• 한국해양학회지:바다
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• 제19권2호
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• pp.99-108
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• 2014

동해 울릉도 북부의 우산해곡 사면역 2개 정점 K1, K2에서 2006년 9월부터 2007년 9월까지 시계열 해류 자료를 획득하였다. 자료 분석 결과 정점 K1과 K2 모두 심층에서 해저면 유속강화가 관측되었으며, 이 심층 유속장은 20일 주기의 변동성이 강하여 조사해역의 심층 흐름은 지형의 영향을 받은 topographic Rossby wave 현상에 지배되었을 가능성이 크다. 정점 K1의 상층에서 2007년 2월 이후부터 관측된 강한 흐름은 인공위성 관측 해수면온도 자료와 유속 자료상 변화를 비교한 결과 관측 해역에 소용돌이의 통과에 의한 것으로 보이며, 이 기간 동안에 중층과 심층에서의 유속장은 상층 유속장과 상관성이 낮아 소용돌이가 심층의 유동까지 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 각 정점 유향의 수직구조는 정점 K1 상층을 제외하고 수심이 깊어질수록 유향이 시계방향으로 회전하는 것으로 나타났다. 이러한 유속장의 수직구조 특성은 심층 유동이 정확하게 등심선을 따르지 않고 하향의 수직 유속 성분이 있음을 의미한다. 한편, 우산해곡을 통해 일본분지에서 울릉분지로의 심층 해수 유입의 직접적인 증거는 관측되지 않았다.

• 한국자원식물학회지
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• 제19권2호
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• pp.331-335
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• 2006

해양심층수의 처리에서 처리농도가 높아짐에 따라 대조구보다 작물의 생육이 떨어짐으로 과실의 생육과 수량은 감소한다. 평균 생체중은 전체적으로 양액 내 해양심층수의 농도가 높을수록 감소하는 경향이었다. 특히 1화방에 비하여 2화방의 생계중이 처리농도가 높아질수록 현저히 감소하였다. 과실의 고형물 함량은 심층수의 농도가 높을수록 증가하는 경향이었다. 제 1화방의 경우 10mM과 20mM 처리구에서 가장 많이 증가하였으나, 제 2화방의 경우 30mM과 40mM 처리구가 가장 많이 증가하였다. 토마토 과실을 구성하는 당은 glucose와 fructose가 대부분이었고 sucrose는 미량만 검출되었다. 과실 내 fructose와 glucose의 함량이 처리농도가 높을수록 줄어드는 이유는 심층수에 의해 생긴 염 스트레스에 의해 잎의 생육이 저하된 것에 기인한 것으로 보인다. 이 실험에서는 20mM 처리구의 라이코펜 함량이 가장 많은 것으로 나타났으며 무처리구와 나머지 처리구의 함량은 크게 차이가 없는 것으로 나타났다. 심층수 처리는 염 스트레스로 작용하여 에틸렌 형성을 유도 및 촉진시켜 과실의 성숙이 빨라진 것으로 생각되었다. 해양심층수의 처리는 가용성 고형물 함량과 lycopene 함량을 높임으로써 토마토 과실의 품질에 효과가 있으나 생체중의 감소로 인한 생산량 감소가 생긴다. 이에 적정처리 농도인 20mM로 처리하였을 때 고품질의 과실 생산이 가능함과 동시에 생산량 감소를 최소화할 수 있을 것으로 생각된다. 전체 ginsenosides 중 Re의 농도가 전 처리구에서 모두 가장 높은 함량을 차지하였으며, ginsenosides의 총함량은 EC 8 처리구를 제외한 전 처리구에서 대조구 보다 높게 나타났다. PT/PD의 값은 EC 8 처리구가 1.31로 가장 낮았고, EC 6 처리구가 2.52로 가장 높았으며, 나머지 처리구는 큰 차이가 없었다.

• 대한지리학회지
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• 제35권4호
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• pp.565-583
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• 2000

레지오 접근법을 토대로 한 구성주의적 지리교육이 현실적 적실성을 갖기 위해서는, 첫째, 도식적 언어를 통한 상징적 표상을 지식 구성의 결과가 아닌 과정적 도구로, 또는 토론의 매개체로 전환하여야 한다. 둘째, 주제(선도) 개념을 중심으로 연계성과 위계성을 가진 개념을 조직하고, 이를 토대로 여러 차시의 내용을 연계하여 수업해야한다. 섯째, 개인적 구성보다 사회적 구성이 보다 고차적이고 심층적인 지식 구성을 가능케 한다. 따라서 구성주의 수업은 협동적.토론적인 모습일 때가 바람직하다. 넷째, 수업의 방향성과 학습의 목적성을 위해 안내자, 조력자로서 교사의 역할을 다하여야 한다. 이때 안내는 학습자 스스로 자신의 학습 목적과 방향을 판단하는 매개체로서, 그리고 사고력을 증진시키는 디딤돌로써의 안내이어야 한다. 다섯째. 선행학습에서의 구성과정과 구성맥락을 재 상기시키고, 이를 통해 구서의 지속성과 심층성을 강화하는 나선형적 구성의 절차를 반드시 밟도록 해야 한다.

• 공학교육연구
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• 제18권1호
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• pp.54-60
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• 2015

본 논문은 자기주도학습과 심층면담 프로그램이 이공계 학습부진학생의 학업성취도에 미치는 영향을 연구한 것이다. 본 연구는 학점평균 2.5미만의 학생들 17명의 신청을 받아 진행하였으며, 15주 동안의 자기주도학습 프로그램 참여와 3차의 심층면담 결과, 평균 평점(GPA, grade point average)의 변화를 분석하였다. 그 결과 참여 과목의 학업성취도, 평균 평점(GPA, grade point average)이 높아지는 효과가 있었으며, 학습 필요성에 대한 인식이 긍정적으로 변화한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.1-26
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• 2017

본 연구는 각 기관별로 산재되어 있는 재난안전정보의 효율적인 공유 및 활용과 일반 이용자들의 재난안전정보의 접근성 향상을 위하여 웹 크롤러를 활용한 자동수집방안을 제시하고자 한다. 그러나 현재 웹은 심층 웹이 대부분을 차지하고 있어 일반적인 아카이빙 전략에 사용되는 크롤러로 수집이 불가능하다. 이에 따라 본 연구에서는 심층 웹의 논리적 구조를 분석하여 정보 자원을 수집할 수 있는 알고리즘을 개발하고 실제 크롤러를 구현하였다. 이를 통해 재난안전정보의 자동수집을 수행하였고 이는 재난안전정보의 공유 및 활용으로 효율적인 재난 업무에 도움을 줄 것으로 예상된다. 나아가 본 연구에서 구현한 크롤러의 범용화를 통해 심층 웹 형태의 정보 자원을 자동수집할 수 있다는 점에 의의가 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.139-147
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• 2021

본 논문에서는 저조도 영상을 개선하기 위한 영상 분해 기반 심층 학습 방법 및 분해 채널 특성에 따른 손실함수를 제안한다. 기존 기법들의 문제점인 색신호 왜곡 및 할로 현상을 제거하기 위해, 입력 영상의 휘도 채널을 반사 성분과 조도 성분으로 분해하고, 반사 성분, 조도 성분 및 색차 신호를 신호 특성에 적합한 심층학습 과정을 적용하는 분해 기반 다중 구조 심층 학습 방법을 제안한다. 더불어, 분해 채널들의 특성에 따른 혼합 놈 기반의 손실함수를 정의하여 복원 영상의 안정성을 증대하고 열화 현상을 제거하기 위한 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 다양한 저조도 영상을 효과적으로 개선하였음을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.230-231
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• 2023

본 연구는 선박의 항해계획을 자동으로 수립하기 위한 심층 강화학습 기반 알고리즘을 제안한다. 먼저 부산항과 광양항을 대상지역으로 선정하고, 대상 선박으로 흘수 16m의 컨테이너선을 지정하였다. 실험 결과는 심층 강화학습을 사용하여 수립한 항해계획이 선행연구에서 활용한 Q-learning기반의 알고리즘보다 더 효율적인 것으로 분석되었다. 본 알고리즘은 선박의 항해계획을 자동으로 수립하는 방법을 제시하며, 해상 안전 및 효율성 향상에 기여할 수 있다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.273-274
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• 2017

선원의 다국적화가 이루어짐에 따라서 해기사들의 외국인 선원관리에 대한 리더십이 날로 중요시 되고 있다. 효과적인 리더와 리더십은 교육을 통해 양성되고 향상될 수 있다. 본 연구는 선원의 다국적화가 증가되고 있는 현실을 감안하여 해기사 양성 대학의 리더십 교육체계 정립을 위한 기초연구로서, 학생들이 실습시 경험한 자료를 토대로 설문 분석을 하였다. 향후 확대된 자료의 수집과 심층분석을 통해 지속적으로 심층 연구를 하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.19-20
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• 2017

본 논문은 사용자제작콘텐츠 (User Created Contents, UCC)를 이용한 가상현실 (virtual reality, VR) 음향 재구성을 위한 스마트폰의 주파수응답 정규화에 관한 연구이다. 서로 다른 스마트폰들로 취득한 음향들을 연결할 때, 부자연스러운 음향이 발생하며, 이것은 주로 스마트폰별로 다른 주파수 응답에 기인한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 스마트폰의 주파수응답을 정규화 하는 과정이 필요하며, 본 연구에서는 심층신경망 (deep neural network)을 이용하는 방법을 제안한다. 심층신경망의 입력은 처리하고자 하는 스마트폰 음향의 스펙트럼이고 출력은 이것과 기준 스마트폰 음향의 스펙트럼과의 비율이다. 실험결과, 서로 다른 스마트폰으로 취득한 음향신호가 연결되었을 때, 객관적 및 주관적 평가를 통해 음향의 자연성이 개선됨을 확인 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.5-8
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• 2019

단일 영상 초해상도 (Single Image Super-Resolution - SISR)기법은 카메라로 획득된 저해상도 영상에 필터 기반의 연산을 적용하여 좋은 화질의 고해상도 영상을 복원하는 과정이다. 최근에 심층 합성곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여 주고 있다. 본 논문은 단일 영상 초해상도 성능을 개선하기 위해 웨이블릿 예측 네트워크를 효율적으로 적용하는 방법에 대해 연구하였으며, 저해상도 입력 영상의 특징을 잘 추출해내기 위해 네트워크 내부에 RDB를 적용하여 기존 방식보다 효율적으로 고해상도 영상 복원하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 화질은 약 PSNR 0.18dB만큼 우수하며 속도는 1.17배 빠른 것을 확인하였다.