스마트 그리드에서 전력 시스템을 효과적으로 운영하기 위해서는 전력 수요량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 최근 기계학습 기술의 발달로, 인공지능 기반의 전력 수요량 예측 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 기존 모델들은 모든 입력변수를 수치화하여 입력하기 때문에, 이러한 수치들 사이의 의미론적 관계를 반영하지 못해 예측 모델의 정확도가 하락할 수 있다. 본 논문은 입력 데이터에 대하여 거대언어모델을 통해 추출한 특징을 이용하여 단기 전력 수요량을 예측하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력변수를 문장 형식의 프롬프트로 변환한다. 이후, 가중치가 동결된 거대언어모델을 이용하여 프롬프트에 대한 특징을 나타내는 임베딩 벡터를 도출하고, 이를 입력으로 받은 모델을 학습하여 예측을 수행한다. 실험 결과, 제안 기법은 수치형 데이터에 기반한 예측 모델에 비해 높은 성능을 보였고, 프롬프트에 대한 거대언어모델의 주의집중 가중치를 시각화함으로써 예측에 있어 주요한 영향을 미친 정보를 확인하였다.
연구목적: 본 연구는 화재시뮬레이션 데이터를 증강현실에 연동할시 발생하는 방대한 데이터 구축과 그로 인한 데이터 과부하 문제 해결 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: 데이터 추정 기술인 선형 보간법의 신뢰도와 계산 복잡도를 개선하기 위한 적정 Input 데이터의 간격을 설정하기 위한 실험을 진행하였다. 또한, 선형 보간법이 화재의 동적 변화를 잘 반영하는지 확인하기 위한 타당성 검증을 진행하였다. 연구결과: 연구 대상 건축물인 지하 공동구에 적용 결과 10m 간격으로 데이터 입력시 보간법의 신뢰성과 시뮬레이션의 연산처리 속도 개선에서 높은 만족성을 보였다. 또한, 보간법을 활용한 화재시뮬레이션 데이터의 추정 방식이 높은 설명력과 신뢰성을 가진다는 것을 MAE와 R-Squared를 이용한 평가를 통해 검증하였다. 결론: 본 연구는 화재시뮬레이션에 디지털트윈 기술을 적용하면서 발생하는 데이터 과부하 문제를 보간법을 통해 해결하였으며, 이를 통한 화재 정보 예측과 시각화가 실시간 화재 예방에 크게 기여함을 확인하였다.
목적: 종합병원 외래 주사실에서 항암화학요법을 받는 암환자를 대상으로 발마사지와 지지적 의사소통 제공 후 우울, 불안, 긍정적 및 부정적 기분의 변화를 확인하기 위함이다. 방법: 비동등대조군 전후 시차 유사 실험설계로 연구의 대상은 원주시의 일 3차 종합병원 외래 주사실에 항암화학요법을 받는 암환자를 편의표집하여 대조군 34명 실험군 30명 총 64명이었다. 연구도구는 일반적 특성과 질병특성, 최근에 경험하는 신체적 증상 측정 문항, 그리고 각각 10 cm 시각상사척도를 이용하여 우울, 불안, 활기, 의욕, 희망, 긴장 및 무기력을 측정하였다. 결과: 제 1 가설인 '발마사지와 지지적 의사소통을 받은 실험군은 대조군보다 처치 후에 우울과 불안이 더 많이 감소될 것이다'는 처치 후 실험군에서 우울(t=5.26, P<0.001)과 불안(t=5.07, P<0.001)이 유의하게 감소되어 지지되었다. 제 2 가설인 '실험군은 대조군 보다 처치 후에 활기, 의욕 및 희망이 더 증가될 것이다'는 두 군에서 활기, 의욕 및 희망의 처치 전후의 변화를 비교한 결과 실험군에서 유의한 변화가 없어 기각되었다. 제 3 가설인 '실험군은 대조군보다 처치 후에 긴장과 무기력이 더 감소될 것이다'는 처치 후 두 군 모두에서 긴장과 무기력이 유의한 감소를 나타냈으므로, 중재 전후 변화의 정도에 차이가 있는지를 확인하기 위해 두 변수의 중재 전과 후의 차이값의 평균을 비교하였다. 검정결과 대조군에 비해 실험군에서 긴장(t=5.64, P<0.001)과 무기력(t=5.38, P<0.001)이 더 큰 감소를 보여 제 3 가설은 지지되었다. 결론: 본 연구의 결과는 외래 주사실에서 항암화학요법을 받는 동안 호스피스 자원봉사자가 제공한 발마사지와 지지적 의사소통이 암환자의 우울, 불안, 긴장, 무기력을 감소에 유용함을 제시하였다. 연구 결과의 타당성을 높이기 위해 대상자 수를 확대하고 좀 더 정련화된 중재의 개발과 효과검증을 위한 추후 연구가 필요하다.
예술 작품은 고립되어 존재하는 것이 아니라 그 사회의 문화적 배경과 시대적 상황의 영향을 받아 제작되는 것이며 예술자체는 시대를 반영한다고 할 수 있다. 즉 작가의 내면세계에 뿌리를 두고 그것과 연결된 여러 외부적 또는 시대적 조건들과 상호작용을 하는 속에서 작품이 이루어지며, 이러한 예술창작의 저작물로 인하여 사회의 문화적 코드에 영향을 미치는 순환적인 인과관계를 가진다고 할 수 있겠다. 그러한 이유로 현대 사회처럼 복잡하고 다변화된 사회에서의 개인과, 개인의 의식구조 속에서 탄생되는 예술작품은 가히 전위적인 시각으로 전개되어져 왔다. 다양한 사회적 요구와 보다 다변화된 의식구조들은 그로 인한 예술작품의 다양화에도 많은 영향을 끼쳤으며, 실제로 지난 수 세기보다 최근 1세기 안에 이루어진 문화적, 산업적 변화는 비교할 수 없을 만큼 컸다. 따라서 예술작품의 형식 또한 이러한 시대의 흐름과 무관할 수 없다고 하겠다. 이미 예술 분야에서도 전통적인 형식의 표현 기법에서 탈피한 수많은 시도가 이루어지고 있으며, 점차 장르의 구분을 탈피한 많은 시도가 이루어지고 있다. 그런 의미에서 최근의 멀티미디어 아트란 디지털 화 된 시대의 흐름에 영향을 받아 필연적으로 발생한 것이라 할 수 있겠다. 더 이상 인터넷이나 멀티미디어라는 말이 극소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라, 대중의 일상에 깊이 침투한 오늘날에 이르러서는 이미 일련의 멀티미디어라는 도구를 이용한 예술 작품은 테크놀로지 아트, 정보미술, 컴퓨터아트, 디지털아트, 뉴미디어 아트 등의 다양한 이름으로 많은 실험이 이루어지고 있으며, 기존의 예술 작품과는 달리 실제로 이러한 저작물들이 테크놀로지와 결합하여 산업적으로 활용되고 있기도 하다. 이에 이 논문에서는 멀티미디어 아트의 개념을 알아보고, 이러한 멀티미디어 아트의 사회적 작용에 대해 연구하며, 이 새로운 형식의 미술의 현황과, 일련의 작업들이 꾸준한 생명력을 가기고 존재할 수 있을지에 대한 전망을 해 보고자 한다.
전차의 임무 수행 능력은 생존성에 의해 크게 좌우된다. 생존성은 위협에 의한 피해를 예방하거나 피해를 입더라도 이를 감내하는 능력을 의미한다. 전차의 생존성 향상을 위해서는 피격에 의한 부품 손상으로 인한 영향 분석이 이루어져야 하며, 이를 토대로 설계 단계에서 부터의 성능 개선이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 전차의 생존성 향상을 위하여 중요도 기반의 전차 생존성 분석 시스템을 개발하는 것에 관한 내용을 다룬다. 중요도는 전차를 구성하는 각 부품이 차지하는 비중을 수치화하여 나타낸 것을 의미하며, 이는 정량적인 전차 생존성 분석의 기초가 될 수 있다. 이를 위해 전차의 주요 부품별 가중치 부여를 통한 가중치 트리 구성 및 중요도 계산식을 적용하였으며, 이를 이용하여 전차의 생존성 분석 및 기능별 피해기준에 따른 분석을 수행하였다. 또한 이를 적용한 부품 구조화 및 가중치 설정 프로그램과 생존성 분석 및 시각화 프로그램을 개발하였으며, 전차 구성 부품을 3차원 CAD 모델을 이용하여 실험하는 것으로 개발한 시스템의 유용성을 검증하였다. 개발한 시스템은 전차를 구성하는 주요 부품의 공간 배치 등에 활용될 수 있을 것이다.
고체 입자들이 유체처럼 움직이는 유동층 공정은 에너지 전환 공정뿐만 아니라 범용 고분자 수지의 생산 공정에도 이용되고 있다. 범용 고분자 수지 중의 하나인 LLDPE(Linear low density polyethylene)도 기포 유동층 공정을 통해 전세계에서 생산되고 있다. 입자 크기에 비해 밀도가 낮은 LLDPE 입자들은 고분자 중합 반응을 위해 공급되는 수소에 의해서 유동화된다. 그러나 LLDPE 생산 공정은 기포유동층 공정임에도 불구하고 발생한 슬러그로 인하여 반응에 영향을 끼쳐 공정의 효율 저하를 불러올 수 있다. 이에 본 연구에서는 상용 고분자 반응기를 모사한 pilot 규모의 고분자 합성 반응기(0.38 m l.D., 4.4 m High)와 동일한 시뮬레이션 모델을 구축하여 LLDPE 입자의 유동화 상태를 고찰하였다. 특히 기체 유속(0.45-1.2 m/s), 고체 입자 밀도(900-1900 kg/㎥), 입자 구형도(0.5-1.0), 입자 크기(120-1230 ㎛)의 변화에 따른 슬러그 특성을 세밀하게 고찰하기 위하여 전산입자유체해석(Computational particle-fluid dynamics, CPFD)을 이용하였다. CPFD를 통해서 일부 실험자들만 고찰할 수 있었던 flat slug의 발생을 시각적으로 구현하였으며 밀도, 구형도, 크기 등의 고체의 물리적 특성을 변화시킴에 따라 슬러그 발생을 저감시킬 수 있음을 확인하였다.
색채 환경에 따라 인지반응의 상관관계를 분석한 결과가 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 특히, 의학 분야에서 색채 환경기반 생체신호를 수집하여 환자 상태의 파악과 치료 그리고 뇌활동의 규명에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 색채조명 또는 LED를 이용한 색채 환경을 구축하여 다양한 실험을 진행하고 있으나 다른 광원에 노출 되어 심리적인 영향을 주는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 HMD(Head-Mounted-Display)를 이용하여 피험자에게 완벽한 색채 환경조건을 제공하고자 한다. 그리고 인체반응정도 측정을 위해 기억력-주의력 테스트하는 동안 BMS(Bio-Medical-System)으로 생체정보를 수집하여 색채별 인체반응정도 측정뿐만 아니라 심리적인 변화에 대한 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통하여 수집하는 생체정보는 심전도(ECG), 호흡(Respiration), 산소포화도(SpO2), 임피던스(Bio-Impedance), 혈압(Blood-Pressure) 이며 데이터베이스에 저장한다. 이와함께, 인체의 인지반응을 측정하기위해 기억력-주의력 테스트는 앱으로 구현하여 색채 조건별 인지반응 정보를 측정하고 결과를 확인 할 수 있다. 제안한 시스템을 통하여 수집된 인체반응정보를 활용하여 생리학적 정보의 정량화하는 연구를 진행할 수 있으며, 색채 환경과 생리학적 정보의 상관관계를 분석하여 의학적 진단 및 치료에 응용이 될 것으로 기대한다. 향후 연구로 구축한 시스템을 통해 수집된 데이터를 분석 및 시각화 기능을 추가하고, 치매 질환의 예측 및 치료를 위한 시스템으로 확장하여 재활프로그램으로서의 유효성을 평가하고자 한다.
현재 디스플레이 기술의 급격한 발전과 종류의 다양성으로 인해 디스플레이 화질평가에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기존 디스플레이 화질평가는 물리측정에 의한 정량적 평가법이 사용되어 왔지만, 이러한 방법은 최종 평가자인 인간의 인지평가와 일치하지 않는다. 따라서 이와 같은 모순점을 해결함과 동시에 디스플레이의 물리적 특성과 인간의 인지화질 사이의 정량적 상관관계를 정립할 필요가 있다. 이에 본 논문은 디스플레이들의 상대적 인지화질을 평가할 수 있는 체계화된 방법을 제안하며, 이 방법을 통해 디스플레이들의 상대적 인지화질을 정량화한다. 디스플레이들에 대한 상대적 인지화질평가는 개개인의 주관적 의사를 평가하는 것과 같으며, 이 점에 착안하여 디스플레이 인지화질평가에 의사결정방법들 중 하나인 Analytic Network Process(ANP)를 도입하였다. 또한, 본 논문은 인간의 시각정보처리 체계를 표현하기 위해서 색, 모양, 깊이에 해당하는 3가지 평가기준을 채택하였으며, 그 3가지 평가기준들에 대한 하위 평가항목들로 디스플레이의 대표적 특성 8가지를 사전 설문조사를 통해 선정하였다. 제안된 방법과 주관적 평가의 유사성을 입증하기 위해 대표적인 모바일 디스플레이인 TFT-LCD와 OLED 디스플레이에 대해 상대적 인지화질을 실험 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에 의해 정량화된 값들 사이의 대소관계와 주관적 평가를 통해 얻은 디스플레이 선호도 간의 관계가 유사하다는 것을 입증하였다.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
본 연구는 자기공명영상을 이용한 뇌 언어 인지기능의 영상화에 있어서 기존의 text를 이용한 자극방법의 단점을 개선하기 위하여 음절이나 단어에 부합하는 image를 자체 개발하여 적용함으로써 인지기능 영상화 구현의 타당성을 알아보고자 하였다. 연구대상은 2011년 3월부터 동년 5월까지 언어기능검사가 필요한 성인 5명을 대상으로 text를 이용한 자극방법과 text를 대체한 image를 이용한 자극방법으로 나누어 각각 3회 시행하였다. 실험 장비는 3.0T 초전도 자기공명영상장치와 Invivo사의 Eloquene를 이용하였고, EPI-BOLD 기법으로 기능적 자기공명영상을 획득하였다. 영상의 후처리는 SPM 99를 이용하여 각 자극별로 95%의 신뢰수준에서 활성화 신호를 결정하였고, 관심영역인 Broca's area의 활성화 cluster 수와 활성화도를 비교하였다. 연구결과, 5명 모두 관심 영역인 Broca's area에서 활성화를 보였으며, 활성화 cluster 수와 활성화도는 약간의 차이가 있었으나, 통계적 유의성은 없었다. 결론적으로 image를 이용한 자극방법은 언어장벽이 있더라도 image 자체가 쉽게 인지할 수 있는 공통된 인식표기 수단이고 단어나 음절보다 시각적 효과가 크므로 인지기능이 저하된 외국인이나 문맹자나 영유아, 장애자, 노약자 등의 검사시 text를 이용한 자극방법의 대체가 가능하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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