객체 분류는 입력으로 주어진 이미지에 포함된 객체의 종류를 판단하는 기술이다. 대표적인 딥러닝 기반의 객체 분류 방법으로서 Faster R-CNN[2], YOLO[3] 등의 모델이 개발되었으나, 여전히 성능 향상의 여지가 있다. 본 연구에서는 각도 마진 손실 함수를 기존의 몇 가지 객채 분류 모델에 적용하여 성능 향상을 유도한다. 각도 마진 손실 함수는 얼굴 인식 모델인 SphereFace [4]에서 제안한 방법으로, 얼굴 인식과 같이 단일 도메인의 데이터셋을 분류하는 문제를 풀기 위해 제안되었다. 이는 기존 소프트맥스 함수에서 클래스 결정 경계선에 마진을 주는 방식으로 클래스 간의 구분 능력을 향상시킨다. 본 논문은 각도 마진 손실 함수를 CIFAR10, CIFAR100 데이터셋의 분류 문제에 적용하였으며 ResNet, EfficientNet, MobileNet 등의 백본 네트워크로 실험하여 평균적으로 mAP 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
손 위생 제품이 다양화됨과 동시에 각 활용 방법에 따라 그 효능을 평가하는 여러 시험 방법들이 보고되고 있다. 하지만 평가 방법에 따라 각 제품의 항균 효능은 다르게 나타나며, 이로 인해 제품의 실제적인 효능을 확인하는 데에 어려움이 있을 수 있다. 손 위생 제품의 효능평가방법 비교에 초점을 둔 연구는 매우 제한적이며, 특히 돼지피부를 이용한 ex vivo에 대한 연구는 극히 드물다. 이에 본 연구는 손 위생 제품 중 리브온 소독제와 워시오프 세정제에 대해 각각의 항균 평가 방법을 종합적으로 비교했고, ex vivo 시험에 영향을 미칠 수 있는 요인을 파악하여 연구 단계에서 효율적인 ex vivo 시험의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. in vitro 시험으로써 액체 현탁을 기반으로 하는 time-kill 시험을 진행했고, in vivo 시험은 최소 20명의 참여자를 대상으로 진행되었다. ex vivo 시험은 규격화된 돼지 피부를 이용하여 in vivo 시험과 동일한 방법으로 진행하면서 소독제의 최적 처리량과 세정제 사용 시 첨가되는 물의 양을 제안했다. 시험에 사용된 손 소독제는 in vitro 시험에서 모두 5 log 이상의 세균 감소율을 보인 반면, ex vivo와 in vivo에서는 훨씬 낮은 살균 활성을 보였으며, 특히 알코올 함량이 낮은 손 소독제에서는 1 log 미만의 살균 활성을 나타냈다. 반면에 손 세정제의 in vitro 시험 결과, 대장균에 대해서는 1 log 이하의 낮은 항균력을 보였으나, ex vivo 와 in vivo 시험 결과에서는 이보다 높은 항균력을 유사하게 나타냈다. 본 연구에서는 ex vivo 와 in vivo 시험 방법이 리브온과 워시오프 타입 제품의 두가지 다른 항균 메커니즘을 반영할 수 있음을 확인했다. 이로 인해 최적의 조건으로 설정된 ex vivo 시험은 빠르고 정확한 항균 평가법이 될 수 있음을 제시한다.
인간의 걸음걸이를 보고 느끼는 감성적 반응에는 모든 사람들이 공감할 수 있는 '규칙성'이 있다. 본 논문은 이러한 규칙성을 수량적으로 추출하고 재구성하여 3D 캐릭터 행동제어에 적용하고자 하는 연구과정의 일부분이다. <"가"라는 감성반응을 가지고 있는 걸음걸이 "A"와 "나" 라는 감성반응을 가진 걸음걸이 "B" 의 신체적 수치 데이터를 임의의 비율로 섞었을 때, 그에 대한 감성반응 역시 "가"와 "나" 가 섞인 "가/나"가 된다.>란 가설을 증명해서 향후 연구의 타당성을 확보하는 것이 이번 논문의 목적이다. 3D Studio Max의 스크립트로 만든 EAM을 이용하여, 바이페드 형식의 2개의 걸음걸이 샘플을 브랜딩 하였다. 6번 중 4번의 실험에서 성공적인 브랜딩 결과물을 추출할 수 있었다. 이것은 모션캡처 등을 이용하지 않더라도 기본적인 바이페드 데이터만 있다면 다양한 걸음걸이의 바이페드를 생산할 수 있다는 것을 의미한다. 현재 팔, 다리의 1Cycle 운동조건이 갖추어진 바이페드 샘플을 대상으로 하고 있지만, 완성된 시스템을 위해서는 다양한 운동조건에서도 브랜딩이 가능한 툴이 필요하다.
최근 캐나다 퀘벡주 운가바 지역의 메사맥스 노스웨스트광상에서 발견된 신종광물인 날드렛타이트(naldrettite)의 광물학적 성질 중 이 광물의 이상화학성분이 $Pd_2Sb$인 것으로 발표되었다. 따라서 이 연구에서는 순수한 $Pd_2Sb$성분의 화합물을 합성한 후 천연 및 합성 물질간의 광학적 성질, 화학조성, 결정구조, 미경도 등의 자료를 비교하여 두 물질의 일치성 여부를 확인하고자 하였다. 합성 $Pd_2Sb$는 공기 및 오일 속에서 밝은 백색에 옅은 노란색이 곁들여 있는 것으로 관찰되며, 복반사가 미약하게 관찰된다. 이방성이 강하며, 회갈색으로부터 녹청색으로 변한다. 미경도 측정값은 $VHN_{100}=293(242-322)$이다. 화학성분은 Pd가 $63.7\~64.3wt.\%,\;Sb\;가\;36.4\~36.8\;wt.\%$로 매우 일정하다. 합성 $Pd_2Sb$의 결정구조는 사방정계의 공간군 $Cmc2_1$에 속하며, $510^{\circ}C$에서 합성한 물질의 경우 단위포 상수는 a=3.366(1), b=17.523(3), c=6.929(2) ${\AA}$이다. 이와 같은 합성 $Pd_2Sb$의 광물학적 자료는 날드렛타이트의 자료와 잘 일치하며, 이로부터 naldrettite가 합성 $Pd_2Sb$의 천연산 광물임을 알 수 있다.
본 연구는 타마린드씨검(Tamarindus indica seed gum, TG)과 에탄올, 폴리올의 반응성 및 산·염기 반응 실험을 기반으로 하여 최종적으로 지지체가 없는 것을 특징으로 하는 새로운 겔 시트 마스크 개발에 관한 것이다. TG와 특정 알코올류를 각각 일정 혼합 비율로 혼합하는 경우, 각 성분과의 반응에 의해 투명한 겔을 형성하므로 이를 이용하여 지지체가 없는 겔 시트 마스크를 얻을 수 있었다. 피부 밝기 개선을 극대화하기 위해 산·염기 반응의 탄산 시스템을 도입하기 위해 산 원료별 함량 실험을 진행하였고, 분광측색계와 수분 측정기기를 이용하여 피부 밝기 및 보습력 평가를 진행하였다. 본 연구를 통해 TG와 에탄올, 폴리올의 수소 결합에 의한 겔화 반응을 기반으로 하여 여러 제형으로의 개발이 가능할 것으로 생각되어, 본 연구에서 소개된 겔 시트 마스크 제형은 우수한 보습력을 부여하므로 향후 새로운 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 베타 하이드록시애씨드(beta-hydroxy acid, BHA)인 살리실릭애씨드와 지방족 하이드록시애씨드(lipo-hydroxy acid, LHA) 중 하나인 카프릴로일살리실릭애씨드(capryloyl salicylic acid)가 적용된 투명한 외관의 클렌징 워터 제품 개발에 관한 것이다. 에탄올, 폴리올 및 소듐 하이드록사이드를 이용하여 지용성인 살리실릭애씨드와 카프릴로일살리실릭애씨드의 물에 대한 용해도를 상승시킨 후 2 종류의 PEG 계면활성제의 이중 마이셀 구조를 이용하여 현탁 및 석출 현상을 보완함으로써 투명 외관을 안정화하였다. 이러한 기술이 적용된 클렌징 워터를 개발하였고 광학 카메라와 이미지 분석기를 이용하여 메이크업 세정 능력과 피부결 개선 능력을 확인하였다. 본 연구에서 소개된 가용화 기술은 물에 대한 용해도가 낮아 그동안 적용이 어려운 LHA의 새로운 접근 방식으로 제안하며 새로운 화학적 필링 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
만성질환의 증가는 국민의 삶에 부정적인 영향을 미칠 뿐 아니라, 보건의료 기술의 향상, 평균 수명 증가, 급속한 인구고령화 등에 따른 의료이용으로 의료비 재정에 대한 부담을 가중시킨다. 이에 본 연구는 만성질환 중 대표질환인 고혈압을 중심으로 인구통계학적 정보에 따른 질환손실비의 차이 및 초기 진단 나이와 치료기간이 질환손실비에 주는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 한국의료패널조사를 이용하였으며, 30세에서 80세 미만의 건강보험적용대상자를 기준으로 대상자를 선정하였다. 선정된 데이터로 질병비용접근법에 따라 질환손실비의 직접비용과 간접비용을 계산했으며, 고혈압에 대한 진단 나이와 치료 시점을 고려해 질환손실비 코호트를 구축하였다. 연구 결과에 따르면 고혈압 환자의 연간 질환손실비는 성별에 따라 110,107원의 차이가 있었고, 치료 시점이 증가할수록 1.8배가량 비용이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 같은 나이대 간 질환손실비 비교에서 60대와 70대의 질환손실비는 치료 시점 변수에 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 고혈압이 질병 비용에 큰 영향을 미치고 조기 진단 관리가 필요할 뿐만 아니라, 고혈압 질환의 발병률을 낮추기 위한 예방적 노력을 강화해야 한다는 점이 확인되었다.
본 연구에서는 사이클로덱스트린을 함유하여 고함량 세라마이드 제형 안정화 연구를 하고자 한다. 인체 피부 장벽인 세포간지질을 구성하는 세라마이드는 피부 속 수분을 보호하고 피부 장벽을 강화함으로써 보습유지에 매우 중요한 성분이다. 그러나 세라마이드는 난용성이므로 화장품 제형에 포함되었다 하더라도 서서히 겔화(gelation) 또는 결정화(crystallization)되어 경시적으로 석출되는 치명적인 문제점을 갖고 있어 고함량 처방하는 데 어려움이 있다. 사이클로덱스트린은 글루코오스 분자가 연결된 환형 올리고당으로 그 외부 표면은 친수성이고 내부는 소수성인 원통형 구조를 가지고 있어 난용성 약물의 용해성 개선 및 흡수성의 개선 등 약물의 물리화학적인 성질을 개선시키는 것으로 알려져 있다. 본 연구진은, 사이클로덱스트린을 활용하여 세라마이드 안정화 제형 실험 후 경도 측정 및 편광 현미경 관찰을 통해 세라마이드 석출 여부를 확인하였다. 본 연구 결과 사이클로덱스트린을 함유한 고함량 세라마이드 제형이 세라마이드의 겔화 또는 결정화를 예방하여 석출을 방지하는 효과가 있어 제형 안정성, 환경 조건별 보관 안정성 및 피부 보습력이 우수한 효과가 있다는 것을 확인하였다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)의 구조가 복잡해지고 신견망의 깊이가 깊어지고 있다. 이에 따라 신경망의 학습에 요구되는 연산량 및 학습 시간이 증가하게 되었다. 최근 GPGPU 및 FPGA를 이용하여 신경망의 학습 속도를 가속화 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA GPGPU를 제어하는 CUDA를 이용하여 CNN의 특징추출부와 분류부에 대한 연산을 가속화하는 방법을 제시한다. 특징추출부와 분류부에 대한 연산을 GPGPU의 블록 및 스레드로 할당하여 병렬로 처리하였다. 본 논문에서 제안하는 방법과 기존 CPU를 이용하여 CNN을 학습하여 학습 속도를 비교하였다. MNIST 데이터세트에 대하여 총 5 epoch을 학습한 결과 제안하는 방법이 CPU를 이용하여 학습한 방법에 비하여 약 314% 정도 학습 속도가 향상된 것을 확인하였다.
본 연구는 미래에 창업을 하고자하는 예비창업자에게 창업의도의 방향을 제시하기 위해 창업을 하기 전 자신을 알게 하고 정부지원과 교육의 필요성, 중요성을 일깨워주는 연구로 실증적으로 조사 규명하였다. 향후 예비창업자에게 창업준비를 충분히 하여 실패를 줄이고 정부지원제도의 지원체계가 복잡하지 않은 효율적인 제도가 되길 시사점으로 제시하였다. 실증 분석의 대상은 인천지역 직장으로 고용에 불안한 비정규직과 퇴직을 앞둔 남녀로 조사 258개 데이터로 사용 하였으며 창업을 하고 싶지만 자신감이 부족하고 실패에 대한 불안감으로 시작을 못하였다는 점으로 미루어보아 의미 있는 조사 분석이였다. 측정도구의 신뢰도 타당성을 검증하기 위하여 요인분석과 신뢰도 분석을 실시 카이저 (Kaiser Rule) 규칙이 있는 베리맥스(Varimax)직각회전을 이용한 주성분 요인분석을 사용하였다. 가설검증 결과 예비창업자의 심리적 특성, 창업준비 특성이 창업의도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 창업교육 조절효과 분석 결과는 창업준비 기간과 창업의도 간에 조절효과가 나타났다. 개인적 특성에 따른 창업의도는 창업준비 특성에서 차이가 보여 졌다. 본 연구는 예비창업자로서 창업의도에 창업자로서 특성을 갖추어 성공적인 창업을 준비하고 정부지원제도에 필요한 자료로 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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