최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
최근 뉴노멀시대가 도래하면서 실감형 기술과 언택트 기술은 사회적 관심을 받고 있다. 하지만 헤어 스타일링 분야는 헤어 시뮬레이션을 중점으로 헤어 자체의 연출이나, 개별적인 움직임, 모델링에 초점을 두고 있다. 시대적 요구와 개선된 실습환경 조성을 위해 본 연구에서는 비대면 헤어 스타일링 VR 시스템을 제안하였다. 이론 고찰에서는 기존 헤어 컷 연구 사례에 대해 조사하였다. 기존 헤어 컷 관련 그래픽스 연구는 주로 힘 기반 피드백 위주의 연구이다. 본 논문에서 주장하는 가상환경에서 인터랙티브한 헤어 컷 작업에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 미용에 필요한 동작을 핑거 트래킹이 가능한 VR 컨트롤러에서 미용도구 선택, 자르기, 회전 등이 가능하도록 하였으며 비대면 협업 환경으로 구축하였다. 연구 결과로서, 정확한 헤어 절단 작업을 위해 소지걸이 애니메이션에 따른 핑거 트래킹과 가위의 움직임이 위치 보정에 따른 동기화 작업의 결과와 다중 사용자 기반의 가상 협업 환경에서의 실시간 인터랙티브 헤어 컷 작업을 실험하였다, 비대면 상황에서 헤어 스타일링에 필요한 커트동작에 관한 학습이 가능하게 되었으며 교수자와 학습자는 VR HMD 내장 마이크와 Photon Voice로 상호 간의 의사소통이 가능하게 되었다.
본 연구의 목적은 형광직물과 재귀반사 소재만으로 제작, 보급되고 있는 현 안전의복에, 광섬유 적용으로 시인성을 높여 야간이나 기상악화 시 안전사고로부터 작업자나 보행자를 보호하는데 있다. 이를 위하여 LED를 촉매로 한 광섬유와, 에너지 하베스팅 기술을 적용하여 설계·제작한 안전조끼를 개발하였다. 안전조끼는 필름에 일체화된 자동 점멸 광섬유에 의해 빛을 방출하도록 설계되었고 이 조끼를 착용한 작업자의 움직임으로, 버려지는 에너지를 수확하여 광섬유의 발광을 더 지속적으로 구동시키기 위해 에너지 하베스터를 제작하여 부착하였다. 그 결과, 첫째로 조끼 착용자의 신체는 광섬유(optical fiber)와 재귀반사 테이프를 통해 멀리서 인식 가능하도록 시인성이 높아져 사고예방에 도움이 된다. 즉 야간에 실시하는 도로변이나 고지대에서의 작업, 구조대원의 활동, 스포츠 활동 시 사고를 예방하거나, 비상상황이 발생할 경우 광섬유 발광을 변화시키는 신호로 사고 지점을 빨리 발견할 수 있어 인명구조에도 도움이 될 것이다. 둘째, 생활 속 버려지는 에너지를 활용하기 위하여 압전소자 발전 시스템을 개발하여 압전 에너지 하베스팅 장치를 탑재한 결과, 배터리부의 유효 충전량을 활성화하고 보조 충전을 함으로써 에너지를 소량일지라도 효율적으로 생산할 수 있었다. 동시에 안전조끼에 내장하여 제작함으로써 탈착이 용이하도록 하여 활용도를 높였다. 기존 안전 조끼의 경우 야간에 주변 조명이 없을 때는 조끼를 착용한 사람을 인식하는 것이 거의 불가능하지만, 본 연구에서는 안전조끼의 빛 신호로 주변 조명이 없을 때에도 100m 이내에서 착용자를 식별할 수 있었다. 또한 광섬유적용 안전조끼는 측면에서의 시인성 향상뿐만 아니라 가볍고 (물)세탁이 가능하여 실용적 측면에서 현존하는 LED적용 안전의류보다 우수하다. 그러므로 본 연구에서 개발한, 광섬유와 에너지 하베스터를 장착한 안전조끼는 실용도가 높고 안전사고 발생 예방과 감소, 나아가 인명구조에 이바지할 것으로 추정된다.
근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.
기업 운영에서 발생하는 데이타의 수집과 통합에서부터 의사결정을 위한 정보의 분석 및 그 결과로의 접근을 제공하기 위한 BI 환경에서 최종 사용자들을 위한 프론트-엔드 툴로서는 데이터베이스 쿼리 및 리포팅 툴, OLAP 툴, 데이타 마이닝 툴이 대표적이다. 데이타베이스 쿼리 및 리포팅 툴은 SQL 쿼리 결과 셋을 반영하는 워드프로세서가 생성하는 문서 수준의 정교한 동적 문서의 생성과 웹 환경을 통한 문서 배포 능력이 장점이지만 데이타 소스가 RDBMS로 제한되어 있다. 반면, OLAP 툴과 데이타 마이닝 툴은 각기 고유한 방식으로 데이타를 분석할 수 있는 능력은 강력하지만 차트와 표 등의 제한적인 컴포넌트들만으로 분석 결과를 제공할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 상호 보완적으로 사용될 수 있는 BI 환경을 위한 프론트-엔드 툴들을 통합하였다. 본 논문에서 제안하는 리포팅 툴은 RDBMS에서 데이타를 추출하기 위한 SQL 기반의 쿼리 편집기만을 내장한 기존의 리포팅 툴과 달리 OLAP과 데이타 마이닝을 위한 쿼리 편집기를 추가하여 OLAP과 데이타 마이닝 서버로부터도 데이터를 추출할 수 있다. 그리고 기존의 리포팅 툴은 동일한 문서를 다수의 사용자들이 조회하는 상황에서 반복된 문서 생성을 피하기 위하여 서버 측에서 문서를 생성하는 구조를 갖지만 이 시스템은 다수의 사용자들을 위한 문서배포 목적이 아닌 사용자들이 데이타 분석 목적으로 서로 다른 문서를 생성하는 상황에 적합하도록 서버 측에 비해 제한된 리소스 환경을 갖는 클라이언트 측에서 동작하는 리포트 뷰어에서 대량의 데이타를 포함하는 문서를 생성할 수 있는 구조와 처리방식을 갖고 있다. 또한 이 시스템에서 접근하는 세가지 종류의 데이타 소스에서 추출한 데이타들을 연계하여 하나의 문서에서 통합할 수 있도록 하는 자료구조를 갖추고 있다. 마지막으로 이 시스템은 특정 벤더의 OLAP과 데이타 마이닝 서버에 종속적으로 동작하지 않기 위하여 웹 서비스 기반의 XMLA를 이들 서버와의 통신 프로토콜로써 선택하였다.
본 연구에서는 방사선치료에 사용되고 있는 치료계획시스템 중 AAA와 PBC (Batho, M-Batho, E-TAR)의 알고리즘이 내장된 Eclipse (Varian, USA)을 이용하여 요철 표면을 가진 팬텀에 대한 선량계산 정확성을 평가하였다. 측정 조사면은 $10{\times}10\;cm^2$과 $20{\times}20\;cm^2$, 그리고 각각에 대한 MLC 차폐 조사면을 대상으로 하였다. 팬텀 속 측정점은 SSD=90 cm에서 깊이 5, 10, 15 cm에서 전리함을 이용한 6MV X-선에 대한 측정값과 선량계산을 알고리즘 별로 수행하고 비교하였다. AAA알고리즘을 이용한 계산 값들은 평탄표면과 양각표면에서 ${\pm}1%$이내로 측정과 일치하였으며, 음각표면에서 단위 MU당 선량을 최대 -1.9%까지 낮게 평가하였다. PBC알고리즘을 이용한 계산 값들은 평탄표면과 양각표면에서 측정과 각각 최대 +1.7% 및 +4.1%의 차이로서 대체로 단위 MU당 선량을 높게 평가하였으며, 음각표면의 경우에 측정과 차이가 -3.1%에서 ${\pm}2.1%$ 범위를 보였다. 계산 값들을 AAPM과 IAEA 허용기준과 비교하고 또한 통계적으로 분석할 때, AAA의 결과가 측정과 가장 잘 일치하는 것으로 나타났으며, PBC의 경우에 Modified Batho 알고리즘이 비교적 측정과 잘 일치하는 것으로 평가되었다.
전반적 시스템 점검(overall system test)을 위해 일반적으로 필름을 이용한 hidden-target test가 시행되어 왔으나 2차원적 측정기로 3차원적인 방사선 영역(radiation field)을 구(sphere)라 가정하고 목표 중심점을 찾는 것이 내재적 분석 오차를 야기시킨다. 본 연구에서는 겔 선량계를 이용하여 3차원적 목표 중심점 오차를 확인하고 이 기술을 소개하고자 한다. 실제 환자의 두경부를 모사할 수 있으며 10개의 겔 선량계를 내부에 삽입할 수 있는 팬텀을 제작하였고 원하는 시기에 합성과 자유로운 용기 선택이 가능한 $BANGkit^{TM}$을 겔 측정기로서 사용하였다. 필름을 이용하는 분석방법이 야기시키는 내재적 분석 오차를 정량적으로 확인 하기 위하여 2개의 방사선 영역은 타원(ellipse) 나머지 8개는 구 형태로 설정하였다. 방사선 수술 전용 선형가속기 기반의 치료기인 노발리스를 이용하여 모의 치료를 3번 반복 수행하였고 $BrainSCAN^{TM}$의 Image fusion, Drawing, Windowing setting 등의 내장 기능을 이용하여 자기공명영상 상의 방사선 영역을 추출하고 기하학적 중심 점을 측정하였다. 본 연구의 목표 중심점 분석 결과는 10개의 방사선 영역에 대해 $0.77{\pm}0.15mm$의 목표 중심점 오차가 발생하였고 각 AP (anterior-posterior), LAT (lateral), VERT (vertical) 방향으로 $0.54{\pm}0.23mm$, $0.37{\pm}0.08mm$, $0.33{\pm}0.10mm$의 방향별 목표 중심점 오차를 갖는다. 10개의 방사선영역 모두에서 목표 중심점 오차는 1 mm 이내이므로 방사선 수술을 시행하기에 적합한 치료 절차와 치료 장비를 갖추고 있음을 간접적으로 보여주었고 자기공명영상기반 겔선량측정법은 실제 방사선 영역의 체적을 이용 함으로서 겹쳐진 필름을 사용하는 기존 목표 중심점 점검기술의 한계를 보완하였다. 결과적으로, 겔 선량측정법을 이용한 3차원적 목표 중심점 점검기술은 전반적 시스템 점검을 위한 하나의 기술이 될 수 있다.
1979년 5월부터 1981년 12월까지 총 524명의 자궁경부암 환자가 근치적 목적하에 방사선 치료를 받았다. 524명의 환자중, 356명이 코발트 선원을 사용한 원격 조정 아프터로딩 고선량률 강내조사 시스템 (Ralstron)으로써 치료받았으며 168명의 환자는 라듐 선원을 사용한 저선량률 강내 조사를 받았다. 외부조사는 골반부 전체에 총 40-50 Gy가 주어졌으며, 이어서 A지점에 10-13번에 걸쳐 30-39 Gy의 강내 조사를 시행하는 치료지침이 사용되었다. 강내조사는 3 Gy씩, 일주일에 세번 주어졌다. 고선량률 강내조사를 받은 군에서의 5년 실제생존률은 IB기 (N=20)가 $77.6{\%}$, II기 (N=182)가 $68.2{\%}$ 그리고 III기 (N=148)가 $50.9{\%}$였다. 저산량률 강내조사군에서의 5년 생존률은 IB기 (N=22)가 $87.5{\%}$, II기 (N=91)가 $66.3{\%}$, 그리고 III기 (N=52)가 $55.4{\%}$였다. 생존률은 병기에 따라서는 통계학적으로 유의한 차이를 보였지만, 두 강내조사군 간에는 유의한 차이가 없었다. 방사선치료후 내장의 후기 합병증은 고선량률 강내조사 군에서 $3.7{\%}$, 저산량률 강내조사군은 $8.4{\%}$에서 관찰되었다. 그러나 외과적 치료가 필요할 만큼 심한 합병증은 없었다. 방광에서 발생한 합병증의 빈도는 고선량률 강내조사군이 $1.4{\%}$, 저선량률 강내조사군은 $2.4{\%}$였다. 고선량률 강내조사의 시술은 외래 환자에 시행하기에 기술적으로 간단하고 쉬우며 마취가 필요없고, 환자가 매우 잘 견딘다. 담당자에 대한 방사선 피폭도 저선량률 강내조사에 비해 사실상 거의 없다. 고선량률 강내조사의 경우 치료시간이 짧기 때문에 주어진 시간내에 더 많은 환자를 치료할 수 있다. 따라서 많은 환자를 치료해야 되는 암센터의 경우, 고선량률 강내조사 시스템이 훨씬 더 권장되어 진다. 그러나 더욱 향상된 결과를 얻기 위하여, 다른 치료 방식으로 광범위한 연구를 통해, 고선량률 강내조사의 적절한 선량-분할조사 계획과 외부조사와 강내조사의 적절한 배합이 이루어져야 할 것이다.
압축센싱 기술인 CAFB는 대상 구조물의 원시신호를 목적된 주파수 범위의 신호로 압축하여 획득하도록 개발되었다[27]. 이때 압축센싱을 위해 CAFB는 대상 구조물의 목적된 주파수 범위에 따라 다양한 기준신호로 최적화 될 수 있다. 또한, 최적화된 CAFB는 지진과 같은 돌발/위험상황에서도 대상 구조물의 유효한 구조응답을 효율적으로 압축할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 상대적으로 유연한 구조물의 효율적인 구조 건전도 모니터링을 위하여 목적된 주파수 범위를 10Hz 미만으로 설정하고, 이를 위한 CAFB의 최적화 방법과 지진상황에서 CAFB의 지진응답성능을실험적으로 평가하였다. 이를 위해 본 논문에서는, 먼저 Kobe 지진파형을 이용하여 CAFB를 최적화하였고, 이를 자체 개발한 무선 IDAQ 시스템에 임베디드 하였다. 그리고, Kobe 지진파형을 이용하여 2경간 교량에 대한 지진응답실험을 수행하였다. 마지막으로 CAFB가 내장된 IDAQ 시스템을 이용하여 실시간으로 2경간 교량의 지진응답을 무선으로 획득하고, 획득된 압축신호는 원시신호와 상호 비교하였다. 실험의 결과로부터 압축신호는 원시신호와 대비하여 우수한 응답성능과 데이터 압축효과를 보였고, 또한 CAFB는 지진상황에서도 구조물의 유효한 구조응답을 효과적으로 압축센싱할 수 있었다. 최종적으로 본 논문에서는 목적된 주파수 범위(10Hz 미만)에 적합하도록 CAFB의 최적화 방법을 제시하였고, CAFB는 지진상황의 계측-모니터링을 위해 경제적이고 효율적인 데이터 압축센싱 기술임을 증명하였다.
본 연구는 도시공원내 벤치의 배치장소가 이용자의 선호도에 어떻게 영향을 주고 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위해 도시근린공원내 벤치의 대표적인 배치장소의 유형을 크게 4가지로 구분하고 각 배치장소별 시각적 특성과 형용사 항목들의 차이 등을 설명하고자 분산분석과 던칸분석을 실시하였다. 이상의 결과를 요약해 보면 아래와 같다. 1.벤치의 배치장소별 시각적 특성을 구성하는 인자는 감정적요인,시각적요인,물리적/개성적요인,명료성 요인,밀도요인 등 모두 5가지 요인으로 구분되었다. 이들 5가지 요인들의 설명력은 60.40%였으며,이들 요인중 심리적반응을 표현하는 감적적 요인이 가장 높게 평가되었다.2. 앞의 요인분석 결과로부터 도출된 5가지의 요인별 시가적 특성은 형용사 변인들이 배치장소별로 다르게 지각되고있는 것으로 확인되었다. 특히 조사결과 대부분의 형용사 이미지 변인들이 통계적인 유의성을 보이며 Spot1->Spot Spot 4->spot 2-> spot3의 순으로 평균점수를 나타내고 있어,벤치의 배치장소가 수변과 인접해 배치된 유형을 가장 선호하고 있는 것으로 나타났으며, 인공재료 및 인위적인 공간과 연계되어 배치되었을 것으로 나타났으며,인공재료 및 인위적인 공간과 연계되어 배치되었을 때의 선호도가 낮아지고 있음을 확인할 수 있었다. 한편, 본연구는 앞으로 검토되어야 할 것 으로 첫째 제한된 설문대상자 외에도 연령별,계층별로 다각적인 접근을 통한 선호도 조사가 지속적으로 수행되어야 한다. 둘째 본 실험에 사용된 대표적인 4가지 유형외에도 실험 대상을 확대시킬 필요가 있다. 셋째 보여지는 대상과 장소의 시각적 특성 뿐만 아니라 벤치에 앉았을 때 관찰되는 주변경관의 시각적 특성 등에 대한 조사 연구도 동시데 뒷받침될 필요가 있다.그럼에도 불구하고 본 연구결과를 통해 공원시설물 디자인을 함에 있어 유용한 자료로 활용을 기대할 수 있을 것이다.고 있다.석한후 그 결과를 종합적으로 해석함으로써 더 유효성이 높은 접근 가능성을 모색하고자 하였다. 시스템 에서 포도당을 낮은 level로 유지할 수 있었으나, 초산의 과도한 축적으로 항체 생산성의 향상은 예상에 비해 크지 않았다. 81%), C18 0(12.38%), C18: 1(25.93%), C22:6(9.95%)이며 결합지방질(結合脂肪質)은 C14 : 0(11.60%), C16 : 0(18.94%), C16: 1(10.42%). C18 : 1(10.89%), C22 : 6(23.44%)이었다. 총필수지방산(總必須脂肪酸) 함량(含量)은 극성지방질(極成脂肪質)$(20.14{\sim}31.12%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 훨씬 높았고, 결합지방질(結合脂肪質)이 유리지방질(遊離脂肪質)보다 높았으며 부위별(部位別)로는 피부(皮部)$(15.18{\sim}15.41%)$가 육질부(肉質部)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 높았다. 또${\omega}3$고도부포화지방산(高度不飽和脂肪酸) 함량(含量)은 육질부(肉質部)$(15.15{\sim}28.32%)$가 피부(皮部)$(6.77{\sim}18.18%)$나 내장부(內臟部)$(8.35{\sim}9.74%)$보다 높았으며, 육질부(肉質部)에서는 극성지방질(極成脂肪質)$(26.28{\sim}34.18%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(15.15{\sim}28.32%)$보다 높았다.veral world-wide prediction models. Based on the analysis, we can easilty know the importance of the model
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.