본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 화재 발생 예측 및 탐지 방법을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하여 화재를 판단하는 알고리즘과 그에 따른 화재의 확산경로와 속도예측 및 안전구역 확보 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복합적 인 상황에 따라 부여된 가중치를 수집된 데이터에 부여하여 화재를 판단하고, 시간에 따른 상황인식 분석을 통해 화재 이동방향과 속도를 예측하여 안전구역을 확보하는 기법이다.
최근의 터널설계에 있어서 지보패턴 선정시 전기비저항탐사 결과를 효과적으로 황용하기 위하여 전기비 저항 역산결과와 암반분류와의 상관관계를 도출해 내고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 전기비저항탐사결과를 고려한 예상지보패턴과 실제로 시공된 지보패턴 결과를 비교한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 실제 터널굴진 상태에서 막장관찰에 기초한 암반분류 및 지보패턴 선정과 시공 전 수행한 전기비저항 탐사자료를 비교함으로씨 전기비저항 탐사 결과가 어느 정도의 신뢰도로 이용될 수 있는가를 살펴보고자 한다. 전기비저항 자료와 암반분류의 정량적인 상관성을 얻기 위하여 암반분류값으로 RMR(Rock mass rating)을 기본으로, RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system 등을 이용하였다. 전기비저항탐사는 공간적 해상도가 낮기 때문에 후처리 과정으로 크리깅 기법을 사용하여 해상도를 향상시키고자 하였다. 상관도 분석 결과, 2차원 전기비저항탐사결과는 정성적인 경향을 살펴보는데 적합한 것으로 나타났다 3차원 전기비저항탐사 결과와의 상관관계는 매우 높은 것으로 나타나 신뢰도 높은 암반분류에 적용 가능하리라 예상된다.
최근에 인공위성에 의한 대기 중의 미량 기체 관측이 활발하다. 따라서 이들 자료의 처리기법 개발이 매우 중요하다. 그러므로 이 연구에서는 인공위성에 의해 태양 엄폐범(太陽 掩蔽法: Solar Occultation Method)으로 관측한 대기 주연 경로(周緣 經路: limb path)의 접선 고도별 평균 투과율로부터 연직 오존 분포를 도출하고, 온도와 기압 오차의 민감도 오차의 민감도 실험을 하고자 한다. 여기에서 서울의 반전(Umkehr)관측에 의하여 구한 연평균 연직 오존분포로 계산된 평균 투과율을 인공위성으로부터 관측된 평균 투과율로 가정하였다. HALOE SIDS (Hallogen Occultation Experiment Simulated Instrument Data Set)의 연직 오존 자료를 초기치로 하고 온도와 기압의 연직 분포를 입력값으로 하여 대기 평균 투과율을 파장 $9.89{\mu}m$와 $10.02{\mu}m$ 사이에서 접선고도별로 계산했다. 관측 평균 투과율에 대하여 계산한 평균 투과율로부터 오존 분포 법으로 접선고도 10km에서 50km까지 매 3km마다 오존 농도를 도출하였다. 도출된 서울의 연직 오존 분포를 관측한 연직 오존 분포와 비교하였다. 이 결과에 의하면 전 고도에 걸쳐서 서울의 연직 오존 분포가 오차가 거의 없을 정도로 정확하게 도출되었다. 그리고 민감도 실험을 위하여 관측 평균 투과율에$\pm0.001$, 각 층의 온도에 $\pm3K$, 그리고 각 층에 기압의 $\pm3\%$의 강제 오차를 각각 주었다. 이들 각 오차는 ADEOS/ILAS 관측 오차에 근거하였다. 이들의 결과는 투과율 오차에 대하여 -6.5%에서 +6.9%, 온도 오차에 대하여 -9.5%에서 +10.5, 그리고 기압 오차에 대하여 -5.1%에서 +5.4%의 고도별 오존 량 오차가 각각 나타났다. 태양 엄폐 법에 의해 비교적 정확한 연직 오존 분포를 도출할 수 있었다. 이 도출 과정에서 특히 온도 관측이 중요함을 알 수 있었다.
1990년 동독과 서독이 독일로 통일 된 후 우리나라만이 세계에서 유일한 분단국가로 남아있다. 이로 인해 전 세계적인 관심 및 안전에 대한 의구심을 야기하여 국가 이미지 실추 및 관광 수입의 저하 등 여러 분야로 나쁜 영향을 미치고 있는 것이 현 실정이다. 북한은 사회주의체제 국가로서 국방위원장에 의한 독재 체제를 유지하고 있으며 현재 김정일 국방위원장이 정권을 장악하고 있으나 근래 들어 건강에 대한 이상설과 후계자 미결정으로 정치적 불안감이 커져감에 따라 외교 및 남북 관계에 대한 걱정이 증가하고 있다. 따라서 이 같은 상황에서 김정일 위원장에 대한 건강 정보는 대단히 중요한 자료가 된다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학의 진단법인 망진 기법을 적용하여 최근 공개된 김정일 국방위원장의 사진에서 안면 분석을 행하여 실제 김정일 국방위원장의 건강에 대한 정보를 추출해 보고자 한다. 그러나 김정일 국방 위원장의 영상의 경우 동일한 환경에서 촬영된 영상이 아니고 여러 가지 분석을 방해하는 요소가 많기 때문에 색상 보정을 통한 분석 방법과 색상 보정 없이 안면 각 부위에 따른 색차의 차이에 대한 비교를 통해 가장 큰 의혹을 받고 있는 당뇨합병증에 대한 분석을 수행하고자 한다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 WAN 스토리지 복제 모델의 성능평가를 위한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 이 시뮬레이터의 각 클라우드는 가상머신의 역할을 수행하는 가상머신 에뮬레이터와 스토리지의 역할을 수행하는 스토리지 에뮬레이터로 구성된다. 가상머신 에뮬레이터는 R/W 작업비율 설정모듈, R/W 순서 조합모듈, R/W 요청모듈로 구성한다. 스토리지 에뮬레이터는 스토리지 관리모듈, 데이터 전송모듈, R/W 수행모듈, 오버헤드 처리모듈로 구성된다. 이 시뮬레이터를 이용하여 스토리지에 대한 R/W 비율, 네트워크 지연, 네트워크 대역폭 등의 변화에 따른 두 이주 방법의 성능을 평가한다. 그 결과 read 작업이 증가 할수록 선 복제 모델의 평균이 주시간은 감소 하지만 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가한다. 또한, 네트워크 지연이 증가할수록 후 복제 모델의 평균이주시간은 증가 하였지만, 선 복제 모델의 평균이주시간은 일정함을 보인다. 따라서 네트워크의 지연이 증가 하는 경우 후 복제 모델보다 선 복제 모델의 성능이 우수함을 알 수 있었다. 네트워크 대역폭의 변화에 따른 평균이 주시간은 두 모델이 유사하였기 때문에 스토리지 복제 모델을 선정함에 있어 네트워크 대역폭은 중요한 요소가 아님을 알 수 있었다.
대면적 개벌의 대안으로서, 대상 개벌은 생산림지의 생태 조건 보전과 임분 재생을 모두 고려하는 작업법이다. 그러나 우리나라에서는 대상 벌채 기법의 적용 및 효율성에 대한 연구를 찾아보기 어렵다. 본 연구는 강원도 삼척에서 2012년부터 2014년까지 소나무림 대상 벌채 (10m, 20m 및 40m) 처리 전 후의 하층식생 반응 및 소나무 재생과 임분 환경 변화와의 상관성을 방형구법을 적용하여 조사 및 분석하였다. 하층식생 피도 및 종다양성은 대상 벌채 넓이에 상관없이 교목 종 및 광선호 종의 확장에 의해 증가하는 경향이었고, 신갈나무, 맑은대쑥 및 산딸기 등의 벌채 후 잔존 교목 및 광선호 종들의 활발한 증가가 관찰되었다. 대상 벌채 구역의 소나무 정착은 수관층 환경 (광량 및 수관열림도) 및 토양나출도와는 정의 상관, 그리고 하층식생 및 임상 목질잔해물의 피도와는 음의 상관을 나타내었다.
응용 계층 멀티캐스트에서 일반적으로 트리를 구성하여 데이타를 전송하는데, 이 경우 트리 상에서 하위 (descendants) 노드들이 체감하는 처리율 (throughput)은 상위 (ancestor) 노드들의 성능에 의해 좌우된다. 그리고, 상위 노드에서 오류가 하위 노드 전체에 영향을 끼친다는 단점을 갖는다. 본 문서에서는 이러한 트리 구조의 약점들을 보완하는 방법을 제안한다. 전송 트리 상의 부모 노드 외의 다수의 가상 소스를 설정하고, 이들로부터 데이타를 수신함으로써 단위 시간 수신량을 늘리며 부모 노드의 오류를 피해갈 수 있는 방안을 마련한다. 그리고, 다수의 가상 소스를 이용할 경우 발생할 수 있는 통일 데이타의 중복 수신 문제를 피할 수 있도록 가상 소스 선택 알고리즘을 제시한다. 응용 계층 멀티캐스트 시험 개발 환경인 MACEDON을 이용하여 시험 구현하였고, 이를 전세계적인 오버레이 네트워크 PlanetLab에 적용하여 성능 평가를 시행하였다. 성능 평가 결과, 기존의 다수 전달자를 제안하는 기법인 Bullet에 비하여 20% 성능을 향상시키면서 동시에 중복 수신되는 데이타 및 제어에 필요한 메시지 비용을 90% 이상 감소시키는 효과를 볼 수 있었다.
치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 중년여성의 재활트레이닝을 통한 골프운동의 효과를 검증하여 올바른 골프 활동을 할 수 있도록 제시하는 데 주된 목적이 있다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 2020년 2월에 경남진주에 소재한 중년여성 40-50세 대상으로 10일간 스윙궤도에 문제점이 있고 교정이 필요로 한 여성희망자에 한하여 통제에 응한 여성 8명을 대상으로 선정하고 정확한 측정검사를 위하여 연구의 목적과 활용방안에 대한 설명을 한 뒤 프로그램을 시행하였다. 실험전 체력의 수준과 비거리를 검사하고, 실험 후 체력의 수준과 비거리를 최종적으로 검사하여 수집된 데이터를 최종 분석 사용하였다. 수집된 자료의 통계처리는 SPSS win18.0 프로그램을 이용하였으며, 통계기법은 빈도분석(Frequencies)으로 평균(M)과 표준편차(sd)를 산출하였고, t-test(independent two samples t-test)와 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)과 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 실시하였다. 이와 같은 방법과 절차를 통하여 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반적 특성의 재활트레이닝은 골프운동에 높은 차이가 나타났다. 둘째, 재활트레이닝과 체력수준은 스윙궤도와 비거리에 높은 차이가 나타났다. 셋째, 재활트레이닝과 체력수준은 스윙궤도와 비거리에 높은 영향이 미치는 것으로 나타났다.
담팔수는 괭이밥목 담팔수과의 상록교목으로 추위에 약하여 아열대 지역에서만 자생하는 식물이다. 담팔수는 flavonoid, coumarin, polyphenol 성분이 보고되어져 있으며, 해당 성분들에 의하여 항균 및 항산화 효능들이 있는 것으로 보고되어져 있다. 본 연구에서는 담팔수의 생리활성을 높이기 위하여 로스팅 기법을 도입하였으며, 로스팅한 담팔수 추출물 및 분획물에 대한 성분 변화를 확인한 후 항산화, 총 페놀 및 총 플라보노이드 함량 측정을 진행하였다. 로스팅 전 후 추출물 분석을 진행하여 총 4 개 성분(brevifolin, ellagic acid, quercetin, kaempferol)의 함량이 증가되는 것을 확인하였으며, 로스팅을 한 추출물에서 보다 나은 항산화 효능을 나타내는 것을 확인하였다. 최적 로스팅 조건은 200 ℃에서 30 min 로스팅 처리를 하였을 때 항산화 효능이 가장 뛰어난 것으로 확인하였으며, 총 페놀 및 총 플라보노이드 함량 또한 가장 우수한 것으로 확인하였다. 최적 로스팅 조건으로 제조한 담팔수 추출물에서 향상된 항산화 효능을 확인하였으며, 향후 화장품 및 식품 소재로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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