There have been serious soil erosion and water pollution problems caused by highland agriculture practices at Doam-dam watershed. Especially agricultural activities, chemical and organic fertilizer and pesticide applications, soil reconditioning to maintain soil fertility are known as primary causes of soil erosion and water qaulity degradation in the receiving water bodies. Among these, soil reconditioning can accelerate soil erosion rates. To develop soil erosion prevention practices, it is necessary to estimate the soil erosion from the watershed. Thus, the Universal Soil Loss Equation (USLE) model has been developed and utilized to assess soil erosion. However, the USLE model cannot be used at watershed scale because it does not consider sediment delivery ratio (SDR) for watershed application. For this reason, the Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SA TEEC) was developed to assess the sediment yield at any point in the watershed. The USLE-based SA TEEC system can estimate the SDR using area-based SDR and slope-based SDR module. In this study, the SATEEC system was used to estimate soil erosion and sediment yield at the Doam-dam watershed using the soil properties from reconditioned agricultural fields. Based on the soil sampling and analysis, the US LE K factor was calculated and used in the SA TEEC system to analyze the possible errors of previous USLE application studies using soil properties from the digital soil map, and compared with that using soil properties obtained in this study. The estimated soil erosion at the Doam-dam watershed without using soil properties obtained in the soil sampling and analysis is 1,791,400 ton/year (123 ton/ha/year), while the soil erosion amount is 2,429,900 ton/year (166.8 ton/ha/year) with the use of soil properties from the soil sampling and analysis. There is 35 % increase in estimated soil erosion and sediment yield with the use of soil properties from soil reconditioned agricultural fields. Since significant amount of soil erosion are known to be occurring from the agricultural fields, the soil erosion and sediment yield from only agricultural fields was assessed. The soil erosion rate is 45.9 ton/ha/year without considering soil properties from soil reconditioned agricultural fields, while 105.3 ton/ha/year after considering soil properties obtained in this study, increased in 129%. This study shows that it is very important to use correct soil properties to assess soil erosion and sediment yield simulation. It is recommended that further studies are needed to develop environment friendly soil reconditioning method should be developed and implemented to decrease the speed of soil erosion rates and water quality degradation.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
최근 몇 년간 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술의 등장은 안전교육의 새로운 모델을 제공하여 사용자로 하여금 가상 안전교육 환경에서 재난에 대한 지식습득 및 대응을 가능하게 한다. 그러나 현재 국내외의 연구개발과 관련된 관련 VR 제품은 비교적 간단하고, 특정 사고에 대한 실질적인 교육 방안이 없으며, 안전교육에서 충분히 역할을 할 수 있을 만큼 실용성적이지 않다. 본 논문에서는 재난의 유형 중 자동차 사고를 예시로, 자동차 안전교육 분야에서 적용된 VR 기술의 문제점과 단점을 고찰하고, VR 기술을 기반으로 한 자동차 안전교육의 시스템 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 자동차 안전교육 시스템은 이용자가 운전 안전의식을 향상시키고, 운전 시 안전지식을 습득하며, 자동차 안전교육에 매우 중요한 운전 안전기술을 습득하는 데 도움이 될 것이라 사료된다. 또한, VR 기술을 기반으로 한 안전교육의 설계와 제작방식은 VR 기술과 통합하여 관련 교재 제품을 개발하고 최종적으로 교육을 도입한다면 현대 교육 교학 이론의 적용에 중요한 참고적 의미를 갖으리라 사료된다.
메타버스 시스템이 향후 초연결 사회의 촉매가 될 수 있을지는 인공지능 기술과 마찬가지로 연관 기술의 발전 속도와 사회적 활용 범위의 확장 여부에 달려 있다. 이 글에서는 이런 현실화 과정의 문제를 괄호치고, 기술 발전이 가속화될 경우 이 복합적인 기술-사회의 짝패구조가 영화의 미래와 연관된 인지생태학적 변화와 관련된 몇 가지 철학적-정치적 논점에 한정해 논의해 보고자 한다. 흔히 메타버스의 핵심은 '몰입도'에 있다고 보지만 인지생태학적으로 보면 한 장의 그림이나 사진의 몰입도는 '재현의 정확성'보다는 그것이 주는 메시지의 맥락적 연결성에 달려 있다는 점을 환기해 보면 정확한 판단은 아니다. 이런 맥락에서 볼 때 메타버스의 진정한 잠재력은 새로운 자연적-사회적-기술적 짝패구조의 형성 속에서 활성화될 인간 뇌의 다중지능적 연결 능력(증강-시뮬레이션, 외부-내부의 교차)의 변화라는 인지생태학적인 맥락에서 파악할 필요가 있다. 그리고 이런 인지생태학적 잠재력은 이미 오래 전부터 [현실의 모순/갈등(M1)-->허구적 변형을 통한 영화적 해결책(M2)-->관객의 소원-성취 욕망에 의한 선택적 해석(M3)-->현실의 변화(M1']라는 삼중 미메시스의 영화적 순환 과정에서 부분적으로 실현되어 왔다. 따라서 메타버스 시스템의 진정한 잠재력은 현실적인 분리/문제들과 이상적인 연결/해결 사이의 영화적 순환을 더욱 확장하고 심화시킬 수 있는가에 달려 있다. 이런 측면에서 보자면 발전된 메타버스는 피직스-메타피직스의 이상적 순환의 현대적인 기술적 버전으로 비유될 수 있을 것이다
응시점을 통해 어떤 것을 보고 있는지 알 수 있다면 많은 정보를 얻을 수 있다. 응시 추적 기술의 발달로 응시점에 대한 정보는 다양한 응시 추적 기기에서 제공해주는 소프트웨어를 통해 얻을 수 있다. 하지만 실제 응시 깊이와 같은 정확한 정보를 추정하기란 어렵다. 응시 추적 기기를 통해 만약 실제 응시 깊이로 보정할 수 있다면 시뮬레이션, 디지털 트윈, VR 등 다양한 분야에서 현실적이고 정확한 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 응시 추적 기기와 소프트웨어를 통해 원시 응시 깊이를 획득하고 보정하는 실험을 진행한다. 실험은 Deep Neural Network(DNN) 모델을 설계한 후 소프트웨어에서 제공하는 응시 깊이 값을 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별로 획득한다. 획득한 데이터는 설계한 DNN 모델을 통해 학습을 진행하여 실제 응시 깊이와 대응하도록 보정하였다. 보정한 모델을 통해 실험을 진행한 결과, 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별 297mm, 904mm, 1,485mm, 2,005mm, 3,011mm, 4,021mm, 4,972mm, 6,027mm, 7,026mm, 8,043mm, 9,021mm, 10,076mm로 실제와 비슷한 응시 깊이 값을 획득할 수 있었다.
침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.
본 연구에서는 국내 소규모 산지유역을 대상으로 홍수 위험지역에 대한 예·경보 시스템을 구축하기 위한 기초연구로 유출 특성 분석을 수행하였다. 연구 유역은 충청북도 단양군에 위치한 단양1교 유역을 선정하였으며, 연구유역의 수치표고 모형(DEM)을 바탕으로 Q-GIS를 활용하여 유역특성인자를 산정하였다. 또한, 국가수자원관리종합정보시스템에서 제공하는 수문기상자료를 활용 하여 2020년부터 2023년 기간 동안 9개의 호우사상을 선정하였다. 소규모 산지유역의 유출특성을 분석하기 위하여 HEC-HMS 강우-유출모형을 활용하였으며, 9개의 호우사상과 산정된 유역특성인자를 반영하여 강우-유출 모형 모의를 수행하였다. 강우-유출 모형을 바탕으로 모의된 사상 중 오차율이 크게 발생한 6개의 호우사상을 대상으로 하여 매개변수 최적화를 수행 후, 소규모 산지 유역인 단양1교 유역에 적합한 매개변수 범위를 0.8~3.4로 산정하였다. 본 연구의 결과는 소규모 산지유역에 대한 홍수 예·경보 시스템 구축의 기초자료로 활용될 것이며, 추가적인 연구를 통하여 유역특성에 따른 매개변수 범위를 도출하고자 한다.
목적 : 자기공명영상시스템에서 양자화잡음을 분석하였다. 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하였고 다양한 자기공명영상시스템에서 신호대양자화잡음비를 계산하였다. 이러한 계산으로부터 고자장영상시스템에서는 양자화잡음이 전체시스템의 신호대잡음비를 결정짓는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 하드웨어의 교체없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법들을 제시하였다. 대상 및 방법 : 자기공명영상에서 사용되는 Fourier 영상기법에서는 위상 및 주파수 인코딩 방법으로 자기공명신호를 공간주파수 형태의 신호로 변환하여 측정하게 된다. 따라서 공간주파수 영역에서 발생하는 양자화잡음을 재구성된 영상에서의 신호대양자화잡음비로 나타내었다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유도된 식의 타당성을 보였다. 결과 : 유도된 식을 이용하여 다양한 주 자장 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자잡음비를 계산하였다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하므로 상대적으로 신호가 큰 고자장 시스템에서 보다 큰 문제점으로 부각될 수 있다. 많은 수신 시스템에서 채택하고 있는 16 bits/샘플 양자기로는 양자화 잡음이 고자장 시스템에서 기대되는 신호대잡음비의 향상을 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 결론 : fMRI나 spectroscopy를 위하여 자기공명영상의 주 자장은 지속적으로 높아지고 있다. 고자장에서는 신호가 커지고, susceptibility와 스펙트럼의 분리가 커져서 fMRI 나 spectroscopy에 유리한 면이 많다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하기 때문에 만약 양자기의 변환 비트가 충분히 크지 않을 경우 양자화잡음이 커져 신호의 증가에 비례하는 신호대잡음비의 향상을 이룰 수 없다. 이 논문에서는 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하고, 다양한 자장의 세기 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자화잡음비를 계산함으로써 고자장에서, 특히 상대적으로 신호가 큰 3차원영상에서 , 양자화잡음이 전체 시스템의 신호대잡음비를 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 근원적인 해결책은 아닐 수 있으나 oversampling과 에코의 센터를 비껴가는 샘플링으로 하드웨어의 향상없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.
제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.
최근 여성 게이머의 수가 급속히 증가하면서, 전자 게임 산업계에서는 아직 상당 부분 미 개척된 여성 시장을 공략할 방법을 모색하기 시작했다. 중국 인터넷 네트워크 정보 센터(CNNIC)에서 최근 발표한 게임시장 조사 보고서에 따르면, 중국 내 전체 게이머의 수는 2009년에 24.8%가 증가한 69,130,000명에 이르며, 이 중 거의 40%에 이르는 38.9%가 여성 게이머이다. 중국 상하이의 I리서치 회사에서 작성한 일련의 연구 보고서는 2003년에서 2009년 사이에 여성 게이머가 8%에서 49% 이상으로 급격히 증가하였다는 것을 보여주고 있다. 이는 과거에 게임 제작 회사들이 남성 게이머에게 얼마나 신경을 쏟았는지 그리고 여성 게이머를 얼마나 간과해왔는가와 상관없이, 게임회사들은 이제 이러한 현실에 직면해야하고, 이에 맞춰 마케팅 정책을 바꿔나가야 한다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 첫째 비디오 게임에서의 성별에 따른 선호 요소를 분석하여, 남성 게이머들은 전자 게임을 하면서 공격, 폭력, 경쟁, 빠른 동작의 요소에 더욱 끌리는 반면, 여성 게이머들은 인물의 관계를 이해하는 게임의 정서적, 사회적 측면에 관심을 가진다는 점을 보인다. 관련문헌에서도 여성 게이머들은 익숙한 환경을 지닌 게임, 게이머들이 함께 할 수 있는 게임, 한 가지 방식 이상으로 승리할 수 있는 게임 그리고 캐릭터가 죽지 않는 게임을 선호한다는 점을 지적하고 있다. 둘째, 정서적 측면에서 본 여성 친화적 게임의 특성을 논하면서, 펫 게임(육성 게임), 드레싱 게임(옷 입히기 게임), 사회적 시뮬레이션과 같은 시뮬레이션 범주가 여성 게이머가 가장 선호하는 타입이라는 것을 제시한다. 왜냐하면 이러한 게임들은 여성 게이머에게 절대적으로 매력적인 사랑, 공유, 질투, 우월, 신비와 같은 정서를 가득 채우기 가장 적합한 게임 타입이기 때문이다. 마지막으로, 앞서 논의한 내용과 연관해서, 여성 지향적인 게임 디자인과 관련한 몇 가지 원리를 제안한다. 이는 호감 가는 외모의 주 캐릭터의 소개, '생동감 있는' NPC와 함께할 재미있는 이야기 만들기 그리고 타인 돌보기와 분류, 선별하는 여성적 특성과 관심을 만족시킬 수 있는 방법들을 포함한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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