• 한국조경학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.22-34
• /
• 2016

본 연구는 한국에 있는 베트남전쟁 메모리얼의 입지, 공간, 조경디테일, 기념조각, 그리고 기념텍스트 등 조경의 관점에서 나타난 기념성을 분석하고, 여기에 나타난 기념문화에 대한 고찰을 하였으며, 전쟁 당사국인 베트남과 미국에 있는 베트남전쟁 메모리얼과 비교분석을 통하여 국가별 특성을 규명하였다. 연구는 베트남전쟁과 관련하여 국가보훈처에서 지정한 현충시설과 전사자 및 참전군인을 위한 국립묘지인 현충원 및 호국원 등 59개소를 대상으로 하여 현장조사, 문헌연구, 인터넷 검색을 통하여 자료를 수집하고 분석 및 고찰을 하였으며, 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 공공성과 개방성이 높고, 별도의 부지매입비용이 필요하지 않은 국립묘지, 공원, 가로, 광장에 모뉴멘트를 세웠으며, 6 25전쟁 메모리얼과 함께 설치하기도 하여 국가적 차원에서 참전군인의 명예를 고양하고자 하였다. 둘째, 국립묘지에서는 홍살문${\rightarrow}$현충문${\rightarrow}$현충탑으로 이어지는 중심축을 강조하고, 주변에 노단식으로 묘역을 조성하는 전통적 방식을 따른 반면, 규모가 작은 모뉴멘트는 대칭축과 사각형을 기본적 형태로 사용하고, 사각형 기단에 기념탑을 설치하였다. 이러한 관습적인 방법 때문에 메모리얼이 획일적으로 단순해졌다. 셋째, 기념탑, 기념비, 참전부대 문장(紋章), 기념벽 등을 기본적 도입요소로 사용하였고, 표준적이며 사실적 이미지를 보이고 있다는 점에서 근대적 양식을 벗어나지 못하고 있으며, 베트남전쟁 참전기념탑 건립과 관련된 사회적 담론이 허용되지 않았고, 예술가 스스로도 베트남전쟁 메모리얼을 만드는데 있어 시대에 뒤떨어진 양식적 한계를 벗어나지 못하였다. 넷째, 참전군인을 영웅이나 전사로서 용맹성을 강조하였고, 아이구출 조각을 통한 인도주의적 이미지를 나타내는 등 사실적 근대조각이 많았으며, 세밀한 표현이 부족하다는 한계를 보여주었다. 또한, 사자, 해태, 태극 등 전통적 상징물을 이용하여 국가적 기념성을 높였다. 다섯째, 한국에서는 베트남전쟁 참전의 명분으로써 자유수호', '세계평화', '국가경제발전의 초석' 등 반공주의 및 애국주의의 이념적 가치를 내세우고, 지역 및 부대별 참전군인명을 새기어 명예를 고양하는 집단성을 표현하였다. 아쉽게도 전쟁메모리얼에서 본질적으로 추구해야하는 희생자 추모 및 전쟁 자체에 대한 해석은 소홀히 하였다. 본 연구에서 밝혀진 한국에 있는 베트남전쟁 메모리얼의 기념문화적 특성을 종합해 보면, 양식적으로는 관습적이고 표준화된 전근대적 메모리얼의 만연하고 있고, 정치사회적으로 국가의 공식적 기억과 지역 및 부대의 집단성이 강조되었으며, 이념적으로는 반공주의적 애국주의가 강하게 나타났다. 향후 전쟁메모리얼에서 기본적으로 담아야 하는 전쟁, 죽음, 참전군인의 경험 등 숭고한 기념성에 대하여 재사유가 필요하고, 창의적이고 혁신적인 메모리얼을 만들고, 바람직한 기념문화를 세우기 위한 학문적 연구 및 프로젝트가 필요하다.

• 치위생과학회지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.191-197
• /
• 2010

본 치과내원환자의 치과위생사 인식에 관하여 조사하고자 2009년 10월~11월 일부지역 치과 병 의원에 치료목적으로 내원한 환자들을 대상으로 자기기입식 설문지를 조사하였으며 회수한 204부중 기입이 부정확한 7부를 제외한 197부를 대상으로 하였다. 치과내원환자의 일반적인 특성으로 조사하기 위하여 빈도분석을 실시하였고 각 영역별로 인식도를 알아 보기위해 평균과 표준 편차하여 독립표본 T-test와 일원변량 ANOVA분석을 하였으며 모든 분석은 SPSS 12.0으로 분석하였다. 치과위생사 진료업무의 신임도에 관한 인지도에서는 cronbach $\alpha$ .601, 치과위생사의 행동의 긍정적인 경험도에 대하여 cronbach $\alpha$ .787를 나타냈다. 1. 치과내원환자의 성별에 따른 치과위생사 주요업무에 관한 인식에서 남자 44.1%, 여자 51%가 환자진료를 가장 높게 나타났으며 환자관리업무가 전체 2.5%로 가장 낮게 나타났으며 특히 여자응답자의 경우는 환자관리의 업무는 중요도가 전혀 없는 것으로 조사되었다. 2. 치과위생사의 불만족 서비스에 대한 환자의 자각감정에 대하여 조사한 결과 남자의 74.2%, 여자의 53.8%는 '치과위생사에 대하여 불쾌한 느낌을 받은 적이 없다'고 조사된 것이 가장 높았으며 유의한 차이가 나타났다(p<.017). 전체 응답자의 63.5%가 치과위생사에게 대하여 긍정적인 서비스를 받고 있다고 생각하는 것으로 조사되었으며 이것은 현재 교육과정뿐만 아니라 임상에서도 환자위주의 서비스를 실시하고 있기 때문에 나타난 결과라고 판단된다. 3. 치과위생사 근무처에 대한 인식도에 대하여 연령별로 조사한 결과 유의한 차이가 나타났으며 전체 평균 0.47로 조사 되었고 30~40대가 0.51로 가장 높게 나타났으며 10~20대가 0.29로 가장 낮게 조사되었다(p<.032). 또한 치과위생사 교육과정에 대한 인식도를 연령별로 조사한 결과 유의한 차이가 나타났으며 전체 평균 0.39로 조사되었고 20~30대가 0.49로 가장 높고 10~20대가 0.29로 가장 낮게 나타났다(p<.002). 10~20대들이 치과위생사에 근무처 및 교육과정에 대한 인식이 낮으므로 양질의 치과위생사 양성을 위하여 청소년층의 인식 변화를 시도해야 할 필요가 있다. 4. 치과위생사의 업무에 관한 인식도를 연령별로 조사한 결과 유의한 차이가 나타났으며 전체 0.69로 조사되었고 20~30대가 0.77로 가장 높게 나타났으며 50~60대가 0.61로 가장 낮게 조사되었다(p<.040). 5. 치과위생사 진료업무의 신임도에 관한 인식도를 조사한 결과 2.77로 조사 되었고 30~40대가 2.91로 가장 높게 나타났으며 10~20대가 2.38로 가장 낮게 조사되었다. 치과위생사의 진료업무에 대한 신임도가 전반적으로 낮게 조사되었으므로 진료시 환자에게 충분한 설명과 치과동료들 간의 협조를 통하여 치과위생사들에게 가장 중요하다고 조사된 진료업무에 대한 신임도를 높일 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 6. 치과위생사 행동의 긍정적인 경험도를 조사한 결과 전체 3.37로 비교적 긍정적으로 나타났으며 50~60대가 3.57로 가장 높게 나타났고 10~20대와 30~40대가 3.29로 낮게 나타났다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
• /
• 제43권5호
• /
• pp.459-467
• /
• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.45-54
• /
• 2021

본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Spatial Information Research
• /
• 제22권1호
• /
• pp.55-63
• /
• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제13권4호
• /
• pp.227-251
• /
• 2012

본 연구는 브랜드 관리와 마케팅 의사결정 관점에서 우리투자증권의 시장 선도적 마케팅의 성공사례를 분석하였다. 우리투자증권은 자산관리시장의 변화, 투자환경의 변화를 시장변화속의 열린 기회로 인식하여 경쟁사와 다른 차별적인 전략 실행을 통해 시장변화에 민첩하게 대응하였다. 첫째, 시장 선도형 종합매매계좌 상품 브랜드인 옥토(octo)를 경쟁사보다 2년 앞서 출시하였다. 특히, 파란색 문어 캐릭터를 통해 일반 금융브랜드와 차별화된 친근하고 이미지 구축 및 통합적 마케팅 커뮤니케이션 전략을 일관성 있게 진행하였다. 둘째, 우리투자증권은 국내 금융시장과 자산관리시장의 변화를 대응하기 위한 다양한 신규 금융상품들의 성공적인 출시를 위해 옥토 브랜드의 서브 브랜딩화 하는 브랜드 확장 전략을 전개하였다. 이러한 전략적 진화를 통해 옥토브랜드는 성공적인 종합자산관리 브랜드로써, 우리투자증권의 대표 브랜드가 되었다. 셋째, 우리투자증권은 다양한 고객접점 채널을 통해 마케팅관점에서의 시장분석, 수요와 트렌드 분석 및 고객 욕구를 수렴하였다. 이를 기반으로, 상품개발 단계에 마케팅이 함께 참여하는 금융업체에서는 보기 드문 선도적인 시스템적 마케팅 활동을 전개하였다. 본 성공창출의 기저에는 우리금융그룹 계열 금융사들의 기존 기반고객 보유를 기반으로 계열금융사간의 협업이 매우 중요한 역할을 하였다. 마지막으로, 본 연구는 향후 브랜드 수명주기 관점에서 성숙기 진입이 예상되는 옥토 브랜드를 위하여 대응방안을 제언하였다. 또한, 날로 경쟁이 심화되고 있는 종합자산관리 시장에서의 지속적인 상대적 경쟁우위 및 차별적 포지셔닝을 위한 포지셔닝 전략 수정의 필요성과, M/S 1위 업체에 대한 공격적인 대응 전략 수립 및 우리금융그룹 내 자기잠식(cannibalism)에 대한 대비전략의 필요성을 제언하였다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권45호
• /
• pp.147-175
• /
• 2016

본 논문은 2013년 이후 급변하는 한국의 만화산업에서 수도권에 집중된 창, 제작 환경의 지역 균형 발전을 위한 방안을 연구하기 위한 것이다. 만화는 여타 문화 콘텐츠 산업에 비해 제작비가 낮을 뿐만 아니라 제작기반이 최소한의 요건만 갖추어지면 가능하므로 지역 분권이 상대적으로 매우 용이한 분야이다. 현재 대부분의 만화 관련 기업, 진흥 기관 등은 서울과 부천 등에 분포하고 있다. 그러나 작가의 경우 전국적으로 분산되어 있으며 해외에서 작품 활동을 전개하는 작가도 유의미한 수치에 이른다. 대전, 부산, 순천, 경북 등에서는 만화 창 제작 센터를 구축하기 위해 2015년부터 본격적인 움직임을 보이고 있다. 본 논문에서는 지역별 만화 창 제작센터 구축 움직임을 해외 사례와 함께 살펴보고 각 지역별 특색과 균형, 조화를 어떻게 이룰 것인가를 점검해보고자 한다. 먼저 정부의 만화산업 육성 정책의 현황을 분석했다. 만화산업중장기발전계획을 축으로 한 정부의 만화진흥정책은 그간 한국콘텐츠진흥원과 부천의 한국만화영상진흥원을 축으로 전개되어 왔으나 웹툰 산업이 급성장하면서 각 지역에서도 진흥 기관의 필요성이 2015년 이후 제기되어 왔다. 2019년부터 시행하게 될 4차 만화산업 중장기발전계획 수립을 앞두고 본격적인 지역균형발전의 지원 틀이 갖춰져야 할 것으로 보인다. 해외의 경우는 미국 샌디에고(코미콘), 프랑스의 앙굴렘(국립이미지센터), 일본의 교토(만화박물관), 사카이미나토(미즈키시게루로드) 등 일찍부터 지역을 중심으로 만화진흥 기관, 행사 등이 발달해 왔던 점은 시사하는 바가 크다. 결론에서는 지역마다 만화창 제작센터가 구축된다고 하더라도 지역의 성격과 특징에 맞게 설립되는 것의 중요성과 필요성을 구체적인 방안을 들어 제안하고자 했다. 이를 바탕으로 문화콘텐츠 산업에서 거의 유일하게 지역 창 제작 시스템이 정착될 수 있는 만화, 웹툰 산업의 비전을 제시하고자 한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제1권1호
• /
• pp.25-30
• /
• 1998

공동충전 효과를 검증하기 위하여 실시한 시차 공대공 탄성파 탐사자료로부터 지하공동 부존 지역에서 충전 전과 후에 매질의 탄성파 전파속도의 변화를 확인하였다. 시차 공대공 탄성파 탐사자료에 나타난 반응과 시추조사 결과에 의하면 본 지역의 공동은 규모가 극히 소규모이거나 또는 폐석 등으로 충전된 것으로 보인다. 공동충진 효과는 토모그래피로부터 도출된 속도단면상의 탄성파 속도의 증가량을 분석함으로써 평가하였다. 시추공용 에어건을 진원으로 24-채널 하이드로폰을 수진기로 하여 자료를 취득하였다. 취득한 자료에는 무시할 수 없을 정도의 source statics를 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 보정방법은 2단계로; 1) 불규칙한 발파시점에 의한 영향 보정과 2) 잔여 정보정으로 이는 진원의 부정확한 위치에 대한 정보정이다. 본 논문에서는 고주파수 성분의 수치잡음이 억제되고 관심대상 부분에서 비교적 고분해능 영상을 도출할 수 있는 다단계 역산 방안을 제시하였다. 일반적으로 최소자승 주시토모그래피로는 평활화된 속도 영상을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 역산으로는 비교적 소규모의 구간에서 발생한 적은 속도변화를 영상화하기에는 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 속도모델의 파라메터를 변화시킨 2단계 제어 역산법으로 도출한 시차 토모그램으로부터 채굴 영향대에서 발생한 매질의 속도변화를 시각화 할 수 있었다. 2단계 역산법은 1-단계에서는 적정한 크기의 균일 격자로 구성된 모델을 사용하여 토모그램을 작성하고 이 토모그램에 2차원 중위수 필터를 적용하여 대략적인 속도구조 모델을 작성한다. 2-단계 역산시는 1-단계에서 작성한 속도모델을 수정하여 초기 모델로 한다. 모델 수정은 관심대상 부분만을 작은 크기의 균일격자로 재구성하는 것이다. 기준조사 토모그램을 2차 조사자료 역산의 초기 속도모델로 사용하였다. 속도변화는 공동대 부근에서만 예상되므로 그 이외 부분의 속도는 기준 토모그램과 동일하게 고정시키고 역산을 수행하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.5-15
• /
• 2001

논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.143-174
• /
• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.