본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.
금속 나노 입자의 플래시 램프 어닐링 공정은 빠른 가공 속도(밀리초 단위), 저온 공정, 롤투롤 공정과의 호환성 등 이유로 유연한 기판 위에 고성능 전극을 제조하기 위한 강력한 솔루션으로 제공되어 왔다. 그러나 금속 나노 입자[예를 들면, 금(Au), 은(Ag), 구리(Cu) 등]는 저온 공정을 위한 미세 금속 나노 입자(직경 10 nm 미만)의 제조가 어렵고, 고가이며, 잉크보관 및 플래시 램프 어닐링 과정에서 산화가 발생하는 등의 한계가 존재했다. 이러한 이유로 유기금속화합물 잉크는 금속 나노 입자를 대체할 수 있는 재료로서 저렴한 가격(기존 금속 나노 잉크 대비 1/100의 가격)과 저온 공정성, 높은 재료 안정성으로 인해 제안되었다. 하지만 이러한 장점에도 불구하고, 유기금속화합물의 플래시 램프 어닐링 처리를 통한 유연한 전극의 제조는 광범위하게 연구되지 않고 있다. 본 논문에서는 사전 경험 없이 은 유기금속화합물을 플래시 램프 어닐링하는 과정에서 발생할 수 있는 어려움을 최소화하기 위해 재료 매개변수와 플래시광 처리 매개변수(에너지 밀도, 펄스 지속시간 등)를 고려하여 유연 기판에 전극을 제조하기 위한 최적의 조건을 결정하는 방법을 실험적으로 가이드하고자 한다.
기업과 정부의 연구개발(R&D: Research and Development) 투자는 지속적으로 증가해, 2021년 공공과 민간의 전체 연구개발비는 102조 1,352억 원으로 100조원을 돌파하였고, GDP 대비 R&D 투자 비중이 4.96%로 이스라엘에 이어 전 세계 2위 수준으로 나타났다. 본 연구는 100조원을 돌파한 국내 연구개발 투자의 R&D 생산성 제고 측면에서 국내 연구 서비스산업 현황과 연구개발(R&D) 혁신 생태계를 통계청의 기업활동조사 데이터를 바탕으로 분석하고 글로벌 연구 서비스산업과 기업 현황과 연구(R&D) 서비스 산업 지원을 위한 정부 정책을 조사 및 분석하였다. 특히, 본 연구에서는 기업활동조사 데이터를 바탕으로 업종별 연구개발(R&D) 서비스 외부 위탁에 대한 분석과 연도별 연구개발(R&D) 서비스 외부 위탁에 대한 조사를 통해 국내 연구(R&D) 서비스산업 현황에 대해 조사 분석하였다. 이를 통해 업종별 국내 연구(R&D) 서비스 산업 수요에 대한 주요 변화 추이를 제조업과 서비스업 관점에서 도출하였다. 분석 결과 국내 R&D 생태계는 전통적인 제조기업의 R&D 아웃소싱 수요가 정체된 것에 비해 서비스기업의 R&D 아웃소싱 수요가 급속도로 증가하고 있는 것으로 나타났다. 특히 국외 위탁기업이 지속적으로 확대되는 반면에 국내 연구개발 위탁 기업은 비중이 감소 추세를 보이고 있는 상태이다. 또한 서비스 업종별로 차별적인 특징을 보여주었다. 본 연구에서는 글로벌 연구 서비스 기업에 대한 조사와 연구(R&D) 서비스산업 지원 정책에 대한 분석을 바탕으로, 이러한 변화하는 기술 혁신과 연구(R&D) 서비스 수요에 대응하기 위해 제조기업과 서비스기업 R&D 아웃소싱 균형지원, 국내 연구개발 외부위탁 확대, 서비스업종 특화 R&D 아웃소싱 전략수립, 개방형 R&D 생태계 구축, 소재·부품·장비 전략과의 연계 혁신 방안을 제시하였다.
이 논문에서는 S파 탄성파 반사법의 토목공학용 지반조사에의 적합성을 검토하기 위한 연구를 다룬다. 높이 약 20m 미만의 암반사면에 대한 S파 탄성파 반사법 탐사를 시행하였다. 탄성파 자료취득에는 표준적인 공심점 기법이 사용되었으며 24채널의 탄성파탐사기와 SH파의 진원으로 해머가 사용되었다. 수진기 전개는 양측전개가 채택되었고 진원점 및 수진점 간격은 각각 2m 이었다. 취득된 자료는 전산처리 과정을 거친 결과 신호대 잡음비가 향상되고 단면의 해상도가 향상되었으며 기반암의 속도정보가 얻어졌다. 최종 S파 반사단면은 1m 미만의 얕은 심도까지 반사파를 보여 주며 해상도는 1m 미만의 초고해상도를 보인다. 구조보정된 단면에서는 야외의 사면노두에서 확인된 층리면 및 단층에 잘 대비되는 뚜렷한 반사파 신호를 보여준다. 이와 같이 S파 탄성파 반사법을 이용하여 천부 지반 지질구조의 정밀한 반사 단면의 작성이 가능하므로 토목공학용 최적 시추공 위치의 결정에 이 방법이 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
산업혁명의 발달로 인해 급격하게 증가된 온실가스 배출량을 저감하기 위해 배기 배출물 규제가 계속해서 강화되고 있다. 이를 만족시키기 위해선 친환경 연료의 사용은 필수적이다. 미래의 친환경 연료로서 수소가 주목받고 있지만, 물질적 특성으로 인해 취급과 보관에 큰 어려움을 겪고 있어, 이에 대안으로 암모니아가 제안되었다. 암모니아는 수소 대비 상온 조건에서 쉽게 액화가 가능하며, 에너지밀도가 높다. 이에 엔진의 연료로서 암모니아의 적용성을 검토하기 위해 직접분사식 암모니아 전소 엔진에서 연소제어인자의 변경에 따른 실험을 진행하였다. 본 실험은 점화시기(Spark Timing)와 공기과잉률(Excess Air Ratio) 두 개의 변수를 변경하여 실험을 진행하였다.엔진 속도 1,500 RPM 및 중부하 이상(제동 토크 200 Nm)의 조건에서 암모니아 전소를 하였을 때, 연소 안정성과 질소산화물, 미연 암모니아 등의 배기 배출물의 경향을 관찰하였다. 연소제어인자의 최적화를 통해 암모니아만을 연료로 사용한 경우에도 안정적인 연소가 가능한 조건을 찾을 수 있었고, 향후 운전영역 확장을 위한 전략을 적용할 계획이다.
본 연구는 농촌진흥청에서 육성한 백승과 국외 수집자원(KMCC02260)을 모본으로 하여 단핵균주를 분리 후 mon-mon교잡을 통해 '백운' 품종을 육성하였다. 균사배양 특성은 25℃에서 두 품종의 균사생장이 가장 좋았으며 15, 25℃에서 백운의 균사생장 속도가 대조품종보다 더 빨랐으며 배지별 시험에서도 모든 배지에서 백운의 균사생장이 우수하였다. 톱밥 병에 접종 후 균사 배양기간은 백운이 2일, 초발이일수도 1일 더 빨라 전체적인 생육기간을 단축시켰으며 수량은 228.0±10.9 g/병(850 ml)으로 대조품종 대비 8.3% 증수하였다. 백운의 형태적인 특성은 갓이 크고 대가 굵으며 갓이 순백색이었다. 대치배양과 유전적 다형성 검정 결과, 백운이 두 모본과 대조품종과 유전적으로 다르다는 것을 확인하였다.
지구 온난화는 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인하여 전 세계적으로 이상기후를 유발하고 생태계와 인류에게 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하여 각국은 다양한 방법으로 온실가스 감축을 시도하고 있으며, 해안 생태계가 흡수하는 탄소인 블루카본(blue carbon)에 대한 관심도 증가하고 있다. 블루카본은 그린카본(green carbon) 대비 탄소흡수 속도가 최대 50배 빠른 것으로 알려져 있어 기후 변화 대응에 있어 중요한 역할을 한다. 특히, 세계 5대 갯벌 중 하나인 대한민국의 갯벌은 생물 종 다양성이 풍부하고 뛰어난 탄소흡수원으로 평가되고 있다. 블루카본 관련 기존 연구에서는 갯벌의 탄소 저장량 및 연간 탄소 흡수량에 초점을 맞추었으나 위성자료를 활용하여 직접 갯벌의 면적 변화를 탐지하고 이를 탄소 저장량과 연계한 사례는 부족하다. 이에 본 연구에서는 다중시기 고해상도 위성자료인 PlanetScope 및 RapidEye 자료에 Direct Difference Water Index를 적용하여 연구지역인 낙동강 하구 갯벌의 면적 및 변화를 2013년부터 2023년 사이의 6개 시기에 대해 장기적으로 분석하고 시기별 탄소 저장량을 산정하였다. 분석 결과 연구지역 내 갯벌 면적은 조위 기준이 상이한 2013년 시기를 제외하였을 때 최소 약 9.38 km2 (2022년), 최대 약 9.89 km2 (2021년)로 연간 최대 약 5.4%가 변화하였으며 탄소 저장량은 최소 약 30,230.0 Mg C, 최대 31,893.7 Mg C로 산정되었다.
본 연구에서는 탈지대두분말로 제조한 식물조직단백(texturized vegetable protein)과 분리대두단백, 탈지하지 않은 대두분말로 제조한 식물조직단백의 품질 특성을 비교 분석하였다. 원료의 배합은 대두단백 50%, 글루텐 30%, 옥수수전분 20%를 기본배합으로 하였다. 냉각 다이가 장착된 압출성형기를 이용하여 배럴온도 190℃, 스크루 회전속도 250 rpm으로 하였다. 분리대두단백 대비 경도는 대두분말이 22.4%, 탈지대두분말이 68.8% 수준이며, 검성은 대두분말이 17.6%, 탈지대두분말이 44.3% 수준으로 나타났고, 탈지를 통하여 씹힘성, 절단강도, 탄력성이 증가하였다. 대두분말과 탈지대두분말의 수분함량은 대두분말 처리구가 높았으며, 수분흡수력과 탁도는 유의적인 차이가 없었다. pH는 대두분말 처리구가 탈지대두분말보다 높았으며 색도는 L값과 b값은 대두분말 처리구가, a값은 탈지대두분말 처리구가 높게 나타났다. 이상의 결과에서 대두를 탈지하여 사용할 경우 식물조직단백 품질의 개선 정도를 확인하였으며, 분리대두단백과의 품질 차이를 개선할 수 있는 다양한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
디지털 전환이 다양한 분야에서 가속되고 있는 가운데, 금융시장에서도 디지털·전자화된 화폐를 포함한 지급결제 수단 발전에 관한 관심이 집중되고 있다. 그중 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, CBDC)는 기존 실물 화폐를 대체할 수 있는 미래 디지털화폐로 가치변동이 없으며 기존 실물 화폐인 현금과1:1 등가교환이 가능하다. 최근 국내·외에서는 CBDC 출시를 위해 다양한 연구 및 개발을 진행하고 있다. 그러나, 현재 CBDC 시스템은 대용량 거래에 대한 처리 속도 지연, 응답대기시간 지연 및 네트워크 부하 등 CBDC 확장성에 관한 문제가 존재한다. 범용적인 CBDC 시스템을 구축하기 위해서는 기존 블록체인의 낮은 처리량 및 네트워크 부하 문제 등의 확장성 문제를 해결해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 범용 CBDC 구축을 위한 강화학습 기반의 CBDC 환경에서 대용량 데이터에 대한 처리량 및 네트워크 부하 문제 해결 기술을 제안한다. 제안 기술은 기존 시스템 대비 최대 64배 이상의 처리량 증대 및 20% 이상의 네트워크 부하를 감소할 수 있다.
염화 철(III)을 이용한 2-에티닐피리딘의 in-situ 4차염화 중합을 통하여 이온성 폴리아세틸렌-염화 철(III) 복합체를 용이하게 합성하였다. 합성한 폴리아세틸렌-염화 철(III) 복합체의 구조를 여러 가지 분석장비를 통해 확인한 결과 설계한 염화 철(III)-피리디늄 치환기를 갖는 공액구조 고분자가 생성되었음을 확인할 수 있었다. 본 중합의 메커니즘은 첫 번째 단계에서 형성된 에티닐피리디늄 염의 중합반응이 개시되고 전파되는 것으로 분석되었다. P2EP-FeCl3 복합체의 전기 광학 및 전기화학적 특성을 연구하였다. P2EP-FeCl3 복합체의 UV-visible 스펙트럼에서 흡수 최대값은 480 nm 및 533 nm이었고 PL 최대값은 598 nm로 나타났다. P2EP-FeCl3 복합체의 순환 전압전류 특성 측정결과 산화 피크와 환원 피크가 비가역적인 전기화학적 거동을 보였으며, 복합체의 산화 환원 과정의 동역학은 스캔 속도 대비 산화 전류 값의 도표부터 확산 제어 프로세스에 가까운 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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