연구목적:감염병 유행시 감염병 의심 환자의 구급활동을 위해 출동한 소방대원의 안전을 확보하고, 현장에서 수집된 정보를 바탕으로 지역별 감염병 의심환자 발생 현황을 파악하여 현장 통제 및 지원이 가능한 소방 감염병 관리 시스템을 개발하고자 한다. 연구방법: 감염병 의심 환자를 분류할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하여 감염병 의심 여부를 확인하고, 감염병 의심 환자로부터 감염을 방지하기 위해 환자 식별용 NFC 태그를 1회용 형태로 개발한다. 현장에서 입력되는 감염병 의심 응급환자 관련 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 관리 시스템을 개발하여 해당 업무 관련자에게 제공하여 감염병 의심 응급환자의 이송을 개선하는지 평가한다. 연구결과: 실험결과 스마트폰 앱에 구현된 알고리듬을 통해 감염병 의심 여부를 판단할 수 있었으며, 적정 이송병원으로 이송함으로써 재이송 비율히 현저히 감소되었다. 결론:본 연구를 통해 응급의료 서비스에 ICT 기술을 적용하여 응급의료 서비스를 개선할 수 있는 가능성을 확인하였으며, 특히 감염병 의심환자에 대한 적정병원 이송으로 이송시간 단축 및 응급환자의 소생률 향상과 함께 구급대원의 안전을 적극적으로 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
고령화 사회로 인한 만성질환자의 증가로 그들의 질병 예방과 관리가 시급하다. 이러한 문제를 해결하기 위한 생체인증 방법과 원격의료시스템들이 소개되고 있으나 의료정보와 개인인증의 보안성 문제를 해결하는데에는 어려움이 있다. 스마트 헬스케어는 대상자의 개인 의료정보를 포함하고 있으므로 무엇보다 개인정보의 보안이 중요한 분야이다. 따라서 본 논문에서는 프라이빗 블록체인 환경에서 손목 밴드 형태의 스마트 웨어러블 디바이스 ECG와 얼굴 개인인증을 활용한 원격의료시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 다양한 의료인과 전 지역 만성질환자를 대상으로 하였으며, 데이터의 무결성과 투명성을 높일 수 있는 프라이빗 블록체인을, 위변조가 어렵고 개인식별성이 높은 ECG와 얼굴인증을 활용하여 보안성과 신뢰성이 높일 수 있는 시스템을 구성하였다. 이를 통해 재가 만성질환자의 질병 예방과 건강관리에 힘써 만성질환 관리의 효율성을 높이는데 기여하고자 한다.
본 연구에서 세포를 분별하기 위해 H&E 염색이 필요하다. 그러나 직접 염색하면 많은 비용과 시간이 필요하다. H&E 염색되지 않은 세포의 Phase image에서 H&E 염색이 된 세포의 Amplitude image로 변환 하는 것이 목적이다. FPM으로 촬영한 Image data를 가지고 Matlab을 이용해 매개변수를 변경해 Phase image와 Amplitude image를 만들었다. 정규화를 통해 육안으로 식별이 가능한 이미지를 얻었다. GAN 알고리즘을 이용해 Phase image를 기반으로 Real Amplitude image와 비슷한 Fake Amplitude image를 만들고 Fake Amplitude image를 가지고 MASK R-CNN을 이용하여 세포를 분별하여 객체화를 통해 구분했다. 연구 결과 D loss의 max는 3.3e-1, min은 6.8e-2, G loss max는 6.9e-2, min은 2.9e-2, A loss는 max 5.8e-1, min은 1.2e-1, Mask R-CNN max는 1.9e0, min은 3.2e-1이다.
연구목적: 수소충전소의 위험성 평가의 한계를 보완하고자 운영중 발생 가능한 사고에 대한 안전성 및 사업연속성을 강화하기 위한 방안으로 기업재해경감활동을 적용을 제안한다. 연구방법: 수소충전소 설치 및 운영의 시간 흐름에 따라 위험을 구분하고, 핵심업무를 식별, 위험시나리오를 도출하여 이를 분석, 평가, 처리하는 과정을 통해 위험을 경감, 제거,전가, 수용할 수 있는 기업재해경감활동의 일부적용을 탐구해 보았다. 연구결과:수소충전소 설치전 단계에 시행하고 있는 위험평가는 기존의 연구 결과가 적절히 적용되고 있다. 그러나 운영단계에서 발생 가능한 위험에 대해서는 한계가 있어 몇 가지 예시 시나리오를 가지고 기업재해경감활동을 적용해 보니 안전성과 사업연속성 강화 방안으로 적용이 가능하다는 결과를 도출하였다. 결론:현재 시행중인 수소충전소 위험성평가는 모두 적절하게 활용되고 있다. 그러나 운영단계에서 발생 가능한 위험에 대한 평가와 대응방안으로 다양한 위험시나리오를 적용하는 기업재해 경감활동을 제안한다.
Pseudomonas aeruginosa와 Staphylococcus aureus는 만성 창상 감염의 원인이 되는 주요 병원체이며 상처부위에서 공존한다. 이러한 감염은 단일 감염에 비해 독성이 높아 환자에게 바람직하지 않은 결과를 초래한다. 복합미생물 감염내에서 미생물 간의 상호작용은 질병 진행을 악화시키는 것으로 알려져 있다. 호흡기, 상처, 당뇨병 발과 같은 질병 내 복합 미생물 감염은 다양한 미생물들을 포함하나, 녹농균과 황색포도상구균이 가장 일반적으로 확인된다. 본 연구는 그람음성균 P. aeruginosa와 그람양성균 S. aureus를 중심으로 독성화학물질의 농도구배에 따른 성장양상을 비교하고자 하였다. 세균 성장이 억제되는 농도를 의미하는 최소 억제 농도(MIC)는 특정화학물을 함유한 배지를 연속적으로 희석하여 성장 곡선을 평가하여 결정한다. 두 균주 모두 상기 방법을 통해 성장곡선을 확인하였고, 지수성장기를 적용하여 세균의 배가시간을 계산하였다. 각 독성 물질에 대한 MIC 결과로부터 그람양성균과 그람음성균 사이의 성장 속도 차이와 각 독성 물질에 대한 내성 차이를 식별하였다. 우리는 이 접근 방식이 세균 관련 감염의 혁신적인 치료법 개발에 대한 강력한 잠재력을 가지고 있다고 기대한다.
원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.
용산 새 박물관에 전시될 중앙아시아 벽화의 보존처리를 위해 이들 벽화의 채색 안료 성분 분석과 벽체에 포함된 지푸라기의 식물종 식별을 위한 조사를 실시하였다. 또한 1916년 우리 박물관에 반입되기 이전에 일본에서 시행된 보존처리 재료 및 방법을 검토하기 위하여 나무 보호틀의 목재수종 및 종이의 재질을 분석하였다. 조사결과 본4075, 4078의 검은색 안료는 carbon(C), 바탕의 흰색은 gypsum[Ca(SO)4(H2O)2], 적색 계통은 lead oxide(Pb3O4, PbO)와 hematite(Fe2O3), 녹색은 Cu, As, O 화합물 등을 채색 안료로 사용하였다. 또한 벽체를 조성할 때 흙벽이 갈라지는 것을 방지하기 위해 섞어 넣은 지푸라기는 밀짚 또는 귀리짚 종류인 것으로 조사되었다. 또한 현재 벽화를 둘러싸고 있는 나무 보호틀은 버드나무속, 사시나무속, 삼나무, 그리고 소나무 중 적송류로 만들어진 것으로 밝혀졌으며 벽화(본4054, 4097)의 보호틀 내부에서 발견된 종이는 뽕나무 껍질로 만든 것으로 조사되었다.
이 연구의 목적은 교과서 데이터베이스 구축을 위한 기초 작업으로서 교과서 메타데이터를 설계하는 것이다. 이를 위하여 독본류를 교과서의 범주로 정의하였고, 선행연구를 통하여 메타데이터 개발 방법론을 수립하였다. 국립중앙도서관 등 교과서를 수집, 축적, 서비스하는 기관의 목록 기술요소를 조사하여 서지적으로 필수적인 요소들이 누락되지 않도록 하였으며, Dublin Core, MODS, KEM의 요소들을 매핑하여 교과서를 기술하는데 적합한 요소들을 도출하였다. 마지막으로 발행유형, 장르, 교육과정기 요소를 추가하여 최종적으로 3개의 범주-서지, 맥락, 교과서 특성에서 14개의 요소로 구성된 교과서 메타데이터 요소 셋을 제시하였다. 14개의 요소는 표제사항, 저자사항, 발행사항, 형태사항, 식별기호, 언어, 소장처, 주제명, 해제, 장르, 목차, 이용대상자, 교육과정기, 교과정보이다. 우리는 이 연구에서국가지식자원으로 교과서 자원을 축적할 수 있는 조직화 방안을 논의하여 이 분야에 기여하였으며, 향후 연구에서 우리는 실제 교과서를 대상으로 메타데이터 요소를 적용하여 사용성을 평가하고 평가결과에 따라 수정 보완할 것을 제안하였다.
물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.
운송 산업은 우리나라의 3면이 바다로 둘러싸여 있는 지리적 요건과 자원 소비량의 대부분을 수입에 의존하는 자원 빈곤 문제로 인해 중요한 산업 중 하나이다. 그 중에서도 해운업의 비중은 운송 산업의 대부분을 차지할 정도로 크며, 해운업에서의 유지보수는 선박의 운영 효율성 개선 및 비용 감소에 있어서도 중요하다. 그러나 현재 선박이 유지보수를 위해 일정기간 주기로 검사가 시행되고, 이에 따라 시간과 비용이 발생하며 원인규명도 제대로 되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 방법론인 LSTM-AutoEncoder를 활용해 실제 선박 운항 데이터에 대해 시점을 고려하여 선박 고장의 원인이 될 수 있는 이상 탐지를 수행한다. 또한 클러스터링을 통해 군집화를 수행하고 이상치에 대해 요인별로 그룹화를 통해 선박 메인엔진 고장의 잠재 원인을 규명한다. 이는 선박의 다양한 정보에 대해 보다 빠르게 모니터링이 가능하고, 이상 정도를 식별할 수 있다. 또한 현재 선박의 고장 감시시스템에 있어서도 구체화된 경보 점 설정과 고장 진단 체계를 갖추고, 유지보수시점을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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