무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
True color 영상은 자연색과 유사한 색상이 표출되며 이는 복잡한 지구의 대기 현상 및 지표의 변화에 빠른 모니터링이 가능하다는 장점이 있다. 현재 다양한 기관에서 true color 영상을 생산 중이며 우리나라에서도 차세대 기상위성으로 세대교체가 이루어져 true color 영상 생산의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Himawari-8 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager(AHI) 센서의 Top of Atmosphere(TOA) 자료를 이용해 true color 영상 생산을 위한 시각화 향상을 수행하였다. 시각화 향상을 위해 본 연구는 Nonlinear enhancement과 Histogram equalization 두 가지 기법을 각각 수행하였다. 이를 비교해 본 결과, Histogram equalization는 Nonlinear enhancement 대비 Solar Zenith Angle(SZA) $70^{\circ}$ 이상 지역과 해양 영역에서 청색 계열이 강한 영상이 나타났으며, Nonlinear enhancement 기법의 경우 Histogram equalization 기법과 비교했을 때 식생 영역이 붉은 특징이 나타났다.
의료 케어 분야가 다각도로 발전되어가고 있는 상황에서 의료 홍보 영상분석은 중요한 의미를 지닌다. 경쟁력 향상의 문제로 중요성을 있으며 AI 시스템의 가속화 시대는 의료 케어가 가장 선두에 있는 분야이기도 하다. 이에 따른 홍보와 광고 및 설명에 대한 영상의 중요성은 매우 중요하며 기업의 이미지를 전환 시킬 수 있는 중요한 방향이기도 하다. 본 연구에서는 AI 의료 브랜드들의 전문 영상에 대한 비교분석을 중심으로 해외 메이져 회사 2개, 스트라이커와 힐롬 (Stryker, Hill-rom)의 회사와 국내 선두기업 1개(나인벨)의 영상을 중심으로 영상에서의 디자인 특징과 차이점 등을 비교하였고, 그에 따른 세부 파트 분석과 섹션 분석을 하였다. 영상 편집의 기술적 부분 분석으로, 트렌제이션 방식 및 인포 그래픽들을 고찰하였다. 심층 비교는 AI 의료 영상의 영상 색상 톤과 영상 배색 관계에 대한 차이점과 같은점들을 비교 분석하였다. 영상 이미지 결정 부분에 있어서 구체적인 분석은 각 영상들의 영상 인트로 부분과 제품 설명 영상 부분들의 구체적 장면을 가지고, 홍보 디자인에서 나타나고 있는 차별화된 요소들을 비교 연구하였다.
파프리카는 최근 카로티노이드, 비타민C, E, 페놀화합물과 같은 다양한 식물 유래 생리활성물질 등의 효능이 보고되면서 영양성이 풍부한 식품으로서 각광받고 있다. 수확 후 파프리카 과실의 품질은 모양, 과중, 과피의 색상, 꼭지의 형태 등의 외관상 특징에 의해 주로 결정된다. 이러한 점에서 파프리카 비상품과는 미각적 특성과 영양학적 가치가 고려되지 않은 채 상품과의 50-70% 가격을 받거나 폐기된다. 본 연구는 파프리카 상품과 및 비상품과의 외적 품질, 일반 성분, 무기물, 항산화능 및 카로티노이드의 조성을 비교하기 위하여 수행되었다. 상품성에 따른 과실의 외적 품질 및 일반 성분은 평균 과중을 제외하고 유의한 차이가 없었다. 무기물 함량과 총페놀은 상품과에서 유의하게높게 나타났다. 항산화능의 경우, DPPH 라디칼 소거활성은 시료 간에 유의적인 차이는 보이지 않았다. ABTS 라디칼 소거활성은 더욱이 100과 1,000㎍·mL-1농도에서, 환원력은 500과 1,000㎍·mL-1에서 상품과가 비상품과에 비해 높은 활성을 보였으나 그 외 농도에서는 유의적인 차이가 없었다. β-카로틴을 포함한 주요 활성성분이라 예상되는 카로티노이드의 함량은 상품과와 비상품과에서 각각 29.3 ± 2.6과 31.9 ± 2.9㎍·g-1이었으며, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 실험 결과, 파프리카 과실은 외관상 품질에 따른 영양성, 항산화능 및 카로티노이드 조성 차이가 미미하거나 없는 것으로 확인된 바, 파프리카 비상품과 과실은 건강 가공식품의 소재로서 상품과 못지 않은 가치를 지닌 것으로 판단된다.
최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.
현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한
10두(頭)의 홀스타인 자우(仔牛)에 glucagon, insulin 등 홀몬과 reserpine 및 nicotine을 투여(投與)하여 그들이 췌장(膵臟)의 Langerhans 도서(島嶼)에 미치는 세포학적(細胞學的) 영향을 전자현미경(電子顯微鏡)에 의해서 연구하는 도중 거대(巨大)한 크기의 도서(島嶼)를 관찰하였다. 이 거대도서(巨大島嶼)들은 상기(上記)한 약품투여에 영향을 받지 않으며 거의 beta 세포(細胞)들로만 되어 있으므로 보통 크기의 도서(島嶼)들과의 혼동을 피하기 위하여서는 그 분포상태(分布狀態)와 세포학적(細胞學的) 및 조직학적(組織學的) 특징(特徵)을 구명(究明)하는 것이 필요하게 되어 본연구(本硏究)에 착수하였든 것이며 아울러 췌장(膵臟) 각부분(各部分)에 함유되는 Langerhans 도서수(島嶼數)의 평균치(平均値)를 산출(算出)하였다. Langerhans 도서(島嶼)는 편의상 그 크기에 따라서 직경(直徑) $200{\mu}$이하(以下)의 것을 "Regular islets" $200{\sim}500{\mu}$까지의 것을 "Intermediate islets" 그리고 $500{\mu}$ 이상(以上)의 것을 "Giant islets"라 이름지어서 구별하였다. 지금까지 알려진 최대(最大)의 도서(島嶼)는 개에서 관찰된 $333{\mu}$의 도서(島嶼)이었는데 필자는 본연구(本硏究)에서 직경 $1.395{\mu}$에 달하는 것과 기리 $2,700{\mu}$에 달하는 거대(巨大)한 도서(島嶼)들을 관찰하였다. 본연구(本硏究)의 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 자우췌장(仔牛膵腸) 50평방(平方)mm 면적(面積)내에 함유되는 Langerhans 도서(島嶼)의 수(數)는 평균(平均) 191개로서 다른 연구자에 의해서 보고된 수치(數値)보다 훨씬 많은 것이었다. 2. 거대도서(巨大島嶼)의 크기는 직경(直徑) $200{\sim}1,400{\mu}$이며 그 분포상태(分布狀態)는 보통 크기의 도서(島嶼)와 마찬가지로 췌장(膵臟)의 십이지장부(十二指腸部) 중간부(中間部) 및 췌장부(膵臟部)의 순서(順序)로 많이 함유되고 있다. 즉 십이지장부(十二指腸部)에는 2% 중간부(中間部) 1.8% 췌장부(膵臟部)에는 0.8%의 거대도서(巨大島嶼)가 함유되어 있으며 직경(直徑) $200{\mu}$이상(以上)의 도서평균치(島嶼平均値)는 1.53%이었다. 3. 중간대(中間大)의 도서(島嶼)와 거대도서(巨大島嶼)들은 거의 beta 세포(細胞)들로서만 되어있음으로 "중간대(中間大) beta 도서(島嶼)" 및 "거대(巨大) beta 도서(島嶼)"라고 각 각 명명하였으며 alpha세포(細胞)들이 있는 경우에는 작은 세포집합체(細胞集合體)를 이루고 도서전반(島嶼全般)에 걸쳐서 산재(散在)한다. 4. 췌장(膵臟)에 함유되고 있는 거대(巨大) beta 도서(島嶼)의 수(數)는 적지마는 보통 크기의 도서(島嶼)와 비교할때 그 용량(容量)은 막대한 것이며 따라서 insulin 분비량(分泌量)도 많을것이므로 우췌장(牛膵臟)의 insulin 분비(分泌)를 연구할 때에는 반듯이 이 사실(事實)을 고려해야 할 것이다. 5. 불규칙한 색상(索狀)의 실질세포(實質細胞)들로된 거대(巨大) beta 도서(島嶼)에는 간질결합조직(間質結合組織)이 풍부하며 그 간질(間質) 속에는 비교적 큰 혈관(血管)과 개재관양(介在管樣) 구조물(構造物)이 들어있다. 거대(巨大) beta 도서(島嶼)는 출생(出生)후 도서내외(島嶼內外)에 산재(散在)하고 있는 외분비도관세포(外分泌導管細胞)들의 증식(增殖)에 의해서 발생(發生)하며 그 크기도 증대(增大)하는 것으로 믿어진다. 6. 거대(巨大) beta 도서(島嶼)의 beta 세포(細胞)들은 현저한 Golgi 장치(裝置)와 비대(肥大)한 핵소체(核小體) 및 포상핵(胞狀核)등의 세포학적(細胞學的) 특징을 가지며 이것은 거대(巨大) beta 도서(島嶼)가 보통 크기의 Langerhans 도서(島嶼)에 비하여 더 활발하게 insulin을 분비(分泌)한다는 것을 시사(示唆)하는 것이다.
본 연구에서는 단호박 품종 4종(미나맘, 보짱, 아지구로이, 구리지망)의 특징을 살펴보고, 이를 이용한 음료의 기본적인 특징을 살펴보았다. 카로티노이드는 과피 보다 과육에 1.5~2배의 높았으며 4품종 중 미니맘 과육에 가장 높은 함량을 보였다. 비타민 A는 과육에서 보다 과피에서 높은 함량을 보였으며, 미니맘 과피가 2,016.57 IU/100 g으로 가장 높고, 구리지망 과육이 998.83 IU/100 g으로 가장 낮았다. 비타민 C의 함량은 43.21~82.35 mg% 수준으로 과육과 과피에서 비슷한 수준의 함량을 보여 유의적인 차이는 없는 것으로 나타났으며, 구리지망 품종이 높은 것으로 나타났다. 단호박의 무기질 함량은 칼륨이 가장 높았으며 다음으로 인의 순이었으며, 아지구로이의 과육에 칼륨 함량이 가장 높은 것으로 나타났다. 과육과 과피 물 추출물의 항산화 활성은 과육보다 과피에서 활성이 높은 것으로 나타났으며 미니맘 과피의 $EC_{50}$이 4.01 mg/mL로 가장 활성이 높았으며, 아지구로이 과육의 활성이 가장 낮은 것으로 나타났다. 착즙 수율은 69.5~89.4% 수준으로 품종에 따른 착즙 수율에 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났으며, 아지구로이가 가장 높았다. 착즙액의 pH는 7.17~7.83으로 박피하지 않은 단호박이 박피 과육을 이용한 것보다 높았다. 당도는 $12.5{\sim}16.6^{\circ}brix$로 보짱이 $16.1^{\circ}brix$로 가장 높았고 아지구로이가 $12.7^{\circ}brix$로 가장 낮은 것으로 나타났다. 착즙액으로 단맛과 pH를 조정한 단호박 음료는 박피 과육을 사용한 경우 단기간 부유 안정성을 나타내었다. 단호박 음료는 특유의 향과 약간의 미끈거리는 질감이 있었으며, 색상 기호도는 보짱과 아지구로이가 좋은 것으로 평가하였다. 종합적인 맛 평가에서는 미니맘과 보짱이 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.