해양환경관측정보시스템은 수온, 클로로필, 부유물 등 해양정보 요소를 위성영상 이미지을 기반으로 하여 수요자에게 공급하고 있다. 본 연구에서는 수요자의 관심지역에서 발생하는 해양환경정보를 위성영상 이미지가 아닌 가독성과 경량화를 고려한 계층화된 문자(수치)정보형태로 가공하여 전달하는 시스템을 설계하고자 한다. 우리나라 해양환경관측 기관에서 생산되는 데이터는 관측위치가 우리나라 전 연안에 분포되어 있으나 공간(위치)적 범위가 특정관심지역과 많이 이격되어 있는 경우 거리적이나 시 공간적 제약으로 인하여 자료의 정확성과 최신성을 보장 할 수 없다. 따라서 현장관측과 해양위성영상의 차이를 해소할 수 있는 융 복합적 운영을 필요로 하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 위성영상정보의 직관적 이해를 도모하기 위해서 관심지역의 해양환경정보를 문자(수치)화하고, 위성영상 밴드값을 계층화된 문자로 가공하여 송수신데이터의 절대량을 최소화하고 이를 서비스하는 활용기술과 아울러 다양한 관측분야를 다변화한 관심항목과 유연하게 확장 연계될 수 있도록 모듈형 위치기반 관심정보 서비스 방안을 연구한다.
유역 및 하천지형을 해석하기 위해 이전에는 지형도와 경험에 의존한 연구가 주로 이용되었으나 최근에는 파생되는 많은 자료를 효과적으로 분석하기 위해 GIS와 원격탐사 자료를 사용하는 컴퓨터 시스템이 도입되고 있다. 이 연구는 동강유역을 대상으로 GIS와 원격탐사 기법을 사용하여 유역과 하천지형을 분석하였으며, 또한 연륜 연대학적 방법으로 하상퇴적지의 생성연대를 추정하였다. 따라서 이 연구를 통하여 제작된 하상미지형도, 유역구분도, 하천차수도는 동강보존에 유효한 자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
인용분석은 학자들의 연구실적 평가에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이지만 비평가들은 오늘날의 인용분석 자료와 방법론에 근본적인 문제가 있다고 주장한다. 전통적 인용분석 방식은 인용품질과 인용소음뿐만 아니라 언어, 시간, 문화와 같은 비수치적인 요소들을 고려하지 않아 단순하고 그릇된 평가를 가져올 수 있으며, 적용 범위가 각각 다르고 불완전한 인용 데이터베이스들은 충돌적인 인용분석결과를 초래하기 쉬울 수 있다. 이러한 문제들을 해결하려면 포괄적인 인용데이터를 다 방면과 다 방식으로 분석하는 새로운 인용분석연구가 필요하다. 본 논문은 Web of Science, Scopus와 Google Scholar를 비교 분석한 연구의 결과를 논의하며 기존의 인용분석 방법의 약점을 극복하기 위해 설계한 CiteSearch라는 프로토타입 시스템을 간략하게 설명한다.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
Background: Chronic myeloid leukemia (CML) is a stem cell disorder characterized by the fusion of two oncogenes namely BCR and ABL with their aberrant expression. Autophosphorylation of BCR-ABL oncogenes results in proliferation of CML. The study deals with estimation of rate constant involved in each step of the cellular autophosphorylation process, which are consequently playing important roles in the proliferation of cancerous cells. Materials and Methods: A mathematical model was proposed for autophosphorylation of BCR-ABL oncogenes utilizing ordinary differential equations to enumerate the rate of change of each responsible system component. The major difficulty to model this process is the lack of experimental data, which are needed to estimate unknown model parameters. Initial concentration data of each substrate and product for BCR-ABL systems were collected from the reported literature. All parameters were optimized through time interval simulation using the fminsearch algorithm. Results: The rate of change versus time was estimated to indicate the role of each state variable that are crucial for the systems. The time wise change in concentration of substrate shows the convergence of each parameter in autophosphorylation process. Conclusions: The role of each constituent parameter and their relative time dependent variations in autophosphorylation process could be inferred.
최근 스포츠과학은 운동선수들의 경기력 향상을 위해 다양한 시도가 이루어지고 있다. 기존의 방법 중에 경기 후 선수들의 움직임 및 경기결과에 대한 데이터를 수집하고 분석하여 이를 토대로 취약점등을 보안하고 개선하는 방법이 많이 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 방법은 경기결과를 바탕으로 데이터를 분석하기 때문에 실제경기 및 연습중에 경기의 흐름 및 선수들의 움직임 등을 실시간으로 파악할 수 없는 한계가 존재한다. 이에 IT기술을 활용한 경기력 향상을 위한 경기중에 실시간으로 관리감독이 가능한 IP카메라기반의 운동선수 코칭용 원격 영상모니터링 시스템을 제안하였다.
새로운 정보기술 환경에 적합한 국가기본도용 데이터 및 DB 모델을 개발하고자 본 연구에서는 시공간지도구조, 정보연계용 프레임워크지도, 다중레이어 토폴로지구조 등을 주요 특징으로 하는 Hybrid 공간정보 모델을 개발하였다. 공간정보에 "시간"이라는 새로운 차원을 추가하여 공간객체의 시간에 따른 변화가 반영되는 DB 구조를 설계하였고, 다축척 융합지도 구조와 고유 ID 체계를 부여하여 타 정보와 연계 융합하여 활용할 수 있도록 하였다. 또한 기존 2차원 지도의 표현상 한계를 극복하고자 실내 및 지하정보를 포함하는 구조와 지형 지물에 대한 토폴로지 및 복합표현 구조를 설계하였다. 설계결과를 반영한 시범구축을 통해 개발된 모델의 성능을 평가한 결과 다양한 정보들과의 시공간 연계를 통해 활용도가 향상된 국가기본도용 데이터 및 DB 모델의 구현 가능성을 확인할 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권3호
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pp.49-58
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2021
Due to the increasing interest in wellness aroused by the aging population and the pursuing feature of active old age, Korean elderly set importance on long life with their healthy condition. Following the change in the paradigm of the medical delivery system from hospital-oriented, treatment-oriented to personal-centered and self-care, Service design application of Smart Healthcare for the elderly became valuable. Smart Healthcare is a healthcare service provided through the fusion of ICT technologies including mobile/wearable devices, IoT, big data, and information technology, and it is utilized to prevent diseases managing abundant health information and living habits. As a methodology for delivering such Smart Healthcare to the elderly, Service design can be adopted. Therefore, this study would like to present the perquisites of Smart Healthcare design for the elderly through analyzing the results from in-depth interview methods between the elderly and medical staff. As a result of this study, guidelines for Service design application of health vulnerability management for the elderly utilizing smart phones were presented. Therefore, this study presented four prerequisites composed of 'high level of supplementation and ethical decision making', 'improvement of inequality in accessibility and experience', 'resolving problems in policy implementation' and 'user-friendliness' for the Smart Healthcare service design for the elderly. Overall, Service design is expected to play an innovative role in improving the quality of life for the elderly through the process of collecting and delivering information on Smart Healthcare centered on the experience of the elderly.
스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.
자율주행 자동차 개발 및 상용화에 있어서 주행안전도 확보가 가장 중요한 시점에서 이를 위해 전방 및 주행차량 주변에 존재하는 다양한 정적/동적 차량의 인식과 검출 성능을 고도화 및 최적화하기 위한 AI, 빅데이터 기반 알고리즘개발 등이 연구되고 있다. 하지만 레이더와 카메라의 고유한 장점을 활용하여 동일한 차량으로 인식하기 위한 연구 사례들이 많이 있지만, 딥러닝 영상 처리 기술을 이용하지 않거나, 레이더의 성능상의 문제로 짧은 거리만 동일한 표적으로 감지하고 있다. 따라서 레이더 장비와 카메라 장비에서 수집할 수 있는 데이터셋을 구성하고, 데이터셋의 오차를 계산하여 동일한 표적으로 인식하는 융합 기반 차량 인식 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더와 CCTV(영상) 설치 위치에 따라 동일한 객체로 판단하기에 데이터 오차가 발생하기 때문에 설치한 위치에 따라 위치 정보를 연동할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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