• 생태와환경
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• 제39권3호통권117호
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• pp.352-365
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• 2006

본 연구는 간척호 조성 초기 단계에 있는 화옹호를 대상으로 수환경의 변화를 파악하고자 2002년 6월부터 2006년 1월까지 수행하였다. 화옹호는 해양환경을 담수화시키는 과정에 있으므로 다양한 환경요인 중에서 강수량, 수온 및 염분도의 월 변동을 중심으로 하였다. 수온의 범위와 평균값은 각각 $-0.7{\sim}33.4^{\circ}C$, $13.6^{\circ}C$이었다. 상류부의 수온은 봄철${\sim}$여름철과 여름철${\sim}$가을철로 전이될때 빠르게 증가 또는 감소하였으나 하천 유입량이 많은 시기에는 일시적으로 다소 급감하는 현상을 보이기도 하였다. 반면에, 겨울철에는 상류부 저층의 경우 표층이나 하류부보다 수온이 다소 높은 양상을 보이기도 하였다. 염분의 범위와 평균값은 각각 0.3${\sim}$32.3 psu, 25.3 psu이었다. 염분은 수층에 따른 상하 수직적 차이가 현저하여 중층과 저층보다 표층에서 증감 변동이 매우 심하였다. 남양천이 유입되는 상류부의 저층을 제외하고는 전 정점에서 현격한 차이를 보이지 않았다. 이것은 저수지내 염분의 수직적 구배가 뚜렷하게 유지되고 있음을 의미하였다. 염분은 여름철 강우기에 해당하는 6${\sim}$10월에 변동폭이 매우 컸고, 표층의 경우 저염수가 상류에서 하류로 확장되는 현상이 뚜렷하였다. 이 시기에 표층의 수색은 황토색으로서 하천으로부터 유입 후 공급 이동된 저염수의 탁수층(turbidity plume)으로 뒤덮는 양상이 전개되었다. 저수지내 수온의 상 ${\cdot}$ 하 차이에 대한 범위는 $-10.6{\sim}9.7^{\circ}C$이었다 또한, 표층과 저층의 염분 차이는 $-27.1{\sim}30.0$ psu 범위이었다. 염분 농도의 차이가 큰 경우는 담수의 유입량이 크거나 배수갑문의 조작에 의한 해수유입이 많은 상태에서 나타났다. 수온과 염분의 관계는 음의 상관성을 보여, 즉 수온이 높을수록 염분 농도가 낮은 특성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권4호
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• pp.427-443
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• 2007

본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1-10
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• 2014

본 논문은 MPI를 이용하여 LiDAR 데이터를 처리하는 방식에서 각 코어간의 통신을 최소화하고 작업량 발란싱을 위해 격자크기를 다양하게 하여 LiDAR 데이터의 보간 처리 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 항공기 등을 통해 얻어진 LiDAR 데이터는 3차원 공간정보로서 정밀한 관측 성능과 거리 정보를 포함하여 지리정보, 기상관측 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 필요보다 높은 해상도의 데이터를 사용하거나, 비지표정보를 포함하는 경우를 위해 획득된 LiDAR 데이터를 필터링 하여 사용하게 되며, 필터링된 데이터를 사용하기 위해서는 주변을 탐색할 수 있는 자료구조를 이용해서 보간법을 수행하여야만 데이터가 재구성된다. 데이터의 규모에 비례하여 처리시간도 증가하기 때문에 이를 해결하기 위해 MPI를 이용한 고성능 병렬 처리 방식 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 병렬 처리를 사용한 기존의 방식은 각 노드에 할당된 데이터의 밀도가 달라 성능 저하가 생길 수 있으며, 경계값 불일치를 해결하기 위해 노드간의 통신이 많아지는 단점을 가진다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 기존 연구에서 제안된 방식들과 처리 성능을 비교하였으며, 데이터에 따라 최대 4.2배의 실행시간 단축되는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제35권3호
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• pp.223-233
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• 2016

공동주택단지 및 학교 및 근린시설의 경계방음벽으로 제시한 식생형 방음벽을 설계하고 소음감쇠성능실험을 실시하였다. 본 논문에서 제시한 식생형 방음벽은 일정한 형태의 유닛을 방음벽 형태의 구조물에 걸이식으로 적층하여 구성된 것으로서, 유닛내부에는 식재 및 토양을 포함하고 있다. 이 방음벽의 음향적인 장점은 토양 및 식재를 이용한 흡음뿐만 아니라 확산형상의 방음벽에서 표면 확산으로 인해 음에너지가 분산되어 소음을 저감할 수 있을 것으로 예상된다. 먼저 1/10 축소모형 실험을 통해 소음감쇠성능에 가장 적합한 방음벽 유닛의 크기를 조사하였으며, 설계된 도면에 따라 1/2축척의 식생형 방음벽을 실제높이 2 m, 길이 5 m로 제작하여 소음감쇠실험을 진행하였다. 식물을 담을 수 있는 총 1,137개의 식생블록은 약 $10{\times}10{\times}9cm$ 크기로 합성목재를 활용해 제작하였으며 이 블록들을 방음벽에 설치하여 자립형 구조를 가진 식생형 방음벽을 완성하였다. 연구결과, 평면형 방음벽보다 블록식 방음벽이 약 7 dB 더 높은 삽입손실을 나타냈으며, 식생블록의 크기는 삽입손실효과가 큰 $20{\times}20cm$의 크기가 적정한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권1호
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• pp.1-8
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• 2015

신재생 에너지 개발에 대한 사회적 요구가 증가하면서 경제성 및 기술 성숙도가 높은 풍력발전이 많은 관심을 받고 있다. 대규모 에너지 생산을 위해 풍력 터빈의 대형화와 해상풍력 단지 개발에 대한 많은 연구가 진행되고 있으며, 운영 및 관리(O&M, Operation and Management) 측면에서의 구조적 안전성 평가 및 유지관리의 중요성 또한 지속적으로 증가하고 있다. 안전성 평가를 위한 여러 항목 중 터빈 상부 즉, 허브 높이에서의 변위는 구조물의 강성에 의해 지배되는 직접적인 지표로, 구조물의 건전상태를 쉽게 평가할 수 있는 지표라 할 수 있다. 그러나 풍력 터빈과 같은 대형 구조물의 변위 측정은 장비의 한계로 직접적으로 측정하기에는 많은 어려움이 따른다. 따라서 이 연구에서는 (1) 경사와 가속도의 동적 계측응답 자료를 융합하여 간접적으로 변위를 추정하는 방법을 제안하고, (2) 제안된 방법을 제원이 공개되어 있는 NREL 5 MW급 풍력 터빈에 적용하여 경사계의 수, 경사계의 잡음 수준 및 계측 주파수에 따른 변위 추정의 정확도를 평가하였으며, 실제 변위 측정을 위한 매개변수 연구를 수행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.102-113
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• 2005

생태계는 인간, 생물 무생물적 환경의 집합체이며, 경관은 생태계가 단위지역에 나타나는 현상이다. 이러한 경관은 다양한 경관요소가 시 공간적으로 나타나는 토지 모자이크이며, 토지이용과 피복 변화는 경관의 구조를 변화시키는 주요 요인이다. 본 연구에서는 경관을 구조적 기능적 측면에서 정량화하는 경관지수와 생태계용역가치(Ecosystem Service Value: ESV)를 이용하여 대구광역도시권의 산림경관의 시 공간적 변화패턴에 관하여 분석하였다. 분석결과, 산림경관의 잠식과 파편화는 택지 및 공업단지조성 등의 대규모 개발행위 보다는 도로 등의 선형적 개발에 의해 발생되었으며, 핵심지역의 상대적 비율은 점진적으로 감소한 것으로 나타났다. 이러한 현상은 생물종의 주요 서식처가 되는 핵심지역을 감소시켜 그 건전성을 저하시킬 가능성이 있을 것으로 판단되었다. 또한 ESV가 산림경관의 면적변화와 밀접한 관계를 가지는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구결과들은 향후 생태계를 대상으로 한 개발과 보존의 논리 사이에서 객관적인 평가의 기틀을 마련하고, 광역도시계획 등의 개발계획 수립에서 생태계 가치를 충분히 반영하기 위한 기본적인 척도로 활용 가능할 것이다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권3호
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• pp.615-627
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• 2016

본 연구는 부산시 북구 화명2동 대천마을과 대천천네트워크를 사례로 도시화로 인해 야기된 분절화, 위계화가 공간구조만이 아니라 구성원의 구성에 미치는 영향을 살펴보고 대천천네트워크를 통해 분절된 공간을 넘어서는 구성원들 간의 연대와 그 내면에 작동하는 가치를 찾아보고자 하였다. 1980~1990년대 대규모 택지개발사업으로 인해 대천마을은 농촌에서 도시로 급속하게 전환되었다. 이 과정에서 하나였던 공간은 대천마을과 아파트단지지역으로 분절되었다. 공간의 분절에 따라 주민들의 구성도 노년층 토착민과 청장년층 이주민으로 나눠지게 되었다. 그러나 두 지역의 단체들을 연대하여 만든 대천천네트워크를 통해 주민들은 지역의 당면한 문제들을 해결해 낼 수 있었고 아울러 자신들의 거주공간을 분절되고 위계된 공간이 아니라 함께 살아가야 할 삶터이자 하나의 마을로 인식하게 되었다. 대천천네트워크는 공간적 분화를 넘어 토착민과 이주민을 엮어주는 운동이자 관계망의 역할을 수행하였고 나아가 '공생'의 가치로 하나의 공동체를 만들어 나갈 수 있는 계기가 되었다.

• 한국결정성장학회지
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• 제28권4호
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• pp.152-158
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• 2018

PVT(Physical vapor transport)법은 고품질의 대면적 웨이퍼를 생산하기에 이점을 가져 질화물계 반도체의 상용화를 위해 많은 연구가 진행되고 있는 단결정 성장 방법이다. 하지만 복잡한 공정 변수들로 인하여 비평형적인 성장 조건을 갖게 될 경우 수많은 결함들이 발생하게 된다. 결정성장 후 어닐링 공정은 결정성 개선을 위해 널리 사용된다. 효과적인 결정성 개선을 위해서는 적절한 온도, 압력과 시간을 설정하는 게 중요하다. 본 연구에서는 PVT법으로 성장된 AlN 단결정 및 어닐링 조건에 따른 단결정의 결정 미세구조 변화를 X-ray topography, Electron Backscattered Diffraction(EBSD), Rietveld refinement를 통해 분석하였다. Synchrotron Whitebeam X-ray topography 분석 결과 어닐링을 진행하지 않은 단결정에 2차상 및 sub grain, impurity가 존재하였으며 이로 인해 결정성이 저하되는 것을 확인 할 수 있었다. EBSD 결과 어닐링을 진행한 시편의 경우 결정립수가 증가함과 동시에 basal plane의 뒤틀림이 일어나는 것을 관찰할 수 있었다. Rietveld refinement 결과 일부 격자들이 a, b, c축 방향으로 응력을 받아 변형된 것으로 분석되었다. 이는 어닐링 과정 중 hot zone 내의 상하 온도구배에 의해 발생한 응력으로 결정립 방향의 뒤틀림이 일어날 뿐만 아니라 격자 상수가 달라진 것으로 분석된다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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• pp.267-271
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• 2005

The goal of data mining is to extract new and useful knowledge from large scale datasets. As the amount of available data grows explosively, it became vitally important to develop faster data mining algorithms for various types of data. Recently, an interest in developing data mining algorithms that operate on graphs has been increased. Especially, mining frequent patterns from structured data such as graphs has been concerned by many research groups. A graph is a highly adaptable representation scheme that used in many domains including chemistry, bioinformatics and physics. For example, the chemical structure of a given substance can be modelled by an undirected labelled graph in which each node corresponds to an atom and each edge corresponds to a chemical bond between atoms. Internet can also be modelled as a directed graph in which each node corresponds to an web site and each edge corresponds to a hypertext link between web sites. Notably in bioinformatics area, various kinds of newly discovered data such as gene regulation networks or protein interaction networks could be modelled as graphs. There have been a number of attempts to find useful knowledge from these graph structured data. One of the most powerful analysis tool for graph structured data is frequent subgraph analysis. Recurring patterns in graph data can provide incomparable insights into that graph data. However, to find recurring subgraphs is extremely expensive in computational side. At the core of the problem, there are two computationally challenging problems. 1) Subgraph isomorphism and 2) Enumeration of subgraphs. Problems related to the former are subgraph isomorphism problem (Is graph A contains graph B?) and graph isomorphism problem(Are two graphs A and B the same or not?). Even these simplified versions of the subgraph mining problem are known to be NP-complete or Polymorphism-complete and no polynomial time algorithm has been existed so far. The later is also a difficult problem. We should generate all of 2$^n$ subgraphs if there is no constraint where n is the number of vertices of the input graph. In order to find frequent subgraphs from larger graph database, it is essential to give appropriate constraint to the subgraphs to find. Most of the current approaches are focus on the frequencies of a subgraph: the higher the frequency of a graph is, the more attentions should be given to that graph. Recently, several algorithms which use level by level approaches to find frequent subgraphs have been developed. Some of the recently emerging applications suggest that other constraints such as connectivity also could be useful in mining subgraphs : more strongly connected parts of a graph are more informative. If we restrict the set of subgraphs to mine to more strongly connected parts, its computational complexity could be decreased significantly. In this paper, we present an efficient algorithm to mine frequent subgraphs that are more strongly connected. Experimental study shows that the algorithm is scaling to larger graphs which have more than ten thousand vertices.