• 인지과학
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• 제34권1호
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• pp.39-66
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• 2023

뉴미디어는 사회적 교류의 장을 인터넷으로 옮겨와 대규모 집단이 시공간의 한계를 뛰어넘어 한 곳에서 소통할 수 있게 만들었다. 최근 연구는 인간의 사회적 능력이 소셜 미디어를 통해 경험하는 확장된 집단 스케일을 따라가지 못하는 사례를 보고하기도 한다. 이러한 맥락에서, 본 연구는 인간의 사회적 정보 지각이 인구 집단 스케일의 확장에 영향을 받는지 다수편향 맥락에서 확인하였다. 인터넷 기반 과제를 통해 구성원의 수로 나타낸 집단 크기와 전체에서 특정 집단이 차지하는 집단 비율이 개인에게 지각되고 다수편향적 사회적 정보 활용에 영향을 주는 심리적 과정을 조사하였으며, 전체 집단 스케일의 확장에 각 과정이 영향을 받는지 살펴보았다. 집단 비율은 다수편향에 정적 영향을 주고 있으며, 그 관계는 비율 지각에 의해 부분매개 되었다. 전체 집단 스케일은 집단 비율과 비율 지각의 관계를 조절하지 않았다. 반면, 집단 크기와 다수편향의 상관은 유의하지 않았다. 전체 집단 스케일은 집단 크기 지각을 조절하였다. 전체 집단 스케일이 작은 조건에서 집단 크기와 크기 지각은 양적 상관을 나타냈지만, 전체 집단의 스케일이 확장된 조건에서 지각된 집단 크기는 유의미하게 작아졌고, 두 변수는 상관을 잃었다. 이러한 결과를 통해 집단 크기 지각과 관련된 심리 기제가 전체 집단 스케일의 확장에 제대로 반응하지 못하고 있음을 확인하였다. 나아가 집단 크기 정보를 처리하는 전문화된 심리 기제가 존재할 가능성과 다수편향이 특이적으로 받아들이는 자극의 형태를 진화심리적 관점에서 논하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.321-335
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• 2023

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권4호
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• pp.45-53
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• 2015

본 논문은 키 입력 시간차이를 이용한 새로운 접속인증 시스템을 소개한다. 새로운 인증 시스템은 기존의 문자열을 비교하여 인증하던 방식에 비추어 키 입력의 시간정보를 이용하여 문자정보 이외의 미리 설정된 시간정보도 동시에 비교함으로서 보안성을 간단히 극대화하는 신개념 인증 시스템이다. 키 입력 시간정보는 최대/최소의 조건이 있으며, 최대의 경우 시간 이내에 다음 키를 입력해야 하며, 최소의 경우 시간 이상을 기다렸다 다음 키를 입력해야 인증이 된다. 최대/최소 조건이 없는 경우는 기존의 인증 시스템과 차이 없이 동작된다. 프로토타입이 개발 되어 실험 되었으며 숫자로 이루어진 4자리 비밀번호의 경우 총 104 (1만 가지) 가지를 가지는데 비하여 본 기술은 10자리 이상의 보안효과를 갖게 된다. 본 기술의 효과로는 문자비밀번호를 그대로 두고 시간정보만을 변경함으로서 관리자와 사용자 모두에게 간단하게 접근인증 또는 개인 비밀번호의 보안성을 극대화 하는 효과가 있다. 시연 모델과 더불어 간단한 동작 원리를 선보였으며, 예상되는 기대효과에 대해서도 기술하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.125-137
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• 2021

국내 CCTV 설치 대수는 약 130만 대 이상으로 연평균 15% 이상 증가하고 있다. 하지만 설치수요 대비 한정된 예산으로 인해 50만 화소의 저화질 CCTV로 인프라가 구성되면서 영상 내 객체 식별에 한계가 발생하고 있다. 공공분야 CCTV는 범죄 예방, 교통 정보수집(단속), 시설물의 관리, 화재 예방 등 다양한 분야에서 활용성이 높고 특히 설치되어 있는 것만으로도 각종 범죄 해결에서 큰 역할을 수행하기 때문에 공공 CCTV는 국내외적으로 증가하는 추세이다. 하지만 현재 공공 CCTV는 안개, 눈, 비 등의 환경적 요소로 인한 식별이 불가능한 문제와 저화질 CCTV 설치로 인한 수집 영상의 품질 문제 등의 잠재적인 문제점을 인지한 채 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 공공 CCTV의 대표적인 저화질 요소를 제거하기 위해 먼지, 물방울, 안개 등으로 인해 발생하는 영상 내 빛의 산란광 감쇄 방법 방법과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 입력 영상을 4K 이상 영상으로 화질을 개선하는 알고리즘 적용 방법을 제안한다.

• 한국환경농학회지
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• 제41권4호
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• pp.230-235
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• 2022

BACKGROUND: Ammonia gas emitted from nitrogen fertilizers applied in agricultural land is an environmental pollutant that catalyzes the formation of fine particulate matter (PM2.5). A significant portion (12-18%) of nitrogen fertilizer input for crop cultivation is emitted to the atmosphere as ammonia gas, a loss form of nitrogen fertilizer in agricultural land. The widely practiced method for fertilizer use in agricultural fields involves spraying the fertilizers on the surface of farmlands and mixing those with the soils through such means as rotary work. To test the potential reduction of ammonia emission by nitrogen fertilizers from the soil surface, we have added N, P, and K at 2 g each to the glass greenhouse soil, and the ammonia emission was analyzed. METHODS AND RESULTS: The treatment consisted of non-fertilization, surface spray (conventional fertilization), and soil depth spray at 10, 15, 20, 25, and 30 cm. Ammonia was collected using a self-manufactured vertical wind tunnel chamber, and it was quantified by the indophenol-blue method. As a result of analyzing ammonia emission after fertilizer treatments by soil depth, ammonia was emitted by the surface spray treatment immediately after spraying the fertilizer in the paddy soil, with no ammonia emission occurring at a soil depth of 10 cm to 30 cm. In the upland soil, ammonia was emitted by the surface spray treatment after 2 days of treatment, and there was no ammonia emission at a soil depth of 15 cm to 30 cm. Lettuce and Chinese cabbage treated with fertilizer at depths of 20 cm and 30 cm showed increases of fresh weight and nutrient and potassium contents. CONCLUSION(S): In conclusion, rather than the current fertilization method of spraying and mixing the fertilizers on the soil surface, deep placement of the nitrogen fertilizer in the soil at 10 cm or more in paddy fields and 15 cm or more in upland fields was considered as a better fertilization method to reduce ammonia emission.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3C호
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• pp.141-148
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• 2010

지반내 존재하는 자연전위, 돌발성 전기잡음, 60Hz 전기잡음 등은 전기비저항 시험에 있어서 신뢰성을 저하하는 요인 중의 하나이다. 특히 최근 개발된 저주파 교류를 사용하는 PDC-R(Pseudo DC Resistivity) 시험의 자료해석에 있어서도 해석의 신뢰성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 즉 직류기반 전기비저항 시험, 교류기반 전기비저항 시험 모두에 있어서 정도의 차이가 있을 뿐 전기잡음은 전기비저항 기법의 신뢰도에 여전히 영향을 주고 있다. 본 연구에서는 PDC-R 기법의 자료해석에 있어서 전기잡음의 영향을 최소화하여 기법의 신뢰성을 제고할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 이를 구현하는 자동화 알고리듬을 이용하여 PDC-R 기법의 적용성도 개선하도록 하였다. 본 연구에서 제안하는 PDC-R 시험데이터의 자동화 해석기법은 두 단계로 구성되어 있는데, 그 첫 번째는 다중필터링을 사용하여 입력전류와 동일한 주파수 성분을 추출하는 것이고, 두 번째 단계는 추출된 자료 중에서 안정적 거동의 신호성분만 분류해 내는 작업을 수행하는 것이다. 이러한 자동화 기법은 자연전위, 돌발성 잡음, 60Hz 전기잡음 등을 포함한 가상의 조화함수를 이용하여 그 정확성과 안정성을 확인하였다. 또한 현장적용을 통하여 제안된 기법의 적용성 및 정확성도 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.376-386
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• 2023

기후변화로 인해 우리나라의 산사태 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 사방사업 등 산사태 피해저감을 효과적으로 수립하기 위해서는 기후변화 영향을 고려하여 장기간의 산사태 위험도를 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 다변량 회귀분석을 통해 기후변화에 따른 산사태 피해면적의 변화를 예측하였다. 1980-2010 년의 산사태 피해면적과 강우관측자료를 학습자료로 적용하여 다변량 회귀모형을 구축하였다. 이때 강우관측자료를 통해 SSP 시나리오에서는 제공하는 7가지 강우인자를 추출하였다. 이후 분산팽창지수로 다중공선성을 검정하고 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 2개의 주성분을 독립변인으로 하여 산사태 피해면적 추정 모형을 도출하였다. 기후변화 시나리오를 활용하여 2030-2100년까지의 산사태 피해면적 변화를 추정한 결과, 산사태 피해면적은 1981년-2010년의 연평균 산사태 면적의 최대 2배 이상으로 증가하는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 미래 기후변화를 고려한 산사태 피해저감 대책 수립 및 보강의 필요성을 제시하는 기초자료로 활용 가능할 것으로 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.794-801
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• 2023

전 세계 해양의 대부분을 차지하는 공해는 해양바이오산업 성장에 필수적인 귀중한 해양 자원을 보유하고 있다. 이러한 글로벌 노력의 최전선에는 한국의 공해 자원 확보 및 기초효능(기초물질) 탐사사업이 있다. 이 연구는 대중의 인식을 측정하고 프로젝트의 이점을 정량화하여 향후 정책 결정에 대한 통찰력을 제공하고자 했다. 결과에 따르면, 연평균 지불의사액(WTP)은 3,778.8원으로, 전체 국민으로 확장하면 약 815.4억 원에 해당하는 것으로 나타났다. 본 연구의 의미는 두 가지이다. WTP를 기반으로 공해상 해양생명자원 확보의 경제적 가치는 연간 약 815억 원에 달할 정도로 상당하다. 이는 투자에 대한 WTP를 고려할 때 향후 정책 수립을 위한 중요한 참고 자료로 제공 가능하다. 해양생물자원에 대한 관심이 높아지고 있는 반면, 대중의 인식은 상대적으로 낮은 편이다. 그러나 본 사업은 해양바이오산업에 필수적인 데이터베이스를 구축하고 국제 해양생물자원을 확보하는데 있어서 중요한 역할을 하고 있다. 대중의 관심과 지속적인 지원은 이 사업 뿐만 아니라 향후 정책 구현에도 매우 중요하다. 대중의 인식을 높이는 전략은 필수적이며, 연구 결과는 향후 정책 결정에 귀중한 의견을 제공한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권1호
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• pp.1-13
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• 2024

동해 남서부해역은 대마난류나 연안 용승에 의한 영양염 공급 등으로 동해 북부나 동부에 비해 일차생산력이 높은 것으로 알려져 있지만, 이 해역의 생물 펌프에 관한 연구는 제한적이다. 본 연구에서는 O₂/Ar 측정으로 산출한 고해상도 순군집생산 현장 관측 결과와 기계학습 모형을 결합하여 시공간 해상도가 8일 간격, 4 km인 봄과 여름 순군집생산 시계열 자료를 추정하였다. 기계 모형의 예측과 실측의 평균 제곱근 오차는 6 mmol O₂ m^-2 d^-1로 관측값 평균의 15%에 해당했다. 울릉분지 중앙부의 순군집생산은 3월에 49 mmol O₂ m^-2 d^-1로 가장 높았고, 6월과 7월에 18 mmol O₂ m^-2 d^-1로 가장 낮았다. 이 같은 계절 변화는 ³He 기체교환율로 추정한 질산염 공급률이나 ²³⁴Th 비평형법으로 추정한 입자유기탄소 방출률과 유사하였다. 봄과 여름의 순군집생산 추정으로 한정된 이 연구방법을 가을과 겨울로 확대하기 위해서는 아표층수의 표층 혼입에 따른 O₂/Ar 순군집생산의 오차를 보정하는 연구가 필요하다.