목적 : 뇌백질 신호억제를 위한 중간시간 반전회복(Medium Tau Inversion Recovery, MTIR)영상에서 뇌회질과 뇌배질의 대조도를 다른 기법의 MR영상과 비교해 보고 뇌피질에 이상이 있는 환자에서 MTIR영상의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법 : 2명의 정상 지원자와 뇌피질 이형성증을 포함한 뇌피질 질환이 있는 21명을 대상으로 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이를 관심영역에서 대조도 백분율과 대조도 잡음비로 츠정하여 MTIR영상과 여러 가지 다른 MR영상을 비교하였다. 또한 시각적으로 병변이 뚜렷함, 새로운 병변의 발견여부를 시각적으로 비교 평가하였다. 결과 : MTIR영상은 다른 MR영상에 비해 대조도 백분율, 대조도 잡음비가 높아 뇌회질과 뇌백질의 신호의 차이가 가장 뚜렷하였다. 신경이주이상을 포함한 21명의 뇌피질 환자에서는 MTIR영상에서 다른 영상보다 병변이 뚜려사고 병변의 묘사(delineation)을 증가 시켰으나 새로운 병변은 발견하지 못해다. 결론 : MTIR영상은 뇌회질과 뇌백질의 대조도를 증가시키는 영상 기법이며 뇌피질을 침범한 질환을 특히 뇌피질 이형성증의 병변을 매우 잘 나타냈다. 기존의 T1강조영상 또는 3D-MPRAG에서 뇌피질-백질의 구별이 어려운 경우에는 보완적으로 이용가치가 있는 영상기법으로 생각된다.
본 연구의 목적은 GIS 공간분석을 이용하여 음영에 따른 노면결빙예상구간을 정량적으로 평가하는데 있다 산악지역의 도로는 절토 및 터널구간이 많아서 겨울철에는 결빙구간이 발생될 우려가 있으며, 이는 교통 안전사고를 크게 야기시킬 수 있다. 따라서 도로의 기본설계에서부터 각 구간에서의 일조 환경 및 노면결빙예상구간을 정량적으로 정확하게 예측할 수 있는 분석이 필요하다. 본 연구에서는 동해고속도로 중 약 29km구간에 대하여 3차원 모델링, 일조 시뮬레이션, 지오데이터베이스 구축, GIS 중첩 기능에 의한 공간분석을 통해 노면결빙 예상구간을 추출할 수 있었다. 연구결과, GIS를 이용할 경우 기상조건 별로 도로의 일조영향에 따른 노면결빙 예상구간을 정량적으로 추출할 수 있었으며, 연구대상지역 중 상당한 구간이 결빙의 위험에 노출되어 있음을 알 수 있었다. 또한 GIS를 이용한 렌더링 기법이 기존의 음영기복 방법보다 정확하며, 3차원 상에서 그림자의 변화를 시각적으로 판단할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 본 논문이 도로관련 법제도상의 노면결빙구간에 대한 규정을 제정하는데 크게 이바지할 수 있을 것으로 생각되며, 도로 설치 구조물의 배치 및 도로포장의 종류 등을 고려한 추가적인 음영구간추출 연구가 필요하다고 판단된다.
야간 교통사고는 도로 조명이 적절하지 못할 때 증가되는 경향이 있고, 차량이 도로 밖으로 이탈하는 사고는 시선유도 시설의 부재로 인한 대표적인 사고의 유형이라 할 수 있다. 곡선부의 교통사고와 인적피해를 줄이기 위해 운전자의 안전운행을 유도하고 교통소통 증진과 도로상의 안전을 도모하는 도로안전시설의 설치가 시급한 실정이다. 이에 교통량이 상대적으로 적은 지방부 도로에 대한 도로조명 설치와 같은 과다한 지출을 줄이고 오히려 비용 절감효과는 물론 시설물 설치가 용이한 시선유도시설(Delineators)의 설치기준이 요구되어진다. 곡선부에서 운전자의 시선을 유도하기 위한 시설은 시선유도표지(Delineator), 갈매기표지(Chevron Alignment Sign), 표지병(Raised Pavement Marker)이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 곡선부의 선형 변화에 대한 정보를 가장 효율적으로 전달하는 시설물인 갈매기표지와 차량의 차로이탈 및 차로침범 예방시설물인 표지병을 대상으로 설치기준에 대해 검토하고 운전자의 시각행태 및 차로침범을 고려하여 안전하고 효율적인 설치기준을 제시하였다.
위험물 사고는 해당 물질의 누출에 그치지 않고, 초기대응이 부적합한 경우, 화재, 폭발로 이어져 그 피해규모가 확대될 위험이 크다. 하지만 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 대두가 논의되고 있는 시점에서, 새로운 기법들에 바탕한 위험물 사고의 체계적인 분석은 시도되지 못하고, 단편적인 통계 수집에 그치고 있는 것이 아쉬운 실정이다. 본 연구에서는 지난 11년간(2008~2018) 축적된 소방청 위험물 화재사고 데이터를 대상으로 기계학습에 기반한 분석을 진행하였다. Text mining 분석을 통해 분석한 자료를 시각화하여 나타내었고, 아울러 위험물 화재사고 데이터에 존재하는 주요 인자를 이용해 피해규모 예측모델의 개발 가능성을 회귀분석 방법을 적용하여 탐색하였다.
건축물에서 발생하는 화재 사고는 주변에서 빈번하게 확인할 수 있는 문제이다. 건축물의 화재사고는 시간의 경과에 따라 인적·물적 자원의 피해가 커지고 대형사고로 이어지게 됨으로 신속한 화재 진압·구조 방안의 모색이 필요하다. 현재 사회적으로도 화재 사고에 관한 관심은 주목되고 있으나 실제 화재 상황에 대처하는 부분에 미흡함이 존재해 안전사고에 관하여 사회가 요구하는 기대치를 충족하지 못하는 실정이다. 이러한 사회의 요구에 맞추어 본 연구는 건물 내 화재로 인한 피해를 최소화하기 위한 신속하고 체계적인 화재 관리 방안을 제시하고 있다. 연구의 목적을 달성시키기 위한 방안으로 아두이노 센서 및 Excel, Revit-Dynamo 툴을 연동하여 새로운 화재정보 관리 시스템을 개발 및 실시간 3D 시각화 Model을 개발하고, 실제 사례에 적용하여 화재 관리의 우수성을 보였다. 추후 활용방안으로 화재 관리 어플리케이션을 제안하여 실시간 스마트 화재 관리시스템에 기여할 수 있다고 기대하는 바이다.
이 논문은 강원도의 U-Sports 시범 사업 일환으로 진행된 강원도 용평 스키장의 사각지역 관리를 위해 적용된 USN기술을 소개한다. 스키장의 사각지역은 사람의 왕래가 뜸한 외각이나 관제의 시각 영역에서 벗어난 급경사 아래 지역 등을 말하는데, 이런 지역에서 사고가 발생하여 거동이 어려워지면 관제 센터에서 이에 대한 신속한 대응을 하기 힘들다. 이 논문의 사각지역 관리 시스템은 다섯 개의 이미지 센서 및 노드가 설치된 사각지역의 이미지를 USN을 통하여 중앙 관제 센터에서 주기적으로 관찰할 수 있을 뿐만 아니라, 사고 당사자가 주변에 설치된 긴급 버튼을 누를 경우에는 긴급 이미지가 관제 센터로 즉시 전송되어 신속한 구조를 가능하게 한다.
본 연구에서는 중부고속도로 대전${\sim}$통영구간의 장대터널인 육십령터널(L=3.1km)을 대상으로 터널진입부에서부터 터널구간주행을 포함한 터널 진출부까지의 운전자의 시각적 각성수준(Workload)변화를 뇌의 후두엽부분의 생체신호 중 베타파를 이용하여 분석하였다. 실험에 참여한 피실험자는 총 10명으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 운전자의 시각적 각성수준은 터널 진입전 200m지점과 비교시 터널입구에서는 약 41% 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 장대터널내에서 주행중인 운전자의 시각 각성값은 터널진입전 200m 지점과 비교시 34.5%증가하였다. 셋째, 장대터널구간을 200m 단위구간으로 나누어 분석한 결과 터널진입후 1.0km구간과 2.4km구간에서 타 구간과 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 장대터널내에서 운전자는 안전한 운전을 위해 평균적인 시각 각성수준을 유지한다고 가정할 때, 시각 각성수준이 터널주행시의 평균수준 이하로 내려간다는 것은 적절한 주행상황이라고 볼 수 없다. 따라서 이 구간은 터널을 주행 중인 운전자가 교통사고를 유발할 수 있는 개연성이 존재하는 지점으로 볼 수 있다.
화면을 구성하는 여러 가지 조형요소 중에서 형태는 그려지고 표현된 모양에 따라 어린이의 심리적 반응을 불러일으킬 뿐만 아니라 이야기내용에 따른 주제와 배경의 관계, 등장인물이 처한 상황이나 감정 등을 전달하는 시각적 진술방식이라고 할 수 있다. 본 연구는 화면에 표현된 형태가 시각적, 심리적으로 어린이에게 어떻게 작용 하는가를 분석하기 위하여 먼저, 형태에 대한 어린이의 지각발달과 지각경험이 어린이의 연령에 따라 다르게 나타나는 것을 살펴보았으며, 어린이의 독창성과 창의성발달, 시각적, 심리적 사고발달, 그리고 꿈과 상상력 자극에 영향을 미친다는 것을 파악하였다. 그리고 형태의 표현형식을 재현적 형태표현, 단순화된 형태표현, 과장된 형태표현, 왜곡된 형태표현으로 각각 구분하여 그 특성을 알아보고, 이를 1, 2차에 걸쳐 진행되는 설문자료로 활용하여 어린이의 표현 형태별 유형에 따른 반응과 선호도를 분석하였다. 끝으로 어린이의 반응분석 통하여 도출된 결과는 일러스트레이터의 개성과 창의성이 바탕이 된 형태표현에 도움이 됨은 물론, 일러스트레이션을 배우는 학생들의 효과적인 표현방법 연구와 실험에 활용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 시각장애인의 안내견을 위한 인공지능을 활용한 객체 인식 기반 과속 탐지 알고리즘을 제안한다. 이는 안내견이 도로 상에서 이동용 장치를 인식하는 것을 도와줌으로써 위험 요소 탐지 능력을 향상시킬 수 있고, 시각장애인의 안전을 보장할 수 있다. 인식 시스템은 Yolov5를 활용하여 사물 학습 과정을 진행하였고, 이동용 물체의 인식 과정을 통해 속도 측정 및 주변 위험 요소를 구분하여 판단하게 하였다. 판단된 정보는 안내견에게 교육된 신호로 전달되고, 시각장애인을 안전하게 인솔하여 도로상의 사고를 사전에 예방할 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 20년간 국내외에서 수행된 야외 지질 답사 교육이 지질학 참 탐구의 특성을 어떻게 반영하고 있는지 분석한 문헌 분석 연구다. 이를 위해 먼저 야외 지질학자의 실제 연구 방법 및 과학 교육학적 중요성을 고려하여 야외 지질학 탐구 요소 다섯 가지(관찰, 표상, 귀추적 추론, 공간적 사고, 통시적 사고)를 도출하고, 이를 바탕으로 탐구 하위 요소를 추가하여 지질 답사 교육 분석 기준을 개발했다. 분석 대상 사례는 총 53건이었고, 분석은 야외 지질학 탐구 요소별 하위 요소 및 탐구 요소 전반이 나타나는 경향에 대해 수행되었다. 분석 결과, 관찰과 표상은 대부분의 사례에 포함되어 있었으며, 귀추적 추론, 공간적 사고, 통시적 사고 순으로 포함된 빈도수가 적었다. 관찰은 목적적 관찰 및 자유 관찰의 비율이 높았고, 표상에서는 시각화 언어화 유형과 자유 양식의 표상이 많이 나타났으며, 귀추적 추론에서는 가설 생성 단계가 포함되는 경우가 많고 가설 내용은 지질형성 과정과 관련된 경우가 많았다. 공간적 사고에서는 자기 위치화 및 공간 배치 형태 인식 유형이 높은 비율로 나타나고, 통시적 사고에서는 층서 유형의 사고가 가장 많이 나타났다. 3가지 이상의 야외 지질학 탐구 요소를 포함하는 경우는 전체 사례의 87%였다. 이 연구의 결과를 바탕으로 향후 참 과학 탐구로서 야외 지질 답사 교육의 활용과 관련한 시사점을 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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