• 한국융합학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.127-135
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• 2018

인간은 선과 악을 함께 가지고 있기 때문에 양면적이라 할 수 있다. 이러한 인간은 악을 더욱 구체화하기 위해 악을 형상화하여 조형적 요소로 악의 상징물을 만들었다. 이에 본 연구자는 악의 개념부터 인간이 가지고 있는 악에 본질이 상징물로 표현되었을 때 나타나는 조형성에 관하여 조사 분석해 보고자 하였다. 조형성의 분류 항목을 구축하여 설문지를 작성하여 다음과 같은 분석의 결과를 도출하였다. 구성유형에서는 문자보다는 그림 또는 기호로 표현되었으며, 표현대상에서는 신화 속 인물과 동물의 형태로 나타났다. 레이아웃에서는 방사형이 가장 많이 나타났으며 묘사방법에서는 단순성과 복잡성의 형태로 외곽형태는 원형이 가장 높게 나타났다. 이러한 구성유형의 항목들이 높은 점수를 보인 상징물은 서로간의 조형적인 상관관계로 그려지고 사용되었으며, 발전해 왔다는 것을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제16권1호
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• pp.1-10
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• 2006

실제 암반에는 단층, 절리, 층리, 균열, 단열, 편리, 벽개 등의 불연속면이 많이 포함되어 있다. 따라서, 불연속면이 암반구조물의 거동을 좌우하고 있다. 암반구조의 복잡성으로 인해 사전에 예측 할 수 없었던 암반의 붕락이 발생하여, 붕락대책에 막대한 비용과 시간을 낭비하는 사례가 많다. 암반 불연속면의 복잡성을 사전 조사단계에서 충분히 파악하거나 대책을 수립하는 것은 어렵다. 최근 터널의 정보화 설계시공이 중요시되어지고 있다. 본 논문에서는 불연속성 암반에서의 터널의 신 정보화 설계시공법을 제안하고, 현지에서 관찰한 불연속면 정보를 근거로 하여 실제 터널현장에 적용했다. 실제 터널현장에 있어서, 터널의 신 정보화 설계시공법을 위해서 새롭게 개발한 수치해석 프로그램을 사용하여 정확한 키블럭 추출이 가능하였다. 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 가지고 있는 본 컴퓨터 시뮬레이션 기법은 암반블럭의 안정성 계산뿐만 아니라 추가 보강대책공의 설계도 가능하다. 터널 굴착중에 키블럭을 확인하므로써, 제안한 신 정보화 설계시공법의 유효성에 대한 검증을 하였다.

• 상하수도학회지
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• 제26권6호
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• pp.767-777
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• 2012

Annular Biofilm Reactor (ABR) equipped with coupons of three different pipe materials (STS 304, PVC, PE) was used to generate drinking water biofilm samples. The level of assimilable organic carbon (AOC) during the sample generation period was $37.3{\mu}g/L$, and this level did not seem to be low enough to limit the formation of biofilm in this study. Terminal-restriction fragment length polymorphism (T-RFLP) analyses determined T-RF profile as early as 3 h of exposure on PVC coupons. Average surface roughness ($R_a$) measured by atomic force microscopic analyses was 125.7 nm for PVC, and this value was higher than for STS (71.6 nm) and PE (74.0 nm). However, biofilm formation was faster on STS (6 h) than on PE (12 h), which indicated that surface roughness might not be the only factor that controlled the initiation of biofilm development. Upon detection of the T-RF peaks, richness (S) and diversity indices such as Shannon (H) and Simpson (1/D) demonstrated a rather slow increase until 48 h followed by rapid increase regardless of the pipe materials. Differences of microbial community structures among the biofilm samples were determined based on the cluster analysis using Jaccard coefficients (Sj). Biofilm communities could be divided into two distinct groups according to the exposure time regardless of the pipe materials. First group contained a young (< 48 h) biofilm samples (10 out of 11) but second group contained a mature (${\geq}$ 48 h) samples (11 out of 14). Results suggested that, due to the complexity of biofilm, the targeting of the first group of cluster was crucial for optimizing the management of drinking water distribution systems and controlling microbial growth.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.248-258
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• 2011

병원 키오스크는 병원 입장에서는 단순 업무에 필요한 인력을 줄이고 근무 시간대 이외에도 병원을 찾는 사람들에게 서비스를 지속적으로 제공할 수 있는 유용한 수단이며, 사용자 입장에서는 대기 시간 절약과 편리한 서비스를 제공받을 수 있는 수단으로 제작되었다. 그러나 현재 키오스크는 여러 가지 기능의 기기가 각각 설치되어 있으며, 복잡한 조작법과 불명확한 정보구조로 인해 사용성이 크게 떨어지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 개별 기능의 키오스크를 분석하고, 이를 바탕으로 통합적 기능을 가지는 병원 키오스크의 대안적 정보구조를 도출하고자 하였다. 키오스크 분석에 있어서 사용자를 환자와 보호자, 방문객으로 분류하였으며, 각 사용자별로 사용성 평가와 심층인터뷰를 실시하였다. 그 분석 결과에서 드러난 사용자 요구사항을 바탕으로 적절한 통합 기능의 병원 키오스크 정보구조 안을 제안하였다. 병원용 키오스크 정보구조의 구성에 있어서 가장 우선시 되어야 할 사항은 사용자가 필요로 하는 정보를 체계적인 구조로 제시하여 사용자의 접근을 용이하게 하는 동시에 활용도를 높이도록 해야 한다는 점을 밝혔으며, 활용 가능한 대안을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1061-1068
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• 2019

협력 네트워크는 송신기로부터 수신기로 신호를 전송할 때 여러 중계기를 이용하여 신호를 전송하고 수신기에서 이 신호를 결합하여 복조함으로써 통신성능 향상과 데이터 전송률을 높이는 장점을 제공한다. 일반적으로 송신기에서 수신기로 신호를 전송할 때 중계기가 송신기로부터 수신된 신호를 증폭/재변조 후 수신기로 보내는 반복적인 신호 전송형태가 널리 사용된다. 본 논문에서는 두 가지 신호전송 방식을 혼합하여 신호를 전송하는 협력 네트워크에서의 성능을 분석한다. 즉, 송신기와 중계기사이에서는 일반 변조방식을 사용하고, 중계기와 수신기 사이에서는 공간 시간 코드 방식을 적용한다. 변조방식은 시스템의 복잡도를 줄이기 위해 채널상태정보를 이용하지 않는 차등변조 방식을 이용한다. 다양한 개수의 중계기가 있을 경우에 대한 성능을 비트오류율을 이용하여 분석하며, 송신기와 중계기 및 중계기와 수신기 사이에서 서로 다른 세기로 신호를 보낼 때의 성능을 비교한다. 또한 다양한 신호세기 및 중계기의 개수를 동시에 고려한 성능에 대해서도 논의한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.71-77
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• 2017

스마트폰과 같은 GPS센서가 장착된 모바일 기기가 널리 보급되고 있다. 이러한 추세에 따라 트위터나 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 GEO태그가 된 메시지 (즉, GPS 위치를 갖는 멀티미디어 메시지)를 손쉽게 작성할 수 있게 되었고 게시자의 위치정보를 포함하는 공간데이터가 급증하고 있다. 그러나 이러한 공간데이터에서 항상 위치 정보와 게시글 내용이 명시적인 연관성을 갖고 있지는 않다. 때문에 키워드와 위치정보 분포의 관련성에 따라 검색결과를 재구성할 필요가 있다. 우리는 크기가 가장 작은 k개의 점 데이터를 포함하는 최소경계사각형(MBR)을 찾음으로써 데이터가 가장 밀집된 사각형을 찾으며, 이는 위치 검색시스템에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문은 최소경계사각형과 같이 거리가 가까운 2차원 공간데이터의 묶음을 찾기 위해 효율적인 알고리즘을 제안하였고 합성데이터와 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.3011-3016
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• 2015

단백질의 삼차원 구조를 단백질의 국부적 구조인 단백질 조각의 일차원적 나열로 표현하면, 단백질 구조의 분석, 모델링, 탐색, 예측 등에 효과적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 자연 상태의 단백질 구조를 정확하게 나타낼 수 있는 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위하여, 대규모 단백질 구조 자료를 이용 할 수 있는 거리 척도들의 효과적인 조합을 조사하였다. 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위해 군집화를 사용하였다. 초기 군집화 단계에서는 가장 계산량이 작은 내부 알파탄소간 거리를 사용하였고, 군집의 확장단계에서는 내부 알파탄소간 거리, 비네-코시거리와 평균 제곱근 오차를 조합하여 사용하였다. 제안한 거리 척도의 조합으로 대규모 자료를 이용하여 단백질 조각 라이브러리를 구성하였다. 구성된 라이브러리를 사용하여 단백질 구조를 나타내는 실험에서 작은 평균 제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.399-407
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• 2015

무선 센서네트워크는 다양한 응용 프로그램들을 위하여 주변 환경으로부터 데이터수집 또는 처리를 위하여 사용된다. 무선 센서네트워크는 저 수준 계산 능력, 제한적인 배터리 용량, 낮은 네트워크 대역폭을 기반으로 운영되므로, 무선센서 네트워크의 구조 모델은 응용 프로그램의 성능에 큰 영향을 미친다. 응용 프로그램이 높은 계산 복잡도를 요구하거나, 실시간 처리를 필요로 하는 경우, 무선센서 네트워크의 중앙 집중 형 구조는 데이터 처리에 있어서 지연을 발생하게 되므로, 응용 프로그램의 성능 요구사항을 만족시키지 못하는 결과를 가져온다. 반면에, 응용 프로그램이 단순한 데이터 수집을 장기간 수행하는 경우, 분산 형으로 무선센서 네트워크를 구성한다면, 무선 센서들에서 불필요한 에너지 소모를 피할 수 없게 된다. 이 논문에서는 중앙집중 형 구조와 분산 형 구조에서 에너지 소모와 데이터 처리 지연을 분석, 평가한다. 또한, 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 새로운 융합 형 구조를 제안하고 평가한다 제안된 방식은 응용 프로그램의 특성에 따라서 무선센서 네트워크에서 최적의 무선센서 노드 개수를 찾을 수 있게 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.423-436
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• 2017

This paper presents a deep learning-based road segmentation framework from very high-resolution orthophotos. The proposed method uses Deep Convolutional Autoencoders for end-to-end mapping of orthophotos to road segmentations. In addition, a set of post-processing steps were applied to make the model outputs GIS-ready data that could be useful for various applications. The optimization of the model's parameters is explained which was conducted via grid search method. The model was trained and implemented in Keras, a high-level deep learning framework run on top of Tensorflow. The results show that the proposed model with the best-obtained hyperparameters could segment road objects from orthophotos at an average accuracy of 88.5%. The results of optimization revealed that the best optimization algorithm and activation function for the studied task are Stochastic Gradient Descent (SGD) and Exponential Linear Unit (ELU), respectively. In addition, the best numbers of convolutional filters were found to be 8 for the first and second layers and 128 for the third and fourth layers of the proposed network architecture. Moreover, the analysis on the time complexity of the model showed that the model could be trained in 4 hours and 50 minutes on 1024 high-resolution images of size $106{\times}106pixels$, and segment road objects from similar size and resolution images in around 14 minutes. The results show that the deep learning models such as Convolutional Autoencoders could be a best alternative to traditional machine learning models for road segmentation from aerial photographs.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1-10
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• 2018

본 연구는 비즈니스용 웹 사이트 개발에 있어 비용효과적인 사용성 테스트 모델을 제시할 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 실시간 발성사고법(Concurrent Think Aloud), 성능 측정, 코칭 방법, 원격 테스트 방법을 혼합한 사용성 테스트 모델을 제시하였다. 테스트 대상은 연구진이 운영하는 전자정보 공동구매 컨소시엄 웹 사이트로 하였다. 테스트 참가자는 실제 사용자로 하였으며 업무 역할과 숙련도별로 차이를 두어 구성하였다. 사용성 테스트 분석 결과를 반영하여 시스템을 개선하였고, 동일한 태스크를 수행하여 소요시간과 마우스 궤적 복잡도를 비교한 결과 모든 참가자의 사용성이 개선된 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 사용성 테스트 모델을 활용하여 비즈니스용 웹 사이트를 비용 효과적으로 평가하여 분석하는데 도움이 될 것으로 기대한다. 웹 사이트들은 목적별, 분야별로 특성이 있으므로 향후에는 특성화된 사용성 테스트 모델 연구가 필요하다고 본다.