가스 하이드레이트는 전세계적으로 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있어 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한국자원연구소에서는 1997년 부터 동해에서 메탄 하이드레이트 부존 잠재력 규명을 위한 탄성파 탐사를 하고 있다. 탄성파 자료에서 하이드레이트 부존을 의미하는 일반적인 특성은 해저면과 평행하게 나타나는 BSR(Bottom Simulating Reflection)과 BSR 상부에서 보이는 진폭감소 그리고 BSR 하부에서 보이는 진폭증가와 구간속도의 감소 그리고 BSR에서 반사파의 역전현상 등이 있다. 따라서 위와 같은 하이드레이트 부존특성을 탐지하기 위한 목적으로 실시되는 자료처리는 진 진폭을 유지하는 자료처리, 정밀 속도분석 및 AVO분석 등이 요구된다. 본 연구는 1998년 동해에서 취득된 탄성파 탐사자료를 처리하여 하이드레이트 부존 가능성을 확인하고자 하였다. 적용된 자료처리 공정은 구형확산 보정과 주파수 필터링, 공심점 분류, 정밀 속도분석 공정 등이다. AVO분석은 이용된 현장자료가 AVO를 분석할 정도의 입사각을 유지하고 있지 않아 제외하였다. 정밀 속도분석은 반복적으로 속도 스펙트럼을 구하는 방법으로 정확한 중합속도 결정이 가능한 XYA를 이용하였으며 자료처리의 모든 공정은 국내고유의 탄성파 자료처리 소프트웨어인 Geobit 2.9.5 를 이용하였다. 자료처리 결과 음원위치 $1650\~1900$에서 해저면으로 부터 약 $367\~477m$ 깊이(왕복주시 약 1800ms)에 해저면과 평행하게 발달한 BSR을 확인할 수 있었으며, BSR부근에서 구간속도 감소 뿐만 아니라 해저면 반사파의 위상과 반대인 반사파 역전현상도 확인할 수 있었다.
This study investigates design strategies for improving the educational quality of multimedia contents for early childhood education. It emphasizes both traditional education theory and developmental aspects in its exploration of interactive and educational qualitative multimedia contents for early children. Accordingly, for an effective early childhood education, it is necessary to experience of the playful learning for the conception of ideas and the understanding of the social life. Because this study 1) possibility of multimedia contents for early childhood education, 2) computer application method for early childhood education, 3) examines used in the designing of multimedia contents for early childhood education according to traditional education theory. Multimedia early childhood education system is possible to organize information such as test, image, sound and video based on hyperlink system. I use Microsoft's Ms-office and Asymetrix's ToolBook software that are useful for hyperlink and parameter. Multimedia contents and other pages are used by Dynamic Data Exchange(DDE). Therefore multimedia contents for early childhood education is a useful tool for students of early childhood education department, parents, and children.
호주, 캐나다 등에서는 우리나라와 달리 석재·골재를 광물자원 중의 하나로 취급한다. 이러한 이유로 지방의 주정부 단위에서 광물자원 및 지질정보를 취급하는 기관이 석재와 광물자원 관련 정보를 통합하여 제공하고 있다. 이들 국가에서 광물 및 석재·골재 자원과 관련하여 제공하는 정보는 인터랙티브 맵, 지질도, 탐사 데이터 셋, 3차원 지질모델, 광업권리, 광산 및 광산관련 보고서 또는 요약자료 등으로 지방정부 및 지질조사기관의 웹을 통해 이루어지고 있다. 반면 한국의 경우 국내 법률에 따라 석재·골재는 광물자원과 분리되어 별도로 관리되며, 이에 따라 관련 정보도 한국광해광업공단, 국토교통부, 산림청, 한국지질자원연구원 등 여러 기관으로 분산되어 관리되고 있으며, 통합된 정보를 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 석재·골재 자원의 확보와 효과적 활용을 위한 종합정보관리체제의 구축을 위한 거버넌스 개편과 정보체계화 구축을 위한 정책 및 제도 개발이 필요한 상황이다.
동영상 강의 중심의 온라인 학습 형태가 보편화 되고 지속적으로 증가됨에 따라 다양한 교육방법을 적용한 동영상 기반 학습 환경도 학습 효과성을 높이기 위해 변화, 발전하고 있다. 온라인 학습 환경에서의 교육 효과성 측정을 위해 학습자 로그 데이터가 대두되었으며, 학습자 맞춤형 학습 처방을 위해 로그 데이터의 다양한 분석 방법이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 동영상 기반 학습 환경에서의 학습자 행동 데이터 분석, 머신러닝 기법에 따른 학업성취 예측을 실험을 통해 분석하였다. 분석 결과 각 모델에서 공통적으로 동영상 탐색과 코멘트 작성과 같은 상호작용 행동, 학습자 주도적 학습 행동이 학업성취를 예측하였다. 연구 결과를 토대로 동영상 학습 환경 설계에 있어 시사점을 제공하였다.
직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 인터랙티브 미디어 작품과 관객이 상호작용 하는 방법을 설명하는 상세수준이 관람자의 흥미에 미치는 영향을 분석하였다. 상호작용 방법을 관람자가 아는 것은 입력 장치에 대한 시지각적인 노출 및 관람자의 인지에 대한 사항으로 '인지적 어포던스'와 관련된다. 원활한 상호작용을 위해서 상호작용 방법을 명확하게 제시하면 관람자의 미적 체험으로 이끄는 호기심과 흥미가 오히려 반감될 수 있다고 보았다. 따라서 인지적 어포던스를 향상시키는 것이 항상 옳은 것은 아닐 수 있다고 보고 인지적 어포던스가 관람자의 인터랙션과 흥미에 미치는 영향을 살펴보았다. 이에 대한 연구를 위해서 두 가지의 가설을 세웠다. 첫째, 인터랙션 방법에 대한 설명이 명시적일수록 상호작용 방식에 대한 관람자의 이해도가 높아진다. 둘째, 인터랙션 방법에 대한 설명이 명시적일수록 관람자의 흥미는 떨어진다. 검증을 위한 실험으로 일상적으로 접하기 쉬운 터치 인터랙션 기술을 적용한 인터랙티브 미디어 아트 작품을 제작하였다. 작품은 시지각적 인터랙션 제시 정도를 달리한 세 가지 타입으로 제작하였다. 즉, 작동방식을 명시한 타입과 터치를 유도하는 은유적인 수준을 달리하는 두 가지 타입을 포함한 총 세 가지 타입으로 미디어아트 작품을 제작하였다. 참여자에게 각 타입의 작품을 제시, 각 참여자의 관람시간을 측정하고 흥미와 만족도에 대한 설문조사를 실시했다. 실험결과 인터랙션에 관한 명시성이 높은 타입에서 참가자의 관람시간이 길고 참여도와 흥미가 높은 것으로 파악되었다. 반면 인터랙션 방식이 명시적이지 않는 경우일수록 흥미와 만족도가 낮은 것으로 파악되었다. 따라서 두 번째 가설이 잘못되었음을 알 수 있었다. 인지적인 어포던스가 향상될수록 작품에 대한 사용성과 더불어 흥미가 높아진다는 사실을 본 실험을 통하여 간접적으로 확인할 수 있었다. 따라서 인지적 어포던스가 떨어질 경우 콘텐츠에 관한 관람자의 흥미가 낮아질 수 있기 때문에 예술작품 기획 시 명확한 작품 설명을 통하여 관객의 참여도를 높일 수 있음을 확인하였다.
간사이 공항은 1994년 9월에 개항하였다. 제 1기섬 완공 후 26년이 지났지만 여전히 장기침하가 진행되고 있다. 이 침하는 Pleistocene층에서 발생하고 있다. 계속적으로 변하는 수평방향으로의 지층두께 및 세립분의 함유량이 달라 Pleistocene 모래층의 투수성을 결정하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 또한 인접한 제 2기섬의 건설에 따른 지반의 상호거동을 예측에 대한 어려움도 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해서, 인접한 두 매립 섬의 건설에 따른 교차하는 Pleistocene 지반의 상호거동을 포함한 장기변형을 평가하기 위해 탄점소성을 고려한 2차원 유한요소해석이 수행되었다. 일반적으로 2차원해석은 한 개의 단면이 전체 단면을 대표할 수 있을 때 사용이 가능하다. 하지만 간사이공항은 매립에 의한 인공섬으로서 2차원 해석으로는 섬의 코너(corner) 부분의 응력 변형문제에 적용할 수 없으며, 물리탐사를 통한 실제 하부지반의 구조도 불균질하며 그 두께 또한 일정하지 않아 2차원해석만으로는 한계가 있다. 즉, 3차원 해석이 강력히 요구된다. 이러한 요구에 의해 본 저자는 탄점소성 해석이 가능한 기존의 2차원 프로그램을 3차원으로 확장하였으며, 1차원 압밀해석해을 통해서 개발한 3차원 프로그램의 검증(verification)을 완료하였다. 본 논문은 검증을 마친, 개발한 3차원 프로그램의 유효성을 입증하기 위해서, 2차원 프로그램을 이용한 기존의 연구와 동일한 해석조건으로 해석을 수행하여, 해석결과를 2차원 결과와 실제 계측값과 비교함으로서 개발한 3차원 수치해석프로그램의 유효성을 입증(demonstration)하였다.
탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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