증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.
기존의 한국어 품사 태깅 방식은 복합어를 단위 형태소들로 분해하여 품사를 부착하므로 형태소 태그가 세분화되어 있어서 태거의 활용 목적에 따라 불필요하게 복잡하고 다양한 어절 유형들이 생성되는 단점이 있다. 딥러닝 언어처리에서는 키워드 추출 목적으로 품사 태거를 사용할 때 복합조사, 복합어미 등 문법 형태소들을 단위 형태소로 분할하지 않는 토큰화 방식이 효율적이다. 본 연구에서는 어절을 형태소 단위로 토큰화할 때 어휘형태소 부분과 문법형태소 부분 두 가지 유형의 토큰으로만 분할하는 Head-Tail 토큰화 기법을 사용하여 품사 태깅 문제를 단순화함으로써 어절이 과도하게 분해되는 문제점을 보완하였다. Head-Tail 토큰화된 데이터에 대해 통계적 기법과 딥러닝 모델로 품사 태깅을 시도하여 각 모델의 품사 태깅 정확도를 실험하였다. 통계 기반 품사 태거인 TnT 태거와 딥러닝 기반 품사 태거인 Bi-LSTM 태거를 사용하여 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대한 품사 태깅을 수행하였다. TnT 태거와 Bi-LSTM 태거를 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대해 학습하여 품사 태깅 정확도를 측정하였다. 그 결과로, TnT 태거는 97.00%인데 비해 Bi-LSTM 태거는 99.52%의 높은 정확도로 품사 태깅을 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 초대형선 도입으로 대형선 수리 수요가 증가하고 있으며, 해상 오염물질 규제강화로 스크러버와 선박평형수처리장치를 부착하는 선박개조 시장이 확대되고 있는 상황에서 우리나라 대형 수리조선소의 건립 필요성을 고찰하고, 수리조선소 경쟁력 결정요인들을 도출하여 경쟁력을 평가하였으며, 수리조선소 건립 운영의 경제적 타당성을 검증하였다. 수리조선소의 경쟁력 결정요인에 대한 AHP 분석결과, 수리조선소 경쟁력 결정요인의 중요도는 입출항 안전성, 수리기술력, 도크 및 안벽시설, 수리비용, 수리기간(납기준수), 수리 부품 조달 등의 순서로 나타나 해운선사 및 선박관리회사들은 수리조선소를 선택함에 있어서 수리조선 인프라와 수리기술 및 품질 등을 가장 중요하게 고려한다는 것을 알 수 있다. 향후 건립될 부산항 수리조선소의 경쟁력에 대한 AHP 분석에서는 이동 거리, 수리서비스 품질, 수리부품 조달과 입출항 안전성, 수리 기술력, 도크 및 안벽 시설, 수리기간(납기준수) 순으로 나타났다. 이는 부산항 입항 선박들이 기항 시에 바로 이용할 수 있으므로 이동거리 요인의 경쟁력이 가장 높으며, 해운기업들이 수리조선소를 결정함에 있어서 중요하게 판단하고 있는 경쟁력 요인 대부분에서 부산항 수리조선소의 경쟁력이 높다는 것을 나타낸다. 부산항 수리조선소의 건립 및 운영 타당성을 비용 편익 분석(cost-benefit analysis)한 결과, 순현재가치는 4,356억원, 내부수익률은 9.8%로 사회적 할인율(4.5%)보다 높으며, 비용 대비 편익 비(B/C)가 1.167로 높게 나타나 경제성 타당성(economic feasibility)이 있는 것으로 나타났다. 연구결과 부산항 수리조선소의 필요성과 경제적 타당성이 충분히 확보되고 있으며, 경쟁력에 대한 평가도 높게 나타나므로, 실무적 관점에서 본 연구는 부산항 수리조선소 건립의 논리적 타당성과 사업 추진의 이론적 기반을 제공할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 화학 물질의 급성 안자극 시험을 수행하기 위한 세포 기반 미세유체 칩의 개발과 응용에 관한 연구를 수행하였다. 포토리소그래피와 소프트리소그래피 공정을 이용하여 미세유체 칩을 제작하였으며, 칩은 배양 면적이 다른 3개의 세포 배양 구획으로 이루어져 있다. 세포 기반 안자극 시험은 토끼 각막 상피 세포를 사용하여 수행하였다. 미세유체 칩에 배양된 세포에 화학 물질 수용액을 처리한 후 일정한 간격으로 세포를 관찰하고, 생존율 곡선을 기반으로 세포 사멸에 대한 속도 상수를 계산하였다. 세포-세포 사이의 연접, 세포-기판 사이의 부착, 초기 세포 수 변화가 세포 사멸 속도에 미치는 영향을 조사하여 미세유체 칩의 성능을 검증하였다. 안자극 시험의 표준물질인 sodium dodecylsulfate (SDS) 수용액의 다양한 농도 조건에서 안자극 시험을 수행하였다. 화학 물질의 수용액에 300초 동안 노출시킨 세포의 생존율을 이용하여 안자극을 시험하였다. 최종적으로 미세유체 칩의 각 구획에 대한 가중치를 기반으로 독성 점수(toxicity score, TS) 산출식을 얻었다. 본 연구에서 개발한 세포 기반 미세유체 칩은 화장품과 제약에 사용되는 화학 물질의 안자극 시험에 활용될 수 있을 것이다.
본 시험은 수도본답에 널리 사용되고 있는 제초제Nitrofen (TOK) 입제가 포장ㆍ운송ㆍ보관ㆍ분배 등의 유통과정을 거쳐 실제로 사용될 때의 입도조성을 조사하고 수도에서 Nitrofen특유의 갈변약반형성이 본제품의 입도, 시용방법, 제형, 수심, 수도재배양식에 따라 어떻게 달라지는 가를 알고저 수행되었으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 시판중인 3kg들이 Nitrofen입제는 중량기준으로 98.91%가 9∼35mesh범위의 입자들이었고 100mesh 보다 작은 미분말함유율은 0.08%에 불과하였다. 2. Nitrofen의 처리에 의하여 수도체에 나타나는 갈변약반은 제형, 시용방법, 입도, 수심을 달리하여도 모두 지표면에서부터 5∼7cm 높이의 도체부위에 나타났으므로 미립말이 수면에 부유하다가 도체에 부착되어 약반형성에 직접적으로 관여한다고는 할 수 없었다. 3. 100mesh보다 미분말인 경우 3mesh이상의 큰 입자들에 비하여 이앙도에 대해 약반형성위치 및 약반의 크기를 증가시키지 않았으나 개체당 약반수는 증가시켰다. 4. 입제의 수면철포, 입제의 토양표층혼화시용후 관개, 수화제의 토양표면시용 후 관개등의 모든 경우에 약반형성위치, 약반의 크기 및 약반발현엽수에 있어서 차이가 없었다. 5. 100mesh이하의 미분말을 시용할 경우 이앙도는 약반형성이 뚜렷이 많았으나, 3cm수심으로 천수관개하면 약반형성이 현저히 감소되었고, 식상이 없는 직파도는 이앙도에 배해 약반형성이 현저히 적었다.
최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.
환경부에서 생태계교란식물로 추가 지정된 돼지풀아재비의 분포, 형태·생리·생태적 특성 그리고 다양한 제거방법 등을 정리하여 효율적인 관리방안을 제시하고자 한다. 중앙아메리카가 원산지인 돼지풀아재비는 전 세계적으로 45개국에서 발생하고 있지만, 우리나라에서는 경상남도 통영 및 창원의 일부지역에서만 생육하고 있다. 이 식물은 한해살이풀로 종자로 확산되며, 수입 농산물에 포함되거나 차량이나 농업용 기계에 부착되어 인근으로 그 영역을 넓히고 있다. 돼지풀아재비의 줄기와 뿌리에서 타감물질인 파르테닌 등이 분비되어 주변 식생의 발생을 억제한다. 또한 다양한 알레르겐을 함유하고 있어 인간과 가축에 피해를 주는 식물이다. 돼지풀아재비와 같은 유해식물이 발생되면 관계기관에 신고하는 제도적인 관리방안이 마련되어야 한다. 돼지풀아재비의 줄기를 절단하거나 제거하는 등의 물리적 방법 그리고 glyphosate와 같은 비선택성 제초제 처리로 방제할 수 있다. 생물학적 방제연구는 많이 수행되었으나, 우리나라의 법률과 제도의 미비로 국내에 적용 가능한 것은 제한적이다.
최근 들어 고령화 및 1인 가구 증가로 인해 IoT기반 원격환자모니터링에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 원격환자모니터링을 위한 다중의 IR-UWB레이더를 이용한 비접촉식 생체신호측정시스템을 제안하였다. 기존에는 생체신호처리를 위해 배경차분알고리즘을 적용하였으나, 전압노이즈, 계단현상 등의 에러 발생을 없애고자 다중 배경차분 알고리즘을 적용하였다. 다중배경차분알고리즘은 이전 클러터와 현재 클러터의 변화량을 계산하여 신호를 추출하며, 본 연구에서는 SVD알고리즘을 이용하였다. 개선된 다중배경차분알고리즘을 생체신호측정에 응용하여 고속 푸리에 변환을 통해 호흡수를 계산하였다. 제안한 IR-UWB레이더를 이용한 시스템 및 다중배경차분알고리즘의 검증을 위해 호흡수 측정을 진행하였다. Neulog사의 부착형 공기압착식 호흡측정기를 대조군으로 실험한 결과 97.36%의 정밀도를 확보함으로서 본 연구의 타당성을 검증하였다. 구현된 알고리즘은 기존의 접촉식 웨어러블 방식의 불편함을 개선하였다.
항균 펩타이드는 동물과 식물이 가지고 있는 고유의 항균 물질로 적은 양으로도 강한 항균활성을 나타내며 이외에도 항바이러스, 항산화 등 다양한 기능을 가지고 있다. 식물은 물과 햇빛으로 키울 수 있어 적은 비용으로 대량 생산이 가능하다. 식물의 엽록체를 형질전환 시켜 항균 펩타이드를 생산하면 단백질 발현량이 증가하고 꽃가루에 의한 유전자 이동이 일어나지 않기 때문에 생태계가 오염될 가능성이 적다. 그러나 형질전환 된 엽록체를 이용하여 재조합 단백질을 생산하면 단백질이 분해되고 용해도가 감소한다. 이를 해결하기 위해 융합 단백질 종류 중 하나인 SUMO를 발현시킬 재조합 단백질과 융합하여 제작하였다. 항균 펩타이드 stomoxyn은 침파리(stable fly)에 있는 항균물질이다. Stomoxyn은 α-helix 구조이고 양친매성이어서 박테리아 세포막에 부착된 후 세포막을 용해시킨다. 본 연구에서는 stomoxyn을 식물 엽록체와 대장균에서 발현시키기 위한 형질전환 벡터를 제작하였고, 이 벡터를 이용하여 대장균에서 stomoxyn의 발현을 확인하였다. 대장균에서 발현된 stomoxyn을 nickel column과 SUMOase를 처리하여 정제한 후 agar diffusion assay를 이용하여 항균 활성을 확인하였다. 또한 식물 엽록체에서 벡터의 삽입을 확인하기 위해 EGFP 유전자를 사용하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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