서로 다른 처리공정으로 운영되는 4개의 하수시설을 대상으로 16S rRNA 유전자 기반의 pyrosequencing을 이용해 활성슬러지 하수처리 생물반응기의 세균군집구조를 분석하였다. 활성 슬러지에는 Rhodocyclales, Burkholderiales, Sphingobacteriales, Myxococcales, Xanthomonadales, Acidobacteria group 4, Anaerolineales, Methylococcales, Nitrospirales, Planctomycetales 목에 속하는 염기서열이 전체의 54-68%를 차지해, 소수의 세균 분류군이 활성슬러지 세균군집의 대부분을 차지하고 있었다. 이들 소수 세균 분류군의 조성은 처리장별로 차이가 있었으며, 하수처리장의 운전조건 및 환경조건에 영향을 받는 것으로 추측되었다. 또한, 활성슬러지는 매우 다양한 세균 종을 가지는 것으로 관찰되었는데(Chao1 richness estimate: 1,374-2,902 operational taxonomic units), 대부분의 다양성은 희귀 종에 기인한 것으로 나타났다. 특히, 분리막으로 운영되는 하수처리시설에서 높은 다양성을 나타내었는데, 처리공정이 매우 긴 고형물체류시간으로 운영되어 느리게 성장하는 다양한 세균이 서식하는데 용이하기 때문인 것으로 판단되었다. High-throughput pyrosequencing 기술을 이용하여 활성슬러지 세균군집을 처리장별로 비교 분석한 본 연구는 향후 활성슬러지 미생물의 생태학적 특성을 보다 잘 이해하고 하수처리공정을 개선하는데 도움이 될 것이다.
GPS측위는 수신한 신호를 바탕으로 계산된 위성의 위치와, 의사거리를 이용하여 수신기의 위치를 결정한다. 위성의 신호는 전달되는 과정에서 주변 물체에 의해 반사 및 굴절되는데, 이에 신호전달이 지연되어 다중경로 오차가 유발된다. 본 논문에서는 정확도 향상을 위해 영상을 활용한 다중경로 오차 경감 방식을 제안하고자한다. 연구의 목표는 영상처리를 이용하여 신호의 차폐환경을 계산하고 GPS측위에 적용하여 오차를 보정하는 것이다. 먼저, 영상의 잡음 제거를 위한 전처리 기법을 수행한다. 다음으로, 허프변환을 적용하여 건물옥상의 외곽선을 검출하고, 연산을 통해 차폐각과 허용가능한 방위각 범위를 계산한다. 이후, 영상처리 결과를 바탕으로 위성을 차폐에 따라 분류한다. 최종적으로, 분류된 위성에 서로 다른 무게를 적용하는 가중치 모델을 세우고 단독측위방식을 기반으로 수신기 위치를 결정한다. 실험에는 600개의 GPS데이터를 사용하였으며, 수평방향 RMSE의 경우 2.29m, 수직방향 RMSE의 경우 15.62m 오차가 절감된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서, GPS측위기술에 영상처리기술을 융합한 복합측위 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.
2022년 1월 27일부터 중대재해처벌법이 시행되었다. 본 연구는 핵의학과 실무자를 대상으로 현 시점에서 중대재해처벌법의 전반적인 현황에 대한 지식과 인식 정도를 파악하고, 이를 기초연구로 활용하고자 한다. 의료기관 중 핵의학과에 근무하는 실무자 총 51명을 대상으로 설문하였다. 대상의 일반적인 특성으로 성별, 근무병원의 규모, 근무경력, 세부직종으로 분류하였으며, 성별에서 결측 1명, 직종에서 결측 2명의 결과를 반영 적용하였다. 근무병원은 핵의학과가 있는 상급종합병원, 대학병원, 준종합병원으로, 근무경력은 3년 미만, 3년 이상 ~ 5년 미만, 5년 이상 ~ 10년 미만, 10년 이상으로 분류하였다. 또한, 세부직종은 체내검사(영상실) 방사선과와 방사선안전관리자, 기타로 분류하여 적용하였다. 이로 인한 업무상의 부담감은 준종합병원에서 근무하며, 경력이 3년 이상 ~ 5년 미만이고, 직종에 따라 방사선안전관리자가 높았다. 소속기관의 관련 체계 구축 정도는 준종합병원, 경력이 3년 미만이며, 직종에 따라 방사선안전관리자가 긍정적으로 설문하였다. 중대산업재해와 관련된 경우는 혈액전파성 질병, 급성 방사선증(홍반, 탈모 등), 무형성 빈혈순으로 답하였다. 또한 중대시민재해와 관련된 경우는 방사성의약품 투약오류, 환자낙상, 불필요한 방사선피폭, 의료기기사고, 방사성동위원소분실, 차폐체 등 고중량 물체에 의한 사고 순으로 답하였다. 실질적인 법적용을 위한 관련법의 개선, 시설점검 및 관련예산의 확보, 안전관련 전문인력이 확충 된다면 법적용에 따라 실효성을 높이고 안정적인 방사선 이용과 환자의 안전을 확보할 수 있을 것으로 사료된다.
간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)은 영상의 인식과 표현을 위하여 사용되는 경계선 추적 알고리즘 중에서 널리 사용되는 것이다. SBF는 주로 이진화된 영상에서 물체의 경계선을 추적할 때 매우 간단하면서도 효율적인 성능을 제공한다. 그러나 추적자의 위치와 방향조건에 따라 인너코너(inner corner)와 인너-아우터 코너(inner-outer corner)의 일부 영상을 추적하지 못하는 비일관성(inconsistency)을 가지고 있고, 경계선 이외의 픽셀들에 대한 부가적인 이동연산을 요구한다는 단점이 있다. 이러한 제약성들 중 인너-아우터 코너의 비일관성을 해결하기 위하여 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(MSBF: Modified Simple Boundary Follower)이 연구되었지만 여전히 인너코너 추적 비일관성과 부가 연산 필요성에 대한 해결책은 제시되지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 비일관성이 일어나지 않도록 처리하고, 경계선 주위 픽셀에 대한 이동 연산을 줄일 수 있는 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower)을 제안하였다. 또한 경계선상의 픽셀들의 배치와 이동 경로 방식에 대해 분류를 함으로써 세 가지 알고리즘의 연산복잡도를 계산하였다. 제안된 알고리즘은 MSBF에 비하여 연산량이 감소하였고, 비일관성의 문제가 없는 것으로 분석되었다.
이미지 색인은 이미지 정보로의 접근에 핵심적인 역할을 수행하는 부분으로 다양한 이미지 색인 방법 및 시스템이 이미지 정보의 종류에 따라 소개되어 왔다. 이미지 색인은 Panofsky의 정보의 단계별 색인에서 출발하여 시소러스, 분류체계, 이미지 기술요소, 범주화 방식 등을 이용하는 방식으로 발전하여 왔다. 이 연구는 Panofsky의 이미지 정보 중 이차 이미지 정보의 색인(iconographical analysis of image information)에 있어 이용자들을 대상으로 하여 그 객관성을 측정하고, 색인의 객관성과 관련된 이미지 기술요소들을 밝혀내고자 하였다. 이미지 속의 인물이나 물체 등 사실적이고 정형화된 일차 이미지 정보와는 대조적으로, 보다 주관적이고 해석적인 이차 이미지 정보의 예로 감정정보를 택하여 48명의 이용자들을 대상으로 2차에 걸친 실험을 하였다. 1차 실험에서는 같은 이미지 안에서 각각의 이용자들이 읽어내는 감정정보의 일치도를 측정하였고 2차 실험에서는 이용자들이 이미지 탐색 과정 중 검색된 이미지에 부여된 색인어에 대한 동의 정도를 통하여 색인의 객관성을 측정하였다. 1차와 2차 실험 결과는 이용자들이 같은 이미지에 대하여 다양한 해석을 내리고 있으며 주관적인 해석이나 개인차가 이차 이미지 정보의 색인에 영향을 미치는 요소로 작용하고 있음을 보여 주었다. 이 연구의 결과는 이차 이미지 정보에 대한 이용자들의 주관적인 반응을 수렴할 수 있는 색인 시스템이나 탐색기법에 대한 계속적인 연구 및 개발의 필요성을 강조하고 있다.
사용자중심의 게임분석에 대한 과학적인 접근이 주목 받고 있는 게임개발 환경에서 플레이어에 대한 정확한 정보는 중요한 요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 플레이어의 행동과 게임레벨간의 상호작용이 타 장르에 비해 높은 FPS게임에서 주된 레벨디자인 요소인 Choke Point 유형과 Cover Pattern속성의 관계가 레벨난이도에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. Choke Point는 목표달성을 위해 반드시 통과해야하는 주요 길목이며, Cover Pattern은 건물을 제외한 레벨상의 물체를 말한다. 두 요소는 레벨 난이도에 직 간접적으로 영향을 준다. 대표적인 10종의 FPS게임플레이를 분석하여 Choke Point유형을 분류하고 4종의 Cover Pattern속성을 배치하여 16개의 실험대상 레벨을 구성하였다. 10명 플레이어의 5회 반복플레이를 통해 800개의 플레이어 행동데이터를 수집, 분석하였다. 이러한 실증적 실험을 통한 분석결과는 게임레벨 디자인 단계에 구체적인 정보를 제공함으로써 체계적인 게임레벨 제작에 기여할 것이며 기존 학술적연구결과가 산업적으로 활용될 수 있는 방법을 제안하고 있어 의의를 갖는다.
공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 출처주의 발전과정, 범주, 그 의미를 살펴보고 오늘날 기록관리환경에서 새롭게 변화된 출처주의의 경향을 검토, 기록물 관리에 있어 이것의 적용을 위해 고려될 수 있는 실질적 방안을 모색한 것이다. 단일 출처, 물리적 기록물체를 강조하던 기존의 출처주의는 행정조직의 변화와 유동성, 네트워크 발달 등에 따라 점차 개념적 추상적 기능적 출처개념으로 변화하고 있다. 새로운 출처주의의 적용을 위한 방안으로 먼저 기록물 자체에 대한 기술과 생산자 그리고 그 생산내력에 대한 기술을 분리, 각 영역을 링크시켜 통제하는 방안이 모색될 수 있다. 이 경우 기능별 생산연원의 추적은 물론, 기록물에 대한 다양한 출처의 규명도 가능해진다. 또 분류와 스케줄을 통합, 생산단계, 혹은 그 이전 단계로부터 출처를 통제하기도 하며, 전자기록물의 경우 메타데이터의 구축을 통해 출처와 내력관계를 관리하기도 한다. 그러나 무엇보다 중요한 것은 국제적 기준에 부합하는 국가적 기술규칙의 마련을 통해 출처정보의 구조화와 통제를 할 수 있어야 하며, 출처 및 폰드 구성을 위한 가이드라인을 마련, 그 일관성 유지에도 주의를 기울여야 한다.
퓨리즘 시기의 르 코르뷔지에는 백색을 주로 사용하는 건축가로 알려져 있다. 그러나 이 시기에 실제 그는 다채색을 많이 사용하였고, 이렇게 다채색을 많이 사용한 것에 비해서는 그의 다채색 사용의 원리들이 그다지 잘 정리되어 있지 않다. 이 원리들을 밝히기 위하여, 우리는 건축물의 외부에 다채색을 드러내어 많이 사용한 뻬삭 프로젝트의 분석을 통해 그가 어떤 방법으로 다채색을 사용하였는지 그리고 그 의도와 원칙이 무엇인지 알고자 하였다. 또한 이 분석과정에서 뻬삭 프로젝트가 그의 건축언어를 정립하기 위한 실험실이었을 뿐만 아니라 동시에 다채색 사용의 방법을 구축하기 위한 실험실이었는지도 알아보고자 하였다. 그 결과로 우리는 그가 백색을 바탕으로 다채색을 이용하여 공간을 변화시키고 또한 물체를 분류한 것을 확인할 수 있었다. 그리고 그는 우리의 감성과 연계되고 경험이나 습관에서 기인하는 심리생리학적인 경험을 바탕으로 색상을 선정하여 현장이 가지고 있는 건축공간과 형태 상의 여러 문제점을 보완하기 위하여 고안해낸 색체를 활용한 위장술, 착시, 선물 상자 기법, 볼륨의 해체방법, 등 다양한 방법들을 활용하였고 이러한 방법들은 뻬삭 이후의 프로젝트들에도 응용된 것을 확인할 수 있었으며, 다채색은 결국 그의 건축언어를 보다 강조하기 위한 수단으로 사용한 것을 알 수 있었다.
최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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