엽면적지수(LAI: Leaf Area Index)는 식생의 광합성, 증발산, 지표면과 대기사이의 에너지 교환 등을 설명하는 주요 인자로서, 정확하고 활용성 높은 LAI 추정 기법에 대한 연구들이 진행되었다. 본 연구에서는 UAV를 이용한 LAI 추정 방법을 모색하기 위하여 현장 실측된 LAI 자료와 UAV 영상기반의 식생지수, 수고 및 위성영상(Sentinel-2) LAI 간의 관계성을 파악하고 효과적인 UAV LAI 산정방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 연구에 활용된 6종의 식생지수 중 Red-edge band를 포함하고 있는 NDRE ($R^2=0.496$), CIRE ($R^2=0.443$)가 LAI 추정에 효과적인 식생지수로 나타났다. 수고(Canopy Height Model) 자료를 식생지수에 적용하였을 때 LAI에 대한 설명력이 향상되었으며, NDVI의 경우에 LAI와의 선형관계에서 발생되는 포화문제(saturation problem)를 보였던 구간(0.85)이 일부 해소됨을 확인하였다.
드론을 이용한 사진측량은 고해상도의 정사영상을 제작할 수 있고 높은 정확도의 3차원 위치정보를 취득할 수 있어 토목·건설 분야에서의 활용성이 높다. 이에 본 연구에서는 드론사진측량을 이용하여 지형 현황도를 제작하고 제작 시 발생되는 문제점과 정확도를 분석하여 공원 조성에 드론사진측량의 활용 가능성을 판단하고자 하였다. 이를 위하여 드론 영상으로 정사영상과 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)을 제작하고 벡터화하여 지형 현황도를 작성하였다. 정확도 분석은 GPS(Global Positioning System)와 TS(Total Station)으로 제작한 지형 현황도를 기준으로 비교하였다. 검사점을 이용한 정확도 분석 결과 잔차의 평균이 평면에서 0.044m, 표고에서 0.066m로 나타나 1/1,000 수치지도 허용오차 범위를 만족하였으며 연구 대상지 내 호수의 면적을 비교한 결과 약 4.4%의 면적의 차이를 보여 지형현황도 작성 가능이 있다고 판단된다. 한편, 지형 현황도 제작 시 식생이 존재하는 지형의 경우 높이 값을 정확하게 취득하기 어려웠으며 지하 구조물 같은 경우 영상에서 확인할 수 없기 때문에 현장에서 직접적인 공간정보 취득이 필요하였다. 따라서, 드론사진측량을 이용한 지형 현황도 작성은 일부 지형에 대하여 직접적인 공간정보 취득이 같이 이루어지면 효율적으로 제작 될 수 있을 것으로 판단된다.
고체 재료인 Si, Al 그리고 Ga을 혼합하는 혼합소스 수소화물기상 방법에 의해 육각형 Si 결정을 성장하였다. 새로 고안된 상압의 혼합소스 수소화물기상 방법에서는 1200℃의 고온에서 GaCln, AlCln 그리고 SiCln 가스 사이의 상호작용에 의해 핵이 형성된다. 또한 Si과 HCl 가스의 급격한 반응에 의해 높은 분압을 가진 전구 기체를 발생시키는 구조로 설계 되었다. 주사 전자 현미경(FE-SEM), 에너지 분산형 X-선 분광법(EDS), 고해상도 X-선 회절(HR-XRD) 그리고 라만 스펙트럼을 통하여 육각형 Si 결정의 특성을 확인하였으며, Si 산업 분야에서 새로운 소재로서 응용성이 기대된다.
이 논문에서는 민족 존망의 위태로운 시기에 활동했던 안중근과 박영철이라는 두 사람을 통해 근대 지식인의 자세와 현실에 대한 대응 방식을 살펴보고자 하였다. 민족정신의 표상인 안중근과 친일파였던 박영철을 비교하는 것은 합당하지 않다고 말할 수도 있다. 그럼에도 불구하고 본고에서 그것을 시도한 것은 사회진화론이라는 똑같은 이데올로기라도 그것을 어떻게 적용시키느냐에 따라 결과는 판이하였기 때문이다. 안중근과 박영철은 같은 시기에 태어나서 개화기에서 일제강점기로 이어지는 변혁기를 살았다. 이들에게 민족 주권과 동양평화라는 공통적인 화두가 있었지만 삶의 방향이나 행적은 서로 달랐다. 전자는 일제의 심장을 겨누었고, 후자는 그것의 심장부로 들어갔기 때문이다. 이들은 동양평화에 대한 자신들의 견해를 19세기 이래로 대두된 적자생존과 우승열패로 귀결시키는 사회진화론을 전제로 개진하고 있었다. 게다가 이들의 논리는 사회진화론에 결합된 인종주의를 토대로 하고 있었다. 하지만 안중근은 동양 각국이 서로의 주권을 침해하지 않고 공존해야 동양평화가 이룩된다고 보았고, 박영철은 동양이 일본을 중심으로 뭉쳐야 동양평화가 이룩된다고 보았다. 이들 두 사람은 같은 시기를 살았지만 시대 의식도 대조적이었다. 안중근은 일제가 한국의 주권을 빼앗아 동양평화가 깨질 것으로 보았다. 반면에 박영철은 일본과 한국이 일체가 되어 대동아공영을 이룩한 바, 평화시대가 도래한 것으로 인식하고 있었다. 특히 후자는 한국의 주권보다는 일본의 근대 문명에 관심을 보이며 한국이 그것을 본받아야 한다고 보았다.
본 연구는 심전도 게이팅을 한 방법과 심전도 게이팅 없이 검사하는 방법으로 검사하여 대동맥 뿌리 영상을 비교하는 것이며 high pitch(flash) chest pain protocol 방법으로 검사한 영상들과 기존의 방식으로 심전도 게이팅 없이 검사한 환자의 대동맥 뿌리 영상의 질환 유무를 관찰하였다. High pitch(flash) chest pain protocol과 일반적인 chest pain protocol로 AAPM 팬텀을 스캔하였으며 이렇게 획득된 팬텀 영상을 가지고 동일한 영상 품질을 가지는 파라메타 값을 조절하고 방사선량, 즉 CTDI 값을 비교해 보았다. 심전도 게이팅을 함으로 해서 상행대동맥의 이미지 왜곡은 기존의 심전도 게이팅을 하지 않은 검사방법보다 월등하게 감소시킬 수 있었고 대동맥 뿌리의 영상 품질은 향상되었다. 영상 이미지 품질의 차이를 보이지 않는 파라메타 범위 내에서, high-pitch chest pain protocol로 검사하였을 때 CTDI 값이 더 낮게 나왔으므로 방사선량 감소에도 이점이 있음을 알 수 있었다. 심장과 관련된 분야에서 선량 감소 모드를 이용하여 대동맥 박리와 같은 진단 분야에 응용하여 적용한다면 획기적인 피폭선량 감소 효과뿐만 아니라 빠른 진단과 함께 신속한 치료가 필요한 환자들에게 매우 중요한 검사방법이 될 것으로 사료된다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
국소접착인산화효소(FAK)는 국소접착부에서 세포부착, 세포이동, 세포역학적 신호전달 등에 관여한다고 알려져 있다. 그러나 세포 외 기질(ECM)과 상호작용하는 인테그린 막단백질과 함께 위치하는 세포막 미세영역(membrane microdomain)의 종류와 ECM 구성에 따른 FAK 활성은 여전히 불분명하다. 형광 공명 에너지 전달(FRET)을 기반으로 유전적으로 인코딩 된 바이오센서는 세포 내 FAK 신호를 높은 시공간 해상도로 제공할 수 있다. 본 연구에서는 유리, 제1형 콜라겐, 피브로넥틴, 라미닌의 ECM 조건에서 FRET 기반 막 표적 FAK 바이오센서를 사용하여 지질유동섬(Lipid raft) 및 비-지질유동섬(non-Lipid raft)에서 FAK의 활성을 분석하고 시각화 하였다. 흥미롭게도, 지질유동섬에서 라미닌 조건 하의 FAK 활성은 다른 ECM 조건보다 낮았고, 비-지질유동섬에서 FAK 활성은 다른 ECM 조건보다 낮았다. 동일한 ECM 조건 상의 비교에서는 피브로넥틴 조건일 때 지질유동섬에서 비-지질유동섬 보다 높은 FAK 활성이 관측되었다. 따라서 이번 연구는 FAK 활성도가 ECM 유형 및 세포막 미세영역에 따라 특이적으로 조절되는 것을 시각적, 정량적으로 보여준다.
AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.
해빙은 지구의 태양에너지 흡수량 및 대기-해양간 열과 물질 교환을 조절함으로써 기후조절자의 역할을 하며 그 생성, 이동, 소멸은 인공위성에 의해 주기적으로 모니터링 되고 있다. 그러나 수동마이크로파방사계 관측을 중심으로 한 저해상 산출물은 해빙 표면이 빠르게 변하는 여름철에 정확도가 크게 떨어지며, synthetic aperture radar (SAR) 관측이 대체재로 떠오르고 있으나 그간의 연구는 주로 겨울철 해빙을 대상으로 이루어졌다. 이 연구에서는 SAR 영상과 global positioning system (GPS) 추적기를 이용하여 해빙의 거칠기, 높낮이, 구조 등 표면 상태 변화가 심한 늦여름~초가을 시기의 해빙 이동 추적 기술을 평가, 분석하였다. 그 결과 겨울철보다는 관측 불확실성이 증가하나 GPS 실측치와의 상관관계는 0.98로 우수했으며, 해빙 농도 50% 이상인 경우에 해빙 농도와 적용 알고리즘의 산출 성능은 상관관계 0.59로 서로 비례하는 것으로 나타났다.
탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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