건강기능식품공전에서 유해물질로 분류되어 관리되고 있는 매실추출제품 중 시안화합물의 효과적인 분석을 위하여 피크린산지법, 효소-피크린산지법, IC 및 HPLC를 이용한 기기분석법을 검증하고 비교하였다. 먼저, 피크린산지법은 가장 분석소요시간이 짧았으며, 0.01 mg/$200\;mL\;CN^-$에서 피크린산지의 변색이 관찰되었으나, 배당체 형태의 아미그달린으로부터 유래되는 시안화합물을 검출하는 것에 한계가 있었다. 반면, $\beta$-glucosidase를 이용한 효소-피크린산지법은 아미그달린으로부터 유래되는 시안화합물을 포함한 총 시안화합물의 정성분석 및 분광광도계를 이용한 정량 분석이 가능하였다. 마지막으로, IC 및 HPLC를 이용한 시안화합물 분석법은 유리되어 있는 시안화합물과 아미그달린을 분석하기 위해 각각 서로 다른 전처리 과정을 거쳐야 하며, 분석시간 또한 가장 많이 소요되었다. 이러한 결과들을 미루어 볼 때, 매실추출제품에 존재하는 시안화합물 분석법으로는 효소-피크린산 지법이 가장 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 산업용 매니퓰레이터의 작업 성능 향상을 위하여 영상 기반의 물체 인식 방법을 제안하였다. 기존 산업용 매니퓰레이터의 경우 대부분 산업 현장에서 제공하는 정보만을 활용해 산업용 매니퓰레이터를 동작시킴으로써 작업 물체 틀어짐 등에 대한 문제를 고려하지 않고 있기에 보다 안정적인 작업을 수행하는데 있어 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서 사용된 물체인식 방법은 기존의 Harris Coner 알고리즘의 인식률 향상을 위하여 HSV채널로부터 색상정보를 포함한 V채널과 배경분리가 용이한 S채널을 분리 한 뒤 이를 바탕으로 Otsu Thresholding 기법을 적용하였다. 이를 통해 작업 물체를 보다 정확하게 인식하고 만약 작업 물체가 외부요인에 의하여 정확한 위치에 놓여있지 않거나 뒤틀어져 있는 경우 신속하게 확인한 후 원활한 작업을 위해 산업용 매니퓰레이터의 동작 제어를 수행하는 것으로 실제 산업용 매니퓰레이터에 적용한 후 실험을 통하여 이를 검증하였다. 이는 실제 공장 시스템에서 갑작스런 사람의 유입 혹은 외부요인에 의한 작업 물체의 변화 등의 문제점에 대하여 강인하고 유연하게 대처하며 오류로 인한 작업공정의 중단을 사전에 방지함으로서 전체시스템 가동시간의 효율성을 증대시키는 결과를 가져올 수 있다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
본 논문에서는 퍼지 기반 잡음 제거 방법과 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특징이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외한 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지를 이용한 잡음 판단 방법을 적용하여 식별자 영역과 잡음을 구별한다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었다. 그리고 기존의 식별자 인식 알고리즘보다 제안된 ART2 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 연구의 목적은 인지과학의 관점에 근거하여 한국어 맛 어휘, 특히 한국어 맛 형용사의 분류 체계를 제안하는데 있다. 이때 한국어 맛 형용사의 분류는 인지과학의 분과 학문들이 수용하는 '미각'과 '향미'와 '맛'의 정의에 근거하여 이루어진다. 국내에서는 맛 어휘와 관련하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 그래서 맛 어휘의 분류와 관련된 연구 결과물들이 꾸준히 발표되었으나, 연구자에 따라 크고 작은 차이를 보인다. 이는 연구자들이 맛 어휘를 범주화하는데 있어 객관적이고 보편적인 기준보다는 주관적이고 직관적인 기준을 적용했기 때문이다. 우리가 일상생활에서 흔히 말하는 '맛'은 미각 수용기 세포가 지각하는 감각 이상의 것을 포괄한다. 게다가 우리 인간이 지각하는 맛의 80~90%는 냄새에 좌우되어, 맛의 지각에 있어 후각의 중요성이 강조된다. 한편 음식의 식감과 색상과 온도, 음식을 먹는 주변 환경, 음식을 먹는 사람의 개인적 사회문화적 기호척도 등이 맛 지각에 큰 영향을 미친다. 먹는 것과 맛을 보는 것은 우리의 일상생활에서 중요한 부분을 차지한다. 그래서 맛 지각에 대한 언어학적 접근은 결코 간과할 수 없는 연구 영역이다. 본 연구자는 인지과학의 관점에 따른 맛 어휘의 분류가 맛 지각의 인지 메커니즘을 이해하는데 도움을 줄 수 있다는 가정에서 출발한다. 본 연구는 우리 인간의 심상어휘집에 '존재할 혹은 존재할지 모르는' 맛 어휘 낱말밭의 모습을 기하학적 모델로 형상화하고자 하는 후속 연구의 사전 작업임을 이 자리를 빌려 밝혀둔다.
최근 달에서 에너지자원으로 활용할 수 있는 헬륨-3과 물 등이 발견됨에 따라 달은 심우주 탐사를 위한 전초기지로 주목받고 있다. 따라서 지속가능한 우주행성 탐사를 위해 달 현지 자원을 활용한 건설재료 생산 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 마이크로파를 이용해 달 표면에서 쉽게 채취할 수 있는 월면토를 소결하여 건설재료로 생산하는 기술에 대한 가능성을 평가하였다. 효율적인 소결을 위해 하이브리드 소결 시스템을 구축하고 소결에 미치는 영향인자에 대한 실험적 연구를 수행하였다. 열에 반응하여 변색되는 감열지를 이용해 소결로 내 열 분포를 사전에 파악하고, 이를 기반으로 약 직경 1cm, 높이 2cm의 원통형 한국형 인공월면토 소결체를 제작하였다. 마이크로파를 분산시키는 효과가 있는 회전조건 하에서 제작된 소결체에 대해 밀도를 측정한 결과 마이크로파를 흡수하는 시료가 복수개로 배치될수록 마이크로파가 분산 흡수되어 높이에 따른 열 집중현상이 줄어들어 소결체의 균일도가 향상되었다.
본 연구는 능이버섯 분말 및 능이버섯 protease의 첨가가 고기연육 및 식품첨가시 색깔변화에 미치는 영향을 구명하고자 실시하였다. 능이버섯 분말과 protease를 첨가로 처리고기의 높은 보수력을 결과하였는 바, 능이버섯의 protease는 무처리에 비해 26.8%, 설탕에 비해 13.8% 의 보수력을 증가시켰다. 이러한 보수력 증가는 고기 단백질의 가수분해로 인한 수용성 성분의 증가로 인한 고기조직의 연육효과를 결과하는 것으로 판단된다. 능이버섯 분말과 protease 의 처리로 소고기의 경도가 현저한 감소를 보였으며, 시판 연육제인 papain과 거의 동일한 연육효과를 가져왔다. 능이버섯 첨가로 인한 경도감소효과는 능이버섯분말이 51.6%, 능이버섯 protease는 58.5%, papain은 56.3%의 높은 경도감소를 나타냈다. 그 이유로서는 능이버섯의 protease가 actin, myosin, connectin을 비롯한 근원섬유 단백질을 효과적으로 분해를 시키기 때문으로 사료된다. 능이버섯의 첨가가 식품의 색깔변화에 미치는 영향을 조사한 결과, 능이버섯 분말첨가는 명도를 감소시켰으나, protease 첨가로 명도가 47.2로 높아졌으며, 설탕 및 papain도 protease와 유사한 명도를 나타냈다. 적색도와 황색도의 경우에는 대조구에 비하여 모든 처리에서 낮은 값을 보여주었다. ΔE값에 있어서 능이버섯 분말을 첨가하면 4.55로서 현저한 색차를 보여주었으며, protease, 설탕 및 papain은 2.07~2.74로서 감지할 수 있을 정도의 색차로 나타났다 능이버섯 분말이 진한 색차를 초래한 것은 능이버섯이 가지는 색소에 기인하는 것으로서 생각된다.
의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.
현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
AR 디스플레이 가상기술이 대중 학습 생활에 광범위하게 들어오면서 현실과 가상이 연결을 하는 디자인 전달 방식도 변화하고 있다. 본 논문은 평면의 시각적방향 감각 정보 시각화 경험을 통하여 3D 연결 감각 정보 시각화 경험과 가상 현실적 증강 사이의 표현을 연구하는 데 목적이 있다. AR 디스플레이 대한 고찰과 평면 시각화 사례의 현재 적용과 비교하여 기본 설정하는 방법을 조사하여 분석된다. AR 디스플레이 연결 디자인에서 제스처 연결, 안구추적, 음성 연결 및 센서의 4가지 범주에서 안구 추적 기술을 중심으로 감각 시각화와의 관계를 통해 사용자가 더 나은 경험을 할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 범위이다. AR 디스플레이 상호작용에 대한 고찰과 평면 시각화 사례의 현재 적용 및 비교 분석 과정을 통해 AR 디스플레이 상호작용을 통한 안구 추적 기술을 중심으로 감각 시각화의 요소 시각 도형의 기하학적 일관성, 빛과 색상의 일관성, 다감각 상호작용 방식의 조합, 합리적인 내용의 표시, 스마트 푸시는 가상현실에서의 감각 시각화를 보다 사실적이고 편리하게 표현하여 수용자에게 간단하고 편리한 감각 시각화 경험을 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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