본 연구는 최근 건설분야에서 활용도가 높아지고 있는 증강현실 도구를 활용하여 학생들이 철근공사 배근작업을 학습할 수 있는 교육지원 컨텐츠를 개발하고 적용효과를 분석하였다. 구조도면에 대한 이해도를 높이기 위해 구조도면을 마커 이미지로 활용하였으며, 구조도면에 따라 배근된 가상의 3D 배근 모델을 화면에 겹쳐 표현하는 방식으로 증강현실을 구현하였다. 또한 3D 배근 모델과 함께 2D도면의 독도법, 이음 정착길이 기준, 부재별 구조설계기준에 따른 배근방법, 그리고 실제 배근하는 순서 등을 학습할 수 있도록 컨텐츠를 구성하였다. 적용결과 인터페이스 스타일, 지각된 유용성, 지각된 활용의 용이성, 지각된 즐거움, 활용 태도, 활용 의도 측면에서 긍정적으로 평가되었으며, 증강현실은 교육적 측면에서 시각화와 상호작용의 장점이 있기 때문에 활용가치가 높을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 초음파 조사법을 사용하여 cadmium telluride (CdTe) 양자점을 합성하였다. 전구체의 비율과 합성 시간을 주 변수로 하여 그에 따른 CdTe 양자점의 광학적 특성과 구조적 특성을 분석하였다. 모든 cadmium (Cd)과 tellurium(Te) 함량비율의 실험에서 합성 시간이 증가함에 따라 CdTe 양자점의 성장에 의해 밴드갭 감소현상이 관찰되었고, 발광 특성을 확인한 결과 510~610 nm 파장 범위에서 장파장으로 이동함을 보였다. 또한 Te의 비율이 증가함에 따라 장파장이동이 빠르게 일어나는 것을 확인하였다. Photoluminescence (PL) 피크 강도를 확인하였을 때 합성시간이 180 min~240 min 사이에서 가장 높은 강도를 보였다. X-ray diffraction (XRD)와 transmission electron microscopy (TEM)으로 구조적 특성을 확인한 결과 zinc blend 구조의 CdTe 양자점을 나타내었으며, 합성시간이 210 min일 때 양자점의 크기는 약 2.5 nm로 균일하게 분산되어 있었으며 fast fourier transform (FFT) 이미지를 확인한 결과 뚜렷한 결정성을 확인하였다.
여성의 얼굴에 과색소침착이 발생하는 것은 불안감, 특히 미적인 요소에 있어서 많은 고민을 유발한다. 피부의 흑화는 자외선(UV)에 대하여 이를 방어하기 위한 기작으로 멜라닌의 양과 밀접한 관계가 있다. 이러한 피부의 구성성분을 관찰하기 위해, confocal scanning laser microscope (CSLM)은 피부에 직접 현미경 검사를 실시하여 어떠한 조직의 변화 없이 피부를 실시간으로 관찰할 수 있는 비침습적 이미지 장치이다. 본 연구에서는 자외선 조사를 통해 유도된 하박 내측 피부의 과색소침착을 유도하여, 다른 피부색을 평가하는 측정기기와 상관성을 분석하여, CSLM을 이용한 새로운 미백 평가방법을 제시하였다. CSLM을 활용한 미백 효능 평가법은 소비자가 보다 이해하기 쉽도록 미백 제품을 평가하는데 유용할 것으로 생각된다.
화염가수분해 증착법(FHD : Flame Hydrolysis Deposition)으로 제작된 Ge이 첨가된 BPSG(Boro-Phospho-Silicate-Glass)막의 표면을 절단톱(dicing saw)을 이용하여 일정한 깊이로 절단함으로써 각 단위 마이크로렌즈 셀들을 형성시켰다. 또한 절단된 각 단위 마이크로렌즈 셀들을 가열용융(thermal reflow) 방법을 이용하여 $1200^{\circ}C$에서 가열용응시킴으로써 직경이 $53.4{\mu}m$인 마이크로렌즈 어레이를 제작할수 있었다. 이 때 렌즈간 간격은 $70{\mu}m,$ 렌즈 두께는 약 $28.4{\mu}m$이었다. 제작된 마이크로렌즈 어레이의 형상을 이미지-프로세스로 분석하였으며. 초점거리는 $62.2{\mu}m$이었다. 본 제작방법은 일반적인 사진식각 공정을 이용한 마이크로렌즈 제작보다 간단하면서도 저렴한 비용으로 제작이 가능하다. 또한 곡률반경의 조절이 용이하고, 보다 정밀하며 다양한 마이크로렌즈 어레이를 구현할 수 있다.
최근 지능형 전력망 사업에서 가장 큰 이슈로 부각되고 있는 것이 지능형 전력량계의 보안과 미래 기능을 만족하기 위한 SW 업그레이드 기능이다. 그러나, 일반 기기와 달리 법정계량기에 속하는 지능형 전력량계는 공정한 상거래기반의 확립을 위해 그 기능 및 변경이 법으로 엄격히 제한되고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 전력량계의 SW업그레이드와 관련된 요구사항을 분석하여, 법정 계량기 요건에 준한 미래 지능형전력량계의 기능 개선을 위해 배포되는 SW이미지에 대한 인증을 통한 배포방안을 제시하고, 스마트카드를 이용한 지능형 전력량계의 보안기능을 구현하는 방법을 제안한다.
초음파 진동자에 의해 미립화된 탄화수소계 액체연료를 태우는 버너의 연소특성을 고찰하기 위한 실험이 수행되었다. 고속카메라와 열화상 카메라를 이용하여 slit-jet 버너에서 생성된 화염의 이미지를 획득하였으며, 후처리를 통해 화염의 형상과 온도구배를 면밀히 분석하였다. 또한, 정밀유량 계측법을 이용하여 수송기체 실험조건 변화에 따른 연료소모량을 측정하였다. 그 결과, 수송기체 유량이 증가하면 무화된 연료의 분사량도 같이 증가한다는 사실을 확인하였으나, 낮은 유량 조건에서는 주변 장치의 진동에 의해 공연비(air/fuel ratio)와 수송기체 유량의 상관성이 관찰되지 않았다. 또한, 수송기체 유량과 초음파진동자의 소비전력이 증가하면 연소반응이 촉진되어 연소영역이 신장되고 화염온도가 증가하였다.
이 연구의 목적은 격언을 중심으로 프랑스어 학습 자료의 다양성을 모색하고 학습 효과의 효율성을 높이기 위한 학습 방안을 제시하는데 있다. 이 논문은 두 부분으로 구성되어져 있다. 첫 번째 부분에서는 격언들이 프랑스어의 형태, 통사적 특성을 바탕으로 구성되어 있음을 살펴볼 것이다. 또한 격언을 중심으로 한 프랑스어 학습 활용 방안과 관련한 선행 연구들을 분석함으로써 프랑스어 학습에 활용될 수 있는 가능성에 초점을 맞추었다. 두 번째 부분에서는 학습자들의 프랑스어 능력과 학습 내용의 난이도에 따라 초급 단계와 중급 단계로 구분하여 실제 학습에서 활용할 수 있는 예들을 살펴볼 것이다. 이를 통해 우리는 격언이 문화적인 영역의 요소일 뿐 아니라 프랑스어 학습 능력을 향상시킬 수 있는 효율적인 학습 자료로 활용될 수 있다는 점을 강조하였다. 언어 학습에서 문화적 요소의 중요성은 이미 오래 전부터 강조되어 왔다. 따라서 학습자의 수준과 학습 내용을 고려한 문화적 특성을 지니는 격언의 교육 현장에서의 적용은 교수법의 측면에서 학습의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
최근 일반 대중을 대상으로 한 콘텐츠 투자 플랫폼 중 하나로 크라우드펀딩 플랫폼이 주목받고 있다. 본 연구는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 요인이 크라우드펀딩 달성률에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 크라우드펀딩 플랫폼에 게시된 영화 프로젝트의 주요 정보를 변인화하였다. 텍스트 수, 이미지 수, 스타파워, IP 기반 영화 여부, 영화 제작 단계, 박스오피스 예측, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식, 최소 투자 금액 조건을 독립변인으로 설정하였으며, 이들 변인이 크라우드펀딩 달성률에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 다중회귀분석을 실시한 결과, 영화 제작 단계, 투자 자금 비율, 투자 가능 여분 금액, 수익 정산 방식이 종속변인에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 탐색적 접근법을 통해 영화 크라우드펀딩 프로젝트의 흥행에 영향을 미치는 변인을 발굴하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 본 연구의 결과는 영화 크라우드펀딩 프로젝트 기획 시 실무적 자료로 활용될 수 있을 것이다.
도시홍수는 도시의 주요 기능을 마비시킬 수 있는 수재해로서, 최근 집중호우로 인해 홍수 및 침수 위험도가 증가하고 있다. 집중호우는 한정된 지역에 단시간 동안 집중적으로 폭우가 발생하는 현상을 의미하며, 도시 지역에서 강우 추정 및 예보를 위해 레이더의 활용이 증대되고 있다. 레이더는 수상체 또는 구름으로부터 반사되는 신호를 분석해서 강우량을 측정하는 장비이다. 기상청의 기상레이더(S밴드)의 주요 목적은 남한에 발생하는 기상현상 탐지 및 악기상 대비이다. 관측반경이 넓기에 도시 지역에 적합하지 않는 반면, X밴드 이중편파레이더는 높은 시공간 해상도를 갖는 관측자료를 제공하기에 도시 지역에 대한 강우 추정 및 예보의 정확도가 상대적으로 높다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기반 초해상화(Super Resolution) 기술을 활용하여 저해상도(Low Resolution. LR) 영상인 S밴드 레이더 자료로부터 고해상도(High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술을 개발하였다. 초해상도 연구는 Nearest Neighbor, Bicubic과 같은 간단한 보간법(interpolation)에서 시작하여, 최근 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 가장 일반화된 합성곱 신경망(CNN)을 통해 연구가 이루어지고 있다. X밴드 레이더 반사도 자료를 고해상도(HR), S밴드 레이더 반사도 자료를 저해상도(LR) 입력자료로 사용하여 초해상화 모형을 구성하였다. 2018~2020년에 발생한 서울시 호우 사례를 중심으로 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로부터 훈련된 초해상도 심층신경망 모형으로부터 저해상도 이미지를 고해상도로 변환한 결과를 PSNR(Peak Signal-to-noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)와 같은 평가지표로 결과를 평가하였다. 본 연구를 통해 기존 방법들에 비해 높은 공간적 해상도를 갖는 레이더 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대된다.
적대적 학습은 적대적 샘플에 대한 딥러닝 모델의 강건성을 향상시킨다. 하지만 기존의 적대적 학습 기법은 입력단계의 작은 섭동마저도 은닉층의 특징에 큰 변화를 일으킨다는 점을 간과하여 adversarial loss function에만집중한다. 그 결과로 일반 샘플 또는 다른 공격 기법과 같이 학습되지 않은 다양한 상황에 대한 정확도가 감소한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 특징 표현 능력을 향상시키는 모델 아키텍처에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 입력 이미지의 attention map을 생성하는 attention module을 일반 모델에 적용하고 PGD 적대적학습을수행한다. CIFAR-10 dataset에서의 제안된 기법은 네트워크 구조에 상관없이 적대적 학습을 수행한 일반 모델보다 적대적 샘플에 대해 더 높은 정확도를 보였다. 특히 우리의 접근법은 PGD, FGSM, BIM과 같은 다양한 공격과 더 강력한 adversary에 대해서도 더 강건했다. 나아가 우리는 attention map을 시각화함으로써 attention module이 적대적 샘플에 대해서도 정확한 클래스의 특징을 추출한다는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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