• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제37권5호
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• pp.297-305
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• 2022

산화방지제는 활성 산소에 의한 지질 산패를 방지하여 식품의 보존성을 증대하는 식품첨가물이다. 본 연구에서는 합성 산화방지제 5종 (Butylated hydroxyanisole (BHA), Butylated hydroxytoluene (BHT), Tertiary butylhydroquinone (TBHQ), Propyl gallate (PG), Disodium ethylenediaminetetraacetic acid(EDTA·2 Na))을 이용하여 HPLC-UVD 분석법에 대한 유효성 검증 및 합성 산화방지제가 표시된 실제 식품 속 함량 분석을 진행하였다. 직선성(R²)은 평균 0.9997, 검출한계(Limit of detection, LOD)와 정량한계(Limit of quantification, LOQ)는 각각 0.02-0.53과 0.07-1.61 mg/kg으로 산출하였다. 일내 및 일간 정확성과 정밀성 산출을 위하여 합성 산화방지제 4종은 콩기름과 과자, EDTA는 통조림과 마요네스를 이용하였다. 정확성과 정밀성 결과, 일내와 일간 각각 83.2±0.7-97.8±4.4와 86.2±3.3-98.3±2.1 및 0.1-6.4와 0.7-5.7 %RSD로 산출되었다. 또한 FAPAS QC material을 이용하여 실험실간 정확성 및 정밀성 검증을 진행하였으며 이는 AOAC가 제시한 가이드라인에 적합함을 확인하였다. 측정불확도 역시 CODEX에서 제시한 범위인 16% 이하인 것을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 국민 건강의 안전을 제고하기 위한 국내 산화방지제의 섭취량 및 위해성 평가를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권4호
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• pp.321-330
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• 2022

본 연구는 HPLC-PDA를 이용하여 화장품의 보존제 15 종, 자외선 차단제 2종 및 항산화제 1 종에 대해 신뢰성 있는 결과를 확보할 수 있는 최적의 다성분 동시분석법을 구축하고자 하였다. 이동상의 수소이온 농도(pH)가 분석성분의 산해리상수(pKa)에 영향을 주기 때문에 피크의 머무름 시간과 면적값 변화가 생기는 문제를 확인하였고, 이동상 조제시 0.1% H₃PO₄ 첨가량(mL)으로 pH를 조절하는 방법으로써 피크 분리조건을 확립하였다. 시험법의 유효성 검증 결과, 검량선의 직선성(R²)은 0.999 이상을 얻었으며 화장품 2 종(크림, 샴푸)에 대해 정확성은 87.9 ~ 101.1%, 정밀성은 0.1 ~ 7.6% 의 결과를 얻었다. 성분별로 검출한계(LOD)는 0.1 ~ 0.2 mg/kg, 정량한계(LOQ)는 2.0 ~ 4.0 mg/kg인 것으로 나타났다. 또한 합성보존제인 methylparaben과 차이점이 적어 HPLC에서 성분분리가 어려웠던 천연성분인 p-anisic acid를 동시에 분리할 수 있었다. 본 연구를 통해 화장품 중 사용상 제한이 필요한 성분들에 대한 품질관리 및 안전성 확보에 효과적으로 활용될 것이다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.689-700
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• 2022

건축물 골조공사에서 먹매김 작업은 건축물 구조부재 요소를 정확한 위치에 시공하기 위해 높은 정밀도가 요구되나, 현재 인력에 의해서 진행되어 작업자의 숙련도에 따라 먹 위치 정확도 및 정밀도가 저하되고, 정보손실 및 오류 발생에 따른 생산성 저하 문제점을 갖는다. 이를 해결하기 위해 전반적인 먹매김 공정의 자동화 및 정보화 기술 도입이 요구되며, 건설로봇을 활용한 먹매김 자동화는 효과적인 수단이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 건축물 골조공사의 먹매김 시공자동화 로봇의 프로토타입을 개발하고 기초성능을 평가하였다. 개발된 로봇은 크게 주행부, 마킹부, 센싱부, 제어부로 구성되었으며, 골조공사 환경을 고려하여 다양한 주행방식과 마킹부 이동 및 회전이 가능하도록 설계되었다. 주행 및 마킹 성능 실험 결과, 주행거리 오차 및 마킹 품질측면에서는 만족할 만한 성능을 보였으나, 일부 주행방식과 마킹 정밀도 측면에서의 개선 필요성이 확인되었다. 본 연구결과를 토대로 개발 장비의 지속적인 개선 및 성능 보완, 전체 먹매김 공정의 자동화 시스템 구축을 진행하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• 재활치료과학
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• 제11권3호
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• pp.7-22
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• 2022

목적 : 본 연구는 연하장애를 가진 뇌졸중 환자에게 적용된 혀 운동을 체계적으로 분석한 논문이다. 혀 운동에 대한 전반적인 효과를 검증하고, 현재 이루어지고 있는 혀 운동에 대한 경향을 파악하는데 그 목적을 가지고 근거를 제공하고자 한다. 연구방법 : PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis) 체크리스트 및 흐름도를 이용하여 체계적 고찰을 시행하였다. 데이터베이스는 PubMed, MEDLINE, CINAHL, RISS, e-article 을 통해 문헌 검색을 진행하였다. 본 연구에 사용된 문헌의 수는 총 6편이었고, 문헌의 질을 평가하기 위하여 PEDro scale(Physiotherapy Evidence Database scale)을 사용하였다. 결과 : 분석된 논문 6편에서 3가지의 중재 방법이 포함되었다. 혀 운동의 종류로는 혀 근력훈련 3편, 혀 근력 및 정확도 훈련 2편으로 모두 아이오와 구강 수행 도구를 통한 중재를 시행하였고, 혀 신장훈련을 적용한 논문이 1편이었다. 조사된 문헌에서 시행한 중재 별 치료 효과는 모두 효과가 있는 것으로 확인되었다. 하지만 대부분 표본수가 적어 일반화 시키기는 어려울 것으로 생각되며, 실험군과 대조군 비교 시 몇몇 그룹 간에 유의한 차이가 발견되지 않은 결과들이 있는 만큼 전통적 연하재활치료도 구강기 연하장애를 가지고 있는 환자들에게 적절한 치료 방법으로 판단된다. 결론 : 본 연구는 작업치료사들이 연하장애를 가진 뇌졸중 환자들에게 혀 운동을 적용함에 있어 효율적인 연하재활치료를 제공하는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 혀 운동의 효과를 알아보기 위해 더 많은 연구축적이 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.921-926
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• 2022

Astree사의 E-Tongue을 이용한 상대적 단맛 평가를 위하여 검토한 7개의 센서 중 PKS 및 NMS 센서가 1차로 선정되었다. PKS 및 NMS 센서를 이용해 설탕을 비롯한, 과당, 포도당 및 자일리톨, 5%, 10% 및 15% 용액을 분석한 결과, 자일리톨 및 과당의 농도 증가에 따른 PKS 센서 감응도의 변화가 미미하여, 최종적으로 NMS 센서를 단맛 측정 센서로 선정하였다. 이들 감미료의 농도 중 5% 용액을 모든 센서를 활용한 PCA(주성분 분석) 통계 방법으로 처리한 결과에서는 DI (식별지수)값이 -0.1로 감미료 상호 간 구분이 힘들었으나, NMS 센서만을 이용한 상대적 센서 감응도는 농도에 관계없이 일정한 수치를 나타내었다. 과당 및 자일리톨의 상대적 센서 감응도는 각각 1.08 및 1.00으로 사람의 미각으로 측정한 문헌상 관능검사의 상대적 감미도 범위에 포함되었으나, 포도당의 경우는 0.99로 문헌상 상대감미도 0.5~0.75보다 높게 나타났다. 5%~15% 농도 범위에서 설탕 대비 3종 감미료에 대한 NMS 단일센서를 이용한 E-Tongue의 우수한 정밀성 (%RSD, 1.53~3.64%)을 고려할 때 향후 가당 음료 등에 대한 신제품 개발 및 품질관리 등에 관능검사를 대체할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제48권3호
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• pp.159-166
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• 2022

Background: A quantitative structure-activity relationship (QSAR) model was adopted in the Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals (REACH, EU) regulations as well as the Act on Registration, Evaluation, etc. of Chemicals (AREC, Republic of Korea). It has been previously used in the registration of chemicals. Objectives: In this study, we investigated the correlation between the predicted data provided by three prediction programs using a QSAR model and actual experimental results (acute fish, daphnia magna toxicity). Through this approach, we aimed to effectively conjecture on the performance and determine the most applicable programs when designating toxic substances through the AREC. Methods: Chemicals that had been registered and evaluated in the Toxic Chemicals Control Act (TCCA, Republic of Korea) were selected for this study. Two prediction programs developed and operated by the U.S. EPA - the Ecological Structure-Activity Relationship (ECOSAR) and Toxicity Estimation Software Tool (T.E.S.T.) models - were utilized along with the TOPKAT (Toxicity Prediction by Komputer Assisted Technology) commercial program. The applicability of these three programs was evaluated according to three parameters: accuracy, sensitivity, and specificity. Results: The prediction analysis on fish and daphnia magna in the three programs showed that the TOPKAT program had better sensitivity than the others. Conclusions: Although the predictive performance of the TOPKAT program when using a single predictive program was found to perform well in toxic substance designation, using a single program involves many restrictions. It is necessary to validate the reliability of predictions by utilizing multiple methods when applying the prediction program to the regulation of chemicals.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권1호
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• pp.111-123
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• 2023

The slope of an open cut tunnel is located above the exit of the Leijia tunnel on the Changgan high-speed railway. During the excavation of the open cut tunnel foundation pit, the slope slipped twice, a large landslide of 92500 m³ formed. The landslide body and unstable slope body not only caused the foundation pit of the open cut tunnel to be buried and the anchor piles to be damaged but also directly threatened the operational safety of the later high-speed railway. Therefore, to study the stability change in the slope of the open cut tunnel under heavy rain and excavation conditions, a 3D numerical calculation model of the slope is carried out by Midas GTS software, the deformation mechanism is analyzed, anti-sliding measures are proposed, and the effectiveness of the anti-sliding measures is analyzed according to the field monitoring results. The results show that when rainfall occurs, rainwater collects in the open cut tunnel area, resulting in a transient saturation zone on the slope on the right side of the open cut tunnel, which reduces the shear strength of the slope soil; the excavation at the slope toe reduces the anti-sliding capacity of the slope toe. Under the combined action of excavation and rainfall, when the soil above the top of the anchor pile is excavated, two potential sliding surfaces are bounded by the top of the excavation area, and the shear outlet is located at the top of the anchor pile. After the excavation of the open cut tunnel, the potential sliding surface is mainly concentrated at the lower part of the downhill area, and the shear outlet moves down to the bottom of the open cut tunnel. Based on the deformation characteristics and the failure mechanism of the landslides, comprehensive control measures, including interim emergency mitigation measures and long-term mitigation measures, are proposed. The field monitoring results further verify the accuracy of the anti-sliding mechanism analysis and the effectiveness of anti-sliding measures.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.17-24
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• 2022

음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.