본 연구의 목적은 스포츠분야 '플로깅'에 관한 주요 키워드와 사회현상을 분석하고 중요 정보를 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 한국언론진흥재단에서 제공하는 뉴스분석시스템 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 분석하였다. 분석기간은 2018년부터 2022년이며, 수집된 뉴스 5,148건 중 스포츠분야에 해당하는 42건을 최종적으로 사용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 관계도분석, 연관어분석을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 빈도 분석 결과, '제주', '선수들', '구국제마라톤대회', 'SSG', '이봉주 선수' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 둘째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 관계도분석 결과, '코로나19', '국가대표', '엘리트', '마스터즈', '코로나' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 연관어분석 결과, '합성어', '봉사활동', '마스터즈 비대면', '제주', '선수들' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 국내 프로스포츠 분야의 플로깅은 국제 스포츠기구의 탄소중립실천을 위한 환경 활동 참여와 프로구단의 홍보를 목적으로 적극 활용하는 것으로 나타났다.
분자 단위의 폭발물질을 탐지하기 위하여, 고감도 응답성 센서의 개발이 요구되고 있다. 2차원 반도체는 얇은 적층형 구조를 가져 전하 캐리어가 축적될 수 있어, 전하 캐리어의 급격한 신호 변조 특성을 기대할 수 있다. WSe2 반도체 소재의 TNT(Trinitrotoluene) 폭발물질에 대한 탐지 효용성을 연구하기 위해, CVD(Chemical Vapor Deposition) 공정을 이용해 WSe2 박막을 합성하여 FET(Field Effect Transistors)을 제작하였다. 라만 분석과 FT-IR(Fourier-transform infrared) 분광 결과는 TNT 분자의 흡착과 WSe2 결정질의 구조적 전이 분석 정보를 나타내었다. 또한, WSe2 표면의 TNT 분자 흡착 전후의 전기적 특성을 비교하였다. TNT 도포 전, WSe2 FET에 백 게이트 바이어스로 -50 V를 인가함에 따라 0.02 μA의 최대 전류 값이 관측되었고, 0.6%(w/v) TNT 용액을 도포하였을 때 Drain 전류는 p-type 거동을 보이면서 0.41 μA의 최대 전류 값을 기록하였다. 이후 On/Of f Ratio 및 캐리어 이동도, 히스테리시스를 추가적으로 평가하였다. 본 연구에서는 WSe2의 TNT 분자에 대한 고감도와 신속한 응답성을 통해 폭발물질 탐지 센서 소재로서의 가능성을 제시하였다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.
산소 전극 시스템에 사용되는 합성막은 산소에 대해 선택적인 투과를 해야 하며, 화학적으로 불활성이고 또한 우수한 기계적 강도를 가져야 한다. 본 실험에서는 산소 전극에 적합한 막 제조에 목표를 두고, 열적 안정성과 기계적 강도가 우수한 polysulfone을 막 재료로 선택하였다. 막 제조시 용매로서 THF, NMP 그리고 methylene chrolide를 사용하여, 용매에 따른 막의 특성 변화를 조사하였다. PSf막을 통한 산소와 질소의 투과도 계수는 각각 가압법과 전기화학적 방법으로 측정하였으며, 가압법에 의해 측정한 산소의 투과도 계수가 약 20% 큰 값을 나타내었다. 가압법에 의한 투과 실험 결과, 공급부의 압력이 증가함에 따라 산소와 질소의 투과도 계수는 약간 감소하였으며, 이러한 거동은 유리상 고분자막을 통한 기체의 투과에서 일반적으로 나타난다. 한편 용매로서 methylene chrolide를 사용한 PSf막의 고분자 함량을 변화시켜 실험한 결과, 큰 차이를 나타내지 않았다. 산소 전극에의 PSf막의 밀착 문제를 완화하고자 막의 유연성을 향상시키기 위해 가소제로서 TCP를 첨가하여 막을 제조 하였으며, 가소제를 소량 첨가했을 때, 투과 특성에는 큰 영향을 미치지 않고, 막의 유연성이 증가됨을 알 수 있었다. 본 실험에서 제조한 PSf막의 산소 전극에의 사용 가능성을 조사하기 위해 PSf막을 산소 전극에 설치하여 실험하였다. -0.3~-1.0V에서 전류의 변화가 plateu를 나타내었으며, 산소 분압과 전류의 상관계수가 0.99949로서 PSf막을 산소전극에 적절하게 사용할 수 있으리라 생각된다.
다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 환경을 기반하여 이동 에이전트 시스템을 개발하는데 있어서, 이동 에이전트를 관리하고 이동 에이전트들간의 메시지 전달을 보장하기 위한 위치 관리 및 메시지 전달 기법은 중요한 고려사항이다. 그러나 기존의 관련연구들은 여러 지역으로 구성된 다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 환경에 적용하기에는 위치 갱신 비용 및 메시지 전달 비용이 상대적으로 증가한다는 단점과 추적 문제(Tracking Problem)를 발생시킨다는 한계론 가지고 있다. 또한, 복제된 이동 에이전트와 부모-자식 이동 에이전트에 대해서 고려하지 않는 한계를 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 환경에서 동작하는 새로운 이동 에이전트 위치 관리 및 메시지 전달 기법인 HB (Home-Blackboard) 프로토콜을 제안하고자 한다. HB 프로토콜은 각 지역마다 각 지역을 관리하는 지역서버를 두어 같은 지역내에서의 이주와 다른 지역으로의 이주를 구분하여 위치 관리를 수행하며, 또한 각 지역서버에 메시지를 저장할 수 있는 블랙보드를 두어 지역서버에서 이동에이전트의 위치가 갱신될 때 해당 메시지를 블랙보드에서 꺼내어 이동에이전트에게 전달한다. HB 프로토콜은 다중 지역 이동 에이전트 컴퓨팅 환경에서 이동 에이전트의 위치 변경시 발생하는 위치 갱신 비용과 이동 에이전트를 간의 메시지 전달 비용을 효과적으로 줄이며, 추적문제를 낮은 통신비용으로 해결한다. 또한, 복제된 이동 에이전트와 부모-자식 이동 에이전트에 대한 위치 관리 및 메시지 전달에 대해서 다뤄, 복제 이동 에이전트들과 부모-자식 이동 에이전트에 대한 메시지 전달을 보장하며 중복된 메시지 전달을 줄여 메시지 통신 비용을 감소시킨다. 상호 유사한 마모경도를 가진다. 이는 마모저항의 지표로 간주되는 석영과 알칼리장석의 모우드 값의 차이로 설명될 수 있다. 한편 낭산지역의 연구를 통하여 규명된 수직상 채석면의 방향 및 각종 물성특성의 전반적인 이해는 차후 이 지역의 암석자원 활용 시주요 정보로 활용될 것으로 기대된다.세포의 수와 크기가 증가된 것으로 확인할 수 있었다. 특히 조직내 위치별 세포분열의 가시적 비율에서는 pith부위 보다 cortex부위에서 세포비후의 비율이 큰 것으로 보였다. Sucrose, CCC 및 일장차이에 따른 AGPase 활성의 변화에 있어서 암처리에서는 sucrose 농도 3%보다 8%에서 양호하였고 sucrose 3%, 8%에서도 각각 CCC의 효과를 볼 수 있었다. 8시간 처리에서는 sucrose 농도 3%보다 8%에서 양호하였고 sucrose 3%, 8%에서는 CCC의 효과가 나타나지 않았다. 16시간 처리 sucrose 농도 3%보다는 8%에서 양호하였고 sucrose 3%에서는 CCC의 효과가 나타나지 않았으나 8%에서는 CCC의 효과를 볼 수 있었다. 결과적으로 sucrose의 농도가 높고, CCC와 암처리의 괴경형성의 촉진조건에서 AGPase의 활성이 양호함을 볼 때, AGPase가 starch 합성에 중요한 물질이라는 사실이 확인되었다. 평균 1.4/2.0점(70%)으로 가장 낮게 평가되었으며, '적정 검사시설 및 기구 구비' 항목은 공산품에서 평균 0.2점으로 평가되어 타품목에 비해 현저히 낮았고(p<0.01), 평가한 93개 항목 중 가장 불량한 상태로 관리되고 있음을 알 수 있었다. '검사용 장비 및 기구의 검교정' 항목은 농산물이 0.4점으로 관리상태의 개선이 필요하며, 품목별로 볼 때 낮은 점수로 평가되었다(p<0.05).
연속 회분식 방식의 실험실 규모 상향류 반응조를 사용하여 인 결정화공정을 이용한 영양물질 회수에 대한 연구를 수행하였다. 양이온 공급원으로서 산업폐기물인 폐석회와 마그네슘염을 이용하여 그 운전특성을 비교하였다. 이 연구는 고성능 발효조와 인 결정화 반응조로 구성된 새로운 통합 슬러지 처리 공정에 있어서 인 결정화공정의 성공적인 적용성 평가에 초점을 두고 있다. 발효조 유출수와 유사한 특성으로 제조된 합성폐수를 이용한 첫 번째 struvite 결정화 실험에서 반응은 $0.5{\sim}1$ hrs 사이의 반응시간에서 빠르게 진행되었는데, 그 동안 상당량(약 60% 이상)의 암모니아와 인이 제거되었다. 알칼리성 조건이라는 기질의 고유특성으로 인하여 암모니아 탈기 현상이 다소 발생하였으나 그 정도는 미미한 것(<5%)으로 나타났다. 또한 공기주입에 의한 이산화탄소 탈기조건을 추가적으로 제공하였을 때 struvite 형성속도의 향상은 일어나지 않았다. 실폐수로서 발효조 유출수를 사용한 두 번째 실험에서 stuvite 결정화를 위한 마그네슘염의 최적주입량은 struvite형성질량비와 유사한 0.86 g Mg $g^{-1}$ P이었다. 반면에 폐석회의 최적주입량은 0.3 g $L^{-1}$으로 다소 높게 나타났으며, 약 3시간의 반응시간 조건에서 $NH_4$-N과 $PO_4$-P의 제거효율은 각각 80%와 41%로 나타났다. 각 실험에서 침전물을 현미경으로 분석한 결과 마네슘염을 사용한 경우 프리즘과 같은 결정체가 관찰된 반면 폐석회를 사용한 경우는 비결정질의 결정체가 주로 관찰되었다. 하수처리용량 158,880 $m^3\;d^{-1}$의 실규모 처리시설의 경우를 대상으로 한 통합 슬러지처리시스템의 물질수지 분석결과 결정화 반응조 유출수로 부터의 반송되는 영양물질의 재순환 부하(각각 하수 1 $m^3$ 당 0.13 g N와 0.19 g P)는 매우 낮게 유지되는 것으로 나타났다. 그러므로 이미 산업폐기물 형태로 존재하는 폐석회를 본 연구에서와 같이 통합 슬러지 처리시스템의 영양물질 회수 공정에서 재이용하는 것은 높은 환경적 및 경제적 이익과 동시에 산업폐기물의 지속발전적 처리/처분이라는 다양한 장점을 가질 것이다.
<아바타>이후 3D 입체영상은 차세대 콘텐츠 산업의 블루칩으로 떠올라있다. 그에 반해 국내에서 상업적으로 제작하였던 모든 입체 콘텐츠들이 흥행에 실패 하였다. 이는 국내 입체콘텐츠의 완성도가 해외의 콘텐츠에 비하여 매우 떨어지기 때문이며, 현행되고 있는 2D기반의 입체 후반작업 프로세스가 그 원인으로 작용하고 있다. 그중에서도 입체 편집프로세스는 콘텐츠의 질과 가장 밀접한 관련이 있다. 영화<나탈리>의 제작사례를 통해 알아본 현행 입체 편집프로세스는 2D기반의 시스템을 이용하여 편집을 진행한 후 3D 디스플레이 시스템으로 확인하며 이후 문제가 발생할 경우 수정하는 방식을 취하고 있다. 이러한 현상을 개선하고자 좌 우 영상의 분석을 통해 합성에서 사용되고 있는 변위지도와 깊이지도 등의 깊이정보를 시각화 하여 현행 입체 편집 프로세스에 적용하였으며, 보다 객관성 있는 입체편집 프로세스를 제안하고자 한다. 제안한 프로세스를 실제 뮤직드라마 <기억의 조각>제작에 활용하여 영화<나탈리>와 비교해보았다. 그 결과 <나탈리>의 경우 컷과 컷 사이의 입체 값 변화가 매우 큰 것을 볼 수 있었으나 <기억의 조각>의 경우 입체 값이 전체적으로 균일한 결과를 도출 할 수 있었다. 현행 프로세스의 경우 주관적인 입체감을 바탕으로 하기 때문에 작업자의 컨디션과 상태에 따라 그 값이 달라 질수 있다. 또한 Positive영역에 대한 예상은 할 수 없기 때문에 동일한 공간 혹은 한정된 공간에서 컷에 따라 각기 다른 입체 값을 보임으로써 공간의 입체감을 왜곡시킬 우려가 있다. 반면 깊이정보의 시각화를 활용한 객관적인 입체 편집은 동일한 공간에 대한 입체감과 콘텐츠 전체의 입체감을 균일하게 맞추어 입체 콘텐츠의 질을 높이고, 나아가 입체감 왜곡, 시각적 피로 등의 문제도 동시에 해결 할 수 있다.
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.