템 응용에 따라 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 13비트 해상도에서 각각 최대 0.70LSB, 1.79LSB의 수준을 보이며, 동적 성능으로는 100MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 64.5dB의 SNDR과 78.0dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.22mm^2$이며, 1.2V 전원 전압과 100MS/s의 동작 속도에서 42.0mW의 전력을 소모하여 0.31pJ/conv-step의 FOM을 갖는다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권4호
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• pp.251-259
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• 2018

스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 1999

탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.