음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 딥러닝 지도학습 알고리즘을 사용한 학습 모델을 대상으로 미용 관련 피부질환 인식의 효과성을 실험적으로 비교한다. 최근 딥러닝 기술을 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에 적용하고 있으며, 의료 분야에서는 중요 피부질환 중 하나인 피부암 식별의 수준을 전문가 수준으로 높인 성과를 보이고 있다. 그러나 아직 피부미용과 관련된 질환에 적용한 사례가 다양하지 못하다. 따라서 딥러닝 기반 이미지 분류에 활용도가 높은 CNN 알고리즘을 비롯하여 ResNet, SE-ResNet을 적용하여 실험적으로 정확도를 비교함으로써 미용 관련 피부질환을 판단하는 효과성을 평가한다. 각 알고리즘을 적용한 학습 모델을 실험한 결과에서 CNN의 경우 평균 71.5%, ResNet은 평균 90.6%, SE-ResNet은 평균 95.3%의 정확도를 보였다. 특히 학습 깊이를 다르게하여 비교한 결과 50개의 계층 구조를 갖는 SE-ResNet-50 모델이 평균 96.2%의 정확도로 미용 관련 피부질환 식별을 위해 가장 효과적인 결과를 보였다. 본 논문의 목적은 피부 미용과 관련된 질환의 판별을 고려하여 효과적인 딥러닝 알고리즘의 학습과 방법을 연구하기 위한 것으로 이를 통해 미용 관련 피부질환 개선을 위한 서비스 개발로 확장할 수 있을 것이다.
남부 지방의 밀양 근교에 자생하고 있는 야생 동충하초 균주(Cordyceps sp., Paecilomyces sp., Beauveria sp., Aranthomyces sp., Isaria sp., Himenostilbe sp.)를 채집 분리하여 rDNA 및 internal transcribed spacer (ITS) 부위의 염기서열을 비교하였다. ITS 영역에 특정적인 프라이머인 ITS1과 ITS4를 이용하여 PCR을 수행하여 증폭하였다. 다양한 균주에서 같은 크기의 PCR 생산물을 얻을 수 있었고, 이들의 서열분석을 위하여 pGEM-T easy 벡터에 클로닝하였으며, ITS1, 5.8S, ITS2 영역 부위의 염기서열들을 BLAST 수행하여 유연관계를 분석하였다. 밀양 근교에서 분리한 32개의 균주 중에 Cordyceps militaris는 서열이 등록된 유전정보 AY49191, EU825999, AY491992와 100% 일치하였으며, 몇 개의 종은 보고된 서열과 모두 일치하지는 않았다. 예를 들어 strain P17은 울주군 가지산에서 분리한 P. tenuipes로서 밀양시 조천읍 가지산에서 분리한 P. tenuipes와는 서열상에서 다른 부분들이 있었다. 결론적으로 밀양 근교의 균주들을 분리하는데 ITS영역분석이 분류와 검정에 효율적이고, 본 연구를 통하여 동충하초의 생태학적인 유전자원들을 확보할 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.
소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 동아시아 특산식물 애기닥나무의 자원식물로서 활용을 위한 대량증식법 개발을 위해 실시하였다. 종자의 발아특성을 알아보기 위해 광·온도조건, GA3 처리, 저온층적처리를 실시하였다. 온도조건 실험에서 4, 15/6, 20/10, 25/15℃에서 발아율은 각각 0, 42.5, 44.4, 91.7%였다. 따라서 애기닥나무 종자의 발아 최적온도는 25/15℃였다. 온도조건에 따라 발아가 제한되었지만, GA3 처리를 통해 상대적으로 낮은 온도조건에서도 발아율을 높일 수 있었다. 저온층적처리를 통해 발아소요일수를 단축할 수 있었으며. 이를 통해 애기닥나무 종자를 conditional dormancy 유형으로 분류하였다. 본 연구결과를 통하여 적정 발아 온도조건은 25/15℃이며, 상대적으로 낮은 온도조건에서도 GA3처리로 종자기반 대량증식이 가능하며, 향후 산업적인 활용에 도움이 될 것이라 판단된다.
건설산업의 중대재해 발생률 및 사망률이 가장 높아짐에 따라 이를 감축하기 위해 국내에서도 다양한 노력을 기울이고 있다. 그 중 위험성 평가는 시공단계 위험요소를 평가하고 재해 감소대책을 위한 자료로 활용되고 있다. 그러나 기존의 위험성 평가는 수행자의 주관이 개입되며 국내 건설현장에 취약한 측면이 있다. 본 연구는 위험성 평가 분야에 BIM을 활용하여 정량적으로 위험요소를 도출함으로써 리스크를 조기 식별하고 사전제거하는 것을 목표로 위험성 평가를 위한 DB 분류체계를 구축하였으며 BIM을 활용한 위험성 평가의 방법론을 제시한다. 이를 통해 리스크의 사전 제거로 시공 작업자의 안전성을 증대시키고 안전관리 분야의 추가비용을 절감한다. 또한, 신규 공법에도 적용 가능하므로 프로젝트 참여자들의 이해도를 높이며 의사소통의 도구가 된다. 본 연구는 BIM을 기반으로 정량적인 위험도를 도출하는 프레임워크를 제안하는 연구로써, 향후 BIM을 활용한 위험성 평가 분야에 기반 기술로 활용될 것이다.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
COVID-19로 인해 국내 대학의 교육은 급격하게 온라인 교육으로 전환되었다. 또한 4차 산업혁명의 도래로 혁신교수법의 도입이 강조되고 있다. 국내 대학에서 활용하고 있는 교육지원시스템은 이러한 변화와 요구에 대응하기 위한 개선이 필요한 실정이다. 본 연구는 국내 대학의 교육지원시스템을 개선·발전시키기 위해 팀기반학습 적용을 위한 교육지원시스템을 개발하였다. 중요한 연구의 결과는 다음과 같다. 국내 대학의 교육지원시스템 실태를 분석한 결과, 팀기반학습과 같은 새로운 혁신교수법을 적용하는데 필요한 기능은 충분하지 않은 것으로 분석되었다. 따라서 팀기반학습 강의를 지원할 수 있는 교육지원시스템을 개발하였다. 시스템은 '사전학습', '팀활동', '참여학습'으로 구성하였고, 이를 다시 9개의 세부 항목으로 분류하였다. 추후 시스템 사용자를 대상으로 설문조사 등을 진행해 시스템을 개선하는 연구도 진행할 계획이다. 제시된 교육지원시스템이 국내 대학에 도입된다면, 교육환경을 개선하고, 혁신교수법 보급과 활성화에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
숭어과 어류는 연안에서부터 담수역까지 서식하고 있는 대표적인 광염성 어류이다. 이들의 형태적인 유사성 때문에 분류학적인 면에서나 명명법에 있어 많은 논란이 있다. 숭어과 어류 중 국내에서 주로 소비되고 있는 어종은 숭어(Mugil cephalus)와 가숭어(Chelon haematocheilus)로, 일반적으로 숭어와 가숭어를 구별하지 않고 숭어라 불리기도 한다. 이에 본 연구에서는 국내의 학술적인 자료 및 옛 문헌을 조사하여 국내에서 혼용되고 있는 숭어류의 학명 및 어명에 대해 정리해보고자 하였다. 숭어의 학명은 M. cephalus로 사용되고 있지만, 가숭어는 Chelon, Mugil, Liza 속명이 혼용되고 있다. 숭어류의 어명에 대해 국내사전에는 숭어와 가숭어를 구별하지 않고 있으나, 일어, 영어, 중국어사전에서는 숭어와 가숭어가 명확히 구분되어 있었다. 옛 문헌에서는 숭어류를 '치어' 또는 '수어'라 이르고 있다. 대부분의 문헌에서는 숭어와 가숭어의 구분이 명확하게 나타나지 않았으나, 자산어보에서는 가숭어를 치어(참치어)로, 숭어를 가치어로 기록하고 있어 '가(假)'자의 붙임이 현재와 달리 사용되고 있었다. 가숭어는 양식되고 있는 종으로 앞으로 산업적인 활용이 모색되고 있는 단계에서, '가'자에 대한 부정적인 인식을 고려하였을 때 가숭어라는 어명 대신에 '참숭어'로의 어명 변경을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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