온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.
우리 주위에는 많은 '평화의 소녀상'이 있지만, 소녀상의 위치나 역사적 의미 같은, 보다 자세한 정보를 얻기는 직접 찾아보지 않으면 얻기 어려운 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 증강현실(Augmented Reality)을 이용하여, 주변 소녀상의 위치 및 시각적 경로 안내뿐 아니라 웹을 이용한 각 소녀상 별 피드(Feed)를 통해 다양한 역사적 정보를 제공 및 공유하고자 한다.
자동 얼굴 인식, 표정 인식과 같은 얼굴 영상과 관련된 다양한 연구 분야는 일반적으로 입력 얼굴 영상에 대한 정규화가 필요하다. 사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태변화가 있어 입력 영상 마다 정확한 대표 특징 점을 찾는 것은 어려운 문제이다. 특히 감고 있는 눈이나 작은 눈 등은 검출하기 어렵기 때문에 얼굴 관련 연구에서 성능을 저하시키는 주요한 원인이 되고 있다. 이에 다양한 변화에 강건한 눈 검출을 위하여 본 논문에서는 눈의 텍스처 정보를 이용한 눈 검출 방법을 제안한다. 얼굴 영역에서 눈의 텍스처가 갖는 특성을 정의하고 두 가지 형태의 Eye 필터를 정의하였다. 제안된 방법은 Adaboost 기반의 얼굴 영역 검출 단계, 조명 정규화 단계, Eye 필터를 이용한 눈 후보 영역 검출 단계, 눈 위치 점 검출 단계 등 총 4단계로 구성된다. 실험 결과들은 제안된 방법이 얼굴의 자세, 표정, 조명 상태 등에 강건한 검출 결과를 보여주며 감은 눈 영상에서도 강건한 결과를 보여준다.
최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.
연구목적: 생산자와 소비자의 물리적 사회적 거리가 가까워지고, 1일 유통체계 준수에 의한 높은 신선도 유지, 먹거리에 대한 생산자와 생산정보 공유에 의한 농산물 안전성 향상 등 여러 장점 때문에 늘어나고 있는 로컬 푸드의 지속발전을 모색하고자 로컬 푸드 참여농가의 농작업 어려움 조사 및 기계화 방안 제시 조사방법: 전북 완주군 소재 용진농협에서 운영 중인 로컬 푸드 직매장에 농산물을 공급하는 농업인 21인을 대상으로 2016년 11월에 로컬 푸드의 어려운 점, 주요 생산품목, 가장 힘든 농작업, 기계화가 시급한 농작업, 농기계 도입에 어려운 점, 의견 및 건의사항을 설문 조사 분석하였음 결과 및 고찰: 로컬 푸드 참여 농가들은 4~5개 품목을 소량 생산하고, 농가에서 수확 소포장 라벨 부착 후 매장에 직접 진열하고 있었음. 농협은 정선 선별기, 소형 도정기, 포장기, 바코드 기계 등을 설치하여 농가 공동이용, 안전성 신선도 관리 등 교육, 스마트폰 앱을 매장 재고 현황을 농업인에게 실시간으로 제공 등 지원하고 있음. 조사에 응한 농업인 21명 중 60대(13명) > 50대(5명) > 70대(3명)로 모두 50대 이상이었음. 어려운 점에 대한 물음에 대해서는 '판매가 어렵다'(45%) > '인력이 부족하다'(40%) > '생산비가 많이 든다'(8.5%) > 기타(6.5%) 순이었음. '인력부족'은 파종과 수확 시기에 노동력이 집중적으로 필요한 것에 기인하고, 경지 규모가 다소 큰 농가에서는 농사일을 전문으로 하는 외국인 노동자를 고용함으로 노동력 부족 문제를 해소하지만, 소규모 농가는 품삯을 주고 고용할 경우 오히려 적자이기 때문에 고되더라도 자체 노동력으로 해결하고 있는 것으로 조사되었음. 가장 힘든 작업은 수확(81%) > 파종 정식(19%)으로 수확이 절대적으로 힘든 작업이라고 응답하였고, 기계화가 시급한 작업은 수확(71%) > 파종 정식(29%)으로 응답하였음. 힘든 이유로는 적기에 수확을 끝내야 상품성을 인정받을 수 있기 때문에 단기간에 많은 노동력이 요구된다고 응답하였음. 농기계 도입에 어려운 원인으로는, '적합한 수확기계가 없다'(48%)와 '재배면적이 적어 필요성을 못 느낀다'(29%)가 대부분이었고, 이밖에 '가격이 비싸다'(10%), '기계 정확도가 떨어진다'(10%), '기계 조작이 어렵다'(5%)로 나타났음. 결론: 로컬 푸드 참여 농가를 대상으로 농작업 기계화 현황에 대하여 조사하였음. 로컬 푸드의 지속 발전을 위한 방안을 제시하면; 첫째, 중 소농을 위한 수확기 개발이 가장 시급한 것으로 조사되었고, 둘째, 농기계가 아니더라도 우선 힘든 일을 해소하면서 편하게 자세를 유지할 수 있는 작업 보조기구 또는 편이장비의 개발 보급이 필요함. 셋째, 농가의 영세성과 지역의 특성을 고려하여 기술센터 농기계임대사업이나 시군 보조사업을 통해서 소형 농기계, 농기구, 보조 및 편이장비 보급이 확대되어야 함.
최근 활발히 연구가 진행 중인 자율주행차량이나 첨단운전자보조시스템의 효율적이고 안정적인 동작을 위해서 차량 위치를 정확하게 결정하는 것이 중요하다. 주로 사용되는 위성 기반 항법은 신호 수신이 어려운 영역에서 위치 정확도가 매우 떨어지는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 INS 등 추가센서를 이용하는 방안이 모색되고 있지만 높은 비용이 문제가 된다. 이에 본 연구는 고가의 센서를 추가하지 않고 차량에 이미 내장된 센서와 저가의 영상센서를 통합하여 차량의 위치를 정확하게 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 차량 내장 센서로부터 제공되는 속력, 각속도와 단영상후방교차법로 결정된 카메라의 위치, 자세를 함께 활용하여 차량의 위치를 추정하였다. 알고리즘의 성능평가를 위해 시범 시스템을 구축하였고, 시험 데이터를 취득하여 주행경로를 추정하였다. 차량 내장 센서만을 이용하였을 경우에 비해 단영상후방교차법 결과를 함께 이용하였을 경우 약 40% 높은 정확도로 차량 경로추정이 가능하였다.
DDoS 공격에 대처하고자 할 때 가장 어려운 문제는 공격패킷에 스푸핑된 IP 주소가 사용된다는 것이다. 인터넷의 구조적인 특성상 스푸핑된 IP 패킷의 공격 근원지를 찾아내는 것은 어려운 문제이다. 지금까지 DDoS 공격에 대응하기 위해 역추적 메커니즘을 사용하는 대부분의 연구들은 IPv4 네트워크 환경에 초점을 맞추고 있다 IPv6 네트워크 환경을 위한 몇몇 연구가 진행되었으나 DDoS 공격에 대처하기 위한 자세한 메커니즘을 제공하지 못하고 있다. IPv6 네트워크에서 공격 근원지를 역추적하기 위한 메커니즘은 IPv4 네트워크와는 많은 부분이 상이하게 된다. 본 논문에서는 IPv6 네트워크 환경을 위한 경량화된 역추적 메커니즘을 제안한다. 역추적을 위한 마킹이 필요할 경우 라우터는 홉간 옵션을 생성하고 마킹을 실시한 후 패킷을 전송한다. 제안된 메커니즘의 성능평가를 통해 역추적을 위한 효율적인 마킹이 가능함을 보였다.
이 연구는 성무위기도기 인후두 튜브(SALT)와 직접 후두경을 사용하여 이동중 기관내 삽관의 신속성과 자신감, 용이성 등을 비교하여 전문 기도 관리 시행능력을 향상 시키는데 있다. 연구대상은 J도 소방서에서 근무하고 있는 1급 응급구조사 30명을 대상으로 무작위 교차방법(Randomized crossover design)으로 디자인한 실험연구로 자료 분석은 SPSS 20.0 Version을 사용하였다. 어려운 자세에서 SALT를 이용한 기관내삽관은 직접 후두경을 이용한 기관내삽관 보다 신속성에서 유의한 차이를 보였으며(p<.001), 자신감과 용이성에서도 유의한 차이를 나타냈다(p<.001). 직접 후두경을 사용한 기관내삽관이 어려운 환경이나 이동시 SALT를 이용한다면 안전하고 신속한 삽관을 할 수 있을 것이다.
홀 플라즈마 엔진은 인공위성의 궤도유지 및 자세제어 등의 임무수행이나 우주선의 심우주 활용에 있어 필수적인 핵심 우주 부품이다. 홀추력기 연구개발의 최근 큰 관심사는 추력기의 장시간 운전성 확보 및 방전효율 향상이다. 최근 고리형 홀추력기에서 방전 영역 내 플라즈마와 유전체 벽 간의 충돌을 줄임으로써 전극 손상 및 전자온도 손실을 감소시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 전자석 코일을 활용해 방전 채널 벽면과 평행한 방향의 자기장을 형성하여 플라즈마와 유전체 벽 간의 상호작용을 감소시키는 연구들이 소개되고 있으며, 이러한 방법을 자기차폐(magnetic shielding)라 한다. 본 연구에서는 자기차폐 개념이 적용된 방전 소모전력 500 W급 고리형 홀추력기의 방전 및 추력 발생 특성을 연구하였다. 자기장구조 제어를 통해 유전체 벽과 플라즈마 간 상호작용을 감소시킨 결과, 500 V 수준의 방전 전압에서도 유전체 벽에서의 이차전자 발생에 의한 방전전류의 급격한 증가없이 안정적인 방전이 가능하였으며, 이러한 방전 형태는 기존의 자기차폐 개념이 적용되지 않은 일반 고리형 홀 추력기에서 구현하기 어려운 방전 상태이다. 추력기의 자기장 구조 최적화 조건에서 제논 가스 방전을 통해 얻은 최대 추력은 $22{\pm}1mN$, 비추력 $2200{\pm}70s$, 양극효율 $51{\pm}2%$로 매우 우수한 성능을 보여 주었다
1999년 11월 공주대학교에서 열렸던 한국 제4기학회 제 26차 학술발표대회에 발표되었던 요약문과 논문들이 한글로 잘 쓰였는가 하는 점에 관심을 두고 훑어보았다. 원고 문장에는 일본말법 표현과 한문이나 영어 같은 외국 단어들과 외국 표현들과 너무 긴 문장들이 간간이 보인다. 또한 의미가 전달되지 않는 문장, 한자를 쓴 어려운 표현, 정확하지 않은 시제와 어법 따위들이 포함돼 있다. 좋은 한글원고를 쓰는 방법으로 교양과학책 독서와 한글 작문 연습을 제안한다. 한글작문연습에는 저자들이 시간 여유를 가지고 쓰고, 동료와 논의하고, 비판을 받아들일 마음을 연 자세들이 포함된다. 편집진들도 원고를 인쇄하기 전에 점검해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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