도시화로 인한 하천 건천화가 심각해짐에 따라 생태계 종 다양성 감소와 서식처 파괴 등 다양한 생태학적 문제가 발생한다. 건강한 하천 생태계를 유지하기 위해서는 유량 감소로 인한 수생태계 건강성 회복을 위해서는 어류 종에 따른 적합한 생태 유량을 산정해야 한다. 특히 발전방류로 인한 유량 변화는 하류에 서식하는 어류에 직접적인 영향을 미치므로 댐 방류량에 의한 서식처 면적 변화에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 1) 낙동강 상류 구담교 유역을 대상으로 안동댐과 임하댐 유입량을 활용한 BBM (Building Block Methodology)을 구축하고, 2) 대상 하천의 River2D 모형을 구축하여, 3) 대표·대리 어종에 대한 자연유황과 BBM에 따른 가중가용면적(Weighted Usable Area, WUA)을 산정하였다. 2006년 ~ 2020년 자료를 기반으로, 시나리오1은 실측 유량을 활용하였으며, 시나리오2는 전체기간, 홍수년, 갈수년 그리고 평수년으로 구분하여 댐 유입량을 기반으로 산정한 BBM을 활용하였다. 시나리오 분석 결과, 가중가용면적이 감소하는 일부 기간도 존재하였으나, 전반적으로 BBM을 반영한 시나리오 2에서 서식처 면적이 증가하는 것으로 나타났다. 대표 어종 피라미의 경우 최대 약 18% 가중가용면적이 감소하는 기간이 존재하였으나, 최대 79%의 서식처 향상 효과가 나타났다. 대리어종 모래무지의 경우 마찬가지로 최대 약 18%의 서식처 감소 효과가 나타나는 기간이 존재하였으나, 최대 78%의 서식처 향상 효과가 나타나는 것으로 나타났다. 따라서 자연유황을 모방하여 댐 방류 패턴을 변경하는 것이 하류에 서식하는 어류의 서식처 개선에 더 효과적인 것으로 판단된다. 다만 서식처에 영향을 주는 물리적 요인(댐 방류량 등) 외에도 생물·화학적 요인이 존재하므로, 향후 다양한 요인을 고려한 연구를 통해 효과적인 서식처 개선 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다.
얼굴을 마주보며 인간끼리 대화하는 것처럼 인간과 자연스럽게 대화할 수 있는 휴먼인터페이스를 실현하기 위해서는 임성의 합성과 얼굴영상의 합성이 필요하다. 본 논문은 얼굴영상의 합성을 대상으로 한다. 얼굴영상의 합성에서는 표정변화와 입모양의 변화를 3차원적으로 실현하기 위하여 얼굴의 3차원 형상모델을 이용한다. 얼굴의 3차원 모델을 얼굴 근육의 움직임에 따라 변형하므로서 다양한 얼굴표정과 음절에 어울리는 입모양을 합성한다. 우리말에서 자모의 결합으로 조합가능한 음절은 14,364자에 이른다. 이 음절에 대한 입모양의 대부분은 모음에 따라 형성되고, 일부가 자음에 따라 달라진다. 그러므로, 음절에 어울리는 입모양의 변형규칙을 정하기 위해, 이들을 모두 조사하여 모든 음절을 대표할 수 있는 입모양패턴을 모음과 자음에 따란 분류한다. 그 결과, 자음에 영향을 받는 2개의 패턴과 모음에 의한 8개의 패턴, 총 10개의 패턴으로 입모양을 분류할 수 있었다. 나아가서, 분류된 입모양패턴의 합성규칙을 얼굴근육의 움직임을 고려하여 정한다. 이와같이 분류된 10개의 입모양패턴으로 모든 음절에 대한 입모양을 합성할 수 있고, 얼굴근육의 움직임을 이용하므로써 다양한 표정을 지으면서 말하는 자연스런 얼굴영상을 합성할 수 있었다.
여성복에 있어서 09/10년 시즌에 가장 주목할 만한 특징은 파워 숄더 룩이다. 파워 숄더 룩은 단순히 패션니스타들에서만이 아니라 당당히 스트리트 패션의 하나로 자리 잡았으며 파워 숄더 룩의 50%이상을 차지하는 재킷이 여성복의 핵심 아이템의 하나로 부활하면서 재킷의 어깨 각도는 0도에서 30도 이상까지 다양하게 나타난다. 다양한 어깨 각도 중 10도, 15도, 20도의 형태가 70%이상을 차지하고 있으며 패턴의 형태는 몸판의 어깨선을 자연스럽게 올리고 확장한 어깨변형 패턴, 어깨선과 함께 소매산 부분을 절개한 소매산 변형 패턴, 몸판과 소매가 연결된 패턴이 주를 이루고 있다. 파워 숄더 패턴 전개는 어깨 각도가 높아질수록 각이 시작되는 점이 목옆점에 가깝게 하고 어깨끝점이 확장되어야 소매의 외관형태가 편안하고 피트성이 좋아진다. 어깨 변형의 경우 앞뒤 진동선의 시작점인 어깨점과 소매산의 정점 부분의 선이 완만하게 이어지도록 S라인형태를 유지하는 것이 가장 중요하며 소매산의 ease분량이 일반 재킷 소매보다 많아야 파워 숄더 실루엣이 자연스럽게 연출된다. 소매변형 패턴은 중심쪽 소매의 소매산 높이는 기본소매 소매산높이의 1.5cm를 외곽 소매분량으로 처리한 것을 고려하여 소매산 높이를 설정하고 어깨 각이 커질수록 외곽소매의 소매산 폭을 크게 함으로서 소매의 어깨점이 목옆점 방향으로 휘지 않고 각이 선 파워 숄더가 완성된다. 소매변형과 소매와 몸판연결 패턴의 경우 어깨점과 상완이 연결되는 부분에 충분한 여유가 필요하며 어깨각도도 다른 형태에 비해 상대적으로 낮아 보인다. 이와 같이 파워 숄더 재킷 패턴은 패턴 제작시 디자인적인 요소를 충분히 감안한 패턴 설계와 함께 소매의 달림선 위치, 어깨너비, 어개 높이 확장량, 소매통의 여유량 등을 고려하여 제작하는 것이 바람직하다.
본 연구에서는 어절패턴을 이용하는 새로운 방식의 한국어 형태소 분석기 KGuru-MA에 대해서 설명한다. KGuru-MA는 품사 부착 말뭉치에서 개방어를 생략하여 어절 패턴을 반자동으로 학습하여 어절 패턴 사전과 형태소 확률 정보 사전을 구성한 후, 이 사전을 이용하여 형태소를 분석한다. 본 형태소 분석기는 어절패턴을 사용하여 형태소 분석하기 때문에 기존 형태소 분석기에 존재하는 접속검사 과정이 생략된다. 또한, 형태소 분석 과정이 기존의 형태소 분석기에 비해 단순하여 기초 자연언어 처리 시스템이 가지는 강건성을 보장한다. 본 연구는 "21세기 세종기획 3차년도 말뭉치"를 이용한 실험 결과, 기존 형태소 분석기 못지 않은 성능을 보였다.
본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.
최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.
본 실험은 자연 실온 환경에서 크리핑 벤트그래스 신품종의 초기 발아특성 및 발아패턴을 조사하고, 그리고 변온 및 자연실은 환경에서의 그 차이점을 비교 분석해서 실무 시공에 응용할 수 있는 기초자료를 파악하고자 시작하였다. 공시재료는 크리핑 벤트그래스 7품종이었으며, 일일 발아패턴 및 누적 발아패턴을 1일 간격으로 조사하였다. 크리핑 벤트그래스 종자의 발아율, 발아패턴 및 발아특성은 온도 조건 및 품종에 따라 차이가 크게 나타났다. 공시 품종 모두 최초 발아는 ISTA 변온환경 에서 치상 후 4-5 일 사이에 시작되었지만, 자연 실온 환경에서는 대부분 품종이 ISTA 변온보다 2~3일 늦은 6~8일 사이에 시작되었다. 최초 발아 시 발아율은 ISTA 변온에서 일반적으로 5~25% 정도였고, 'Penn A-1', 'Penncross' 및 'Penn A-4' 품종의 최초 발아율은 50~70% 정도로 초기 발아가 대단히 왕성하였다. 하지만 자연 실온 환경에서 최초 발아율은 일반적으로 5~10% 정도였으며, 'Penncross', 'L-93' 및 'Penn A-4' 품종은 20~50% 정도로 초기 발아 특성이 대단히 왕성하였다. 크리핑 벤트그래스에서 발아율 50% 도달 기간은 ISTA 변온에서는 치상 후 4~10일 사이에 나타났고, 자연 실온에서는 품종에 따라 ISTA 변온보다 2~5일 정도 늦은 치상 후 6~15일 사이에 나타났다. 발아율 85% 도달 기간은 ISTA 변온에서는 치상 후 5.90~11.75일 사이였으며, 가장 빠른 종류는 'Penn A-1' 품종이었다. 하지만 자연 실온에서는 ISTA 변온보다 다소 늦은 치상 후 7.95~12.50일 사이였고, 가장 빠른 종류는 'L-93' 품종이었다. 그리고 온도 조건에 관계없이 기준 발아율 도달 기간이 가장 느린 품종은 ISTA 변온 및 자연 실온에서 각각 11.75일 및 12.50일로 나타난 'T-1' 품종이었다. 본 실험 결과 나타난 이러한 발아특성 비교 데이터는 골프장 등 잔디밭 조성 시 실무적인 기초 자료로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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