컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.
본 연구는 반응적-주도적 공격성 측정 도구인 RPQ (The reactive-proactive aggression questionnaire)를 국내에 타당화하는 것을 목적으로 한다. 원저자와의 상호협력을 통해 정확한 번안 과정을 거쳐 국내 일반인 510명을 대상으로 탐색적 요인분석, 탐색적 구조방정식 모형, 평정척도모형, 차별기능문항, 수렴타당도를 분석하였다. 본 연구 결과 첫째, RPQ의 요인구조는 이중적재가 나타난 한 문항을 삭제한 후 반응적 공격성과 주도적 공격성의 2요인으로 상정하였다. 둘째, Rasch 모형에 기반한 평정척도 분석 결과, 본 척도의 3점 리커트 척도는 적절한 것으로 나타났고, 문항적합도 검증을 통해 모든 문항이 적합도 기준을 충족하는 것으로 나타났다. 분리지수 및 분리 신뢰도는 주도적 공격성 요인이 다소 낮은 수준을 보였으나 전체적으로 피험자와 문항이 적절하게 변별되는 것으로 나타났다. 피험자x문항 분포 탐색 결과 반응적 공격성은 피험자의 능력수준과 문항난이도가 적절하게 대응하였으나, 주도적 공격성은 문항 난이도가 다소 높은 것으로 나타났다. 성별에 따라 다르게 기능할 수 있는 문항은 총 3문항으로 나타났으며, 수렴타당도 검증 결과 충동성 측정 도구인 한국판 BIS-11-R과는 낮은-중간 수준의 정적 상관관계를 보였다. 본 연구는 서구권과는 다른 한국의 문화적 특성을 고려한 타당화를 통해 공격성 척도인 RPQ가 국내에도 적합함을 입증하였으며 국내 일반인을 대상으로 반응적 공격성과 주도적 공격성 개념을 도입한 것에 의의를 지닌다.
해저지하수 유출은 최근 전 지구적인 혹은 지역적인 규모에서 육상의 담수, 영양염류 및 다른 용존 화학원소들을 해양으로 공급하는 중요한 역할을 담당하는 것으로 밝혀지고 있다. 특히, 해저를 통한 육상 담지하수의 해양으로의 유출은 해양환경학적 측면뿐만 아니라 미래 수자원 확보측면에서 매우 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 해저를 통한 담지하수 유출은 전 세계 연안해역에서 일어나고 있으며, 그 양은 지역 또는 측정 방법에 따라 강물 유출량의 0.01-17% 범위인 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서 조사 및 계산된 한반도 주변 해저 담지하수의 유출량은 제주도, 영일만, 마산만, 여자만 지역에서 주변 강물 유출량의 약 50%, 57%, 89%, 420%로 다른 나라의 연안 해역에 비해 상당히 양이 많고 지역적으로 큰 차이를 보였다. 하지만, 본 연구에서 이용한 담지하수 유출량 계산 방법은 연안해역에서의 기초적인 물수지 방법을 이용한 것으로, 보다 정확한 담지하수 유출량 평가를 위해서는 앞으로 연안해역에서 물수지에 영향을 미치는 여러가지 요인들(강수량, 조석, 증발, 물의 체류시간 등)의 시공간적 변화에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 또한, 여전히 해저 담지하수 유출량을 평가하는데 있어서 방법적인 문제가 많이 제기되고 있는 만큼, 수리역학적인 방법 및 seepage meter를 이용한 실제측정 등을 통한 상호비교가 요구된다.
본 연구에서는 지하수 오염 취약성 평가 방법 중 가장 활용도가 높은 DRASTIC 기법 및 지하수 수치모사 기법을 병행하여 충청남도 부여군 부여읍 일대의 지하수 오염 취약성 변화를 평가하였다. 특히, DRASTIC 기법에서 사용되는 7가지 수리인자들 중 취약성에 대한 민감도가 상대적으로 높고 비교적 장기간 자료의 획득이 용이하지 않은 '지하수위(depth to water)' 인자에 대하여 수치모사 기법을 적용하여 시-자료에 대한 동적 보간을 실시하였으며, 이를 통하여 시간에 따른 지하수위 변화가 지하수 오염 취약성에 미치는 영향을 검토하였다. 연구의 대상 지역은 부여군 부여읍 일대로 충적 대수층을 대상으로 기 실시된 지하수 수위자료를 보정대상으로 하였으며 연구지역의 지하수위 분포양상을 모사하기 위하여 유한차분모델인 MODFLOW를 이용하였다. 지하수 수치모사에는 정류 및 부정류 모사가 모두 실시되었다. 그 결과 기존 지구통계기법을 통한 지하수위 보간에서 가장 큰 가중치를 갖는 지형적 요인뿐만 아니라 유역 암상이나 지질특성 등과 같은 제반 수리지질학적 요인까지 복합적으로 반영하는 지하수위 자료를 얻을 수 있었다. 기존 연구에서 수위자료를 보완할 때 주로 이용되는 기법인 크리깅은 수치모사와는 달리 강우나 계절적 영향, 암상이나 지질등과 같은 요인들은 반영하지 못한다. 또한 수치모사를 통하여 얻어진 수위자료는 부정류 모사가 가능함으로 인하여 풍수기와 갈수기 그리고 평수기의 지하수위 변화 등도 파악할 수 있다는 장점이 있다. 모사를 통하여 얻어진 지하수위 자료와 공동크리깅 방법을 통해 얻어진 지하수위 자료를 입력자료로 하여 연구지역에 지하수 오염 취약성을 비교 평가한 결과 평수기의 경우 유사한 경향의 지하수 오염 취약성을 보였다. 또한 공동크리깅을 통해 분석이 어려운 분기별 지하수 오염 취약성 평가 결과 강우량이 많은 여름철을 포함한 분기와 강우량이 가장 적은 겨울철을 포함한 분기가 뚜렷한 취약성 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 지하수 오염 취약성 평가에 있어 가장 큰 민감도를 갖는 수위자료의 수가 공간적 혹은 시간적으로 부족한 경우 수치모사 적용을 통해 자료의 한계성을 보완할 수 있으며 시간적인 보간이 이루어질 수 있어 유용할 수 있을 것이라 판단된다.
4대강 살리기 사업을 통해 가뭄 및 홍수문제를 예방하고 수질개선 및 종합적인 물 관리를 위해 4대강에 다수의 보가 설치되었다. 그러나 보의 설치로 인해 상류로부터 유입되는 유속이 감소되어 유입된 유사의 이송능력 또한 저하됨으로써 보 상류구간에서의 하상변화가 발생한다. 특히 함안보는 낙동강에 설치된 8개의 보 중 낙동강 최하류단에 설치되어 완만한 경사와 유속 감소로 인해 하상변동 및 지속적인 퇴사문제와 더불어 하상의 불안정화가 더욱 클 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 2차원 모형인 CCHE2D를 이용하여 함안보 설치에 따른 보 상류에서의 흐름 및 하상변동 분석을 실시하고 이를 통해 하상의 안정화를 위한 방안들의 정량적인 평가를 실시하였다. 함안보 설치 후 흐름 및 하상변동 모의 결과, 모든 모의유량 조건에서 초기하상에서의 유속이 일정 지속기간이 지난 후 하상에서의 유속보다 빠르게 나타났으며, 전체 모의구간에서 하상변동이 크게 발생한 지점의 위치가 모든 적용유량에 대해 동일하게 나타났다. 이에 따라 하상안정화를 위해 하류단 수위를 함안보 관리수위 5.0 m에서 4.5 m로 저하시킬 경우, 유속분포는 관리수위일 때보다 전반적으로 빠르게 나타났으며 하폭이 가장 좁은 지점에서의 침식현상은 하류단 수위저하에 관계없이 지속적으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 하폭이 가장 좁은 지형의 하폭을 확대시키는 방법을 제안하였으며 수치모의 분석 결과, 하폭 확대 후 지형에서 지속적인 침식이 예상되는 구간에서의 하상변동은 거의 발생하지 않아 하상의 안정화 효과가 있는 것으로 나타났다.
남한 벼 품종의 북한서부평야지 재배적응성 예측을 위하여 496개 단위 재배구역 각각에 대하여 30년간의 생육모의를 실시하였다. 5km $\times$ 5km로 구획된 1,044개 재배구역중 벼논 재배구역은 위성영상자료를 분석하여 추출하였다. 일최고ㆍ최저기온, 강우량, 강우일수, 일사량은 1981년부터 2000년 동안 남북한의 기상관측소의 측정간을 이용하여 1 km$\times$ 1 km 해상도로 작성하였고, 최소재배단위(CZU)의 벼논 픽셀에 해당하는 기후값만을 발췌하여 그들의 평균값을 각 CZU의 대표값으로 하였으며, 각 재배구역별 월평균값으로부터 30년간의 일기상 자료를 무작위로 생성하였다. 11개 주요 남한 벼품종에 해당하는 CERES-rice 모형에 필요한 생장 및 발육관련모수는 농업관련 국가기관에서 장기간동안 수행하여 축적된 조사자료로부터 추정하였다. 남한 주요 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 생육모형 CERES-rice를 북한 서부평야지 496개 벼 재배단위별 무작위로 생성된 30년간의 일기상 자료를 이용하여 이앙기(적식, 만식), 관개(천수답, 수리안전답), 작부방식(일모작, 이모작) 등 3요인을 2수준으로 두어 품종별 총 8개씩의 처리로 년도별 기상변이에 따른 생육 및 수량 등을 모의하였다. 각 품종에 대하여 같은 모형을 남한의 3개 작물시험장 실제 기상자료에 근거한 생육모의를 수행함으로써 북한지방 모의결과의 상대평가를 위한 기준자료로 삼았다. 생육모의를 통한 분석결과 남한의 중생종 벼 품종들 가운데 수원에서의 출수기가 8월 15일 이전인 것들이 북한서부평야지에서 적응성이 높을 것으로 판단된다. 이 결과는 앞으로 있을 남ㆍ북한 농업기술교류시 남한 벼 품종의 북한 곡창지대인 서부평야지 적응성 판단의 중요한 기초자료가 될 것이다.
활성슬러지 공정에 기반을 둔 연속식반응기는 시스템이 가진 고유한 비선형성뿐만 아니라 계절, 기후 등의 환경변화에 따른 유입수의 유량 및 특성 등의 외부적인 조건의 변화를 고려하여 제어하여야 한다. 수학적 모델링 과정에서 고려하지 못했거나 무시되었던 부분을 포함한 시스템에 관련된 특징과 한정된 공간에서 기본적인 제어방법에 의한 현재의 운전방법을 고려하여 불 때 활성슬러지 공정은 개선할 수 있는 여지가 많다. 또한 숙련된 운전자의 지식을 구현할 수 있는 지능제어기법을 적용하여 전체적인 공정의 효율 향상을 도모할 수 있다. 제어방법의 적용에 앞서 제어대상공정인 활성슬러지 공정을 분석하여 이를 $Matlab^{(R)}5.3/Simulink^{(R)}3.0$을 이용하여 연속식반응기 모델을 구현하였다. IWA(International Water Association)와 COST(European Cooperation in the field of Scientific and Technical Research)에서 제시한 정상상태의 유입수 특성을 이용하여 모델의 정확성을 검증하였다. 본 논문에서는 이미 현장에서 사용중인 제어기법의 구현 및 성능 평가뿐만 아니라 다양한 고급제어기법들을 적용하여 새롭게 제안한 제어기법들이 실제 폐수처리장에 적용가능한지 여부를 검증하였다. 제어방법으로는 현장에서 일반적으로 사용되고 있는 비례-적분-미분제어기(Proportional-Integral-Derivative Controller; PID controller)와 PID제어기가 가진 장점과 퍼지 논리 제어기법이 가진 장점을 결합함과 동시에 제어기의 성능 향상 및 경제성을 높일 수 있는 퍼지 PID이득 조절기(fuzzy PID gain tuner)와 퍼지 셋포인트 변환기(fuzzy setpoint changer)를 적용하여 봄으로써 외란에 대해 강인한 제어기 설계의 가능성을 검증하였다.
동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.