• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.101-117
• /
• 2013

오늘날 온라인 콘텐츠 시장이 위축되고 모바일 콘텐츠 시장이 활성화 되는 시점에서 온라인 콘텐츠시장에서 성공과 매출증대를 위해서는 어떠한 노력이 필요한가? 온라인 콘텐츠 사업에 관련된 연구에서는 고객 충성도의 증가가 사업 성공의 주요한 요인임을 제안하고 있다. 온라인 환경에서 사용자 행동에 대한 연구에 따르면, 이용자는 온라인서비스를 이용하면서 몰입(Flow)을 경험하게 되며, 몰입 상태에 이르면 이용자는 서비스를 지속적으로 이용하게 된다. 온라인 게임에 대한 고객충성도가 높다는 것은 이 온라인 게임을 앞으로도 계속 이용하겠다는 의지가 높다는 것을 의미한다. 이에, 본 연구에서는 소비자가 온라인 게임을 플레이하면서 자연스럽게 몰입을 할 수 있는 요소가 무엇이며, 게임의 재미를 더 할 수 있는 온라인 게임의 속성이 무엇인지를 밝히며 이러한 요소들이 고객 충성도를 높이기 위한 중요한 요소임을 검증하고, 온라인 게임을 개발 또는 서비스하는 업체의 매출증대를 위하여 소비자가 원하는 재미있는 게임의 중요 요소가 무엇이며 어디에 촛점을 맞추어 개발을 진행해야 하는지 방향성을 제시하는데 목적이 있다고 할 수 있다.

• 생태와환경
• /
• 제39권2호통권116호
• /
• pp.187-197
• /
• 2006

본 연구는 용담댐 유역 2002 ${\sim}$ 2003년 동안의 모니터링 자료를 이용하여 BASINS/HSPF모형의 보정을 퐁하여 본 모형의 댐 유역관리에 적용성을 검토하였다. 1. BASINS는 유역의 오염현황을 신속하고 용이하게 파악가능하고 예측모형의 입력 자료를 자동적으로 생성해주기 때문에, HSPF와 같은 유역종합 수질모형을 사용자의 목적에 맞게 적용할 수 있었다. BASINS적용을 위한핵심 GIS자료인 유역도와 하천도, DEM, 토지이용도, 수질측정자료 등을 BASINS형식에 맞게 변환 ${\cdot}$ 입력하여그 적용성을 확인하였다. 2.유역단위 오염 부하량을 추정하기 위하여 HSPF모형을 이용해서 모형의 보정 기간인 2002 ${\sim}$ 2003년까지의 유출량 및 수질을 모의 분석하였다. 모의결과 유출량에 대한 모형효율은 높았으나 수질의 경우 보정지점 및 특정항목에서 모형 효율이 상대적으로 낮게 나타나서 보다 상세한 측정자료 확보 및 보정이 필요할 것으로 판단되었다. 하지만 유역이라는 광범위하고 복합적인 특성을 고려해 볼 때 허용한 수 있는 범위의 수질을 묘사한 것으로 판단된다. 3. 용담댐 유역의 부하량 산정결과, 유출량이 1,296.5 $10^6\;m^3\;yr^{-1}$이었고, 각 오염원별로 비점오염부하량이 차지하는 비율은 각각 57.2%, 92.6%, 60.2%정도로 유역내비점오염부하량 비율이 높게 나타났다. 연간 배출되는 비점오염부하량 중 강우기 (6월 ${\sim}$ 9월)에 배출되는 부하량은 55${\sim}$72%로 나타났고, 이 기간 동안의 유출량이 69%임을 고려할 때 오염부하량이 강우 유출량에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 그러나 수질농도는 유량증가에 따라 비례하여 증가하지 않았고 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 4.본 연구에서는 용담댐 유역에 대한 BASINS/HSPF의 적용성을 검증하였으며, 현재 오염총량계산에 있어서 원단위방법에 의한 오염부하량산정의 개선필요성이 제기되고 있는 상황에서 BASINS/HSPF를 이용한 오염부하량 산정에 대한 적극적인 검토가 필요하다고 판단된다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권2호
• /
• pp.17-32
• /
• 2021

화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1565-1576
• /
• 2023

천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, R_rs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 R_rs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 R_rs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 R_rs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 R_rs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, R_rs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, R_rs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 R_rs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 R_rs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.