국내외적으로 전기화의 가속으로 인해 전력수요가 급증됨에 따라, 석탄화력발전소의 수요가 늘어나고 있다. 석탄화력발전소는 경제적으로 많은 이점이 있지만, 대기오염물질 증가, 발전회의 매립 처분에 의한 오염 유발 가능성 등의 환경적인 문제를 수반하고 있다. 특히, 발전부산물인 발전회의 경우에는 재활용률이 70%에 그치고 있으며, 나머지는 전량 매립되고 있다. 본 연구에서는 발전회의 재활용률을 증대시키고 지하에 위치하는 폐광산의 지반 안정성을 확보하기 위하여, 발전회를 폐광산 채움재로 이용하여 지하 폐광산의 채굴 공동을 충전하는 방안에 대한 기초연구를 수행하였다. 암반과 폐광산 채움재의 접합부에서 상호작용에 의한 충전 및 지반보강 효과를 분석하기 위하여, 다양한 거칠기를 갖는 절리면 모사 시료를 제작하여 접합강도 시험과 직접 전단시험을 수행하고 이에 대한 통계분석을 수행하여 절리면의 거칠기와 재령일에 따른 접합 및 전단거동 특성을 규명하였다. 또한 접합부 거동특성이 전산해석 기법을 이용한 지반안정성 분석에 미치는 영향을 검토하기 위하여 지하광산을 모델링하고 접합부 유무에 따른 거동특성을 비교하였다.
유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.
삼차원(three-dimensional, 3D) 프린팅의 사용은 점차 보편화되고 있으며 정형외과 영역에서도 그 활용이 늘어나고 있다. 현재 정형외과에서 3D 프린팅 기술을 사용하는 방법은 크게 네 가지로 첫째, 3D 프린팅 모델을 이용한 수술 계획 수립 및 수술 시뮬레이션, 둘째, 환자 맞춤형 수술 기구, 셋째, 3D 적층 기법을 이용한 인공 삽입물의 생산, 넷째, 3D 프린팅으로 제작된 환자 맞춤형 삽입물이다. 3D 프린팅 기술을 사용할 수 있는 정형외과의 영역은 견관절, 척추, 고관절 및 골반, 슬관절, 족관절, 종양 분야 등으로, 각각의 영역마다 다루는 질환 및 특성이 다르기 때문에 3D 프린팅 기술을 사용하는 방법 역시 각각의 영역에 따라 약간의 차이가 있다. 하지만 모든 영역에서 3D 프린팅 기술을 이용하는 것은 수술의 효율을 높여 주고, 수술 시간을 단축시키며 수술 중 방사선 노출을 줄여 준다. 3D 프린팅 기술은 특히 복잡하고 어려운 질환이나 골절 환자의 치료에 큰 도움을 줄 수 있다. 따라서 정형외과 의사는 이러한 3D 프린팅 기술의 장점을 이해하고 임상에 최대한 적용하여 효율적인 환자의 치료가 이루어질 수 있도록 해야 한다.
검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
현재까지 강력 사건에서 범인들은 칼을 흉기로 가장 많이 사용하였으며 범죄 현장에 범인이 직접 종이와 테이프로 제작한 간이 칼집이 남아있는 경우가 있다. 다공성 표면에 테이프가 붙어있는 검체는 지문을 현출하기 어려우므로 간이 칼집과 같은 증거물이 발견되었을 때 각 표면에서 지문을 현출하는 적절한 기법과 지문의 분포 위치를 확인하는 실험이 필요하다. 본 연구는 이를 확인하기 위해 간이 칼집 50개를 만들어 테이프 비접착면에 cyanoacrylate fuming (CA fuming)을 사용하여 지문을 현출하고 이중목적 1,2-indanedione/Zn (1,2-IND/Zn) 시약으로 종이와 테이프를 박리함과 동시에 종이에 있는 지문을 현출하였다. 테이프 접착면은 Wet Powder Black®을 사용하여 지문을 현출하였다. R program을 이용하여 heatmap으로 각 표면에서 지문이 현출된 위치를 표시한 결과, 테이프 접착면의 중간 부분보다 양끝에 지문이 많이 분포되어 있는 것을 확인할 수 있었으며 비접착면과 종이는 뚜렷한 분포 패턴이 나타나는 것은 아니나 개인식별에 이용할 수 있을 정도의 선명도를 가진 지문이 다수 현출된 것을 확인하였다. 범죄 현장에서 간이 칼집이 발견되었을 때 이러한 연구 결과를 참고하여 증거물을 처리할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 공공도서관 웹트래픽을 분석함으로써 공공도서관 웹사이트 이용행태를 분석하는 데 있다. 이를 위해 구글애널리틱스와 그로스해킹 기법을 이용하여 A 공공도서관 웹사이트 로그를 2021년 8월 1일부터 10월 31일까지 3개월간 웹 트래픽을 분석하였다. 연구결과 18-24세, 25-34세의 젊은 연령에서 신규회원 가입이 높은 결과를 기록하였고, 외부 유입에서는 SNS를 통한 유입율이 높은 것으로 나타났다. 요일 및 시간대별 접속율을 분석한 결과 가장 유입율이 많은 시간대는 수요일-금요일 사이의 오전 10시-11시 사이인 것으로 나타났다. 접속매체로는 모바일(64.90%)을 이용한 접속율이 상당히 높았지만 그와 동시에 이탈율(27.20%)이 평균(24.93%)보다 높고, 체류율(4분 33초)은 평균(5분 22초) 이하로 측정되었다. 마지막으로 도서관에서 주력하여 제작 및 홍보하고 있는 독서문화 행사나 온라인 북큐레이션의 이용율은 매우 저조한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 미래의 공공도서관 웹사이트 개선을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구는 MCU의 보편적 세계관을 기하학의 관점으로 해석하고 서사적 요소를 수학적 상상력으로 스토리텔링 하는 데 목적이 있다. 스토리텔링을 위해 2016년부터 2019년까지 방영된 페이즈3 시리즈 자료를 활용하였다. 페이즈3 시리즈는 기하학 이론과 미래기술에 대한 다양한 예측을 바탕으로 서사와 이미지에 나타난 실재감이 대중의 상상력을 자극한다. 상상력은 경험하지 않은 것에 대해 다양하고 독창적인 사고를 이루는 원동력이며 혼란 속에서 질서를 찾고 물질에 대해 새로운 인식을 창조하는 능력이다. 예술 활동뿐만 아니라 논리와 합리성이 중시되는 과학 분야에도 상상하는 힘이 매우 필요하다. 바슐라르 상상력은 인간의 원초적 영역인 예술을 지향하고 자연과 만물의 경이로움을 향한 진정함과 열정을 담고 있다. 기하학적 논리와 상상력에 의한 이미지적 몽상으로 MCU의 세계관과 슈퍼히어로 서사를 탐구하면 영화에 나타난 우주적 메시지와 법칙을 이해할 수 있다. 예술과 학문의 융합적 관점에서 MCU 영상 제작에 활용된 수학과 과학적 상상력을 바탕으로 한 다양하고 독창적인 기법은 영상분석의 질을 높이는 데 도움이 될 것이다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
장비 도입 시 해당 장비에 설치된 커널의 정확한 버전을 식별하는 것은 매우 중요하다. 특정 커널 버전에 취약점이 발견된 경우 이에 대해 조치 여부를 판단하거나, 특정 커널 버전의 제외 또는 포함 등에 대한 도입 요구 조건이 있는 경우 이를 판단하는데 사용될 수 있기 때문이다. 하지만 많은 시스템 및 네트워크 장비 제조업체들은 공식적으로 배포되고 있는 리눅스 기저 커널을 그대로 사용하지 않고, 장비에 최적화된 펌웨어를 제작하기 위해 커널을 수정하여 사용하므로 리눅스 커널 버전을 판단하기 어려운 상황이 발생한다. 또한, 커널의 패치가 공개될 경우 제조사는 수정한 커널에 패치 내용을 반영하므로, 이런 과정이 지속될 경우 커스터마이징된 커널은 리눅스 기저 커널과 매우 다른 형상이 된다. 따라서, 특정 파일 존재 여부 등의 단순한 방법으로는 리눅스 커널을 정확히 식별하기 어렵다. 새로운 리눅스 커널 버전이 공개될 때는 새로운 함수가 포함되기도 하고 기존 함수가 삭제되기도 한다. 본 논문에서는 심볼 테이블에 저장된 함수명을 이용하여 펌웨어 커널 버전의 정적 식별 방안을 제안하고 실험을 통해 그 실효성을 증명하였다. 100개의 리눅스 펌웨어를 대상으로 한 실험에서 99%의 정확도로 리눅스 커널 버전을 식별할 수 있었다. 본 연구를 통해 펌웨어 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
문화유산의 현색(顯色)은 제작기법 해석, 보존처리 활용, 상태 모니터링의 중요한 기초 자료이다. 이 연구에서는 권응수 초상을 대상으로 디지털 색관리시스템 기반 색재현 과정을 체계적으로 정립하고, 문화유산 기록 및 보존에 적합한 현색 활용방안을 제안하였다. 전체적인 색재현 과정은 촬영 환경 세팅, 색기준차트 측정, 디지털 사진 촬영, 색보정, 색공간 설정 순으로 진행되었다. 연구 결과, 사진기 제조사 프로파일이 적용된 디지털 이미지는 현색과 비교하여 평균 𝜟10.1의 색차를 보인 반면, 디지털 색재현 이미지는 평균 𝜟1.1의 색차를 보여 현색과 거의 유사한 것을 알 수 있다. 이 결과는 디지털 사진 촬영 환경과 조건을 최적화했더라도 디지털 사진기 제조사의 보정 알고리즘에 의존할 경우 대상 문화유산의 현색 기록에 어려움이 있는 것을 의미한다. 따라서 문화유산은 RAW 이미지 기반의 색보정 및 색공간 설정을 통해 디지털 색재현이 필요하며, 이는 현색 기록화를 위해 매우 중요한 과정이다. 또한 디지털 색재현을 통한 현색 기록은 문화유산의 보존상태 평가와 보존처리 및 복원의 중요한 기초자료가 될 수 있으며, 퇴색 및 변색 현상의 모니터링을 위한 기준 데이터로 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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