차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
사람이나 사물 등의 위치를 알아낼 수 있는 측위기술은 사람의 유동량 측정, 보안, 인원 구조 등 다양한 환경에서 요구되고 사용될 수 있다. 측위를 위해 카메라와 같은 시각 센서기술을 사용하기도 하지만 이는 빛, 온도 등 주변 환경에 민감하며 사생활 노출 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 앞서 말한 문제들이 없는 초광대역 (UWB, ultra wideband) 레이더 기술과 머신러닝을 이용하여 벽 뒤 다른 실내공간에 있는 점유자의 수와 위치를 인식하는 연구를 수행하였다. 네 가지 상황 (강의실 내 몇 명이 있는지, 28가지의 위치를 정하고 어느 위치에 있는지, 28가지의 위치 중 한 위치에서 더 세부적인 16가지 위치 중 어느 위치에 있는지, 두 명이 동시에 있는 상황에서 어느 위치에 있는지)에 대해 극단적 랜덤 트리 등 네 가지 알고리즘 별로 모델을 생성하고 그 결과를 비교하였다. 전체적으로 네 가지 알고리즘 모두 좋은 결과를 보여주었으며 머신러닝을 이용해 위치인식 및 위치측정이 가능함을 검증하였다. 또한 oneM2M 표준 플랫폼을 활용하여 서비스 확장 가능성을 고려하였으며 이 기술을 여러 분야에서 활용한다면 더욱 많은 서비스나 제품을 창출할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 기존의 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스에 ISO/IEC 25023의 소프트웨어 품질 평가 모델을 적용하여 기존보다 무기체계 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있는지 확인하였다. 현재 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스는 소프트웨어 품질 요구사항을 관리하고 있지만 소프트웨어 품질은 제한적으로만 향상시키고 있었다. 소프트웨어 품질 요구사항에서 품질 특성을 정의하고 관리하였지만 개별적인 사업에 따라 품질 특성이 다르게 정의되었기 때문이다. 따라서 소프트웨어 품질 요구사항의 품질 특성이 동일하여도 산출물이 다르고 사업에 따라 품질 관리의 차이가 컸다. 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스 내에서 소프트웨어 품질 관리 제한점의 원인은 소프트웨어 품질 특성에 대한 일관된 정의 부족과 정량적으로 측정되지 않는 산출물로 파악하였다. 국제표준 소프트웨어 품질평가 메트릭인 ISO/IEC 25023은 소프트웨어를 8가지 주특성 및 31가지 부특성으로 구분하여 품질 특성을 정의하고 정량적으로 소프트웨어 제품 품질을 평가할 수 있는 기준을 제시한다. ISO/IEC 25023을 무기체계 소프트웨어 개발 프로세스에 적용하여 소프트웨어 품질을 향상시키는 방안을 검토하고 소프트웨어 품질 향상 효과를 분석하였다.
본 연구에서는 점성토지반에서의 이차압밀특성을 규명하기 위해 정규압밀 영역에 대해 표준압밀시험을 수행하고, Yoshikuni가 제안한 탄-점성 압밀이론의 유한차분해석결과를 이용하여 점성토지반의 압밀특성을 조사하였다. 압밀시험은 초기압밀하중 0.8, 1.6, 3.2, 6.4kgf/$cm^2$의 4케이스에 대해 압밀하중 증분비(${\Delta}p/p_0$)를 1.0으로 하여 수행하였다. 또한 압밀하중증분비의 영향을 명확히 하기 위해 압밀하중 증분비를 변화시킨 장기압밀시험을 수행하였다. 얻어진 실내실험결과에 대해 탄-점성 압밀이론을 이용한 수치해석을 실시한 결과, 수치해석결과가 1차압밀과정에서 약간지연(또는 조기진행)되는 결과가 얻어졌지만, 이차압밀과정에 대해서는 잘 일치한 것으로부터 그 적용성을 검증하였다. 또한 일반적인 점성토지반의 모델지반을 작성하고 압밀특성에 영향을 미치는 압밀정수에 대해 수치모델링을 수행하고 그 영향에 대해서 분석하였다.
서울시는 도시에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고 대시민 서비스 등을 위해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보를 구축 및 운영하고 있다. 이러한 디지털트윈 도시 구현을 위한 공간정보의 안정적인 활용을 보장하기 위한 필수요소 2가지는 자료의 최신성과 품질이다. 그러나 높은 품질의 도시 공간정보에 대해 지속적인 최신성을 유지하는 것은 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 극복하기 위하여 효율적인 도시 공간정보 구축 기술과 구축 데이터의 운영, 관리 및 갱신 절차를 연구하였다. 우선, 최신 하이브리드센서를 활용한 포인트 클라우드 중심의 자동 3차원 건물 제작 기술을 실증하여 적용하였고, 고점밀도 항공라이다 성과를 이용하여 수준 높은 건물 모델을 자동제작이 가능함을 확인하였으며, 효율적인 데이터 관리 방안을 수립하였다. 지역별 차별화된 제작 방법의 적용, 공간 객체 고유 관리번호를 통한 도시 변화지역 탐지 지원하고, 수준별 국제표준자료 제작으로 도시 공간정보의 활용성을 강화하였다. 본 연구를 통해 디지털트윈 기반의 도시 공간정보 활성화를 고민하는 지방자치단체 및 관련 기관의 사업 추진에 좋은 선례가 될 수 있을 것으로 판단되며, 도시 단위 디지털트윈 구현의 인프라 정보로써 공간정보의 구축 및 관리에 대한 논의가 지속적으로 이루어 질 것을 기대한다.
본 연구에서는 이차원 연속체에 존재하는 점성균열을 무요소법에서 국부 단위분할 원리에 근거하여 정식화하였다. 균열이 한 절점의 영향영역(domain of influence)을 완전히 통과하는 경우 그 절점의 형상함수는 계단함수로 확장되고, 균열 끝이 영향영역 내에 위치하는 경우 특이성이 제거된 가지함수(branch function)로 확장된다. 이러한 해의 영역의 확장은 국부 단위분할 원리를 만족하는 변위계에서만 이루어지므로, 약형 정식화는 표준 Galerkin방법에 의해서 얻어진다. 균열과 상호작용하는 영향영역만 확장되기 때문에, 성긴 형태의 시스템의 행렬을 유지하게 된다. 그러므로 확장에 의해 발생하는 계산비용의 증가는 최소화된다. 동적인 문제에서 균열성장에 관한 조건은 재료안정론으로부터 얻어졌다. 즉, 재료 한 점에서 어느 방향으로든 변형열화가 집중하게 되면, 그 방향에 점성균열을 삽입하여 연속체가 비연속체로 되도록 하였다. 균열의 성장속도도 같은 조건으로부터 자연스럽게 얻어졌다. 전통적인 무요소법보다 더 나은 정확도와 빠른 수렴성을 보이는 것이 확인되었으며, 이 기법의 적용성을 보이기 위해 잘 알려진, 정적 및 동적문제에 적용하였다.
본 연구는 Health-related quality of life instrument with 8 items (HINT-8)을 중심으로 만성폐쇄성폐질환 (Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD) 환자의 건강관련 삶의 질 정도와 영향요인을 파악하기 위해 2019년 국민건강영양조사에서 폐기능 검사를 수행한 만 40세 이상의 성인 중 1초간 노력성 호기량(forced respiratory volume in 1 second, FEV1) 대 노력성 폐활량(forced vital capacity)을 측정하여 비율이 0.7 미만인 자 중 건강관련 삶의 질 측정도구인 HINT-8에 누락이 있는 3명을 제외한 총 451명을 대상으로 하였다. SAS program을 이용하여 실수와 가중백분율, 평균과 표준편차, 일반선형모델을 이용하여 분석한 결과, HINT-8 index와 EuroQol five-dimensions 3-level version (EQ-5D-3L) index 두 도구 모두 COPD 환자에게서 건강관련 삶의 질을 측정하는 도구로서 적절하였다. HINT-8을 중심으로 COPD 환자의 건강관련 삶의 질 영향요인은 연령, 성별, 소득, 흡연상태, 동반질환, 스트레스, 주관적 건강상태이었다. COPD 환자의 건강관련 삶의 질을 개선하기 위해서는 금연교육 및 스트레스 관리 등이 포함되어야 하며, 고령, 저소득층 등 대상자의 특성에 맞는 개별화된 관리프로그램이 개발되고 적용되어야 할 것이다.
Rubus crataegifolius (RC)는 장미과에 속하는 전통적인 아시아 약용 식물이다. RC 열매는 항산화 작용을 통해 성인병을 예방하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 RC 열매 추출물(RCex)이 비만과 비알코올성 지방간 질환(NAFLD)에 미치는 영향을 동물 모델을 통해 평가하였다. 28마리의 수컷 C57BL/6J 마우스에 8주간 비만을 유도한 후, 추출물을 8주간 경구 투여하였다. 그룹 1은 일반 대조군으로 표준사료를 섭취하였다. 그룹 2는 HFD 대조군으로, 그룹 3에는 심바스타틴(6.5 mg/kg/일)을, 그룹 4에는 RCex (200 mg/kg)을 투여하였다. RCex투여는 실험 마우스의 체중, 지방 조직, 간 무게를 감소시켰으며, 또한 지질 대사(ALT, AST, TC, TG, LDL, HDL)를 포함한 생화학적 바이오마커를 개선하였다. AMPK의 활성화는 지방생성 유전자(LXR, SREBP-1c, FAS, ACC1)의 발현을 감소시켰으며, RCex에 의한 CPT 활성 증진 효과를 검증하였다. RCex는 또한 에너지 소비 및 신진대사와 관련된 호르몬(adiponectin 및 leptin)의 혈장 수준에도 영향을 미쳤다. 또한, RCex가 HFD로 유도된 비만 mice의 포도당 불내성을 개선했음을 확인 하였다. RCex는 AMPK의 인산화를 통해 지방산 산화 및 지방산 합성을 조절함으로써 항비만 및 항NAFLD 효과를 가짐을 처음으로 입증하였다. 이는 R. crataegifolius가 비만 및 관련 NAFLD 예방에 좋은 보충제가 될 수 있음을 시사한다.
함정의 전투관리체계나 민간의 스마트 시티와 같은 많은 센서와 동작기기가 연결된 체계에서는 주로 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 사용하여 대규모의 데이터를 전송하고 향후 센서나 장비 증가에 대해 효과적으로 대응하고 있다. 선박에서 함정의 전투관리체계(Combat Management System, CMS)와 같은 역할을 하는 중요한 제어체계인 통합기관감시제어체계(Engineering Control System, ECS)는 여전히 Server-Client 모델을 기반으로 산업용 프로토콜(Modbus, CAN(Controller Area Network) bus 등)을 사용하여 데이터를 전송하고 있어 확장성 측면에서 불리하다. 따라서 향후 자동화나 무인화가 진행될 경우에 많은 센서류가 추가될 것이며 이는 많은 프로그램 수정소요가 발생하게 되며, DDS는 이러한 상황에서 좋은 해결책이 될 수 있다. 본 연구에서는 전투관리체계에서 사용 중인 미들웨어인 DDS 중에서 OMG(Object Management Group) 표준을 따르는 OpenDDS를 활용하여 선박의 통합기관감시제어체계의 개발 가능성을 확인하였다. 이를 위해 필드장비 시뮬레이터 및 ECS 서버를 구성하여 DDS를 이용한 필드장비 데이터 입출력 시뮬레이션을 수행하였다. 개발한 ECS 축소모형은 데이터를 발간-구독하는데 문제가 없으며, DDS가 선박 ECS의 미들웨어로 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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