• 제목/요약/키워드: 시간복잡도분석

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부영양호수에서 남조류 bloom이 동물플랑크톤 군집변화에 미치는 영향 (Effects of Cyanobacterial Bloom on Zooplankton Community Dynamics in Several Eutrophic Lakes)

  • 김범철;최은미;황순진;김호섭
    • 생태와환경
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    • 제33권4호통권92호
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    • pp.366-373
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    • 2000
  • 남조류가 빈번하게 발생하는 부영양 호수를 대상으로 남조류 발생시 동물플랑크톤의 군집구조를 파악하였고, 남조류를 먹이원으로 하는 동물플랑크톤 배양실험을 통해 시간에 따른 동물플랑크톤 밀도와 우점종의 변화를 관찰하였다. 조사대상으로 한 모든 호수에서 남조류가 관찰되었다. 다른 호수에 비해 질소가 식물플랑크톤의 성장을 억제할 수 있는 정도의 농도(0.1 mg/l 이하)로 존재하고 있었던 화진포에서는 Anabaena속의 종만이 출현하였고, 그 외 다른 호수에서는 Microcystis속의 종들이 우점종으로 나타났다. 남조류가 관찰된 호수에서의 동물플랑크톤 군집은 윤충류가 우점하였고 각 호수마다 우점종에는 차이가 있었으나 Keratella, Polyarthra가 우점종으로 조사되었다. 동면저수지에서는 다른 호수들에서의 결과와는 달리 남조류의 세포밀도가 높았던 시기에 요각류의 구성비가 높았으나, 남조류의 생물량 감소와 더불어 요각류의 생물량은 감소하였고, 윤충류의 밀도는 증가하였다. 윤충류 군집 내 우점종은 Keratella,Hexathra 그리고 Polyarthra였다. 남조류를 먹이로 공급하여 동물플랑크톤 군집 변화를 관찰한 배양실험에서는 남조류 주입 4일 후 요각류의 밀도가 급격하게 감소하였으나 (약 90%), 윤충류는 Keratella ${\to}$ Pompholyx ${\to}$ Monostyla로 바뀌는 우점종 변화와 더불어 밀도가 지속적으로 증가하였다. 이상의 결과는, 윤충류가 군체 형성 혹은 독소생성 등으로 동물플랑크톤의 섭식 활동을 억제할 수 있는 남조류에 대해 상대적으로 높은 적응 능력을 가지고 있음을 시사한다.$day$^{-1}$이었고, 20 m 수심에서 채집된 시료에서는 0.88${\sim}$1.04 mg O$_{2}{\cdot}$l$^{-1}{\cdot}$day$^{-1}$이였다. 수심에 따른 유기물의 변화를 보면, 5m에서 채집된 유기물의 엽록소 a 농도는 20 m에서 회수된 유기물의 30% 정도이나, 산소소모율은 70% 수준이다. 이러한 결과에서 팔당호에서는 표층에서 식물플랑크톤에 의하여 생성된 유기물 중 저분자 유기물은 쉽게 산소를 소모하여 분해되지만, 고분자 유기물은 그대로 저층에 쌓여, 저질토의 산소 소모율에 영향을 주고 있음을 확인하였다.으로의 유역관리는 점오염원의 관리와 더불어 비료사용량의 축소, 축산분뇨의 적절한 처리, 토양유실방지등 유역의 비점오염원에 대한 관리에 더욱 집중해야 할 것으로 보인다.업용 저수지의 수질예측에 있어는 복잡한 유출모형이나 유역모형, 호소수질모형 등을 사용하기보다는 본 연구에서와 같이 기존자료를 분석하여 도출한 경험적 관계식을 사용하면 비교적 적은 노력으로도 상당히 신뢰성있게 예측하여 수질관리에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.가 정화효율과의 상관관계보다 좀더 유의성 있게 나타났다. 이것은 높은 수리학적 부하조건이 영양염류 등의 정화효율에는 크게 영향을 미치지 않음을 보여주고 있으며, 따라서 비교적 낮은 농도의 영양염류를 가지고 있고, 많은 처리수량을 요구하는 부영양화된 저수지의 수질개선을 위해서는 높은 수리학적 부하조건에서 시간당 정화량을 늘리는 관리방법이 경제적이며, 이에 초점을 맞추어 나가야 할 것으로 사료된다.도로

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복합 적층판의 딥러닝 기반 파괴 모드 결정 (Deep Learning-based Fracture Mode Determination in Composite Laminates)

  • 무하마드 무자밀 아자드;아타 우르 레만 샤;M.N. 프라브하카르;김흥수
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제37권4호
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    • pp.225-232
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    • 2024
  • 본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

Loop와 HPLC Purification 방법보다 더 높은 비방사능을 보여주는 카트리지 Methylation과 Purification을 이용한 손쉬운 [ 11C]PIB 합성 (Facile [11C]PIB Synthesis Using an On-cartridge Methylation and Purification Showed Higher Specific Activity than Conventional Method Using Loop and High Performance Liquid Chromatography Purification)

  • 이용석;조용현;이홍재;이윤상;정재민
    • 핵의학기술
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    • 제22권2호
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    • pp.67-73
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    • 2018
  • $[^{11}C]PIB$는 베타아밀로이드($A{\beta}\;plague$)라는 변성 단백질에 결합하여 뇌의 기능과 기억력을 서서히 감퇴시키는 비가역적인 질환인 치매를 조기에 감별할 수 있는 대표적인 방사성의약품이다. 지금까지 많은 실험실에서 $[^{11}C]PIB$는 자동화합성장치에서 $[^{11}C]methyl\;iodide$$[^{11}C]methyl\;triflate$를 만든 다음 loop나 vial 방법을 사용하여 methylation을 한 다음 HPLC로 정제를 하는 것이다. 하지만 기존의 보고된 방법은 시간이 오래 걸리며, HPLC와 같은 복잡한 시스템을 필요로 하여 소규모 실험실에서 합성하기에 적합하지 않으며, 최종 product에서 에탄올 함량이 높다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 카트리지만을 사용하여 카트리지에서 methylation과 purification을 동시에 실시함으로써 합성 시간을 단축하고, 비방사능이 높고, 낮은 에탄올 함량을 가진 $[^{11}C]PIB$를 합성 가능한지 확인하고자 하였다. 가장 널리 사용하는 카트리지 6종(CM, HLB, Alumina, C18, tC18, tC18 environmental을 선택하여 screening test를 실시하였다. 6-OH-BTA-0 1 mg을 c-HXO에 녹인 다음 6개의 카트리지에 loading를 한 다음 0.5 M MSP(pH 5.1) 20 mL로 정제를 한 다음 최종 fraction을 받아서 analytical HPLC로 전구체 잔류량을 측정한 결과 hydrophobicity가 낮은 계열(CM, HLB, Alumina)의 카트리지에서는 완충액으로 정제를 하였을 때 잔류전구체의 양이 많았으나, 탄소함량이 많은 계열의 카트리지(C18, tC18, tC18 environmental)에서는 잔류전구체의 양이 CM, HLB, Alumina 카트리지에 비하여 상대적으로 적었다. 완충액의 정제 농도와 부피를 최적화 하기 위하여 screening test에서 가장 좋은 결과를 나타낸 C18 series cartridge를 가지고 추가 실험을 진행하였다. 인산완충액 농도를 10 mM, 20 mM, 30 mM, 40 mM, 50 mM, 250 mM, 500 mM로 변화시켰으며, 에탄올 함량은 20%와 30%로 하여 용출액을 분석하여서, $[^{11}C]PIB$를 카트리지로 합성하기 위한 최적의 조합은 tC18 environmental cartridge와 0.5 M MSP 20 mL인 것을 알 수 있었다. 기존에 보고된 방법과 cartridge를 비교한 결과, 합성시간에서는 각각 15 ~ 18min, 8 ~ 9 min이 소요되었으며, product activity는 각각 $4.1{\pm}1.4\;GBq$ (n=41), $3.8{\pm}0.9\;GBq$ (n=3), 방사화학적 수율(based on HPLC analysis of the crude product)에서는 $13.9{\pm}4.4%$ (n=41), $12.3{\pm}2.2%$ (n=3)로 별다른 차이가 없었으며, 비방사능에 있어서는 HPLC purification method가 $78.7{\pm}39.7\;GBq/{\mu}mol$ (n=41), cartridge method가 $420.6{\pm}20.4\;GBq/{\mu}mol$ (n=3)로 카트리지 방법이 기존 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한, 잔류 용매(c-HXO)도 vial or loop method와 별다른 차이가 없었으며, 에탄올 함량에 있어서는 70%(기존 방법)에서 30%(카트리지 방법)로 두 배 이상 함량이 적다는 사실을 알 수 있었다. 지금까지 알아본바와 같이 cartridge method는 reported method(HPLC purification)에 비하여 더 향상된 결과를 보여준다는 사실을 확인하였다.

산업기술 보호 관리실태 및 발전방안에 관한 연구 (A Study on the Real Condition and the Improvement Directions for the Protection of Industrial Technology)

  • 정태황;장항배
    • 시큐리티연구
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    • 제24호
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    • pp.147-170
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    • 2010
  • 본 연구는 산업기술 보호를 위한 관리적 발전방안을 마련하기 위하여 공공기관, 대기업, 중소기업 등을 대상으로 관리적 보안실태에 대해 조사 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 보안정책을 효과적으로 실행할 수 있는 기반 구축이 필요하다. 조사대상 대부분이 보안규정을 잘 관리하고 있으나 보안규정을 지키거나 지속적으로 개선하려는 노력이 부족한 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위하여 보안전담조직과 보안담당자 운영방법을 개선할 필요가 있으며, 보안규정을 모든 구성원에게 알리고 보안업무 수행을 위한 팀 간 업무 공조체계를 이룰 수 있는 조직문화를 활성화 할 필요가 있다. 이와 함께 지속적인 보안점검과 보안감사를 통해 보안의식을 향상시키고, 보안규정 준수 여부를 직원업무평가에 반영함으로써 보안정책을 가시화 할 필요가 있다. 둘째, 보안활성화를 위한 보안투자가 필요하다. 기술 유출경로와 수단이 다양화 첨단화 되어가고 있을 뿐 아니라 복잡하고 빠른 속도로 변화하기 때문에 관련 전문기관인 국가정보원, 한국인터넷진흥원, 정보보호 컨설팅 전문기업, 관련 대학 및 연구소 등과의 협조채널 유지하고, 필요에 따라서는 보안 전문기관으로부터 outsourcing 도입을 검토할 필요가 있다. 특히 공공기관이나 대기업에 비해 보안정책 운영실태가 미흡한 중소기업은 조직 규모나 재정적 여건을 감안하여 보안관리 능력을 보강할 수 있도록 국가적인 차원의 지원시스템을 증가할 필요가 있다. 셋째, 산업기술 유출의 주체는 사람으로 인력관리가 중요하다. 신규 입사자와 임직원을 대상으로 하는 정기적인 교육률은 높은 것으로 평가되나 핵심기술에 접근하는 임직원과 제3자로부터의 보안서약서 작성과 중요자산에 대한 접근권한이 변경될 때 접근권한 변경 적용과 같은 업무의 활성화가 필요하다. 중요기술을 다루는 사람에 한하여 신원조사를 실시할 수 있는 여건조성이 필요하며, 퇴사자에 대한 보안서약서 징구와 정보시스템에 대한 접근권한 제거, 계정삭제와 같은 퇴직자 관리를 강화할 수 있어야 한다. 넷째, 중요한 자산에 대한 관리와 통제를 강화해야 한다. 자산에 대한 목록과 관리기준은 비교적 잘 정리되어 있으나 자산의 중요성에 따른 등급화작업의 활성화와 자산의 유출 및 손상의 경우를 대비한 영향 정도를 평가할 수 있는 작업이 필요하다. 자산에 대한 중요도는 시간흐름 및 업무특성에 따라 변화되기 때문에 주기적인 자산평가 작업과 분류작업을 통해 사용자별로 권한을 설정할 수 있어야 한다.

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시분할 FPGA 합성에서 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한 추정 기법 (A Lower Bound Estimation on the Number of Micro-Registers in Time-Multiplexed FPGA Synthesis)

  • 엄성용
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제30권9호
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    • pp.512-522
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    • 2003
  • 시분할 FPGA는 회로가 동작하는 중 회로의 기능을 재구성할 수 있는 동적 재구성 기능을 갖춘 FPGA 칩이다. 따라서 이러한 칩을 위한 회로 합성 기법에서는 주어진 논리 회로를 각각 다른 시간대에 수행할 여러 개의 부분회로로 분할한 후, 동일한 하드웨어 회로를 시간차를 두고 공유하도록 해야 한다. 기존의 연구에서는, 칩의 제한된 용량 문제를 해결하기 위해, 동일 시간대에 필요한 자원으로서 각 세부 함수를 수행하는 LUT(Look-Up Table)의 개수와 LUT의 출력 결과를 다른 시간대에 사용하기 위해 그 결과를 임시 저장하는데 필요한 마이크로 레지스터(micro register)의 개수를 최소화하는 데 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 시분할 FPGA 합성용 도구 중의 하나로서 회로 구현에 필요한 메모리 원소, 즉 마이크로 레지스터의 개수에 대한 하한(lower bound)을 추정하는 기법에 대해 설명한다. 이 방법에서는 입력되는 논리 회로를 직접 합성하지 않고서도 그 회로가 필요로 하는 전체 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한을 각각 추정함으로써 특정한 합성 기법에 관계없이 회로 구현에 필요한 최소한의 마이크로 레지스터의 개수에 대한 정보를 추출한다. 만일, 기존의 합성 결과가 본 연구에서 추정된 하한과 일치할 경우, 그 결과는 최적의 결과를 의미한다. 반면에, 하한과의 차이가 있는 경우에는 기존의 연구 결과에 비해 더 좋은 합성 결과가 존재하거나, 또는 본 연구에서 추정한 하한보다 더 좋은(큰, 정확한) 하한이 실제 존재함을 의미한다. 따라서 이러한 비교 분석을 통해, 기존 연구는 물론, 향후에 개발할 새로운 합성 방법의 결과가 최적인지, 또는 개선의 여지가 있는지를 판단하는 좋은 지표를 얻을 수 있다. 실험 결과, 추정된 하한은 기존 연구의 합성 결과와 다소 차이가 있었다. 이러한 차이는 우선, 기존의 합성 결과는 LUT 개수를 적절히 유지하는 가운데 마이크로 레지스터를 최소화한 결과인 반면, 본 하한 추정에서는 합성 가능한 모든 결과 중, LUT 개수와는 전혀 무관하게, 마이크로 레지스터 개수를 최대한 작게 사용할 합성 예를 추정하기 때문이라고 판단된다. 또 한편으로는 마이크로 레지스터 개수에 대한 하한 추정 문제 자체가 갖는 거대한 변동성과 복잡성으로 인해 제안한 추정 기법이 정밀도에 한계를 가지는 것으로 해석할 수 있으며, 다른 한편으로는 기존 연구 결과보다 더 좋은 합성 결과가 존재할 가능성이 높음을 의미하는 것으로 해석될 수 있다.

시화호에서 무기영양염과 식물플랑크톤의 동태 (Dynamics of Inorganic Nutrients and Phytoplankton in Shihwa Reservoir)

  • 김동섭;조경제;신재기
    • 생태와환경
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    • 제33권2호통권90호
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    • pp.109-118
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    • 2000
  • 서해안의 신도시 및 산업단지 근교에 위치한 시화호에서 유입지천 부근의 상류부터 최하류에 해당하는 수문까지 8개 지점에서 1999년에 수중 무기영양염과 식물플랑크톤 변동을 매월 1${\sim}$2회씩 조사하였다. 수환경 요인 중 NH$_{4}$, SRP 및 SRSi의 평균농도는 각각 522.7 ${\mu}$g N/l, 9.8 ${\mu}$g P/l 및 0.16 mg Si/l수준이었다. 무기영양염은 유역에서 강우가 있은 직후에 호소내부로 다량 유입되어 수질을 매우 악화시켰고 상류에서 하류로 갈수록 급격하게 감소되는 경향을 보였다. 반면에 NO$_{3}$는 상${\cdot}$하류간에 큰 차이가 없었고 동계에 비교적 높았다. Chl-a는 평균값이 37.2 ${\mu}$g/l (최대 142.5 ${\mu}$g/l)로서 상류부에서 높았고 증감 양상으로 볼 때 NH$_{4}$, SRP 및 SRSi 영양염의 변동과 밀접한 관련성이 있었다. 식물플랑크톤은 추계와 동계에 규조류와 프라시노조류가 많았고 하계에는 와편모조류가 풍부하였다. 계절에 따른 주요 우점종은 규조류 Skeletonema costatum, 와편모조류 Prorocentrum minimum, 은편모조류 Chroomonas spp., 유글레나조류 Eureptiella gymnastica 및 프라시노조류 Pyramimonas spp.가 해당하였다. 시화호는 해수유입 후에 중${\cdot}$하류와는 달리 상류부에서 풍부한 영양염을 기반으로 만성적인 식물플랑크톤의 대발생이 지속적으로 관찰되고 있어 생태학적 관점으로 볼 때 이에 대한 유입하천의 수질관리가 매우 중요하고 시급한 것으로 판단되었다. 남조세균의 활력이 떨어질 때 그 역할이 더욱 두드러진다는 사실을 알 수 있었다.온(9.11%), 총 인(7.67%), 엽록소 a (6.20%)가 양의 영향을 나타내었다.리고 NO$_{2}$-N (19.75%)가 양의 영향을, NO$_{3}$-N (28.30%)가 음의 영향을 미치고 있으며, 기수역(정점 5${\sim}$정점 12)에서는 수온(29.49%), NO$_{3}$-N (28.27%) 그리고 NO$_{2}$-N (22.87%)가 양의 영향을 미치고 있는 반면, 전도도 (30.18%)와 DO (13.53%)는 음의 영향을 미치고 있었다. 보인다.업용 저수지의 수질예측에 있어는 복잡한 유출모형이나 유역모형, 호소수질모형 등을 사용하기보다는 본 연구에서와 같이 기존자료를 분석하여 도출한 경험적 관계식을 사용하면 비교적 적은 노력으로도 상당히 신뢰성있게 예측하여 수질관리에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.가 정화효율과의 상관관계보다 좀더 유의성 있게 나타났다. 이것은 높은 수리학적 부하조건이 영양염류 등의 정화효율에는 크게 영향을 미치지 않음을 보여주고 있으며, 따라서 비교적 낮은 농도의 영양염류를 가지고 있고, 많은 처리수량을 요구하는 부영양화된 저수지의 수질개선을 위해서는 높은 수리학적 부하조건에서 시간당 정화량을 늘리는 관리방법이 경제적이며, 이에 초점을 맞추어 나가야 할 것으로 사료된다.도로 검출되어 이를 고려한정수공정의 관리가 필요하리라 생각된다.$yr^{-1}$)의 71%가 감소되어야 할 필요성이 제기되었다. 또한 여름철 심층 산소 고갈이 야기되었고, 이 시기에 퇴적물로 용출된 인이 식물플랑크톤 성장에 이용될 수 있기때문에 퇴적물에 대한 관리도 수행될 필요가 있다.rsity)지수는 2000년 7월에 2.22로 가장

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웹툰 연출의 애니메이션 기법활용과 문제점 분석 (Analyzing animation techniques used in webtoons and their potential issues)

  • 김유미
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권46호
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    • pp.85-106
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    • 2017
  • 2000년을 전후 디지털 미디어 시대의 전환과 함께 출판만화는 인터넷 망을 활용한 유통구조를 확립하는 등 새로운 매체로의 전환을 시도하였다. 그러나 인터넷 만화는 여전히 전통적인 병렬적 페이지 읽기구조를 벗어나진 못하였다. 반면 웹툰의 경우 인터넷브라우저의 세로 스크롤 읽기방식에 따라 칸을 분리 배분하여 연출하고, 애니메이션의 움직임과 음향효과나 배경음악과 같은 사운드를 도입하는 등 다른 매체들을 재매개하며 변화를 보여주고 있다. 이러한 변화는 현대 독자의 수용방식에도 부합한다. 현대 사회는 영상 미디어의 발달과 함께 복잡한 사회구조를 갖고 있다. 따라서 대중은 일상적으로 다양한 자극에 노출되어 분산된 지각의 특성을 보여준다. 즉, 전통적인 만화는 여타의 인쇄매체가 그러하듯 침잠과 몰입의 감상을 필요로 한다. 그러나 웹툰은 특정 컷에서 캐릭터가 움직이거나 타이틀 텍스트가 불투명도를 높이며 서서히 등장하는 것과 같은 애니메이션과 음향효과를 적용하고 있다. 이러한 애니메이션 움직임의 시간성과 사운드의 청각적 자극이 웹툰의 특성으로 출판만화와 구분된다. 먼저 웹툰의 움직임은 극적 긴장감이나 액션의 효과적인 연출을 위해 부분적으로 적용되고 있다. 기술적으로 동작 이미지를 여러 레어어로 분리하여 움직임을 주는 핸드 드로운 애니메이션의 기법을 차용하고 있다. 그리고 사운드의 사용이 있다. 각 에피소드와 관련된 가사나 멜로디의 배경음악이나 엠비언스 사운드, 또는 어떠한 움직임과 관련된 음향효과 등이다. 뿐만 아니라 스마트폰의 진동을 이용한 촉각적 자극 등으로 독자에게 새로운 유희를 제공하고 있다. 그러나 한편으로는 새로운 기법을 도입한 웹툰의 연출이 아직은 완숙기에 도달하지 못했음을 볼 수 있다. 웹툰 효과연출 소프트웨어의 조작적 정교함을 차치하고 볼 때, 애니메이션과 사운드 적용에 대한 매체적 이해가 부족한 과도기적 현상으로 볼 수 있다. 만약 사운드가 적용된 특정 프레임이 위로 스크롤되어 브라우저에 노출되는 지점부터 재생되는 경우를 보면, 독자에게 기대되는 속도보다 빠르거나 느리게 스크롤 되는 경우 전체 이미지를 보기도 전에 사운드가 끝이 나거나 또는 다음컷으로 이동하였음에도 사운드는 계속적으로 유지되는 경우다. 움직임 또한 각 컷의 움직임은 스크롤의 위치에 대비하여 시작되도록 한다. 따라서 독자의 스크롤 속도는 움직임의 속도가 되기도 한다. 따라서 타이밍이 어긋나고 부자연스러운 움직임이나 갑작스럽게 플레이되고 끊기는 등 사운드의 연출은 독자들의 몰입을 방해하는 요인이 되기도 한다. 결론적으로 이러한 문제점들에 관하여 본 연구는 연속성의 부재로, 자연스럽게 전환되는 연속적 사운드나, 예를 들어 캐릭터가 움직일 때 관절의 간단한 회전 등 개연성이 필요하고 본다.

다중센서 고해상도 위성영상의 딥러닝 기반 영상매칭을 위한 학습자료 구성에 관한 연구 (A Study on Training Dataset Configuration for Deep Learning Based Image Matching of Multi-sensor VHR Satellite Images)

  • 강원빈;정민영;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1505-1514
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    • 2022
  • 영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.