선박평형수란, 선박의 균형을 유지하기 위해서 배에 채우는 바닷물을 말한다. 선박평형수를 통한 외래종 유입은 생태계 교란의 주된 원인이다. 이를 방지하기 위해 IMO(International Maritime Organization)에서는 2004년 선박평형수와 침전물 관리협약을 채택하였다. 협약이 발효될 경우 각국 항만 당국에서는 선박평형수가 협약의 성능 기준에 맞게 배출되는지 확인이 필요하다. 본 논문에서는 이미지처리를 통한 선박평형수 내 유해수중생물 개체수 측정 방법을 제안한다. 부산 신항에서 채취한 선박평형수로부터 3개의 샘플을 추출하였으며, 각 샘플당 서로 다른3개의 grey-scale 이미지를 만들어 실험자료로 사용하였다. 이미지처리를 이용한 자동 세포계수 프로그램인 CellProfiler를 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법과 비교하였다. CellProfiler에서 사용한 설정은 사람이 직접 세포계수를 한 결과에 맞춰 경험적으로 결정하였다. 각 이미지에서 CellProfiler와 가장 유사한 결과를 보이는 최적의 임계값을 찾은 뒤 그 평균을 최종 임계값으로 사용하였다. 실험결과에서 제안한 방법은 CellProfiler와 비슷한 세포 계수 결과를 보이면서도 약 10배 정도 빠른 처리 속도를 보였다.
최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.
기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.
본 논문에서는 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화와 관련하여 연구한 내용과 결과를 정리하였다. 컨테이너선은 일반적으로 프루우드 수 0.26 근처에서 운항하는 선박으로 이 속도에서 운항하는 선박 전용 선형 최적 설계 자동화를 구현하기 위하여 최적화 알고리즘, 선형 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 계산 기법을 적용하여 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화가 가능한 수치해석 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, HOTCONTAINER라고 명명하였다. 본 연구에서는 선형 최적 설계를 위한 설계 변수의 적절한 선정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 선형 최적 설계 자동화 알고리즘의 신뢰성과 실선 적용성을 파악하기 위하여 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너 선박인 KCS 선박을 대상 선박으로 하여 선형 최적 설계 자동화 수치해석을 수행하여 그 결과물로써 최적 선박을 도출하고, 대상 선박과 최적 선박의 조파저항과 파계 그리고 파고를 비교하였다. 결론적으로 최적 선박이 대상 선박과 비교하여 조파저항이 47.63% 감소한 것을 볼 수 있었으며, 배수량과 접수 표면적은 각각 0.50%, 0.39% 감소한 것을 볼 수 있었다.
목적 : 게이트 심근 관류 SPECT는 심근 관류 소견 뿐 아니라, 좌심실의 벽운동, 벽의 두꺼워짐, 좌심실 용적, 좌심실 박출율 등의 부가적인 정보를 제공한다. 심근영상에서 이들 정보를 얻기 위한 여러 가지 프로그램들이 제공되고 있다. 이 연구에서는 게이트 심근 관류 SPECT 분석 프로그램인 Quantitative Gated SPECT (QGS), 4D-MSPECT 소프트웨어를 이용하여 좌심실 박출율, 확장기말 좌심실 용적, 좌심근 질량을 구하고 이면성 심초음파검사를 통해 좌심실 박출율과 좌심근 질량을 구해 비교하였다. 대상 및 방법 : 핵의학과에 심근관류 SPECT 검사를 위해 의뢰되었던 환자 중 심근관류 SPECT에서 관류소견이 정상이었던 114명(남자51명, 여자 63명, 평균 $61.3{\pm}13.3$세, 29-85세)의 자료를 후향적으로 분석하였다. 게이트 심근 관류 SPECT는 이데노신 (0.14 mg/kg/min)을 6분간 부하하면서 Tc-99m Tetrofosmin (Myoview)을 주사하여 부하기 영상을 얻고, 4시간 후 휴식기 영상을 얻었다. Quantitative Gated SPECT (QGS), 4D-MSPECT 소프트웨어를 이용하여 좌심실 박출율, 확장기말 좌심실 용적, 좌심근질량을 구하고 이면성 심초음파검사를 이용하여 좌심실 박출율, 좌심근질량을 구하였다. 각 방법 사이의 상관계수를 구하고 Bland-Altman분석을 이용하여 변이의 범위를 분석하였다. 결과: 좌심실 박출율의 분석에서 QGS와 4D-MSPECT사이의 상관계수는 부하기/휴식기 각각 0.95/0.96로 강한 상관관계를 보였고, QGS와 심초음파 검사 사이의 상관계수는 0.79, 4D-MSPECT SPECT와 심초음파 검사 사이의 상관계수는 0.79로 좋은 상관관계를 보였다 (p<0.001). 확장기말 좌심실 용적의 경우 QGS와 4D-MSPECT SPECT 사이의 상관계수는 부하기/휴식기 모두 0.99로 강한 상관관계를 보였다(p<0.001). 좌심근 질량의 경우 QGS와 4D-MSPECT사이의 상관계수는 부하기/휴식기 각각 0.94/0.95로 강한 상관관계를 보였고, QGS와 심초음파 검사 사이의 상관계 수는 0.76, 4D-MSPECT SPECT와 심초음파 검사 사이의 상관계수는 0.73로 좋은 상관관계를 보였다(p<0.001). Bland-Altman 방법으로 분석하였을 때, 좌심실 박출율의 경우 QGS와 4D-MSFECT 검사 사이의 변이의 95% 신뢰구간은 부하기/휴식기 각각 $-12.7%\;{\sim}\;7.3%/-12.2%\;{\sim}\;6.5%$였고, QGS와 심초음파 검사의 경우 $-17.4%\;{\sim}\;24%$, 4D-MSPECT SPECT와 심초음파 검사 경우 $-14.8%\;{\sim}\;27%$였다. 확장기말 좌심실 용적의 경우 QGS와 4D-MSPECT검사 사이의 변이의 95% 신뢰구간은 부하기/휴식기 각각 $-24.6\;mL\;{\sim}\;3.8\;mL/-28.6\;mL\;{\sim}\;6.1\;mL$였다. 좌심근 질량의 경우 QGS와 4D-MSFECT 검사 사이의 변이의 95%신뢰간은 부하기/휴식기 각각 $-40.4\;g\;{\sim}\;14.4\;g$과 $-33.8\;g\;{\sim}\; 14.1\;g$이었고, QGS와 심초음파 검사 사이는 $-148.7\;g\;{\sim}\;21.8\;g$이었으며, 4D-MSPECT와 심초음파 검사 사이는 $-142.8\;g\;{\sim}\;35.5\;g$이었다. 결론: 좌심실 박출율, 확장기말 좌심실 용적, 좌심근 질량 등을 구하는 자동정량화 소프트웨어 QGS, 4D-MSPECT, 심초음파 검사(좌심실 박출율, 좌심근 질량) 상호간에 좋은 상관관계가 있었다. 하지만 Bland-Altman분석에서 QGS, 4D-MSPECT, 심초음파 검사간의 변이의 범위가 큰 편이어서 서로 바꾸어 사용할 수는 없었다.
본 연구에서는 2002년 강릉지역에 큰 피해를 일으킨 태풍 루사(Rusa) 호우 사례에 대하여 PMP(Probable Maximum Precipitation)의 산정 및 전이에서 발생할 수 있는 문제에 대해 분석하였다. PMP산정을 위해서는 2가지 이슬점온도 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 그 중 대표 12시간 지속 이슬점온도를 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장 뿐만 아니라 강릉 지역의 지형적 특성까지 고려하여 수분 유입 지역을 결정한 후 계산하였다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 계산하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme Type I (Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 5%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 계산하였으며, 계산 방법을 3가지 구분하여 분석하였다. 이 결과 기존의 연구에서는 대표 및 최대 12시간 지속 이슬점의 차가 $2.98^{\circ}C$였으나 본 연구 결과에 따르면 $4.55^{\circ}C$(I방법) ${\sim}6.05^{\circ}C$(III방법)로 큰 차이를 보였다. 또한 이와 같은 과정들을 통해 수분최대화비를 산정한 결과 기존에 비해 $0.20{\sim}0.40$ 정도 크게 산정되었으며, 이 수분최대화비를 기존 무명천 유역(면적 $3.76km^2$)의 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 전이한 결과에서도 $16{\sim}31%$ 정도 강수량이 크게 계산되는 것으로 나타났다.전류 변동 제어에서 노이즈 지수가 증가하면 CTDIvol과 DLP가 감소하였으나 노이즈는 증가하였다. 생식부위를 포함하는 하지 정맥조영술에서 Z-축 자동 관전류 변동 제어 방법이 고정 관전류 기법에 비해 선량을 감소하는 효과가 있었다.되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수
본 시험은 국내에 도입되기 시작한 AMS에 대하여 설치 동기, 설치 후 우유생산량과우유품질, AMS 설치계기 및 설치 후 만족도, AMS 운영상 애로점 및 건의사항 등을 조사 분석하였다. 설치 계기가 무엇인가에 대한 응답비율은 노동력 부족 44%, 체험목장으로 전환 25%, 소들의 고능력화에 대응 19% 순이었으며 기타 6%였다. AMS 설치농가의 사육경력은 평균 24.9년, 평균 연령은 53.2세로 나타났으며 가족노동력만으로 경영하는 목장이 조사농가의 38%, 고용+자가노동력 형태의 목장이 63%로 나타났다. 목장의 산유능력은 두당 평균 유량은 1일 $30.9{\ell}$, 평균 유지율 3.9%, 세균수는 9.1천개/$m{\ell}$ 수준이었다. 후계자 육성에 대한 질문에 매우 그렇다라고 응답한 비율은 68%였으며, 보통 18%, 아니다와 매우 아니다라고 응답한 비율은 18%로 나타났다. 시스템 운영현황 및 애로사항을 파악하기 위하여 AMS의 프로그램 주운영자에 대한 질문에 본인 44%, 부인 6%, 자녀 또는 후계자사람이 44%, 기타 6%나 되었다. AMS 운영상 가장 어려운 점에 대한 조사결과, 기기 작동 및 복잡한 프로그램 운영이 각각 31%로 가장 많았다. 그 외 기계 에러 및 고장에 대한 애로사항이 25%이였다. 도태원인에 대하여 유방염 28%, 번식장애 20%, 발굽질환 19%, AMS에 부적합한 유두 배열 12%, 분만 후 대사성질병 7%, 노산 등 기타 14%였다. 시스템 설치 후 유지보수 계약 체결유무 및 비용에 대하여 유지보수 계약 56%, 유지 보수 계약 미체결 44%이었다. 유지보수 계약 평균 계약비용은 연간 658만원 정도였다. 시스템 설치 후 항목별 만족도에 대하여 5점 만점에 3.9점이었으며, 노동력 절감 3.7점, 업체의 A/S 3.6점, 산유량 증가 3.2점, 원유의 체세포 수 저감 2.8점이었다. 시스템 설치 시 고려사항 및 건의사항에 대하여 고가의 장비를 효율적으로 사용하기 위하여 젖소의 유방과 유두 배열이 적합하도록 젖소를 선발하는 것, 시스템을 운용할 수 있는 능력, 적합한 환경, 재정적 능력과 부지 확보, 지속적인 관찰 등이 권장되어야 할 것으로 나타났으며, 설치 업체에 대해서는 컨설팅이 체계화될 필요가 가장 높게 나타났으며 이어서 보다 저렴한 설치와 서비스의 체계화를 요구하는 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.