Defended (distasteful or toxic) prey are often characterized by conspicuous coloration and this phenomenon is called "aposematism". The main advantage of aposematism is that it promotes faster learning by predators to avoid the prey. Some defended prey species use a different strategy; they remain cryptic in the normal state, but display conspicuous aposematic signal (which is normally hidden) in response to a predator's approach/attack. This anti-predator strategy of a defended prey has not been well studied yet although it can theoretically give the benefits of both camouflage and aposematism. Here, we investigated the effectiveness of this ‘hidden-aposematic signal’ as a warning signal. Using wild tits (Parus minor) as predator and novel artificial prey models (which mimics wings of insects), we tested whether hidden conspicuous signal of a defended prey enhances the avoidance learning rate of predators and how does it compare with the typical conspicuous/non-conspicuous signal. We found that hidden conspicuous signal indeed enhances the avoidance learning rate of predators in comparison with the non-conspicuous signal. However the overall learning rate by predators to avoid the defended prey was slower than for the normal conspicuous signal. Our results suggest that the prey with hidden-aposematic signals could enjoy both the benefits camouflage and the benefits of aposematism that are however lower than benefits from a typical aposematic signal. We, for the first time, highlight the functional aspect of a unique, but yet largely ignored, defensive coloration of prey.

예이츠와 엘리엇의 상호 영향력에 대한 대부분의 연구는 일방적이게도 예이츠가 엘리엇에 끼친 영향에 대한 것이다. 그러나 1910년대 중반, 두 시인에게 거의 동시에 강한 영향력을 끼친 에즈라 파운드의 역할로 판단컨대, 이러한 연구방향은 교정될 필요가 있다. 본 논문은 각 시인의 서로에 대한 평가, 시의 본질에 대한 이해, 드라마 기법 및 두 시인의 대표적인 마스크 또는 퍼소나로서 크레이지 제인과 프루프록 사이의 공통점을 살펴봄으로써 일방적이 아닌, 상호 영향력을 추적한다.

최근 게임분야는 게임에 대한 부정적인 인식을 재고하기 위해서 의료용 게임, 교육용 게임, 광고용 게임, 훈련용 시뮬레이션 게임등 기능성 게임으로 연구가 진행되고 있다. 이러한 기능성 게임에 대한 개발 및 방법론은 다른 소프트웨어 개발에 비해서 덜 정규화되어 있고 연구가 미흡한 상태에 있다. 본 논문은 광고용 게임에서 은닉객체를 이용한 광고의 극대화 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 여러 게임 중 전통놀이인 윷놀이게임에 적용하여 개발하고 그 유용성을 보인다.

《Hidden love and T"aohuayan》 is a theatrical performance, it is a parody of the Chinese classical piece 《T"aohuayanji》. This work is considered to be the most representative Contemporary play of Lai Sheng Chun(賴聲川) who is a well -known Taiwanese director.<BR> Through this work, we can see that a parody of the Chinese classical pieces can be used to practice the technique of creating contemp. art.<BR> Reinterpretation about classical pieces can ensure the vitality of recreating only when an abjective condition is satisfied, that it is akind of freedom, being able to use the modern thinking faculties and a material foundation on the whole.<BR> Through a critical analyzation of Wulingt"aoyuan(The peach blossom land in Wuling; 武陵桃源) and 《T"aohuayanji; 桃花源記》 (《A record of the peach blossom land》 which are regarded as Oriental Utopia, I tried to look into anti-intellect influenced by the Chinese traditional thinking.

This study aims to recognize customers’ real sentiment and then discover the data-driven insights for strategic decision-making in the financial sector of Saudi Arabia. The data was collected from the social media (Facebook and Twitter) from start till October 2018 in financial companies (NCB, Al Rajhi, and Bupa) selected in the Kingdom of Saudi Arabia according to criteria. Then, it was analyzed using a sentiment analysis, one of data mining techniques. All three companies have similar likes and followers as they serve customers as B2B and B2C companies. In addition, for Al Rajhi no negative sentiment was detected in English posts, while it can be seen that Internet penetration of both banks are higher than BUPA, rarely mentioned in few hours. This study helps to predict the overall popularity as well as the perception or real mood of people by identifying the positive and negative feelings or emotions behind customers’ social media posts or messages. This research presents meaningful insights in data-driven approaches using a specific data mining technique as a tool for corporate decision-making and forecasting. Understanding what the key issues are from customers’ perspective, it becomes possible to develop a better data-based global strategies to create a sustainable competitive advantage.

선원의 행동은 해양사고에 있어서 주요한 원인이다. 본 연구에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)에 기반하여 선원의 행동을 모델링하였다. 그런 후, 모델에서 추정한 행동의 경로분석을 통하여 어떠한 상황과 절차 그리고 오류에 의해서 해양사고가 발생되는지를 해석하였다. 모델 구현을 위하여, 선원의 행동을 해양안전심판원에서 간행된 재결 요약서에서 관측하였고, 관측한 결과는 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge-Based Behavior)를 기반으로 한 행동분류 프레임워크를 이용하여 HMM 학습에 적합한 행동 데이터 로 변환하였다. 선박유형별 선원의 행동을 모델링한 결과, 선박 유형별로 차별성이 있음을 확인하였고, 선원이 우선적으로 행한 행동경로의 식별이 가능하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 모델링 기법은 선원의 행동경로 예측에 적용 가능할 뿐만 아니라 해양사고 예방에 필요한 선원 행동 보정을 위한 우선순위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Carbonation of reinforced concrete is a major factor in the deterioration of reinforced concrete, and prediction of the resistance to carbonation is important in determining the durability life of reinforced concrete structures. In this study, basic research on the prediction of carbonation penetration depth of concrete using Deep Learning algorithm among artificial neural network theory was carried out. The data used in the experiment were analyzed by deep running algorithm by setting W/B, cement and blast furnace slag, fly ash content, relative humidity of the carbonated laboratory, temperature, CO2 concentration, Deep learning algorithms were used to study 60,000 times, and the analysis of the number of hidden layers was compared.

본 연구에서는 가뭄의 특성분석에 유리하며, 확률론적 접근이 가능한 은닉 마코프 모델(HMM) 기반의 가뭄 분석 기법을 적용하였다. HMM 기반의 가뭄의 심도뿐만 아니라 지속시간을 동시에 평가할 수 있도록 코플라 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 기법을 도입하여 우리나라의 2015년 가뭄 빈도를 평가하였다. 가뭄빈도분석 결과 최근 40년 자료를 기준으로 영동지방에 비해 영서지방이 전체적으로 가뭄이 발생할 경우 가뭄의 심도가 큰 것으로 평가되었다. 심한가뭄의 발생 비율의 경우에 철원의 경우 10%를 상회하는 등 임진강 유역에서 상대적으로 심한가뭄의 발생비율이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 한강유역 일부지점에서는 2014/2015년의 가뭄 지속기간 및 심도의 결합재현기간이 1,000년이 넘는 가뭄이 발생하고 있는 것으로 평가되었다. 특히 북한강 및 임진강 유역에 심한 가뭄이 발생하고 있으며 전반적으로 100년 이상의 기왕최대가뭄을 나타내고 있는 것으로 판단되었다.

단기간에 발생하는 홍수와 달리 가뭄은 긴 시간 동안 큰 피해를 발생시키기 때문에 가뭄을 효과적인 예측하는 것은 매우 중요하다. 현재까지 제안된 여러 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 이용하기 때문에 대상자료 자체에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 강우량 자료를 이용하여 내재되어 있는 불확실성을 고려할 수 있는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기상학적 가뭄을 확률론적으로 평가하였다. 기상청에서 제공하는 1973년부터 2012년까지의 일 강우량 자료와 기후변화정보센터(Climate Change Information Center)에서 제공하는 2013년부터 2100년까지의 기후변화 시나리오(RCP 8.5) 기반 월강우량 자료를 대상으로 총 128년간의 강우량 자료에 HMM에 적용하고 가뭄현상을 분석하였다. 본 연구에서 제안된 은닉 마코프 가뭄지수(Hidden Markov based Drought Index, HMDI)는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류할 수 있으며, 이는 SPI와 같은 기존의 가뭄지수와 달리 특정 시점에서 각 은닉상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한 HMDI를 이용하여 미래 기상학적 가뭄의 계절·기간별 발생특성과 가뭄위험도를 분석하였다.

지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966∼2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에 내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.

현재 국내·외에서 다양한 방법을 통해 가뭄을 평가하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이러한 방법들은 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 정량적으로 표현하고 있다. 다양한 관점에서 다양한 가뭄지수가 제안되고 있지만, 대부분의 가뭄지수는 가뭄을 사전에 정의된 등급을 통해 가뭄을 평가하기 때문에 수문자료에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 은닉 마코프 모형(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 월 유출량 자료에 내재되어 있는 수문학적 가뭄상태를 확률론적으로 평가하는 방법을 제안하였다. 한강유역의 최상류 유역에 해당하는 평창강 유역과 남한강상류 유역을 대상으로 WAMIS에서 제공하는 1966년부터 2009년까지 기록된 월평균 유출량 자료를 이용하였다. 본 연구는 HMM을 이용하는 확률론적으로 가뭄평가 방법을 표준유출지수(Standardized Streamflow Index, SSI)를 이용하는 등급기반 가뭄평가 방법과 비교분석을 통해서 HMM을 이용하는 확률론적으로 가뭄평가 방법이 가뭄의 상태를 다양한 상태들의 발생확률로 표현할 수 있으며, 이러한 상태들의 천이확률을 통해서 가뭄의 지속성을 더 잘 표현할 수 있음을 보여준다.

본 연구에서는 유역의 공간상관성을 고려한 다지점 일단위 강수량을 동시에 모의할 수 있는 일강수량 모의기법을 개발하였다. 기존 Hidden Markov Chain Model(HMM)은 단일지점 강수모의에 적용되어 왔으나 관측지점간의 유역상관성을 충분히 고려하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Chow-Liu Tree(CLT) 모형을 적용하여 다변량(multivariate) 형태로써 유역내에 위치한 강우관측소간의 상호종속성을 고려하기 위하여 기존의 동질성 HMM 강우모의기법과 CLT 알고리즘을 결합한 동질성 CLT-HMM 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 동질성 CLT-HMM 모형을 사용하여 장기간의 수문자료를 보유하고 있는 기상청 산하의 한강유역 강수네트워크에 대해서 적합성을 검토하였다. 동질성 CLT-HMM 모형을 적용하여 모의 된 결과를 보면 일강수량의 계절적 특성뿐만 아니라 일강수량 모의 시 강수시계열의 통계적인 특성들까지 우수하게 모의하였다. 추가적으로 상관행렬(correlation matrix)을 이용하여 기상관측소간의 공간상관 재현성을 검토한 결과 관측지점들 사이의 공간상관성도 비교적 우수하게 재현하는 것을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 키보드나 마우스를 이용하지 않고 손 포즈나 동작으로 직관적인 사용자 인터 페이스를 제공하기 위한 실시간 손 포즈 인식 방법을 제안한다. 먼저 깊이 카메라 입력영상에서 왼손과 오른손의 영역을 분할 및 잡음 보정 후 각 손 영역에 대하여 손 회전각과 손 중심점을 계산한다. 그리고 손 중심점에서 일정간격으로 원을 확장해 나가면서 손 경계 교차점의 중간 지점을 구해 손가락 관절점과 끝점을 검출한다. 마지막으로 앞서 구한 손 정보와 이전 프레임의 손 모델간의 매칭을 수행하여 손 포즈를 인식한 후 다음 프레임을 위하여 손 모델을 갱신한다. 본 방법은 연속된 프레임간의 시간 일관성을 이용하여 이전 프레임의 손 모델 정보를 통하여 은닉된 손가락의 예측이 가능하다. 양손을 사용하여 은닉된 손가락을 가진 다양한 손 포즈에 대해 실험한 결과 제안 방법은 평균 95% 이상의 정확도로 32 fps 이상의 성능을 보였다. 제안 방법은 프리젠테이션, 광고, 교육, 게임 등의 응용분야에서 비접촉식 입력 인터페이스로 사용될 수 있다.

헬무트 락헨만(1935- )의 ‘한 명의 클라리넷주자와 오케스트라를 위한 음악 《아칸토》에 서는 서양의 중세 이후 발전해온 작곡기법중 하나인 ‘음악적 인용’기법을 새로운 차원에서 제시한다. 인용한 음악(모차르트의 클라리넷 협주곡 K. 622)이 변형되거나 가공되지 않은 채 원형 그대로 테이프 재생을 통해 들려지는데, 다만 락헨만의 실험적 현대음악이 연주되는 동안 매우 일시적이고 간헐적으로 들리게 된다. 이처럼 공존하되 (거의 내내) 들리지 않는 역설적 인용은 락헨만이 말하는 ‘미적 장치’에 대한 그의 반응이라 할 수 있겠는데, 필자는 이 를 통해 락헨만의 음악세계와 모차르트의 음악세계가 다음과 같은 독특한 방식으로 병존하 면서 둘 사이의 대위적 관계가 발생한다고 본다: 물신화된 마취적 세계와 각성된 세계, 그리 고 메타음악과 대상음악의 병존 및 대위. 투고일자

연구 목적은 귀인을 공개적으로 측정했을때와 비공개적으로 측정했을때 귀인 양상의 차이가 있는지 그리고 개인의 특성변인으로서 자기고양 편향이 그러한 차이를 더욱 두드러지게 하는지 살펴보는 것이다. 연구 참여자는 시합에 참가한 축구 동호인 66명이다. 연구도구는 자기고양 질문지, 승패결과귀인 측정 질문지이며 수집된 자료를 분석하기 위해 평균 및 표준편차, 이원다변량분석을 실시했다. 연구 결과 선수들은 귀인을 공개한 상황에서는 겸양적 편향을 나타냈지만 귀인을 공개하지 않는 익명의 상황에서는 이기적 편향을 나타냈으며, 특히 자기고양 수준이 높을수록 그러한 경향이 강하게 나타났다. 논의에서는 겉귀인과 속귀인의 해석 그리고 자기고양의 역할에 대해서 살펴보았으며, 귀인을 보다 체계적으로 살펴보기 위해서는 귀인 공개유무와 같은 상황적 측면과 자기고양동기와 같은 개인적 측면이 모두 중요하다는 점을 강조하였다.