• 대한교통학회지
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• 제29권5호
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• pp.121-138
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• 2011

최근 보다 경제적이고 쉽게 적용이 가능한 차량간 무선통신과 같은 첨단 기술들은 고비용의 교통시설과 미래의 교통수요에 대한 공간적 시스템 확장이 제한적인 고속도로에서 주로 시행되고 있는 중앙제어식 인프라기반 교통정보시스템의 가능한 대안으로 간주되고 있다. 본 논문은 차량간 무선통신을 이용한 분산식 첨단교통정보시스템을 개발하고 제안된 시스템의 효과 (운전자의 통행시간단축)를 향상시키는 세가지 보조기능(독립자동유고감지알고리즘, 실험차량 샘플 모델, 운전자행태 모델)을 소개하고자 한다. 그리고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 미시적 시뮤레이션모델(VISSIM)을 이용해서 세가지 중요한 패러미터(교통류, 무선통신 라디오 레인지, 통신차량의 보급율)에 따른 그 효과를 교통사고 시나리오에서 평가하고자 한다. 본 논문의 연구결과로는 세가지 시스템 패러미터가 증가함에 따라 보다 많은 무선통신 차량이 교통데이터 전송에 관련되었고 데이터전송 속도도 더 빨라짐을 보였다. 또한 통신차량들은 동적으로 현재의 교통상황 파악과 교통사고로 야기된 정체지역을 우회하는 최적의 경로를 탐색함으로써 운전자의 통행시간을 단축시키는 결과를 보였다. 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황에 순간적으로 반응(통행시간 데이터베이스 갱신과 최적 경로 탐색)하는 차량들을 중심으로, 상대적으로 교통량이 적은 상황에서는 보다 시스템 효율적인 시간대에 운전자들이 경로를 변경하는 행태를 보인 반면에 교통량이 많은 상황에서는 많은 운전자들이 덜 효율적인 시간대, 예를 들면 교통사고가 해소된 후에도 경로를 변경하는 경우가 목격되었다. 따라서 차량당 평균통행시간단축은 교통수요와 밀접한 관계를 보였다. 그리고 실제 교통사고 시간 동안 교통사고의 직접적인 영향에 의해서 경로를 변경하는 통신차량들을 제외하면 도로망에 진입하는 차로에 있는 통신차량이 도로망내에 있는 다른 통신차량보다 통행시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 교통사고지점의 위치와 방향은 경로변경차량의 공간적인 분포를 결정하는 것으로 나타났다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제41권4호
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• pp.317-325
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• 2007

동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2004년도 국내 LBS 기술개발 및 표준화 동향세미나
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• pp.169-181
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• 2004

SK 텔레콤은 2002년 국내 최초로 모바일 벡터 지도 서비스를 위해 OGC (OpenGIS Consortium) 국제 표준을 기반으로 하여, LBS/GIS 서비스 시스템들에 대한 하부 공통 프레임웍으로써의 GIMS 시스템을 기 구축 한바 있다 그러나 서비스 컨텐츠들이 점차 다양화 되어지고, 이러한 컨텐츠들을 실현하기 위해 시스템에 요구되어지는 사항들이 늘어나게 되면서, 좀더 확장성이 높고 기능적 측면, 효율성 측면에서의 요구 사항들을 만족시킬 수 있는 시스템으로의 고도화가 요구되었다. 본 연구는 GML 2.0기반의 GIMS 시스템을 GML 3.0기반 멀티미디어 서비스 고도화를 위해 보다 풍부한 형태의 지리 데이터를 지원할 수 있는 시스템 기반을 마련하고, 이를 통해 다양한 응용 서비스 컨텐츠들이 쉽고 자유롭게 위치 및 지리 데이터와 연동될 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 하였다. GML 3.0에서 모바일 LBS 멀티미디어 서비스를 위해 애니메이션, 이벤트처리, 맵 스타일 지원을 위한 필요한 스타일, 3D 부분과 텔레메틱스 서비스를 위한 위상(Topology) 세부 사양을 채택하였으며, MS(Mobile Station)로의 자료전송을 최적화하기 위한 스키마 및 전송 프로토콜을 개발하였고 이에 기반한 시스템을 구성, 개발하였다. GML 3.0을 이용한 기존 GIMS의 고도화는 기존 연구 및 시스템에 구현, 적용되었던, 내부 구조적인 측면에서나 서비스 측면에서 혁신적인 기틀을 마련하게 되었다. GIMS에 대한 접근을 단일화하고 용이하게 하기 위한 GIMS 통합 인터페이스가 구현되었고, GIMS 내부의 서비스 컴포넌트인 WFS, WMS들에 대한 기능 확장 및 개선이 이루어졌다 가능한 창조 모델로 이용될 수 있을 것으로 생각된다.}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.33-60
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• 2020

스마트폰의 등장으로 우리는 언제 어디서나 쇼핑이 가능하고, 소셜미디어로 연결된 광범위한 인적 네트워크와 웹사이트를 통해 손쉽게 다양한 정보와 전문가들의 의견을 살펴볼 수 있게 되었다. 제한된 정보 창구로 인해 브랜드 인지도에 의존하였던 과거와는 다르게, 다양한 창구를 통해 제품과 서비스에 대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있는 시대가 도래한 것이다. 그 결과, 디지털 시대의 소비자들은 과거와는 다르게 기업의 일방적인 의도대로 브랜드 이미지를 수용하는 것에서 벗어나, 소비자들 간의 소통을 통해 브랜드 이미지의 형성에 영향을 미칠 정도로 그 영향력이 증대되었다. 소비자들은 더 이상은 그 브랜드를 안다고 해서 혹은 그 브랜드가 유명하다고 해서 바로 구매를 하지 않는다. 따라서, 이렇게 변화한 시대에 전통적인 브랜드 측정 방법의 유효성에 대해 의문을 제시하게 되었다. 그러나 아직까지 변화한 사회환경을 반영한 측정 방법은 논의된 바가 없으며, 실무자들은 현재까지 전통적인 측정 방법을 이용해 오고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 기존 브랜드의 정의와 측정방법에 대해 한번 살펴보고, 디지털 시대에 보다 적합하면서 직접적인 측정 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 측정 방법은 "친구를 보면 그 사람을 알 수 있다"는 속담처럼, 함께 구매되는 상품의 브랜드를 통해 해당 브랜드의 진정한 위치와 이미지를 파악하는 방법이다. 이를 위해 온라인 커머스 사이트인 아마존에서 함께 구매되는 화장품 데이터를 브랜드 단위의 네트워크로 구축하고, 이를 토대로 브랜드 이미지를 평가하는 방법을 제시하였다. 기존에는 소비자의 인식 혹은 인지적인 측면을 설문조사로 파악하거나 기업의 재무상태를 통해 브랜드를 측정했던 과거와는 달리, 본 연구에서 제시하는 방법은 실질적인 구매 데이터를 통해 구축된 제품의 네트워크를 분석함으로써 관련 브랜드 지표와 실질적인 구매 행동 간의 간극을 좁히고자 한 데에 의의가 있다. 또한 연결된 세상의 네트워크 관점을 바탕으로 전통적인 브랜드 개념을 보다 확장하였으며, 이를 통해 보다 현실에 적합한 측정도구를 제시하였다는 것에 의의가 있다.

• 경영과정보연구
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• 제36권3호
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• pp.131-150
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• 2017

본 연구의 목적은 공개 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)가 운영 기간 내 주변의 행위자들과 관계를 수립하는 동안 OSS의 개발 및 확산 패턴을 확인하는 것으로, OSS 참여자들의 변화 패턴을 조사하기 위해 OSS 통과시간을 기반으로 그 변화 양상을 추적할 수 있는 온라인 데이터와 네트노그라피 방법을 이용하였다. 이를 위해 대표적인 OSS 자바스크립트 프레임워크인 jQuery, MooTools, YUI 등 이상 세 가지 사례에 대하여 블로그, 웹 서치와 함께 GitHub 공개 API(Application Programming Interface)로 수집된 데이터를 활용하였다. 본 연구에서는 OSS 변형 과정의 변화 패턴을 분류하기 위하여 행위자-네트워크 이론의 전환(translation) 과정을 적용하였으며, 관찰된 OSS 변형 과정을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, '프로젝트 개시' 단계에서 소스 코드, 프로젝트 책임자 및 관계자, 내부 참여자 등과 같은 세 가지 유형의 OSS 관련 행위자들을 확인하였고, 그들 사이의 관계성을 개념화 하였다. 이후 프로젝트 책임자가 최초로 프로젝트를 착수하는 '프로젝트 성장' 단계는 관계자들에 의해 소스 코드가 유지 보수되는 과정을 통해 개선된다. 마지막으로 OSS는 홍보 활동을 통해 참여자들의 관찰기를 갖고, 소스 코드 사용을 통해 학습기를 거친 사용자가 본격적으로 등장함으로써 '참여자의 도약' 단계로 진입한다. 이 시기에는 기업과 외부 관계자들도 출현하는 모습도 살펴볼 수 있다. 본 연구결과는 OSS 참여자들이 OSS를 선택하는데 있어 홍보 과정의 중요성을 강조하고, OSS의 급속한 개발속도가 오히려 참여자의 출현을 지연시키는 구축 효과(crowding-out effec)가 발생하는 것을 확인하였다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 토대로 주요 OSS 사례를 네트노그라피를 활용하여 종단적인 관점에서 분석함으로써 OSS의 발전 과정을 일반화시키기 위한 노력을 시도했다는 점에서 학술적인 의의가 있으며, OSS가 지배적인 위치에 오르기 위한 단계별 영향 요인, 세부적인 변화 양상 등을 확인함으로써 OSS 개발자와 관리자들에게 다양한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 핵의학기술
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• 제21권1호
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• pp.76-82
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• 2017

전신 뼈 스캔은 핵의학에서 가장 많은 비중을 차지하는 검사 중 하나이다. 기본적으로 전면상과 후면상을 동시에 획득하는데, 때때로 전면상과 후면상만으로는 병소를 분간하기 어려울 때가 있다. 이러한 경우 SPECT/CT나 추가 정적 영상을 통한 병소의 정확한 위치 확인이 중요하며, 추가 촬영 여부에 대한 최초 판단은 주로 방사선사에 의해 이루어진다. 이에 본원에서는 방사선사의 업무 능력 함양을 위한 다양한 개선활동이 이루어져 왔고, 본 연구에서는 방사선사의 교육 및 표준화된 업무 프로세스 적용이 전신 뼈 스캔 오류 감소에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 새로운 프로세스 적용을 위해 몇 가지 시스템이 순차적으로 도입되었다. 첫 번째는 의국 교육 및 테스트의 시행, 두 번째는 추가 촬영이 예상되는 환자를 분류하여 촬영 전에 방사선사가 미리 확인할 수 있는 사전 여과 시스템 도입, 마지막으로 판독의가 방사선사에게 직접 촬영 영상에 대해 피드백 할 수 있는 NMQA라는 커뮤니케이션 시스템을 적용하였다. 결과 확인을 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 서울아산병원 핵의학과를 내원한 전신 뼈 스캔 환자를 대상으로 조사하였다. 조사 기간 동안 전체 전신 뼈 스캔 대비 NMQA가 전송된 검사 건수를 백분율로 산출하였다. 연간 발생량은 2014년 141건, 2015년 88건, 2016년 86건으로 집계되었고 NMQA 발생률은 2014년 0.88%, 2015년 0.53%, 2016년 0.45%로 감소하였다. 새로운 프로세스가 적용된 2014년 이후 NMQA 발생률이 감소하는 경향을 보였다. 다만 통계적으로 유용성을 확인하기까지는 데이터가 부족하여 향후에도 지속적인 데이터 축적이 필요할 것으로 생각한다. 본 연구를 통해 전신 뼈 스캔 영상 질 향상을 위해 표준화된 업무와 교육의 필요성을 확인하였고 향후에도 지속적인 연구와 관심으로 업데이트가 필요하다고 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 새물리
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• 제68권12호
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• pp.1281-1287
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• 2018

본 연구에서는 $Al_xGa_{1-x}N$ 박막을 유기금속 화학증착법(metal organic chemical vapor deposition, MOCVD) 을 이용하여 사파이어 (0001) 기판 위에 성장하였다. 성장된 박막의 결정구조를 조사하기 위하여 엑스선 회절 (X-ray diffraction, XRD) 패턴을 이용하였고, 박막의 표면 상태를 관찰하기 위하여 원자간력 현미경(atomic force microscopy, AFM)을 사용하였다. 또한 박막의 화학성분과 결합상태는 엑스선 광전자 분광분석기(X- ray photoelectron spectroscopy, XPS)를 이용하여 분석하였다. 박막의 광학적 특성인 유사유전함수는 분광학적 타원편광분석법(spectroscopic ellipsometry, SE)을 사용하여 실온에서 2.0 ~ 8.7 eV 포톤에너지 범위에서 측정되었다. 타원편광분석법으로 조사된 데이터들을 통해 얻은 유사유전함수 스펙트럼 $<{\varepsilon}(E)>=<{\varepsilon}_1(E)>+i<{\varepsilon}_2(E)>$에 나타난 $E_0$, $E_1$, 그리고 $E_2$ 와 같은 임계점 구조에 대하여 연구하였고, 각각의 임계점 피크들은 획득된 유사유전함수의 데이터를 이차 미분한 이계도함수 $d^2<{\varepsilon}(E)>/dE^2$ 를 이용하여 구하였다. 특히, x = 0.18과 x = 0.29 사이에 위치한 샘플(x = 0.18, 0.21, 0.25, 0.29)들은 Al의 조성이 증가함에 따라 임계점 피크들이 변화(blue-shift)한다는 것을 관측하였고, 이를 다른 문헌들과 비교 분석하였다.