본 연구는 소뇌 별아교세포종 발병으로 인해 소뇌 수술을 받은 12세 환아의 보행 기능 개선을 위해 RAS 보행훈련을 실시하여 보행인자의 변화를 관찰한 사례연구이다. 객관적 분석을 위해 VICON 370 Motion Analysis System을 이용한 동작분석을 RAS 보행 훈련 사전 사후에 실시하였다. 매 회기 30분씩 총 9회의 훈련을 실시한 결과 시공간적 지표 중 분속수, 보행속도, 보행시간, 보장, 활보장의 증가와 운동형상학적 지표의 움직임이 정상범주의 형상과 근접해가는 경향성을 나타내었다. 이는 RAS 보행훈련 후 보행의 효율성이 증진되는 것으로 해석될 수 있다. 이는 신체적 재활이 요구되는 여러 대상군에게 적용 가능성을 보여주었으며 효율성 검증을 위한 후속 연구가 요구된다.
본 연구에서는 증강된 보병대대의 과학화 전투훈련 데이터 중 공격작전에 관한 장병들의 생존분석을 실시하였다. 과학화 전투훈련은 KCTC(Korea Combat Training Center)로 불리는 전투훈련장에서 MILES(Multiple Integrated Lazer Engagement System)와 중앙통제장비체계 등 과학화된 훈련장비와 체계 운용하 훈련부대가 적 전술 및 무기체계를 사용하는 전문 대항군과 실시하는 쌍방 자유기동훈련이다. 이는 훈련기간 동안 훈련지역의 모든 데이터가 저장되어 훈련통제 뿐 아니라 분석 및 사후검토를 할 수 있는 첨단화된 군사 훈련으로 통계적 분석이 가능한 데이터를 제공한다. 분석방법은 모수적 분포 가정이 필요하지 않은 Cox의 비례위험모형을 적용하였으며, 보다 풍부하고 용이한 해석을 위해 의사결정나무모형(CART(Classification and Regression Trees), GUIDE(Generalized, Unbiased, Interaction Detection and Estimation), CTREE(Conditional Inference Trees))을 활용하였다. Cox 비례위험모형의 비례성 가정을 확인하여 이를 위배하는 변수에 대해서 층화하여 분석하고, Cox 비례위험모형 결과 복무기간에 관한 해석이 용이하지 않아 단변량으로 local 회귀분석을 통해 추가적인 해석을 시도하였다. CART, GUIDE, CTREE는 모형의 특성별로 나무모형을 형성하며 이를 통하여 다양한 해석이 가능하다.
국내 온라인교육 시장이 당초 급성장 할 것이라는 예측과 달리 답보상태를 벗어나지 못하고 있다. 특히 올 초 노동부의 '인터넷통신훈련시행지침'이 개정되면서 자격 요건이 강화돼 많은 업체들이 어려움을 겪어야 했다. 이러한 가운데 업계에서는 침체 및 조정기에 빠져 있는 국내 온라인교육 시장의 활성화를 위해 e-러닝산업협회를 출범시키는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 출범 4년째를 맞은 국내 온라인교육 시장의 현황과 문제점을 짚어 봤다.
객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 우주인 선발부터 발사/귀환까지 한국 우주인 배출 사업을 전체적으로 정리하고 아울러 사업수행을 통해 얻은 기술 및 결과에 대해 자세히 소개될 것이다. 한국 우주인 배출 사업은 우주인 선발, 훈련, 우주실험 등과 관련된 유인우주기술을 습득하고 이 사업을 통해 국민들에게 과학과 우주에 대해 관심을 유도하여 과학문화를 확산하는 목적을 가지고 2005년 11월에 시작되었다. 2006년에는 우주인 선발 기준을 마련하고, 한국 우주인 배출을 위한 우주인 선발과정을 1차에서 4차까지 진행하여 우주인 2인을 최종 선발하였다. 그리고 2007년에는 우주인 2인이 러시아 가가린 훈련센터에서 우주인 훈련을 받았다. 그리고 한국 우주인이 국제우주정거장(ISS; International Space Station)에서 수행할 18가지의 우주과학실험과 3가지의 국제공동 실험을 개발하였다. 2008년 4월 한국 최초 우주인 이소연 박사가 카자흐스탄 바이코누르 발사장에서 소유즈 우주선을 타고 ISS로 올라가 계획된 우주실험 및 임무를 수행하고 무사히 귀환하였다. 위와 같이 본 논문에서는 이러한 일련의 과정(우주인 선발, 훈련, 우주실험 장비 개발 등)을 자세히 기술할 것이다.
북한 핵위협 고도화는 2017년 6차 핵실험에 이르기까지 악화일로로 치달아 국제사회의 제재에도 불구하고 실전 배치를 목전에 두고 있다. 그러나 한국 정부를 포함한 국제사회는 이에 대한 뚜렷한 해법과 대안을 제시하지 못하고 있어 북한의 핵 위협 고도화에 대한 대비책은 너무도 미비한 실태다. 본 연구는 북한은 어떤 경우에도 핵무기 개발을 포기하지 않을 것이라는 전제 하에 북한의 핵개발의 현주소와 위협 실태를 냉철하게 분석하여 취약점을 도출하여 이를 바탕으로 비군사적인 분야에서 무엇을 어떻게 대비하여 피해를 최소화 할 것인가에 대하여 논의하고자 한다. 연구결과로써 먼저 비상대비태세 유지를 위해서는 국민생활 안정 차원에서 전재민의 수용 대책을 강구하고, 방사능에 오염된 주민을 치료 조치 방안을 강구해야 한다. 다음으로 민방위태세 분야는 경보체제를 정비하고 민방위대원조직의 훈련을 핵 피폭시 체험식 훈련방법으로 발전시켜야 한다. 대피시설 구축의 의무화 하도록 법령을 정비해야 하며, 기 구축된 대피시설들의 보완해야 한다. 또한 기존의 민방위훈련과 핵공격 대비훈련을 통합해서 시행하는 방안을 발전시켜야 한다. 마지막으로 국민행동요령을 상황별로 제시하였으며 이를 숙달할 수 있도록 교육과 훈련이 필요하다. 이러한 사항들을 실행하기 위해서는 관련 법령 개정과 장 단기 계획을 수립하는 등 국가차원의 종합계획을 수립하여 우선순위를 설정하여 추진해야 한다.
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
사이버 침해사고 대응 능력을 갖춘 전문가의 양성을 위해 여러 기관에서 사이버 훈련장을 구축하여 사이버 방호 전략을 갖춘 보안 전문가를 양성하고 있지만, 기존 시스템에서는 가상훈련 시스템 내 자원의 한계, 시나리오기반의 실습 콘텐츠 개발 및 운영, 비용적인 문제 등에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 각 조직에 맞는 IT 인프라 환경에 대한 유사한 변이 환경을 제공하여 사이버 공방 훈련자가 다양한 경험을 축적할 수 있도록 하는 가상 인프라 변이 생성 프레임워크를 제안한다. 실험 및 평가를 위해 기존의 컨테이너를 IaC(Infrastructure-as-Code) 환경의 컨테이너로 전환하고 코드 내 변이할 수 있는 요소들을 데이터로 추출하여 자연어 처리 모델인 Word2Vec에 학습시켜 구성 데이터를 변이하여 새로운 코드를 생성하고 새로운 컨테이너환경을 제시한다.
본 논문은 사용자 위치를 인식하여 공을 자동으로 서브하는 테니스 훈련용의 로봇 개발을 목적으로 한다. 로봇 기술을 스포츠 분야에 활용하는 경우, 야외 환경 및 스포츠 경기 방식의 특수성에 기인하여 시각, 음성과 같은 모달리티 인식에 다양한 문제점이 존재한다. 영상 정보를 이용하여 경기장 내의 사용자 가로 및 깊이 방향의 위치를 인식하는 과정에서, 네트 주위에서의 사용자 자세 변화에 따른 위치 오차 감소를 위해 가우시안 혼합 모델 및 칼만 필터를 적용하고, 이에 따라 해당 위치로 공을 서브하는 기능을 구현하고자 한다. 이를 위해 팬 틸트 기반의 움직임이 가능한 로봇 구동부 및 공압 제어 기반의 공을 발사하는 기능을 구현하고, 이를 다계층의 소프트웨어 구조로 구성하였다. 최종적으로 실험을 통한 추적 기능 및 훈련용 장치의 실효성 및 보완점을 논하고자 한다.
Low-frequency geological natural disaster events such as Pohang earthquake have been occurred. As a results, there's a growing recognition on the importance of education and training for low frequency geological disasters in Korea. In spite of many years of scientific researches on volcanic disaster prevention and preparedness on Baekdusan volcano, the results do not provide the proper scenario for the training for volcanic ash event. Fall 3D volcanic ash diffusion model was run based on wind field data for the last five year, assuming Aso Mountain's explosion with volcanic explosion index 5 for seventy two hours. The management criteria values for proper actions in the previous studies were applied to make a scenario for thirteen groups of the disaster response teams such as train transportation, water supply, electrical facilities and human health. The models on the relationship between education and training for disaster prevention and response were suggested to fulfill the scientific and practical training at local level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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