동위 원소를 이용하여 골조직 collagen과 같이 대사속도가 느린 단백질의 합성 속도를 측정 할 때 가장 중요한 점은 전구체 공급원의 비균일성 및 복잡한 대사경로로 인한 해석상의 제한점을 극복하기 위하여 동위원소가 함유된 전구체를 지속적으로 투여하여 동위원소공급원의 항상성을 유지하는 것이다. 이 경우 precursor-product kinetics를 적용하여 $k_{s}$값을 정확하게 측정할 수 있다. $^2$$H_2O$는 저렴한 안정동위 원소 추적자로서 독성이나 부작용 없이 장기간 공급 가능하고 공급방법 또한 간단하다. 본 연구에서는 골조직 collagen 합성속도를 아미노산에 $^2$$H_2O$를 치환하는 precursor-product 방법으로 측정하였으며, 골조직 collagen으로부터 분리한 아미노산의 동위 원소함량을 GC/MS로 분석하였다. 실험 기간동안 체액의 $^2$$H_2O$는 2.7 ∼ 3.0% 수준으로 일정하게 유지되었고 성장기 흰쥐 골조직의 collagen 합성속도는 $k_{s}$(OH-pro) = 0.066$\pm$0.049 w $k^{-1}$였다. 동위원소를 연속적으로 공급해야하는 precursor product방법은 교체율이 느린 단백질에 적용하는데 기술적인 어려움이 있었지만, 안정하고 저렴한 $^2$$H_2O$ 특성으로 인하여 precursor-product방법을 교체율이 느린 단백질에 적용하는 것이 가능하게 되었다..
본 연구에서는 자동유량측정시설에 의하여 실시간으로 생산되는 자동유량측정 자료의 정상성 여부를 판단하는데 중요한 적정 측정 신뢰구간을 실시간으로 예측할 수 있는 기술을 개발하였다. 전세계적으로, 현대적인 유량측정이 시작된 이래 연속유량 산정을 위한 방법은 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법 외에 실무적으로 활용 가능한 방법은 거의 전무한 실정이다. 수위-유량관계곡선을 이용하는 방법은 연속수위를 계측하여 이에 해당하는 연속유량을 산정하는 방법으로 수위와 유량간에 일정한 관계를 가지는 정상적인 흐름을 보이는 자연하천의 경우에 정확도가 매우 높다. 그러나 감조나 구조물 등에 의해 유량이 조절되는 경우에 유량산정의 정확도는 현저히 떨어지게 된다. 따라서 수위에서 유량을 환산하는 방법이 아닌 유량을 직접 연속으로 측정하는 방법이 꾸준히 연구되어 왔고, 이 중 가장 대표적인 방법이 자동유량측정 방법이다. 그러나 자동유량측정 방법은 유량을 연속으로 측정할 수 있다는 장점에 반해 측정된 유량의 정확도를 높이기가 매우 어렵다는 단점도 가지고 있다. 계측 자체의 기술적 한계는 주로 계측기기적인 문제로 이는 전자기, 통신 기술 등 첨단 기술의 발전과 함께 다양한 현장 시험을 통해 폭넓은 개선이 이루어지고 있다. 그러나 아직 기술적 완성도가 완전하지 못한 현실에서, 현재 설치되어 있는 자동유량측정 유량자료의 신뢰도를 높이기 위해서는 각각의 계측 시점에서 자료가 정상적으로 산정되고 있는지에 대한 검정이 필요하고, 이는 자동유량측정 자료의 정확도 확보에 매우 중요한 관건으로 작용할 수밖에 없다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 조석성분과 유출성분을 분리하여 예측하는 방법을 새롭게 개발 적용하였다. 자료는 자료의 시간해상도 증감에 따른 실제 예측의 정확도 증감을 고려하여 가장 적절하다고 판단되는 시자료를 사용하였으며, 자료간 상관을 분석하여 주 입력 자료로 팔당댐 방류량, 한강대교 지점 수위, 전류 수위를 이용하였다. 모형의 예측 능력을 극대화하기 위하여 조석 영향을 받는 자료의 경우는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용하여 순수 유출성분과 조위성분을 분리하여 별도로 적용하였다. 그리고 예측을 위한 모형은 실시간 자료기반 모형으로 그 안정성이 인정된 서포트벡터머신(support vector machine)을 이용하였다. 이러한 과정을 통해 한강대교 지점의 순수 유출성분과 조위성분의 유량을 각각 예측한 후 두 결과를 합성하여 최종 한강 대교 지점의 유량을 산정하였다. 조석성분을 분리하여 한강대교 지점의 유량을 예측한 결과 대부분의 예측치가 95% 예측구간에 포함되었다. 그리고 조석성분을 분리하지 않은 모형과 조석성분을 분리한 모형의 예측 능력을 비교한 결과, 조석성분을 분리한 모형이 예측이 정확도가 높았다. RMSE의 경우 분리하지 않은 모형대비 23%의 예측오차가 감소하였고, NSC의 경우 0.92에서 0.95로 예측의 정확도가 증가하였다.
영화와 TV같은 동영상의 기술발전이 제작과정을 중심으로 발전해 온 것에 반해 입체영상에 대한 연구의 대부분은 상영부분에 많이 집중되어 왔다. 이는 입체구현 과정에 대한 무게중심이 디스플레이에 많이 치중되어 있기 때문이기도 하다. 하지만 최근 들어 입체구현 기술연구가 다양한 분야로 활발하게 진행되면서 제작방법의 활성화를 위한 연구 또한 주목을 받기 시작하고 있다. 기존의 상업용 영화시장에서 2D로 촬영된 이미지를 후반작업을 통해 3D 입체영화로 전환하는 기술적 시도들과 또한 디지털아트와 게임 그리고 일부의 인터넷 콘텐츠 등에서 입체영상 제작의 대중화를 위한 노력들이 바로 그러한 성과들이라 할 수 있다. 하지만 그럼에도 불구하고 이러한 시도들은 제작과정에 대한 연구의 활성화와 대중적 관심을 끌기에는 아직도 많은 부분 부족한 실정이다. 그러므로 현재 입체영상에 대한 기술연구는 디스플레이 기술뿐만 아니라 동시에 제작과정의 대중화를 위한 콘텐츠 제작기초교육의 보편화를 위한 연구가 선행되어 질 필요가 있다. 이러한 입체제작기술의 보편화에는 바로 애너그리프와 편광방식이 가장 중심적인 위치를 차지하고 있다. 특히 애너그리프 입체 구현법은 오랜 역사와 함께 제작이 간편하고 또한 저가의 비용으로 쉽게 제작할 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 이러한 디지털합성과정에서 애너그리프 제작특성을 분석하여 이를 모션그래픽 제작과정에 응용함으로써 디지털입체영상 제작의 대중화를 위한 새로운 대안을 제시해보고자 한다.
본 연구의 목적은 K-MOOC 활용에 대한 만족도 및 지속이용의도에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하는 것으로, 이를 위해 실제 K-MOOC을 비교과 교육과정으로 활용하는 수도권의 한 대학을 대상으로 사례 연구를 실시하였다. 총 177명의 학생들이 참여하였으며, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 학습동기, 자기주도성, 과제기술적합성의 다섯 가지 요인을 분석하였다. 연구 결과 K-MOOC 만족도 및 이용에 대한 학생들의 인식은 방학보다 학기 중이 더 높았다. K-MOOC 만족도에 영향을 미친 요인은 지각된 용이성과 유용성, 과제기술 적합성이었으며, 지속이용의도에 영향을 미친 요인은 지각된 용이성과 과제기술적합성이었다. 이러한 연구 결과를 토대로 대학에서의 K-MOOC 활용률을 높이기 위해서는 전공 및 교양지식을 향상시키는데 유용한 교과목을 다양하게 개발하는 것이 필요함을 제안하였다. 그리고 개설되는 교과목과 더불어 교과내용의 분량과 주차수를 보다 다양화할 필요가 있으며, 개설시기를 대학의 학기와 맞출 필요가 있음을 제안하였다. 또한 지각된 용이성 요인은 정적인 영향을 주는 요인이기도 하지만 불만 사항으로도 나타나 플랫폼의 안정성이나 모바일 환경에의 적합성 등이 개선될 필요가 있으며, 대학 수준에 적합한 콘텐츠 개발과 학생과의 상호작용을 다양화해야 함을 제안하였다.
가상착용기술(VTON: Virtual try-on)은 의상의 온라인 유통을 활성화를 위하여 중요한 기술이다. 그러나 3차원 그래픽스기반 방식은 의상과 인체의 3차원 정보의 확보가 필요하여 범용화에 어려움이 있고, 이러한 제약을 해소하기 위해 개발되는 이미지 기반 방식들의 연구들은 그 기술적 한계가 불명확하다. 구체적으로 VITON (Virtual image try-on) 과 CP-VTON (Content preserving VTON)등은 가능성 위주의 매우 단편적인 결과만을 제시하고 있다. 본 논문은 이미지기반 기술의 상용화의 한계를 파악하기 위해, 세 가지 대표적 방식(SCMM 기반의 비-딥러닝 방식, 딥러닝기반 VITON 과 CP-VTON에 대하여 인물의 자세 및 체형, 의상의 가려짐 정도, 의상의 특성 등에 따라 분석을 하였다. 객관적인 평가를 위하여 변형단계와 합성단계의 성능을 각각 IoU와 SSIM로 평가하였고, 상대적인 비교 분석을 하였다. 그 결과, CP-VTON이 가장 좋은 성능을 보이지만, 자세와 의상의 복잡도에 따라 성능의 한계가 크게 차이가 남을 보였다. 그 주 원인은 2차 기하변형의 한계와 GAN을 통한 합성 기술의 한계로 파악되었다.
본 연구는 3차원 Rendering Software의 개발 및 활용에 있어서 오픈소스 기반의 Freeware Software의 적용 및 발전 가능성에 대한 연구이다. 3차원 Rendering Software는 크게 2D합성 및 편집, 3D Animation, Game 랜더링 Software로 구분되고 기타 Motion Capture, 3D Digitizing 등 각종 입출력 장비와 함께 구동되는 Software로 이루어져 있다. 현재 국내 영 화, 게임, 애니메이션 등 디지털콘텐츠 분야에 이용되고 있는 Software는 대부분 막대한 비용의 외산 제품을 수입하여 사용하고 있는 현실이고 이로 인한 제작 단가의 상승으로 수익구조가 악화되고 있다. 이러한 문제에 대한 해법으로 오픈소스 기반의 Freeware 디지털콘텐츠 제작 Software를 적극 활용한다면 경제적 이득 외에도 기술적 발전 및 제작의 품질향상에 큰 도움이 될 수 있으며 이러한 산업구조의 불균형을 개선하고 독자적인 기술력 확보를 위해 본 연구를 추진하게 되었다.
본 논문은 항만폐기물 수거에 및 관리에 자동인식 시스템인 RFID를 활용하기 위한 선행연구로써, 최근 급속히 늘고 있는 구리와 아연합금의 양식용 철제 가두리에 대하여 RFID를 부착하는 효율적인 방안을 제시하고자 한다. 이는 재활용률 향상과 환경오염 예방을 위하여 꼭 해결이 필요한 과제인데, 철제 가두리는 사용 환경 특성으로 인하여 수분이 함유된 철제 어구(fishing equipment)인 바, 금속 혹은 고무, 유리 등과 같은 물질에 RFID 태그를 부착할 때 발생하는 RFID 인식률과 관련된 중요한 기술적 난제인 RFID에너지의 반사와 흡수 현상을 극복할 수 있는 실용적 방안이 강구되어야 한다. 최근 스티로폼(Styrofoam)이나 합성수지 등을 이용하여 금속에 부착할 수 있는 900MHz 대역의 금속태그가 개발되어 보급되고 있으나, 이 또한 일반 태그에 비하면 가격이 상대적으로 고가인 현실적인 문제점이 있다. 본 연구에서는 전형적 금속형 어구인 철제 가두리를 대상으로 RFID 인식률 향상을 위한 스치로폼 패드(styrofoam pad) 활용 방안을 제시하고, 아울러 안테나 각도 등의 리더기 활용 최적조건 등을 실험을 통하여 살펴본다. 실험계획 및 분석은 다구찌(Taguchi)기법을 적용하였고, Minitab S/W를 활용하였다. 실험결과로써, 스티로폼 패드의 두께는 두꺼울수록 좋으며, 태그의 부착위치는 모서리(edge)부분, 리더기 각도는 $0^{\circ}$(정면)가 인식률이 가장 좋은 것으로 나타났다.
섬유의 단사섬도가 감소할수록 단위중량당 표면적이 커지고, 굴곡 반경이 작아지며 굴곡시 반발성이 낮아지기 때문에 일반 합성섬유가 가지고 있는 감성을 크게 개선시키고 새로운 기능성을 부가할 수 있다. 이러한 초극세사를 단독으로 사용하여 섬유제품을 제조할 수 있지만 타 섬유와 복합하여 제반 물성 및 경제성을 향상시킬 수 있다. 초극세사와 타섬유를 복합하면 의류용 고밀도 직물, wiping cloth, 인조피혁 등의 용도로 활발히 전개되고 있다. 한편, 나노필라멘트는 일반 섬유보다 섬도가 월등히 낮아 농색을 얻기가 어려워 색상 영역에 제한이 있으며 견뢰도가 다소 불량한 단점이 있다. 나노필라멘트를 일반 섬도의 PET와 복합한 제품의 경우 염착거동이 서로 상이하여, 초극세화 및 응용기술 개발에 있어 감량, 염색 및 후가공 기술 확보는 제품성능 향상을 위해서 매우 중요한 기술적 요소이다. 본 연구에서는 새롭게 개발된 단사섬도 800nm급 해도형 폴리에스테르 나노필라멘트 섬유와 잠재 권축사 등의 일반 폴리에스테르 섬유를 교직한 섬유제품의 염색성 및 견뢰도 특성을 비교하여 고찰함으로써 제품화에 필요한 요소 기술의 기초를 마련하고자 한다.
본 논문에서는 대화형 인공지능 인터랙티브 아트인 "진화하는 신, 가이아" 작품을 중심으로 예술 의미적인 배경과 작품이 구현된 기술적 구조에 대해 제시한다. 최근 여러 분야에서 인공지능의 기술을 사용하면서 예술 분야에도 이러한 시도가 접목되고 있다. 또한 과학의 발달로 생체모방 기술이나 인공생명 기술이 발달하면서 기계와 인간의 구분이 모호해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기계 생명의 은유를 담고 있는 예술 작품 사례를 제시하고, 본 작품에서 차별적으로 구현된 대화 시스템에 대해 상세히 부각한다. 본 작품에서는 로봇이 관객과의 자연스러운 소통을 위해 관객을 인식하여 바라보고 눈을 맞추며, 관객의 음성을 직접 인식하고 이에 따른 적절한 응답을 음성 합성으로 출력한다. 본 작품의 대화 시스템은 작품 내에 내장된 안드로이드 클라이언트와 질문-대답 사전을 내장한 서버로 구성된 질의응답시스템으로 구현되었다. 본 작품은 이러한 인터랙션을 통해 넓은 의미에서의 생명에 대한 의미를 논하며 관객과의 공감을 이끌어낸다. 본 논문에서는 작품의 기계적 구조와 대화 시스템 등의 제작 방법 및 관객 반응을 살펴봄으로써 인공지능 예술 작품의 제작 및 전시 기획에 기여하고자 한다.
바이오가스는 유기물의 혐기소화과정에서 생기는 부산물로 열에너지와 전기에너지로 사용되어왔다. 바이오디젤생산의 반응물과 연료로 사용되고 있는 메탄올의 수요는 꾸준히 증가하고 있다. 본 총설에서는 메탄올을 메탄올로 전환하는 직접부분산화법의 최근 발전 동향을 간략한 메탄올합성의 역사와 함께 다루었으며, 산업 규모에서 주로 사용되고 있는 증기개질반응과 현재 연구단계에서 발전하고 있는 촉매산화법을 비교하였다. 이 총설에서는 바이오가스로부터 메탄올전환의 가능성이 기술적인 측면과 경제적 실용성 면에서 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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