최근 빈번한 재난, 재해발생으로 인해 구조물의 점검 및 유지관리가 국가적으로 매우 중요한 요소가 되었다. 구조물 점검은 대부분 인력에 의한 육안조사에 의존하고 있어, 취득 자료의 객관성 결여 및 환경적 특성에 따른 접근성의 한계로 인한 정량적 자료 취득이 불가한 경우도 발생되고 있다. 따라서 이러한 직접적인 육안조사의 한계성을 극복하고, 표준화된 조사데이터 수집을 위해서 비접촉식 자료 취득 방법인 레이저스캐너를 활용하여 구조물의 변상을 탐지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 현재까지는 현장에서 레이저스캐너를 이용하여 취득된 점군자료를 수동적으로 변상에 의한 기하학적 특성을 다시 정의해야 하는 작업이 요구되었다. 본 연구에서는 인력접근의 한계성을 고려한 자동화된 유지관리 적용을 위해 레이저스캐너의 반사강도를 이용하여 구조물의 열화에 따른 위해요인(백태, 누수, 박리 등)을 탐지할 수 있는 방안을 모색하였다. 연구수행결과 백태, 누수, 박리와 같은 구조물의 열화현상에 대한 탐지가 가능하였으며, 변상유형에 따른 반사강도 특성을 규명함으로써, 향후 유지관리 시 자동화된 변상유형 분류 및 폴리곤 영역의 객체화 가능성을 확인하였다. 구조물의 점검 및 유지관리 측면에 있어 레이저스캐너의 반사강도를 이용하는 방법은 매우 효과적인 것으로 결론을 얻었다.
이 연구는 국내에서 운용되고 있는 지하수 장기관측망의 자동 관측자료를 이용하여, 발생빈도가 상대적으로 높은 M3.0 내외의 소규모 지진에 의한 영향과 지진 전조현상에 의한 지하수의 변화 관측 및 구분가능성을 평가하고자 수행되었다. 사용된 지하수 관측자료는 2012년 4월~6월 기간의 1시간 단위로 김천지좌, 강진성전, 공주정안 3개 관측소의 암반관측공에서 관측된 자료이다, 지하수위, 수온 및 EC 값의 시계열 자료에서 부분적으로 급격한 이상변동이 관측되었으며, 이변동은 2012년 5월 30일 경북 영덕에서 발생한 M3.1 지진의 전조와 그 영향으로 해석된다. 그럼에도 불구하고 지진의 규모 및 발생위치와 관측공까지의 거리와 지하수 변동의 크기는 선형관계를 보이지 않으며, 이는 관측공 자체의 구조적 특성과도 연관된다. 따라서 지진관측을 고유목적으로 하는 관측공의 설치, 운용이 필요하며, 이를 통한 장기적 모니터링은 지진 재난지역에서의 비상수자원 확보와 지하공간 안전성 확보의 기반정보를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 77GHz를 사용하는 밀리미터파 레이더 센서의 반향 신호를 이용하여 손동작의 움직임을 추적한 후 얻어진 데이터로 0부터 9까지의 숫자들을 인식하는 알고리즘을 개발하였다. 손동작을 감지하여 레이더 센서로부터 얻어진 반향 신호들은 산란 단면적의 차이 등에 의해 불규칙한 점들의 군집형태를 보인다. 이들로부터 유효한 중심점을 얻기 위해 3차원 좌푯값들을 이용해 K-Means 알고리즘을 적용하였다. 그리고 얻어진 중심점들을 연결하여 숫자 형태의 이미지를 생성하였다. 얻어진 이미지와 스무딩 기법을 적용해 사람의 손글씨 형태와 유사하게 만든 이미지를 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)로 훈련된 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에 입력하여 인식률을 비교하였다. 실험은 두 가지 방법으로 진행되었다. 먼저 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서는 각각 평균 77.0%와 81.0%의 인식률을 얻었다. 그리고 학습데이터를 확장(augmentation)한 CNN 모델의 실험에서는 스무딩 기법을 적용한 이미지와 적용하지 않은 이미지를 사용한 인식 실험에서 각각 평균 97.5%와 평균 99.0%의 인식률을 얻었다. 본 연구는 레이더 센서를 이용한 다양한 비접촉 인식기술에 응용이 가능할 것으로 판단된다.
Kongsfjorden near Korean Arctic Station, Dasan, is a glacial fjord in the Svalbard archipelago, Arctic that is influenced by both Atlantic and Arctic water masses. During the Arctic field season August 2002, surface temperature, salinity, density, and phytoplankton biomass (chi a) was measured in Kongsfjorden. A total of 15 surface samples were collected for the phytoplankton related measurements. Chl a values ranged from 0.08 to 1.4mg chi a $m^{-3}$ (mean of 0.53mg chl a $m^{-3}$) in the overall surface stations. The highest values of the chi a concentrations (> 1.0mg chi a $m^{-3}$) were found near glacier in the northeastern part of Kongsfjorden. Nanoplanktonic (< $20{\mu}m$) phytoflagellates were important contributors for the increase of the chi a. The nano-sized phytoflagellates accounted for more than 90% of the total chi a biomass in the study area. Surface temperatures and salinities ranged from 2.5 to $7.18^{\circ}C$ (mean of $4.65^{\circ}C$) and from 22.55 to 32.97 psu (mean of 30.16 psu), respectively. The physical factors were not highly correlated with phytoplankton distribution. The character of surface water due to down-fjord wind was highly similar to phytoplankton distribution. Drifting ice, freshwater, and semdiment inputs from large tidal glaciers located in the inner part of Konsfjorden create steep physico- and biogeochemical environmental gradients along the length of this ford. The glacial inputs cause reduced biodiversity biomass and productivity in the pelagic community in the inner fjord. Primary production of benthic and pelagic microalgae is reduced due to the limited light levels in the turbid and mixed inner waters. The magnitude of glacial effects diminishes towards the outer fjord. Kongsfjorden is an important feeding ground fer marine mammals and seabirds. Especially, seabirds play the largest energy intake and also export nutrients for primary production of the marine microalgae. Kongsfjorden has received a lot of research attention as a site for exploring the impacts of climate changes. Dasan Station in Kongsfjorden will be an important Arctic site for monitoring and detecting future environmental changes.
양적형질 유전자좌위(Quantitative trait loci; QTL) 연관지도 작성을 위해 regression interval mapping method에 의해 Berkshire종과 Yorkshire종간 교배를 통해 생산된 $F_2$ 집단에서 실시하였다. 염색체내 QTL 위치를 결정하기 위해 regression 모델을 통해 계산된 검정통계량(F-statistic)에 대한 유의적인 threshold 수준의 설정은 permutation test 및 Lander와 kruglyak (1995)에 의해 제시된 방법으로 산출하였다. 525두 $F_2$ 개체에 대해 조사된 기록 중 5형질(도체중, 등심 단면적, 근내지방 교잡도, 콜레스테롤 함량, 척추 늑골 등지방 두께) 기록을 분석에 이용하였고 genome 전체에 걸친 125개의 microsatellite marker에 대해 3세대 집단 모두 개체에 대해 유전자형을 조사하였다. 회귀분석 모형에 따라 additive 및 dominance 효과를 추정하였으며 이때 모든 회귀계수 값과 F-검정 통계량은 각각 1cM 단위로 추정하였다. 각 형질별, 염색체별로 10,000회의 permutation에 의해 genome-wise 및 chromosome-wise threshold를 추정하였다. Lander와 Kruglyak(1995)에 의해 제시된 방법으로 산출된 threshold 값은 매우 높게 추정되어 이러한 threshold의 적용시 실제로 QTL 존재 여부를 인정할 수 있는 경우의 수가 permutation에 의해 유도된 threshold를 적용했을 때보다 상대적으로 적은 결과를 보였다. 5% genome-wise threshold의 경우 형질별로 다소 상이한 경향을 나타냈으며 분석에 활용된 5개 형질에 대해 총 4개의 QTL이 5% genome-wise 수준에서 검색되었다.
단일 공격과 달리 DDoS 공격들은 네트워크에 분산된 봇넷이 동시에 타겟 서버에 공격을 개시한다. 이 경우 타겟 서버에서는 정상적인 사용자의 편의를 고려해야 하기 때문에 DDoS로 간주되는 패킷에 대하여 접속거부 조치를 취하기 어려운 점이 있다. 이를 고려하여 본 논문에서는 사용자 네트워크단위로 DDoS 공격을 탐지하고 네트워크 관리자가 조치를 취할 수 있도록 하여 전체적으로 봇넷의 규모를 줄여서 타겟 서버의 부담을 줄일 수 있는 DDoS 봇넷 탐지 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서 제안한 DDoS 봇넷 탐지 시스템은 공격 트래픽의 시간 단위 흐름을 분석하고 수집한 이상상태에 대한 데이터베이스를 바탕으로 공격을 탐지 하도록 프로그램을 구현하였다. 그리고 패킷들의 평균개수와 표준편차를 이용하여 현재 트래픽의 임계치(Threshold)를 계산하고 이 임계치를 이용하여 DDoS 공격 여부를 판단하였다. 공격의 대상이 되는 서버를 중심으로 이루어졌던 봇넷 탐지 단위를 DDoS 봇에 감지된 공격 모듈이 속한 네트워크 단위 탐지로 전환함으로써 DDoS 공격에 대한 적극적인 방어의 개념을 고려해 볼 수 있었다. 따라서 DDoS와 DoS 공격의 차이점이라 할 수 있는 대규모 트래픽 흐름을 사전에 네트워크 관리자가 차단함으로써 봇넷의 규모를 축소시킬 수 있다. 또한, 라우터 장비 이하의 네트워크 통신에서 트래픽 공격을 사전에 차단할 수 있다면 타겟 서버의 부담뿐만 아니라 WAN 통신에서 라우터의 네트워크 부하를 상당부분 감소시킬 수 있는 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.
소아치과 영역에서 영유아와 학령기 어린이에 대한 연구가 활발히 이루어지는 데에 반해, 청소년 구강상태에 대한 파악은 부족한 실정이다. 본 연구는 청소년의 치아우식 상태와 그 기여요인을 평가하고, 치아우식 고위험군을 파악하며, 기존의 우식진단기준을 재평가해볼 목적으로 시행되었다. 양산시의 14-16세 청소년 1,371명을 대상으로 단일 검사자가 구강검진 및 설문조사를 시행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 평균 우식경험치지수(DMFT)는 WHO 기준에서 3.97, 이에 초기우식병소를 포함시킨 경우에는 4.79였고, 그 중 상위 30%에 해당하는 고위험군은 각각 7.91, 8.47로 전체 평균치를 크게 상회했다. 예상 위험요인 중에서는 취침 직전 양치질을 시행하는 습관의 경우에만 연관성을 나타냈다(p < 0.05). 본 조사대상의 우식경험도는 동일연령을 대상으로 한 선행조사에 비해 높은 결과를 보였으며, 초기우식병소와 우식 고위험군에 대한 보다 집중적인 이해가 요구될 것으로 판단된다.
Oh, Joon-Ho;Kim, Dong Jin;Kim, Han Soo;Lee, Seung Hee;Ha, Jang Ho
Journal of Radiation Protection and Research
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제41권2호
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pp.167-171
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2016
Background: TlBr is of considerable technological importance for radiation detection applications where detecting high-energy photons such as X-rays and ${\gamma}$-rays are of prime importance. However, there were few reports on investigating optical properties of TlBr itself for deeper understandings of this material and for making better radiation detection devices. Thus, in this paper, we report on the optical characterizations of TlBr single crystals. Spectroscopic ellipsometry (SE) and photoluminescence (PL) measurements at RT were performed for this work. Materials and Methods: A 2-inch TlBr single crystalline ingot was grown by using the vertical Bridgman furnace. SE measurements were performed at RT within the photon energy range from 1.1 to 6.5 eV. PL measurements were performed at RT by using a home-made PL system equipped with a 266 nm-laser and a spectrometer. Results and Discussion: Dielectric responses from SE analysis were shown to be slightly different among the different samples possibly due to the different structural/optical properties. Also from the PL measurements, it was observed that the peak intensities of the middle samples were significantly higher than those of the other two samples. With the given values for permittivity of free space (${\varepsilon}_0=8.854{\times}10^{-12}F{\cdot}m^{-1}$), thickness (d = 1 mm), and area ($A=10{\times}10mm^2$) of the TlBr sample, capacitances of TlBr were 6.9 pF (at $h{\nu}=3eV$) and 4.4 pF (at $h{\nu}=6eV$), respectively. Conclusion: SE and PL measurement and analysis were performed to characterize TlBr samples from the optical perspective. It was observed that dielectric responses of different TlBr samples were slightly different due to the different material properties. PL measurements showed that the middle sample exhibited much stronger PL emission peaks due to the better material quality. From the SE analysis, optical, dielectric constants were extracted, and calculated capacitances were in the few pF range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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