한국의 고유 문자인 한글은 학자들의 연구를 바탕으로 제자원리에 따라 창제되었다. 세계 대부분의 문자들이 자연 발생적으로 생겨난 것에 비해 한글은 문자를 만들던 당시 언어에 대한 정밀한 분석을 토대로 하여 만들어져 세계의 문자 중에서 가장 과학적이고 합리적이다. 하지만 한글 글꼴 디자인은 창제이념의 과학성과 합리성을 올바르게 계승하지 못하고 있다. 그 이유는 당시 사용되던 한자의 영향으로 네모 틀 형식을 그대로 사용했기 때문이다. 네모글꼴 한 벌을 디자인하려면 무려 11,172자를 만들어야 한다. 이는 자모 28자의 조합으로 모든 소리를 시각화 할 수 있도록 만들어진 한글의 장점을 제대로 살리지 못하고 있는 것이다. 네모글꼴의 문제점에 대한 인식은 1900년대 서구로부터 도입된 타자기의 등장으로 시작되었다. 타자기는 한글의 모아쓰기 원리를 활용하여 닿자와 홀자를 키보드에 배열하므로 활자를 쉽게 조합해서 쓸 수 있다. 이렇게 인식하게 된 개념이 탈네모글꼴이다. 그중 특히 세벌식 글꼴은 닿자와 홀자 그리고 받침자를 합하여 총 67자를 기본 자수로 제작할 수 있다. 세벌식 글꼴 개념은 기존의 네모글꼴이 지니고 있는 문제점을 보완해 줄 수 있는 대안 일뿐 아니라 한글 창제 이념의 본래적 의미를 계승하는 길이기도 하다. 이에 한글의 기계화로 비롯된 세벌식 글꼴 디자인의 역사를 살펴보므로 미래 한글 글꼴 디자인이 나아가야 할 길을 제시하려고 한다. 탈네모글꼴 디자인은 디지털 기술 발달로 인해 발전을 거듭하므로 정보화 시대가 요구하는 기능적이고 합리적인 특성에 부합되고 있다. 훈민정음이 한자의 영향에서 벗어나 문자적인 독자성을 획득하려고 했던 것처럼 탈네모글꼴 디자인이 우리 글꼴 디자인의 정체성을 회복할 수 있는 길이라는 것을 밝히려 한다. 적용될 수 있는 개념이다.조를 벗어나면서도 활기찬 가로의 이미지를 갖게 되는 것은 가로공간의 구조적요소 이외에 가로공간 활성화인자에 의해 많은 영향을 받고 있다는 것을 알 수 있었다. 즉, 이런 구조를 가진 한국의 상업지역의 가로인 경우 연도건물, 보도, 수경시설 등의 인자 순으로, 일본의 업무지역의 가로인 경우 수경시설, 연도건물, 보도인자 순으로 가로활성화에 영향을 주고 있다는 것을 알 수 있었다.과 대동소이했다. 물리적인 특성값(고유저항, 자기유도, 초투자율, 손실계수, 큐리온도 등)으로 미루어보아 각종 microwave 통신기기 core 및 고 투자율 deflection yoke core 등으로 사용이 가능하다.의 쐐기를 사용할 때 MU값이 크다. 결론: 수집된 광자선 빔 데이터를 분석하여 빔데이터의 정확성과 치료계획용 시스템의 계산 정확성을 대략적으로 점검 할 수 있는 기준 값을 제시하였다.동결이 요구되며 본 연구에서 이용된 OPS 동결 방법이 폭넓게 활용될 것으로 사료된다.며 이 때가 최상의 교배 적기로 사료되며, 혈장 progesterone농도가 4.0 ng/ml 이상으로 증가한 날(Bay 0)을 기준으로 하였을 때부터 CI는 혈장 estradiol-$17{\beta}$ peak 후 1일째인 최고치를 나타내었고, CI peak 후 1일째인 Day 0에 혈장 progesterone 농도가 최초로 4.0 ng/ml 이상으로 증가하여 CI가 90% 이상으로 지속된 시기가 최상의 교배 적기임이 확인되었다. 따라서 혈장 progesterone농도 측정으로 정확한 배란 시기 및 교배 적기를 판정할 수 있으나, 시설비가 저렴하고 검사 방법이 간단한 질 세포 검사가 Shih-tzu 견에서 발정 주기, 교배 적기 및 배란
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
신약 개발의 주요 표적이 되는 G-protein coupled receptor (GPCR)은 대부분의 생리적 활동에 관여하며 다양한 질병과 질환들에 관련되어 있다. GPCR을 타겟으로 하는 의약개발 연구에서 필수적인 실험방법으로 많이 활용되고 있는 세포기반 스크리닝 기술들은 사용되는 세포의 상태에 따라 데이터의 질이 좌우되는데 최근, 실험에 사용할 세포를 매번 배양하면서 소모되는 비용과 데이터의 변동을 줄이기 위해 냉동보관 세포를 적용하는 추세이다. 이에 본 연구에서는 단일 세포를 많은 양으로 배양하고 냉동 보관한 다음 사용되는 세포의 반응을 최적화하기 위하여 칼슘 검출을 위한 광 단백질이 포함된 세포주에 calcium sensing receptor와 urotensin II receptor가 안정적으로 발현되는 안정화 세포를 제작하고 $-80^{\circ}C$에서 보관한 다음 7 일 간격으로 실험했을 때 효능제와 길항제 반응을 비교하였다. 실험결과 보관기간이 증가함에 따라 세포 신호 값이 감소하였지만 $EC_{50}$와 $IC_{50}$ 값의 변화는 나타나지 않았다($EC_{50}:3.46{\pm}1.36mM$, $IC_{50}:0.49{\pm}0.15{\mu}M$). 그러나 액체질소에서 보관한 세포의 경우에서는 비냉동 세포와 비교하여 세포 신호 값이 감소했지만 보존기간에 따른 변화가 나타나지 않았으며 기간에 따른 $IC_{50}:0.49{\pm}0.15{\mu}M$와 $IC_{50}$의 변화도 없었다. 보관기간이 경과 될수록 세포의 신호 값이 감소하는 것은 세포 손상도 증가가 원인인 것으로 판단되며, 이러한 결과들로부터 장기간 냉동 보관을 위해서는 액체질소를 이용하는 것이 가장 효과적이고 한 달 이내 단기간 사용의 목적으로는 $-80^{\circ}C$ 보관조건도 가능할 것으로 판단된다. 이와 같이 냉동세포의 적극적인 활용을 통하여 초기 스크리닝 과정에서 나타나는 실험 유동성을 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는 최근 해양선진국에서 이슈화되고 있는 해양공간계획(Marine Spatial Planning ; MSP)의 도구인 한국형 GIS 시스템에 있어 해양공간정보 데이터베이스 구축 시 도출되는 여러 가지 현안을 분석하고 개선방향을 도출하였다. 본 연구과정에서 구축된 우리나라 해역의 250여건의 공간정보는 자료수집, GIS 변환, 자료분석 처리 및 데이터 그룹핑과 핵심공간 매핑의 순서로 가공되었으며 이 과정에서 공간정보가 부족하여 디지타이징 과정을 거치거나 기존 해양공간정보와의 중첩 수행 시 발견되는 좌표계 오류 등 그 밖의 여러 가지 문제점이 발생하였다. 또한 해양이용현황 분석을 위한 공간데이터 제작 시 개인정보 제외 자료처리 방안과 지적기반의 공간정보 생성 시 실제 공간정보와 이격 발생을 최소화 하는 등 방안을 제시하였다. 부족한 공간정보의 확보를 위하여 해양수산정보 및 해당 메타파일의 표준규격을 제시하였으며 해양공간정보의 정밀도 및 해석력 제고를 위해 해양 공간 평가 지표를 제시하였다. 아울러 한국형 해양공간계획체제 구축을 위한 해양공간정보의 품질관리에 있어서의 생산, 처리, 분석, 활용 단계의 표준관리 지침수립으로 생애전주기에 걸친 품질관리체계를 제시하여 해양공간정보 개방 확대 및 활용모델에 대한 방향을 도출하였다.
산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.
본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 이용하여 PCR 4.5 시나리오에 따른 사일리지용 옥수수(WCC)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCC 데이터는 수입적응성 시험보고서(n=1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n=1,294), 한국축산학회지(n=8), 한국초지조사료학회지(n=707) 및 학위논문(n=4)에서 총 3,232점을 수집하였으며, 기상데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCC의 피해량은 RCP 4.5 시나리오에 따른 월평균기온 및 강수량을 시간단위로 환산하여 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났다. 이상기상에 따른 피해량은 이상기온 2050 및 2100년 각각 -263~360 및-1,023~92 kg/ha, 이상강수량 2050 및 2100년 각각 -17~-2 및-12~2 kg/ha였다. 월평균기온이 증가함에 따라서 WCC의 DMY는 증가하는 경향으로 나타났다. RCP 4.5 시나리오를 통해 산정한 WCC의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 본 연구는 온실가스 저감이 진행된 시나리오를 이용했지만, 추가 연구는 온실가스 저감이 되지 않은 RCP 시나리오를 이용한 연구를 수행할 필요가 있다.
벼논에서 배출되는 메탄은 주로 폐쇄형 챔버법 또는 에디 공분산법을 이용하여 관측이 이루어진다. 본 연구에서는 기존 측정법들이 갖고 있는 장점은 활용하고 단점은 보완할 수 있는 레이저 기반의 휴대용 기체 분석기(LI-7810)와 자동 개폐식 챔버(Smart Chamber) 를 결합한 새로운 관측 기술을 소개하였다. 벼의 최대 생장 높이에 맞춰 원통 형태의 칼라를 제작하여 측정 보조 도구로 활용하였다. 시범 관측은 경기도 파주시 적성면 객현리 일대의 영농형 태양광 설비가 갖춰진 논에서 2021년 8월부터 2022년 10월까지 이루어졌다. 벼논에서의 메탄 관측을 통해 얻게 되는 가장 일반적인 그래프는 벼의 통기조직을 통한 배출로 인해 메탄의 혼합비가 일정한 기울기로 꾸준히 증가하는 특징이 나타난다. 측정되는 모든 종류의 데이터뿐만 아니라 측정과 동시에 계산되는 메탄 플럭스 값도 실시간 모니터링이 가능하며, 측정이 끝난 후에는 'SoilFluxPro' 라는 소프트웨어를 통해 관련 데이터를 확인할 수 있다. 기존의 챔버법에서는 불가능했던 포집된 온실가스 농도의 연속적인 시계열 변화를 현장에서 바로 확인할 수 있다는 점은 새 관측 기술의 가장 큰 장점이다. 동시에 좁은 지역에 다양한 처리 조건을 가지는 경우에도 적용할 수 있으며, 에디 공분산법보다 사용법이 더 간단하고 설치 및 유지보수에 들어가는 노력이 덜하다는 점에서 매력이 있다. 하지만 관측시스템이 여전히 고가이고 그 운용에 전문적인 지식이 필요하며, 다양 한 관측 구역에 여러 개의 칼라를 설치하고 이동하며 측정하는데 인력이 많이 들어간다는 단점도 존재한다. 새로운 관측 방식이 벼논에서의 메탄 배출 경로를 확인하고 그에 따른 배출량을 정량화하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.