기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.
1983년 5월부터 1984년 7월까지 영남대학교 의과대학 부속병원의 컴퓨터자동화 건강센터에 내원하였던 3,088명을 대상으로 하여 당뇨병의 유병율 및 당뇨병과 여러 인자들 특히 비만증과의 상관관계를 통계 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 당뇨병과 당내성 장애군의 유병율은 각각 2.3%와 18.3%이다. 2) 성별에 다른 당뇨병의 유병율은 남자가 2.6%, 여자 1.7%로 남녀간에 통계적으로 유의한 차는 없었다. 3) 당뇨병의 유병율은 10대에서 70대까지 각각 0%, 0.45%, 0.67%, 3.47%, 5.36%, 10%로써 나이가 증가함에 따라 증가하는 경향이 있었다. 4) 정상군과 당뇨병군에서 비만증의 빈도는 각각 18.03%, 22.86%로써 통계학적으로 의의가 없었다($P{\geq}0.1$). 5) 비만증과 비만증군에서 당내성 장애 및 당뇨병의 유병율응 통계학적으로 의의가 없었다($P{\geq}0.1$). 6) 당내성이 감소함에 따라 단백뇨, 고BUN혈증 및 고혈압의 빈도는 유의한 증가가 있었다($P{\leq}0.05$).
2006년부터 국내에서는 운전자의 개입 없이 완전 자동화 방식으로 동작하는 지능형 굴삭 로봇을 개발하고 있다. 이러한 굴삭 로봇을 개발함에 있어 주변(로컬영역) 작업환경의 지형이나 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차트럭 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 작업품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심기술이다. 선진 외국에서는 토공 자동화 장비의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 광대역 3D 레이저 스캐너나 스테레오 비전 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 지형을 3차원으로 모델링하는 연구를 수행하였으나, 센싱 시스템 구축에 지나치게 높은 비용이 소요되거나 모델링 결과에 노이즈가 다수 발생하여 모델링 속도가 과다하게 소요되는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 현재까지 개발된 3차원 작업환경 모델링 센서의 기술 사양과 장단점을 분석하고, AHP 분석을 통하여 센서별 적용가능성을 분석한다. 또한 실제 토공사 작업현장의 현장실험을 통해 해당 센서의 3차원 모델링 품질과 정확성을 분석하고 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 적합한 센서 선정 및 현장 적용성을 검증하고자 한다.
A sensitive and selective method for quantitation of sofalcone and its active metabolite in human plasma has been established using liquid chromatography-electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC-ESI/MS/MS). Plasma samples were transferred into 96-well plate using an automated sample handling system and spiked with 10 $\mu$L of 2 $\mu$g/mL $d_3$-sofalcone and $d_3$-sofalcone metabolite solutions (internal standard), respectively. After adding 0.5 mL of acetonitrile to the 96-well plate, the plasma samples were then vortexed for 30 sec. After centrifugation, the supernatant was transferred into another 96-well plate and completely evaporated at 40 ${^{\circ}C}$ under a stream of nitrogen. Dry residues were reconstituted with mobile phase and were injected into a $C_{18}$ reversed-phase column. The limit of quantitation of sofalcone and its metabolite was 2 ng/mL, using a sample volume of 0.2 mL for analysis. The reproducibility of the method was evaluated by analyzing 10 replicates over the concentration range of 2 ng/mL to 1000 ng/mL. The validation experiments of the method have shown that the assay has good precision and accuracy. Sofalcone and its metabolite produced a protonated precursor ion ([M+H]$^+$) of m/z 451 and 453, and a corresponding product ion of m/z 315 and 317, respectively. Internal standard ($d_3$-sofalcone and $d_3$-sofalcone metabolite) produced a protonated precursor ion ([M+H]$^+$) of m/z 454 and 456 and a corresponding product ion of m/z 315 and 317, respectively. The method has been successfully applied to a pharmacokinetic study of sofalcone and its active metabolite in human plasma.
노후 지방도 급경사지 도로구간의 지하수 등으로 인한 토립자 유출 및 침하가 발생하여 도로 통행에 대하여 안전성을 확보하기 위하여 통행 중인 구간을 최대한 보존하며 시공성을 고려한 저유동성 몰탈형 주입공법 그라우팅 기술이 선정되었다. 특히, 공사 중 과도한 주입압력에 의한 도로하부의 수압파쇄, 급경사지의 토립자 유출 및 도로의 융기 등의 피해가 발생할 우려가 있어 기존 일반적인 저유동성 공법을 새롭게 개선하여 적용하였다. 본 연구는 ◯◯도 ◯◯군에서 발주한 ◯◯고개지구 급경사지 붕괴 위험지역 정비공사로 도로 지반 보강공사 현장에서 수행하였다. 본 연구에서는 개선된 저유동성 몰탈형 그라우팅공법은 새로운 자동화그라우팅 관리시스템을 적용하였으며 특히, 고압조건 예비그라우팅시험에 의한 그라우팅 시공조건 결정 및 개선된 자동화 그라우팅 시스템을 이용한 주입시공 기술을 포함하며, 또한, 개선된 기술의 주입효과평가를 위한 연구를 수행하였다. 개선된 저유동성 몰탈형 그라우팅공법의 적용으로 노후 도로 침하, 건축물 및 토목 구조물의 부등침하 방지 및 지하수 유출 구간에 대한 토립자 유출 방지 등 도로 유지관리 공사 시 원활하게 운영할 수 있는 근거를 마련할 수 있었다. 또한, 향후 노후 도로 침하방지 그라우팅 공사뿐만 아니라 다양한 건축물 및 토목구조물(철도, 지하철, 교량, 지하구조물, 전석 및 석회석 공동구 등) 그라우팅 공사에 적용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 2018년에 발생한 폭염 및 한파 발생 기간을 대상으로 습지의 지면온도 완화효과를 평가하기 위해 위성관측 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST)와 지상 관측 기온 자료를 활용해 토지 이용별 특성 분석을 실시하였다. 폭염 기간에는 폭염주의보 발령 기준인 최고기온 33℃ 이상인 지역, 한파 기간은 한파주의보 발령 기준인 최저기온 -12℃ 이하의 지역을 대상으로 하였다. 위성 자료로는 Terra/Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 Daytime, Nighttime LST 자료, 지상 관측 기온 자료로는 전국 86개소의 종관기상관측장비(Automated Surface Observing System, ASOS) 지점에 대한 최고 및 최저 자료를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 분석 결과, 한파 기간을 대상으로 하였을 때 산림의 지면온도의 평균이 -12.7℃로 가장 높았으며, 그 뒤로 밭과 습지가 각각 -12.9℃와 -13.0℃로 나타나 평균이 가장 낮은 도시의 -14.4℃에 비해 1.4℃ 더 높았다. 폭염 기간에도 도시지역의 평균이 34.6℃로 가장 높았고 습지는 33.0℃로 도시지역과 - 1.6℃의 차이를 보여 습지의 지면온도 완화효과를 확인하였다. 습지는 기간에 따라 차이는 있으나 지면온도의 완화 기능을 발휘하였고, 원격탐사 영상을 이용한 확인이 가능하였다.
최근 들어 디지털 카메라의 대중화로 인하여 많은 사람들이 손쉽게 다량의 사진을 촬영할 수 있게 되었다. 수백 장의 사진을 수작업으로 분류, 관리하는 것은 매우 힘든 일이며, 따라서 이를 자동으로 수행해주는 시스템의 필요성이 증대되었다. 디지털 이미지를 분류하는 이전 연구들은 대부분 일반적인 사진에 중점을 두고 있기 때문에 디지털 사진을 분류하기 위해서는 사용하기 힘들다. 최근에는 특정 조건 내에서 디지털 이미지를 분류하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 이 알고리즘들은 대부분 시간차를 이용하여 사진을 분류하며 대부분 좋은 결과를 보이고 있지만 개선해야할 여지가 많이 남아있다. 예를 들면 초점거리와 같은 정보들은 사진을 분류할 때 전혀 사용하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 EXIF의 초점거리 정보를 이용한 사진 분류 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 매칭 벡터 분석방법을 이용하여 사진을 분류한다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 95%의 사진 분류 성공률을 보였다.
임의의 물체 영상에서 정확한 윤곽선을 찾아내는 것은 영상 처리 관련 시스템을 구축하는데 있어 필수적인 요소이다. 특히, 자동화된 생산 공정에서 생산품의 검사를 위한 비전시스템을 구축하다면 직선, 원 등의 정형화된 모형에 대한 윤곽선의 검출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원형(prototype) 에너지를 추가하여 개선된 윤곽선 추출 알고리즘으로 원형적응 동적윤곽선 모델, p-Snake를 제안한다. 제안 방법은 원형분석을 위하여 물체 영상에 소벨 연산을 수행한 후, 기존 스네이크 알고리즘을 적용하여 초기 윤곽선을 찾는다. 이후 초기 윤곽선 정보에 근거하여 직선, 원 등의 원형(prototype)을 분석하고, 원형 에너지를 정의하여 기존의 스네이크 함수에 추가적인 에너지 항목으로 사용함으로써 물체의 최종 윤곽선을 검출하였다. 산업현장의 배경을 가정한 환경에서 취득된 340장의 영상에 대하여 실험한 결과, 잡음이나 조명 등의 이유로 물체와 배경의 구분이 선명하지 않거나 영상에서 에지가 충분히 존재하지 않는 경우에도 윤곽선을 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 원형(prototype)과 얼마나 일치하는 가를 나타내는 척도인 유사도의 경우, 제안한 p-ACM으로 추출한 윤곽선의 원형 유사도가 ACM의 처리 결과에 비해 9.85%가량 우수한 것으로 나타났다.
최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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