• 자원환경지질
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• 제36권6호
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• pp.407-413
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• 2003

알칼리 교대암내에 배태되는 압동 Nb-Ta 광상의 지질은 상부원생대의 퇴적암류와 이를 관입분포하는 고생대 후기에서 중생대 초기의 평강암군에 속하는 호암산 관입암체(알칼리 섬장암류), 쥬라기의 흑운모화강암 및 제4기의 현무암으로 구성된다. 알칼리 섬장암류는 각섬석-휘석 섬장암, 각섬석-흑운모 섬장암, 흑운-하석 섬장암, 흑운모 섬장암 및 석영-각섬석-휘석 섬장암 등을 포함한다. 후기 마그마 단계에서 수반되는 알칼리 교대작용에 의해 형성된 알칼리 교대암은 호암산 관입암체의 남쪽 가장자리를 따라 띠모양이나 불규칙한 맥상 및 렌즈상으로 Nb-Ta 광체를 이루고 있다. 산출되는 광석광물은 파이로크롤과 저어콘을 비롯하여 극소량의 콜럼바이트, 퍼규소나이트, 자철석, 형석, 휘수 연석, 티탄철석, 티타나이트, 인회석 및 모나자이트 등 이다. Nb, Ta, 희토류 및 방사성 원소(Th, U)를 함유하는 파이로크롤은 (1) 부화된 Ta, U 및 Ce, (2) 낮은 함량의 Ta 및 F (3) Th 또는 Ba의 부화 등으로 특징된다. 지화학적 특징과 광석의 구조 및 광물의 산출 특성으로 미루어 광화작용이 알칼리성 광화유체의 교대작용에 따른 것임을 알 수 있다.

• 디지털콘텐츠
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• 9호통권148호
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• pp.94-96
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• 2005

최근 온라인 게임계는 복고열풍이 화두다. 지난 2000년 3D 온라인 게임이 처음 등장한 이후 온라인게임 시장의 주류가 3D 게임으 로 바뀌면서 2D 기반의 온라인게임들은 점차 그 자취를 감추기 시작했다. 그러나 지난 해 말부터 이런 변화에 역행하는 게임들이 하나 둘씩 등장하기 시작했다. 세련되고 실감나는 그래픽과 화려한 이펙트, 커다란 스케일 등을 포기하고 게임들이 다시 2D와 횡스크롤 진행 등과 같은 3D 게임 이전의 과거로 회귀하고 있는 것이다. 2D 게임의 향수와 예전 오락실에서 즐기던 추억을 동시에 갖추고 있는 것으로 평가받고 있는 던전앤파이터를 분석했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.162-164
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• 2019

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델 생성에 필요한 라벨링(Labeling)과정에서 사용자가 다양한 기능을 활용하여 효과적인 학습 데이터를 구성할 수 있는 GUI 프로그램을 구현했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬 기반의 GUI 모듈인 Tkinter 를 활용하여, 실시간으로 이미지 데이터를 수집할 수 있는 크롤링(Crawling)기능과 미리 학습된 Retinanet 을 통해 이미지 데이터를 인식함으로써 자동으로 주석(Annotation) 과정을 수행할 수 있는 기능을 구성했다. 또한, 수집한 이미지 데이터를 다양한 효과와 노이즈, 변형 등으로 Augmentation 기능을 추가함으로써, 사용자가 모델을 학습하기 위한 데이터 전처리 단계를 하나의 GUI 프로그램에서 수행할 수 있도록 했다. 또한 사용자가 직접 학습한 모델을 추정 모델(Inference Model)로 변환하여 프로그램에 입력할 수 있도록 설계한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.109-125
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• 2019

지능형 전자상거래 검색 엔진에 대한 관심이 커지면서, 검색 상품의 특징을 지능적으로 추출하고 활용하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 특히 전자상거래 지능형 검색 엔진에서 상품을 검색 할 때, 제품의 색상은 상품을 묘사하는 중요한 특징 중에 하나이다. 따라서 사용자의 질의에 정확한 응답을 위해서는 사용자가 검색하려는 색상과 그 색상의 동의어 및 유의어에 대한 처리가 필요하다. 기존의 연구들은 색상 특징에 대한 동의어 처리를 주로 사전 방식으로 다뤄왔다. 하지만 이러한 사전방식으로는 사전에 등록되지 않은 색상 용어가 질의에 포함된 경우 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용하던 방식의 한계점을 극복하기 위하여, 실시간으로 인터넷 검색 엔진을 통해 해당 색상의 RGB 값을 추출한 후 추출된 색상정보를 기반으로 유사한 색상명들을 출력하는 모델을 제안한다. 본 모델은 우선적으로 기본적인 색상 검색을 위해 671개의 색상명과 각 RGB값이 저장된 색상 사전을 구축하였다. 본 연구에서 제시한 모델은 특정 색상을 검색하는 것으로 시작하며, 검색된 색상이 색상 사전 내 존재하는 지 유무를 확인한다. 사전 내에 검색한 색상이 존재한다면, 해당 색상의 RGB 값이 기준 값으로 사용된다. 만일 색상사전 내에 존재하지 않는다면, Google 이미지 검색 결과를 크롤링하여 각 이미지의 특정 영역 내 RGB값들을 군집화하여 구한 평균 RGB값을 검색한 색상의 기준 값으로 한다. 기준 RGB값을 앞서 구축한 색상 사전 내의 모든 색상의 RGB 값들과 비교하여 각 R, G, B 값에 있어서 ${\pm}50$ 내의 색상 목록을 정렬하고, RGB값 간의 유클리디안 거리 유사도를 활용하여 최종적으로 유사한 색 상명들을 출력한다. 제안 방안의 유용성을 평가하기 위해 실험을 진행하였다. 피설문자들이 생각하는 300 개의 색상 이름과 해당 색상 값을 얻어, 본 연구에서 제안한 방안을 포함한 총 네가지 방법을 통해 얻은 RGB 값들과 피설문자가 지정한 RGB값에 대한 비교를 진행했다. 인간의 눈을 반영하는 측정 기준인 CIELAB의 유클리드안거리는 평균 13.85로 색상사전만을 활용한 방안의 30.88, 한글 동의어사전 사이트인 워드넷을 추가로 활용한 방안의 30.38에 비해 비교적 낮은 색상 간의 거리 값을 보였다. 연구에서 제시하는 방안에서 군집화 과정을 제외한 방안의 색 차는 13.88로 군집화 과정이 색 차를 줄여준다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 동의어 처리 방식인 사전 방식이 지닌 한계에서 벗어나기 위해, 사전 방식에 새로운 색상명에 대한 실시간 동의어 처리 방식을 결합한 RGB값 기반의 새로운 색상 동의어 처리 방안을 제안한다. 본 연구의 결과를 활용하여 전자상거래 검색 시스템의 지능화에 크게 기여할 수 있을 것이다.