• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.85-96
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• 2019

일사량은 자연 생태계와 농업 생태계에서 에너지 수지와 물 순환을 추정하는데 중요한 변수이다. 일별 일사량을 추정하기 위해 심층 신경망(DNN) 모델이 개발되었다. 일조시간 등의 변수보다 기상 관측소에서의 가용성이 더 높은 온도와 강수량이 심층 신경망 모델의 입력 자료로 사용되었다. five-fold crossvalidation 을 사용하여 심층 신경망을 훈련시키고 검증하였다. 국내 15 개의 기상 관측소에서 30 년 이상 장기간의 기상 자료가 수집되었다. Cross-validation을 통해 얻어진 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일별 일사량 추정치에 대해 비교적 작은 RMSE($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) 값을 가졌다. 심층 신경망 모델은 수원 지역 기상 관측소의 일사량의 변위의 약 68%를 설명했다. 1985 년과 1998 년의 일사량 관측값은 일조시간에 비해 상당히 낮은 값이 관측되었다. 이는 후속 연구에서 일사량 관측 데이터의 품질 평가가 필요할 것임을 시사했다. 해당 연도의 데이터를 분석에서 제외했을 때, 심층 신경망 모델의 추정값은 통계적 수치가 약간 높게 나타났다. 예를 들어, $R^2$ 와 RMSE 의 값은 각각 0.72 와 $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$ 이었다. 심층 신경망 모델은 기온과 강수량을 통해 일사량을 추정하는데 유용하며, 이는 미래 기후 시나리오 자료에 대해서 활용할 수 있을 것이다. 따라서, 공간에 대한 제약이 완화된 심층 신경망 모델은 작물 모델의 입력 자료로 일사량이 필요한 작물 생산성에 대한 기후 변화 영향 평가에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠
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• 7호통권86호
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• pp.82-87
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• 2000

XML 구조는 기존의 HTML의 단점을 보완한 SGML의 복잡함을 보완하고 호환성이 있다는 점에서 주목을 끌고 있다. SGML은 마크업 언어의 표준으로 등장했지만 규모가 커서 처리해야할 사항이 너무 많았다. 그리고 HTML은 단순하기는 하지만 사용자가 원하는 모든 작업을 수행하기에는 충분하지 못했다. HTML에 새로운 태그, JavaScript, VBScript와 같은 스크립트 언어들을 추가함으로서 이러한 한계를 극복하려는 시도도 있었다. HTML은 이러한 확장은 가능했지만, 너무 많은 회사들이 난립해 웹상에서 혼란만 초래하게 되었다. 이에 XML구조의 장점과 필요성에 대해서 짚어보았다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.437-447
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• 2016

본 연구는 영화 '다우더'에 나타난 모녀 갈등을 분석하고, 통합적 관점에서 치료적 상담기법을 제안하고 있다. 융복합 심층심리학적 방법을 사용하여 무의식적 욕망이론에 의거하여 영화의 반복 관찰을 통해서 주인공의 무의식적 갈등을 파악하였다. 연구결과 무의식적 수준에서 참자기와 거짓자기, 자아이상과 초자아, 개별성과 의존성이 서로 다투고 있음을 알게 되었다. 치료적 상담을 위해서 상담초기에 가장 필요한 것은 내담자의 진정성 경험이다. 그리고 올바른 삶의 가치관을 확립한 상담가로서 내담자의 자아이상을 자극하고 참자기 욕동을 강화해야 한다. 또한 중간현상으로서의 종교 활동의 위험성을 알고 있어야 한다. 종결시점에서 상담가는 내담자의 웰빙(well-being)에 대한 희망을 가지고 지속적으로 변화 노력을 할 것을 기대한다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.105-110
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• 2011

최근 해상 연약지반 개량공법으로 저소음, 저진동으로 공해가 적고, 단시간에 큰 강도를 얻을 수 있는 심층혼합공법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 심층혼합공법 중 하나인 DCM(Deep Cement Mixing) 공법에 대하여 다양한 점토-시멘트 배합비를 갖는 공시체를 제작하여 일축압축강도시험을 수행하고 그 결과를 이용하여 적절한 점토-시멘트 배합비를 제안하고자 하였으며, 원심모형시험을 이용하여 접원식 및 벽식 DCM 공법 적용 현장의 케이슨 구조물 안정성을 평가하였다. 일축압축 시험결과 DCM 공법의 최적 점토-시멘트 배합비는 28.5%로 나타났다. 또한 원심모형시험 결과 DCM 공법으로 처리된 지반위에 놓인 케이슨 구조물의 안정성을 확인하였으나, 벽식 DCM 공법이 접원식 DCM 공법에 비해 케이슨 구조물의 수평 변위에 대해서는 7%, 침하에 대해서는 39% 정도 지반개량효과가 다소 크게 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.393-399
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• 2019

본 연구는 국내의 대표적인 배달 애플리케이션 3곳을 비교분석 하기 위한 연구이다. 모바일 사용 증가에 따라 배달 애플리케이션의 사용 빈도는 나날이 늘고 있다. 그런데도 사용성에서는 아직도 문제가 제기되고 있다. 배달의 민족, 요기요, 배달통 이렇게 세 가지의 배달 애플리케이션의 사용성에 대한 선호도를 심층 면접을 통해 분석하였다. 사용자 경험 만족에 영향을 미치는 요인을 허니콤에 기반을 둔 7점 척도를 통해 확인하였고, 심층 면접과 7점 척도의 결과가 비슷하게 나옴으로써, 사용자들이 압도적으로 선호하는 배달 애플리케이션이 무엇이며 이유가 무엇인지 알 수가 있었다. 이 연구는 배달 애플리케이션에 대한 사용자 경험을 분석하고 각 업체의 장점을 도출시켜 애플리케이션에 적용하고, 더 나아가 면담을 통해 얻게 된 새로운 기술적 아이디어를 통해 애플리케이션의 서비스와 사용성을 높이는 데 의의가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.163-170
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• 2021

기능성 섬유를 가능하게 하는 스마트 텍스트로닉스가 최근 스마트 의류, 스마트 홈, 스마트 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되어 다양한 제품이 개발되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 체계적인 참여형 디자인 방법을 기반으로 한 스마트 텍스트로닉스 제품 개발 프로세스를 제안한다. 프로세스는 심층 인터뷰와 분석의 두가지 단계로 구성되며 심층 인터뷰 단계에서는 참여자가 사용행위, 행위별 요구조건, 만족도 수준 등을 포함한 사용자 여정맵과 스케치 및 간단한 프로토타입 제작을 통한 아이디어 생성 활동을 수행한다. 이 후 분석 단계에서는 디자인 연구자가 심층 인터뷰 단계로부터 도출된 결과에 행동 패턴 분석 방법을 적용하여 핵심 특성을 도출하고 이를 기반으로 한 사용자 페르소나를 생성하고 각 페르소나의 주요 니즈를 E3 가치 체계의 가치요소와 연관시킨다. 본 연구에서는 사전 설문조사를 실시하여 스마트 텍스트로닉스 시장 파악하였으며, 제안된 방법론에 대한 검증을 위해 스마트 홈 분야에서 가장 많은 사용자와의 상호작용을 갖는 소파의 디자인 사례연구를 수행하였다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제14권4호
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• pp.367-384
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• 2016

고준위방사성폐기물 심층처분에서 처분안전성의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방안으로 그리고 처분 프로그램 개발 및 인허가를 위해 많은 나라들에서 자국에 적합한 safety case를 개발하고 있다. 본 연구에서는 방사성폐기물 처분을 위한 safety case의 의의, 필요성, 개발과정들을 정리하고 소개하였다. 그리고 처분안전성을 safety case의 다양한 측면에서 논의하였다. 아울러 스위스, 일본, 미국, 스웨덴, 핀란드 등 해외의 safety case 개발 현황과 현재 KAERI에서 개발 중인 safety case의 개발 전략을 간략히 소개하였다. 고준위방사성폐기물 처분안전성의 신뢰도 향상을 위해 safety case 기반 하에서 어떤 노력들이 필요한지를 분석하였다. 그리고 국내 상황을 반영하여 신뢰할 수 있는 정보자료의 구축, 안전성 관련 과정들의 이해, 안전성평가의 불확실성 저감, 이해당사자와의 의사소통, 공정성과 투명성 확보 등의 실행 방안을 제안하고 논의하였다. 본 논문에 제시된 내용들은 심층처분 safety case를 이해하고, 국내에서 개발하고 있는 고준위방사성폐기물 처분 safety case 개발을 통한 처분안전성 신뢰도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.64-68
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• 2020

가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.278-287
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• 2019

공간 정보 추출은 자연어 텍스트에 있는 정적 및 동적인 공간 정보를 공간 개체와 그들 사이의 관계로 명확히 표시하여 추출하는 것을 말한다. 이 논문은 2단계 양방향 LSTM-CRF 앙상블 모델을 사용하여 한국어 공간 정보를 추출할 수 있는 심층 학습 방법을 제안한다. 또한 공간 개체 추출과 공간 관계 속성 추출을 통합한 모델을 소개한다. 한국어 공간정보 말뭉치(Korean SpaceBank)를 사용하여 실험한 결과 제안한 심층학습 방법이 기존의 CRF 모델보다 우수함을 보였으며, 특히 제안한 앙상블 모델이 단일 모델보다 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.394-396
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• 2021

특정 질병 진단을 위한 병리 검사는 필수적이며, 최근 이러한 분야의 시간적, 인적 자원의 필요성을 줄이기 위해 인공 지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구에서는 제한적인 심층학습 알고리즘에 기인한 비교적 낮은 정확도로 데이터 처리에 한계가 존재하였다. 본 연구에서는 심층 학습의 일종인 Convolution Neral Network를 통해 4종류의 암세포를 4 Class Classifciation을 시행하는 방법을 제안한다. EfficientNet, ResNet, Inception을 사용하였으며 여러 하이퍼 파라미터 튜닝을 통해 얻은 모델을 앙상블 하여 최종적으로 97.26의 정확도를 얻을 수 있었다.