최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 다양한 검색은 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 멀티미디어 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 의미 내용을 추출할 수 있는 의미 기반 검색 기법이 필요하다. 기존 연구되어온 멀티미디어 데이터의 검색은 주석 기반 검색, 특징 기반 검색, 주석과 특징 기반 검색의 통합 검색시스템이 있다. 이러한 시스템들은 검색 데이터의 생성을 위해 주석자의 많은 노력과 시간을 요구하고 특징 추출을 위한 복잡한 계산을 요구하며, 생성된 데이터는 변화되지 않는 정적인 검색을 수행하는 단점이 있다. 또한, 인간에게 좀 더 친숙하고 의미적인 형태의 검색 방법을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 MPEG-7을 이용하여 멀티미디어 데이터를 구조적으로 표현하고 효율적으로 추출하기 위한 의미적 메타데이터 기반의 멀티미디어 주석 및 검색시스템(S-MARS)을 구현 제안한다. 본 시스템은 멀티미디어 데이터에 대한 주석이나 검색, 브라우징을 위한 그래픽 인터페이스를 제공하며 멀티미디어 정보를 표현하기 위해 의미적 메타데이터 모델을 기반으로 구현하였다. 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터 모델은 MPEG-7 표준에 정의되어 있는 멀티미디어 묘사 스키마를 기반으로 XML 스키마를 이용하여 작성하였다. 결론적으로, 제시한 멀티미디어 데이터에 대한 의미적 메타데이터를 XML 형태로 표현하고, XML을 지원하는 데이터베이스 시스템을 이용하여 표준적인 데이터의 상호 교환이 용이하게 이루어질 수 있으며, 의미적 메타데이터를 활용하여 삽입 기반 검색 알고리즘 방법을 제공함으로써 검색에 대한 정확성과 사용자의 검색 만족도를 극대화 시킬 수 있다. 마그마 저장소로의 유입과 마그마 저장소 아래에서 공급되는 모마그마의 성분변화에 의해서 미량원소 함량이 급격하게 변한 것으로 해석된다./^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다. Gram 양성, Gram 음성 균주는 Escherichia coli KCCM 11591를 제외하고는 0.8 - 0.95 cm로 항균력이 강했으며, Gram negitive의 Pseudomonas aeruginosa KCTC 1750 에서는 43% 발효주에는 0.95 cm, 45% 고은 발효주에는 0.95 cm의 항균성을 나타냈으며 관능평가에서도 가장 높게 났다. 관능평가에서는 45% 고온 발효주가 가장 높게 나타났으며, 항산화성 실험에 나타난 저온 45%의 갈색도의 측정과는 항산화성에서는 좀 다른 결과를 나타낸다. 그러나 항균성이 가장 높게 나타난 43-45%와 관능평가에서 가장 높게 나타난 45% 고온 발효주를 볼 때 본 연구에서는 고온 발효주 45%가
사용자 중심 디자인(User-Centered Design)은 주어진 환경(Context)에서의 사용자 행동(Activity)을 모델링 하여 사용자가 기능적, 논리적으로 주어진 작업(Task)을 수행해 낼 수 있는 상품의 디자인을 가능케 하는데 크게 기여한 바 있다. 그러나 사용자 중심 디자인은 사용하기 편하고 유용한 측면을 디자인하는 데는 큰 기여를 했지만, 소비자의 감성 및 문화를 고려한 상품 디자인을 개발하는 측면에서는 아직 성공적인 사례를 제시하지 못했다는 비난을 받고 있는 것도 사실이다. 이는 사용자 중심 디자인이 사용자의 요구사항 (기능적인 요구 사항)에만 치중하는 접근법이기 때문으로, 사용 상황이 중요한 공공 시설물이나 기업 소프트웨어의 개발에는 적합하지만 소비자를 직접 대상으로 하는 디지털 컨텐트 및 디지털 가전의 디자인을 위해서는 부족한 면이 없지 않아 있는 것으로 발표되고 있다. Jordan은 이러한 문제법의 해결안을 제시하면서, 사용자 요구사항의 다차원적(개인적, 사회적, 인지적, 물리적) 접근법을 제안하였고, 그것을 Pleasure-based Approach라고 명명하였다. Jordan도 사용자 조사의 중요성은 부각하였지만, 사용자 조사의 결과를 상품 개발에 접목시키기 위한 방안은 제시하고 있지 못했다. 본 논문에서는 Kano의 상품 속성 모형을 도입하여 사용자 조사 방법과 상품 요소 도출과의 연결고리를 발견하고자 하였다. Kano 모델에서는 상품 요소를 크게 기본요소, 퍼포먼스요소, 엑셀런트 요소로 나누어 설명하고 있다. 퍼포먼스 요소는 설문조사와 같이 직접적으로 고객으로부터 얻을 수 있는 요소로 설명하고 있다. 그러나 기본요소 및 엑셀런트 요소는 직접적인 사용자 조사를 통해서 얻을 수 있는 요소가 아니라 고 주장하고 있고, 이런 요소들을 도출하기 위하여 경쟁상품분석, 참여적 소비자 조사 등과 같은 방법이 도입되어야 한다. 고 말하고 있다. 이에 본 연구에서는 '13-18 청소년용 온라인 커뮤니티 컨텐트 개발 프로젝트' 를 중심으로 엑셀런트 요소 및 퍼포먼스 요소를 도출하기 위한 참석 관찰의 프레임 워크를 제시하고, 그 결과를 기능적 요소, 감성적 요소로 정리하여 상품개발에 활용하도록 하였다. 본 연구의 의의는 상품개발에 사용자 조사의 필요성 및 활용도를 실질적인 프로젝트를 통하여 시도해 보았다는 데 있다고 할 수 있겠다.
본 연구는 철봉운동에서 기본이 되는 동작인 몸펴 한번 뒤돌아 내리기 동작을 단계적으로 분석한 후, 이를 토대로 하여 현재 시합상황 중 가장 널리 사용되는 응용동작인 몸펴 두 번 뒤돌아 내리기 동작과 몸펴 두 번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 동작의 운동학적 분석을 수행하여 개개분절 간의 상호작용을 해부학적 3차원 각운동과 각속도로 설명하고 이해할 수 있는 운동학적 자료를 제시하는데 있다. 피험자들은 현재 K대학교에 재학중이며 대학 대표선수인 남자 기계체조 선수 7명을 선정하였으며, 연구에 사용된 인체의 모델은 Zatsiorsky와 Seluyanov(1983, 1985)이 사용한 16개의 분절로 이루어진 인체의 모델을 사용하였다. 신체무게중심이 이동방향을 설명할 수 있는 투사각도 및 투사속도는 공중동작의 회전수가 증가할수록 신체무게중심이 투사되는 각도가 증가되며, 이렇게 증가된 신체무게중심의 투사각도는 신체무게중심의 최고점을 증가시키는 경향을 보였다. 3차원 투사속도를 살펴본 결과 Z방향(수직방향)은 공중돌기 회전수가 증가할수록 증가하는 경향이 나타났으나, 운동진행 방향인 Y방향 속도와 좌우측 기울기를 설명할 수 있는 X방향 속도에서는 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 철봉 내리기 공중동작에서의 신체분절 및 각도 변화도 중요하지만 각운동량을 만들어내기 위한 동작준비구간의 각도 변화가 더욱더 중요하다고 할 수 있다. 즉, 상체가 철봉 아래 봉과 수직될 때부터 릴리즈 순간까지의 각도 변화에 주목해야 하는 데, 회전수가 증가할수록, 어깨관절 각도와 엉덩관절 각도 변화가 두드러지게 나타나 준비구간의 추기기 동작(Whip swing)의 주된 관절로 작용을 한다. 관성좌표계에 대한 상체의 움직임을 나타내는 3차원 방향의 각도 즉, 뒤돌기(somersault)각도, 틀기(twist)각도 그리고 기울기(tilt)각도로 설명이 되는데, 본 연구의 결과 릴리즈시 뒤돌기 각은 세가지 내리기 동작 유형에 따라 평균 57,7도, 38.8도 그리고 39.7도로 나타났으며, 기울기 각은 평균 -1.5도, -5.4도 그리고 -8.4도로 유의한 차이를 보이고 있으며, 틀기각도는 평균 13.4도, 10.6도 그리고 23.3도로 몸펴 두번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 경우 가장 큰 수치를 나타냈다.
지하 염수층의 $CO_2$ 주입은 큰 저장 능력으로 인하여 대기 중으로의 $CO_2$ 방출을 감소시키기 위한 가장 유망한 방법일 것이다. $CO_2$ 저장은 적어도 수 천년 간 $CO_2$가 지층 안에 안전하게 남아있도록 주의깊게 계획되고 모니터링되어야 한다. 특히 해양 저류층에 대한 탄성파 탐사 방법들은 알맞은 저류층특성이 제공된다면 $CO_2$의 주인공정과 분산을 모니터링하기 위한 일차적인 수단이다. 탄성파탐사 방법은 잠재적인 트랩, 저류층 특성, 저류층 저장능력의 규명에 또한 필수적이다. 따라서 $CO_2$ 저장에 대한 탄성파 반응의 변화에 대한 평가는 매우 초기 단계에 이루어져야 한다. 이것은 모암과 $CO_2$ 사이의 화학적 작용에 의해 일어날 수 있는 유체의 특성이나 광물 조성의 변화에 따른 탄성파 반응에서의 잠재적 변화를 평가하기 위해 나중 단계에 다시 고려될 필요가 있다. 따라서 저류층에 일정시간 이상의 $CO_2$ 주입에 의한 탄성파 반응 변화에 대해 섬세히 구축된 모형은 장기간의 모니터링 프로그램 설계에 도움을 준다. 그러한 목적으로 주입된 $CO_2$에 대한 단기간과 장기간의 4차원 탄성파 반응을 모델링하도록 설계된, 그래픽 사용자 인터페이스((GUI)를 채택한 암석물리학 모의실험장치를 개발했다. 적용분야는 $CO_2$ 위상 변화, 국부적인 압력과 온도 변화, 화학 반응 및 광물의 침전을 포함한다. 이방성 가스만(Gassmann) 식을 모의실험장치에 고려시킴으로써 단층과 파쇄대를 재활성화 시키는 $CO_2$의 탄성파 반응 또한 예측될 수 있다. 이 논문에서는 암석물리학 모의실험장치를 적용했던 현장(해상과 육상의 잠재적 $CO_2$ 격리 지역)의 사례를 보여주고 있다. 4차원 탄성파 반응들이 모니터링 프로그램의 설계를 돕기 위하여 만들어 졌다.
지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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