밴드 수가 많고 밴드 폭이 좁은 초분광영상은 기존의 다중 분광 영상에 비해 각 픽셀이 함유하고 있는 정보가 많아 영상을 이용한 토지피복분류를 하는데 있어 최적의 영상으로 평가 받고 있다. 하지만 초분광영상의 높은 분광해상도로 부터 증가된 데이터의 용량과 노이즈로 인해 다중분광영상을 분석하는 기법을 그대로 적용하기에는 효용성이 떨어진다. 초분광영상의 분석 기법으로서 벡터의 내적을 활용하는 SAM(Spectral Angle Mapping)은 연속적인 스펙트럼을 보이는 초분광영상의 특성을 해석하는데 가장 보편적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 분광라이브러리를 이용한 초분광영상의 토지피복분류를 수행하기 위해 SAM기법을 채택하였으나 대기영향의 노이즈로 인해 낮은 정확도를 보였다. 이를 보안하기 위한 방법으로서 Decision Tree 기법을 제안하였고 그 결과, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 분류개념과 기준을 중심으로 최근 20년의 북한 문학예술 유형분류의 전개 양상에 관한 연구이다. 그 양상은 크게 둘로 나누어진다. 첫째, 분류에 있어서는 북한이 문학예술을 종류와 형태로 구분하다가 1996년에 들어서면 '갈래'라는 개념을 추가하여 종류, 형태, 갈래로 구분함이 발견된다. 이 같은 사실은 북한이 문학예술 유형분류에서 점차 세분화 작업을 시도함을 시사한다. 그러나 각 분류에 고정된 항목이 따로 있는 것은 아니며, 그 순서 역시 반드시 종류, 형태, 갈래로 이루어지는 것은 아니다. 이것은 북한이 분류에서 원칙의 중요성을 강조하면서 동시에 유연한 입장을 취하기 때문으로 해석할 수 있다. 둘째, 문학예술의 분류기준은 1987년 묘사방식, 묘사수단, 용량, 문체, 형상구조, 양상적 특성에서 1992년 묘사방식, 형상수단, 묘사대상, 사명, 기능으로, 1996년에는 묘사방식, 형상수단, 묘사대상, 구성형식으로 모아졌다가 2007년에는 묘사방식, 형상수단, 작품의 규모와 용적, 소재와 생활내용의 특성, 작품의 정서적인 색깔인 양상, 작품의 구성형식과 문체의 특성으로 다시 세분화된다. 이 같은 현상은 북한이 시간의 흐름에 따라 문학예술을 더욱 세분화하는 동시에 유사한 항목들을 새로운 기준 명에 통합하고 그 안에서 다시 세분화 작업을 시도함을 시사한다. 이 같은 북한 문학예술 유형분류는 북한에게 '현재 문학예술의 형태상 특성을 올바로 인식하고 문학예술이 창조된 과정을 과학적으로 밝혀내어 더 나은, 더 훌륭한 문학예술을 발전시키기' 위한 작업이라는 의미를 갖는다. 이것은 또한 아직 유형분류가 뚜렷이 문자화되고 있지 않은 남한에게는 각 예술의 형상화 수단과 방법을 면밀히 탐색하는 작업이 창조를 위한 밑작업중 하나임을 제시한다는 점에서 의미를 갖는다고 하겠다.
최근 탄소 흡수원으로 산림자원의 체계적인 관리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 도심지역에서의 산림자원은 탄소 흡수원 뿐만 아니라 도시자연의 환경개선 기능은 물론 사회적 정서적 측면에서도 중요한 역할을 한다. 따라서 본 연구에서는 고해상도 항공영상과 KOMPSAT-2 위성영상의 이용하여 도심지역내 산림 영역의 수종 분류를 수행하기 위하여 고해상도의 항공영상과 위성영상의 NIR밴드의 영상재배열을 수행하였으며 NDVI 등 9개의 다양한 식생지수를 분산분석을 통해 임상단위로 수종을 구분하였다. 또한 산림청에서 제공하는 임상도를 이용하여 본 연구에서 구분된 수종과 비교 분석을 수행하였다. 이와 같은 식생분류 결과를 바탕으로 도시지역 내 식생관리를 위한 기초자료를 구축하고자 하였다.
나고야의정서 발효에 따라 이에 대한 대응이 전세계적인 이슈가 되면서 각 국가들은 자국내 유용자원식물의 주권확립을 위한 움직임을 보이고 있으며 이들의 기원종 확립과 진위 감별을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 전라도 지역 내 생약 자원식물의 분포현황 및 실체를 파악하고자 하였다. 조사시기는 2018년 3월부터 2020년 5월까지 계절별로 해안가, 산지, 농경지 등 다양한 서식환경에 대하여 조사를 실시하였다. 전라도 내에서 확인되 생약자원식물은 106과 243속 405종 31변종 4품종 총 440분류군이 분포하는 것으로 조사되었으며, 한반도 관속식물 4,499분류군(Korea National Arboretum, 2018; Http://www.nature.go.kr/kpni/)의 9.8%에 해당된다. 본 조사지역 내에서 확인된 생약자원 식물 중, 특산식물로는 매미꽃, 할미밀망, 노랑붓꽃 등 11분류군이 확인되었으며, 희귀식물로는 CR등급의 노랑붓꽃을 포함하여, VU등급의 약난초, 흑삼릉 등 25분류군이 확인되었다. 특히 본 조사를 통해 수집된 생약자원식물의 표본, 화상자료, 종자, 생약부위 등은 추후 우리나라의 생약자원에 대한 관리DB를 구축하는데 기초자료로서 유용하게 활용될 것이다.
본 연구에서는 대학생을 대상으로 자폐적 성향과 공감하기 및 체계화하기능력간의 관계를 알아보고자 하였다. 연구 1에서는 대학생 355명을 대상으로 자폐스펙트럼(AQ) 척도, 공감하기(EQ) 척도, 체계화하기(SQ-R) 척도를 실시하였다. 그 결과 AQ 점수는 EQ 점수, D 점수(각 개인의 공감하기 수준과 체계화하기 수준의 상대적 차이)와는 부적상관을 보였으나, SQ-R 점수와는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 이 결과는 자폐성향이 강할수록 공감하기 능력은 떨어지나, 체계화하기 능력과는 관계가 없음을 보여준다. 연구 2에서는 연구 1의 실험참가자의 AQ 점수에 근거하여 자폐적 성향이 높은 집단과 그렇지 않은 집단을 분류한 후 자폐적성향(유, 무), 얼굴제시영역(얼굴전체, 눈, 입), 정서유형(기본, 복합)에 따라 얼굴표정읽기 능력이 어떻게 달라지는지 알아보았다. 그 결과 자폐적 성향이 없는 집단에 비해 자폐적 성향이 높은 집단이, 기본정서보다는 복합정서에서 과제 정확률이 더 떨어졌고 얼굴전체 영역 눈 영역, 입 영역 순으로 과제 수행이 낮았는데, 특히 눈 조건에서 자폐적 성향이 높은 집단이 그렇지 않은 집단에 비해 정서읽기능력이 떨어지는 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 공감능력 얼굴표정읽기능력이 자폐적 성향과 관계가 있음을 시사한다.
본 논문은 도덕 판단에서 나타나는 도덕-인습 구분에 관한 최근의 논쟁들을 개관하고 그 함의를 검토하고자 한다. 전통적인 도덕 판단에 대한 연구들은 규범 위반에 대한 판단에서 타인의 규범 위반 행위에 대한 평가와 함께 위반한 규범의 도덕-인습 차원에서의 분류를 함께 고려해왔다. Kohlberg와 Piaget의 인지 발달 이론을 발전시킨 Turiel(1983)은 도덕 원칙이 인습과 명확하게 구별된다고 보고 도덕-인습 구분의 기준을 제시하였다. 도덕은 보살핌과 정의의 영역에 특수하며, 보편성/객관성을 지닌다는 것이다. 이러한 관점은 전통적인 도덕 심리학에서 일반적으로 받아들여져 왔으나 최근 들어 지속적인 도전을 받아왔다. 본 논문에서는 도덕-인습 구분 기준에 대한 비판을 도덕 감정 이론(moral sentimentalism)과 도덕 지역주의(moral parochialism), 도덕 다원주의(moral pluralism)로 구분하여 살펴본다. 도덕 감정 이론은 도덕 판단에서 정서의 역할을 강조하며 도덕과 인습이 정서-비정서 차원의 연속선상에 혼재할 수 있다고 제안한다. 도덕 지역주의는 인류학과 비교문화 심리학의 연구 결과들을 바탕으로, 규범 위반 행위가 집단의 유지와 집단 내 개인의 존속에 의미가 있는 경우에만 규범 위반에 대한 부정적 평가와 처벌 의사가 강하게 형성될 수 있기 때문에 도덕 위반에 대한 판단도 인습에 대한 판단만큼이나 상대적일 수 있다고 주장한다. 도덕 다원주의에서는 문화와 개인차에 따라서 다양한 종류의 도덕적 직관이 존재할 수 있다는 점에서 보살핌과 정의의 차원만 도덕에 해당한다는 가정에 의문을 제기한다. 이러한 새로운 관점들은 기존의 합리주의적 도덕 발달 이론에서 가정하였던 도덕-인습의 구분이 사람들이 실제로 규범 위반을 판단하는 양상을 적절하게 반영하지 않을 수도 있음을 시사하며 체계적인 후속 연구의 필요성을 제안한다.
도시하천은 Eco-network의 근간이며, 하천을 통해 인간이 느낄 수 있는 정서적인 안정감, 친밀감, 쾌적함 등 어메니티의 모체로서, 최근 도심내 Open space로서의 위상을 높여가고 있다. 양재천을 위시하여 수원천, 전주천 등 지역을 대표하는 하천들이 자연형 하천으로 정비되어 하천 이용에의 관심이 고조되고, 청계천의 성공을 기점으로 하천의 친수공간으로서의 기능이 강조됨에 따라 도시하천에 대한 개발 요구도는 급속히 높아지게 되었다. 이러한 개발요구의 급속한 증가가 있음에도 불구하고 보전과 이용이 상충하는 도시하천의 어메니티 향상을 위한 기준은 마련되지 않고, 일부 하천에서 이용과 관리의 효율성을 고려하지 않은 무분별한 개발을 부추기게 되어, 오히려 어메니티 향상의 측면에서는 부정적인 결과를 초래하였다. 따라서 본 연구에서는 하천 특성에 적합한 어메니티 도입 기준을 설정하기 위하여 하천의 규모, 자연도, 이용지수를 기준으로 하천유형을 분류하였으며, 이를 바탕으로 지속적인 연구를 진행하여 선진사례와 국내하천조사를 통해 지표요소를 분석하고, 분석된 지표요소에 따라 유형을 추출해내는 과정을 통해 하천유형과 활동유형, 도입시설간의 관계를 설정하여 도시하천 어메니티 향상을 위한 기준으로서 하천복원모델(안)을 제시하고자 한다.
최근 그래픽스 기반의 가상현실 기술의 발전과 관심이 증가하면서 3D 객체와의 자연스러운 상호작용을 위한 방법들 중 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 3D 오브젝트와의 상호작용을 위한 MCSVM 기반의 손 제스처 인식을 제안한다. 먼저 다양한 손 제스처들을 립모션을 통해 입력 받아 전처리를 수행한 손 데이터를 전달한다. 그 후 이진 결정 트리로 1차 분류를 한 손 데이터를 리샘플링 한 뒤 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 MCSVM 학습을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과 3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였고 마우스 인터페이스와 비교한 정서적 평가 결과에서는 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능하다는 점에서 게임, 학습 시뮬레이션, 설계, 의료분야 등 많은 가상현실 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있고 가상현실에서 몰입도를 높이는데 도움이 됨을 알 수 있었다.
언어는 사람의 의사전달에 중요한 역할을 할 뿐 아니라 행복한 일상생활을 영위해 나가는데 있어서 기본적이고도 필수적이며, 상호간의 문화교류면에서 중요한 수단이 된다함은 물론이 다. 이러한 언어의 정상발육은 사람의 정상적인 청각기능을 통해서 형성되며, 만일 성장도중에 어떠한 원인으로 청력을 상설하게 되면 언어습득에 장애를 입게됨은 물론. 정서 및 인격형성에도 장애를 초래함으로서 결국에는 주위환경이나 일상생활에 적응하기 어려운 경우를 맞게 된다. 더욱이 오늘날의 사회구조가 고도로 복잡해짐에 따라서 청력장애자들에 대한 치료와 특수교육문제 및 그들의 취업분야 선택이나 사회적인 보상문제, 혹은 이를 판정하기 위한 신체검사기준치등을 정하는데 있어서 청력장애도의 설정과 적절한 분류가 절실히 요구되고 있다. 청력장애에 대한 분류는 1940년에 Beasley가 3등급으로 분류한 것을 비롯하여, 1950년에 A.M.A. (American medical association)에서 음의 주파수에 따른 언어청취범위를 백분율로 조사한 바 있고, 1959년에 A.A.O.O. (American academy of ophthalmology and otolayngology)에서, Huzing (1959), Silverman(1963)등이 분류한 것을 기준으로 삼아오다가 그 후로 보청기의 성능 및 청력검사계기의 발달을 바탕으로, 1965년 (I.S.O 기준)에는 Goodman 씨가 좀 더 체계적으로 청력장애의 정도를 분류함과 동시에 그에 따른 치료 및 사회적 대책에 대해기재한 것을 사용하고 있으나 아직까지 우리나라에서는 이에 대한 연구보고가 없는 터에 본 교실에서는 최근 1년간 난청을 주소로 본 이비인후과 외래를 방문한 환자중 180명을 대상으로 하여 Goodman 씨 분류법에 따라 청력장애정도를 분류함과 동시에 우리 일상생활 가운데서 청력과 비교적 밀접한 관계가 있다고 생각되는 몇 가지 기준사항(대화, 방송, 학교 및 교회, 전화, 집단토의, 음원의 방향)을 지표로 하여 청력장애도와 각 사항의 응답재료를 검토한 바 있기에 보고하는 바이다.
본 연구에서는 공개된 뇌파 데이터인 DEAP(A Database for Emotion Analysis using Physiological Signals) 데이터 세트를 활용한 감정분류 분석 및 정확도 향상에 대한 실험을 진행하였다. 실험에는 32명에 대한 32개의 뇌파측정 채널 데이터가 모두 사용되었다. 전처리과정에서는 뇌파 데이터에 대한 256Hz 샘플링작업을 진행하였고, 유한 임펄스 응답 필터를 사용하여 주파수 대역별로 쎄타(4-8Hz), 슬로 알파(8-10Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-30Hz), 감마(31-45Hz) 파형에 대한 데이터를 추출하였다. 추출한 데이터는 시간-주파수 변형을 통하여 데이터의 상태를 구분한 후에, 독립성분분석방법을 통해 잡음(Artifact)을 제거하여 데이터를 정제했다. 도출된 데이터는 분류기 기계학습 알고리즘 실험을 시행할 수 있도록 CSV 파일로 변형 하였으며, 감정분류에는 Arousal-Valence 평면을 사용하였다. 감정은 "긍정적(Positive)", "부정적(Negative)" 이외에 평온한 상태로 존재하는 "중립적(Neutral)"의 3가지 상태로 분류하였다. 정확도를 개선하기 위해서 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘에 속성 선택적 분류기(Attribute Selected Classifier: ASC) 방식에 의해 선택된 속성을 적용하여 실험하였다. 정확도는 "각성(Arousal)" 부분에서 Koelstra의 결과보다 "32.48%" 높은 결과가 도출되었고, Liu의 실험의 "정서가(Valence)"와 비교해보면 ASC(Random Forest) 결과가 "8.13%" 더 높은 결과를 도출하였다. 정확도를 개선하기 위해 ASC 방식을 적용한 랜덤 포레스트 분류기 실험결과에서는 전체평균을 기준으로 기존 연구 결과와 대비하여 "2.68%" 높은 정확도가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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