21세기는 '문화경쟁' 시대라고 말해도 과언은 아니다. 국제화 시대를 살아가고 있는 오늘날 우리는 '자국의 정체성'을 문화에서 찾으려 한다. '문화'란 그 민족이 살아온 발자취를 고스란히 담고 있는 자국민의 독특한 민족성을 말한다. 세계는 하나의 다차원적인 지구로 변해가는 이 시점에서 민족적 고유성과 독창적 조형성을 담은 전통 문양은 자국민을 대표하는 브랜드다. 프랑스의 명품 브랜드 고야드 문양은 수작업 과정에서 자연스럽게 생성된 Y자형 패턴을 볼 수 있다. 이 문양은 160년이 지난 오늘날 프랑스를 대표하는 기업 브랜드로 세계적인 명성을 자랑한다. 반면 저소득국가의 경우 직물을 직조하는 과정에서 자연스럽게 만들어진 문양은 민족적 고유한 미의식으로 계승되어 지구촌 사람들로부터 사랑받고 있다. 이처럼 다차원적인 세계를 살아가는 지구촌 사람들은 자국의 문화를 계승하려는 의지와 타민족의 고유한 문화를 보존하려는 이른바 '지구는 하나라는 시각(One Planet Perspective)' 프레임 워크를 실현하고자 한다. 예를 들어 콜롬비아의 '와유 부족'은 2013년 식수난으로 국제 구호기구들이 이들을 찾아가 구호품을 전달하는 과정에서 핸드메이드 제품인 '모칠라백'을 발견하게 된다. 이것이 계기가 되어 유럽과 한국에서도 이를 수입하여 판매를 결정한 것은 '와유 부족'의 생계에 도움을 주고자 함이다. 또한 소수 부족의 전통문화 속에서 천 년 동안 진화해 온 미적·문화적 가치는 유네스코에 등재되어 세계적으로 보존되고 있다. '문화란 하루아침'에 형성된 것이 아니라 적어도 100년 이상 지속되면서 그 시대의 트렌드에 적용된 문양은 기업을 대표하는 브랜드다. 또한 나아가 국가 정체성을 반영한 문양은 민족적 고유한 미의식으로 계승되기도 한다. 우리는 민족적 고유한 미의식을 계승하고 있으나 이를 현대적인 추세에 맞게 창의적이고 심미적으로 재해석한 실용적 가치를 보여주는 전통 문양 브랜드는 없다. 이에 본연구는 세계의 문양 브랜드 전략을 파악하고 한국 기업 브랜드의 문제점을 제시하고자 한다.
이 글은 삼국시대 토성 가운데 가장 많은 조사가 이루어진 백제 한성기 토성을 대상으로 축조기술을 살펴보기 위해 작성되었다. 이를 위해 토성의 축조공정을 '입지선정과 기저부 조성', '체성 축조', '공정의 마무리와 증축 및 보수'로 나누어 검토하였다. 백제 한성기 토성의 축조에는 다양한 기술이 동원되었음이 분명하게 확인된다. 지형조건에 따라 알맞은 기초보강기술이 적용되었으며, 본격적인 체성의 축조에도 여러 가지 기술을 활용하였다. 특히 체성축조 기술의 경우 성토기법과 판축기법으로 뚜렷하게 구분할 수 있다. 성토기법(A식)은 2000년대부터 본격적으로 인식된 기술로, 판축에 비해 고식적인 기술로 추정된다. 판축구조물을 사용하지 않은 기술로, 복잡한 토층선, 교호성토 방식, 토제 및 토괴 활용, 타원형 성토단위의 연접 등을 특징으로 꼽을 수 있다. 성토기법은 삼국시대 성토구조물 사이의 적극적인 기술 공유와 응용을 이해할 수 있게 하는 기술이기도 하다. 판축기법(B식)은 판축구조물을 이용하여 성벽을 구축하는 기술로, 판축구조물의 높이와 규모, 확장방식을 기준으로 B1식과 B2식으로 구분이 가능하다. B1식이 선행하며, 한성기 말기에 B2식이 도입된 것으로 보인다. 판축기법은 서울 풍납토성을 시작으로 하여 남한지역 각지로 확산된 것으로 판단된다. 성토기법과 판축기법은 등장시점부터 공존하였으며, 점차 판축토성 위주로 변화하였다. 성토기법과 판축기법은 토층 양상이 판이하며 축조 순서 또한 정반대이다. 따라서 양자는 기술 계통이 서로 달랐던 것으로 추정된다. 백제 한성기부터 시작된 토성의 축조기술은 웅진·사비기에도 계승 및 발전하였으며, 그 과정에서는 다른 국가와의 활발한 상호작용이 있었을 것이다. 최근 남부지역을 중심으로 토성 조사사례가 증가하는 추세이므로, 백제를 포함한 주변 국가와의 비교·분석이 입체적으로 이루어질 것으로 기대한다.
본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.
인공위성 영상레이더 위상간섭기법은 널리 활용되고 있는 원격탐사 기술로서 지진, 화산, 지반침하 등으로부터 발생한 단단한 지각 표면의 변위를 매우 정밀하게 주기적으로 관측할 수 있는 연구 활용분야의 한 종류이다. 습지대 환경처럼 수상 표면에 식생이 존재하는 경우에는 지표면과 동일한 방법을 적용하여 넓은 지역에 대한 높은 공간해상도의 수위 변화 지도 제작이 가능하다. 현재 다양한 파장 대역의 인공위성 영상레이더 시스템이 운용 중에 있으며 여기에는 넓은 지역에 대한 영상을 효과적으로 획득할 수 있는 광역 관측 ScanSAR 모드를 제공하는 위성도 다수 포함되어 있다. 본 논문의 연구 지역인 콜롬비아 북부의 Ciénaga Grande de Santa Marta (CGSM) 습지대는 카리브 해안을 따라 고지대에 위치한 광대한 습지 지역이다. CGSM 습지대는 해수면 상승과 기후 변화와 같은 자연적인 원인 뿐만 아니라 20세기 후반부터 시작된 농업개발 및 도시확장 등의 다양한 인간 활동으로 인한 심각한 환경적 위협을 받고 있다. 최근 해당 습지 지역에 대한 생태학적 중요성이 대두되면서 해당 습지를 보호하고 복원하기 위한 다양한 계획이 진행 중에 있다. 주기적인 습지대 환경 모니터링에 있어 수위 변화 관측은 매우 중요한 자료를 제공하며 일반적으로 수위계와 같은 현장관측 자료 등에 의존하는 경우가 많다. 수위계의 경우 시간적으로 연속적인 자료 관측이 가능하지만 공간적 분포를 이해하기에는 어려운 경우가 많다. 본 연구에서는 현장 관측의 공간적 해상도의 부족함을 보완하기 위한 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2 ScanSAR 광역 관측 모드 자료의 영상레이더 위상간섭기법 습지대 수위 변화 관측 활용 가능성에 대해 평가하고자 한다. 광역 관측 모드의 공간해상도 및 위상간섭도 품질 비교를 위해 ALOS-2 PALSAR-2 stripmap 고해상 모드와 함께 분석하였다.
본 연구에서는 액화천연가스(LNG; liquefied natural gas) 재기화 과정에서 버려지는 냉열을 회수하는 방법으로 액화 공기를 생산하는 공정을 개발하였다. 액화 공기는 LNG 수출국으로 운송하여 천연가스 액화를 위한 냉매를 부분적으로 대체하는 용도로 활용될 수 있다. 이를 위하여, 액화 공기는 LNG 운반선에 저장 가능한 압력을 만족하여야 한다. 따라서, 가장 널리 사용되는 멤브레인 탱크로 액화 공기를 운송하기 위해 약 1.3 bar에서 공기가 액체 상태로 존재할 수 있도록 설계하였다. 제안한 공정에서, 공기는 LNG와의 열교환 이후 추가적인 질소 냉매 사이클과의 열교환을 통해 과냉된다. LNG 운반선의 최대 용량만큼 액화 공기를 생산할 때 운송비용 측면에서 가장 경제적일 수 있으며, 천연가스 액화공정에서 활용할 수 있는 냉열이 많아지게 된다. 이를 비교하기 위하여, 동일한 1 kg/s의 LNG 공급 조건 하에서 기존 공정을 이용한 Base case와 제안공정 내 유입 공기 유량을 각각 0.50 kg/s, 0.75 kg/s, 1.00 kg/s으로 하는 Case1, Case2, Case3를 구성하고 열역학적 및 경제적 측면에서 분석하였다. 액화 공기 생산량이 많을수록 1kg의 생산량 당 더 많은 에너지가 요구되는 경향을 보였으며 Case3는 Base case 대비 0.18 kWh 높게 나타났다. 그 결과 Case3의 액화 공기 1 kg 당 생산 비용이 $0.0172 더 높게 나타났다. 그러나 액화 공기의 생산량이 증가함에 따라 1 kg 당 운송 비용이 $0.0395 감소하여 전체 비용 측면에서 Case3는 Base case에 비해 1 kg 당 $0.0223 적은 비용으로 액화 공기를 생산 및 운송할 수 있음을 확인하였다.
본고는 마스터플롯의 개념을 적극적으로 활용하여, 문제해결을 위한 서사적 시뮬레이션으로 활용하는 재난 서사의 양상들을 살핀다. 이때 한국과 미국, 일본의 재난 서사에 작동하고 있는 마스터플롯의 골격을 분석하고 비교함으로써, 각각의 국가 및 사회공동체의 문제 인식 및 해결 방식의 차이에 대하여 논의할 것이다. 재난 서사는 오늘날 글로벌 위험사회에서 공동체적 문제해결을 지향하는 마스터플롯이 적용되기에 가장 적합한 장르로서, 그 문제해결 방식은 각각의 공동체에 따라 상이한 인식 차이를 보인다. 먼저 미국 재난 서사의 경우 자연재해에 대한 민간인 전문가의 대응에서, 오늘날 MCU 영화들에 등장하는 히어로까지의 변화를 추적한다. 과거에 비하여 영웅주의와 국가주의의 긴밀한 의존 관계는 줄었지만, 상대적으로 영웅들의 자발적인 협력과 성찰 능력에 의해서 국가가 후경화되더라도 사라지지는 않고 기능을 유지한다. 반면 한국의 재난 서사에서는 국가의 실종과 기능 마비가 전경화된다. 그 공백 상태를 메우기 위하여 의병 서사, 혹은 국가에 의해 버려진 사람들이 구성하는 새로운 가족 서사가 발생한다. 한국의 재난 서사는 재난 이후의 변화를 민감하게 받아들이며, 국가의 회복과 복귀는 결코 재난 이후의 상황을 정상화하지 못한다. 마지막으로 일본의 재난 서사는 방어적이고 신경증적이다. 국가 주도의 관료 시스템이 모든 재난 상황을 통제하고자 하는 강박적인 국가주의가 그려지거나, 그에 반발하여 반-영웅적인 개인이 자발적 희생을 거부하고 재난 상태를 방기하는 양상까지 나타난다. 본고는 일련의 마스터플롯과 그 변형 및 활용에 대한 비교를 통해서 오늘날 마스터플롯이 가지고 있는 영향력과 가치에 대하여 진단할 수 있었다. 전세계적인 OTT 서비스가 이루어지고 있는 오늘날 마스터플롯의 이해와 활용이 점점 더 중요해지고 있는 시기에, 본고의 시도가 세계적인 이야기의 유통과 공유를 위한 단편적인 모델이 될 수 있을 것이다.
초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.
춘천 물로리 지역은 지방상수도가 보급되지 않은 물복지 소외지역으로 복류수 및 지하수를 수원으로 하는 소규모 급수시설로 마을에 물을 공급하고 있다. 가뭄시 물부족 문제를 해결하고 증가하는 물수요에 대비하기 위해 계곡에 연하여 샌드댐을 설치하였으며, 2022년 5월부터 이 시설을 운영하고 있다. 본 연구에서는 과거 가뭄시 샌드댐이 있을 경우의 물공급 신뢰도를 평가하기 위해 MODFLOW모형을 이용한 지하수유출량 모의결과를 활용하여 미계측 기간인 2011년부터 2020년까지의 유입량 자료를 생성하였다. 기존 취수원과 샌드댐이 위치한 곳의 상류부 유역에 대해 SWAT-K 유역수문모델링을 수행하여 지하수유출량을 산정하고, 2021년 월별 지하수유출량에 대한 그 이전 10년 동안의 각 월별 지하수유출량의 상대적 비율을 구한 후 2021년 유입량 시계열 자료에 이 비율을 적용하여 2011년부터 2020년까지의 과거 유입량 자료를 생성하였다. 수요량 20 m3/일, 50 m3/일, 100 m3/일 세 가지 경우에 대해 과거 극한 가뭄시의 물공급 가능여부를 분석한 결과, 샌드댐 설치로 물공급 신뢰도가 증가하는 것을 확인 할 수 있으며, 수요량 100 m3/일인 경우에는 기존 취수원과 샌드댐을 연계 운영해야만 신뢰도 90%를 넘는 것으로 분석되었다. 세 가지 운영조건 모두 물공급 신뢰도 95%를 기준으로는 수요량 50 m3/일 이상, 신뢰도 99%를 기준으로는 수요량 30 m3/일 이상을 만족하는 것으로 평가되었다.
적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
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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.