1999년에 발사될 다목적실용위성1호의 주 탑재체인 전자광학카메라는 한반도의 디지털 지도(입체지도 포함) 작성을 위한 영상자료를 획득하는 것을 그 임무로 하고있다. 센서부와 전자부로 구성된 전자광학카메라는 파장 510∼730nm의 가시광선영역에서 6.6m의 지상해상도와 관측 폭 17km 이상의 흑백영상을 위성체 자세제어에 의한 조준과 푸쉬브룸 방식으로 촬영한다. 3년 이상의 임무수명을 가진 본 기기의 고해상도 흑백영상 촬영시간은, 98분인 위성궤도 당 2분간 연속 수집되어 그 지상영상의 길이는 800km에 이르며, 운용 중 프로그래밍이 가능한 이득률과 옵셋, 그리고 자체 내에 영상을 저장할 수 있는 기능을 갖고 있다. F수 8.3인 비차폐 3면 반사식 광학계에 의해 수집된 영상은 각각 8 bit 전자신호로 처리되어 25Mbps의 송신율을 가지고 지상국으로 보내진다. 제작된 전자광학카메라는 각종 시험을 통하여, 그 설계에서 요구되었던 기술사양을 만족하거나 능가할 정도로 높은 완성도를 보이고 있는데, 본 논문에서는 전자광학카메라로 획득된 영상자료의 최종 사용자들을 위하여 그 분광특성, MTF(Modulation Transfer function), 2592개 CCD 화소의 상대적 반응비등의 중요 성능특성 측정값을 설명하였다. 이득율을 변화시키며 측정한 분광특성 결과는 전자광학카메라의 영상자료 사용자가 더 정확한 흑백영상을 만드는데 이용되리라 본다. 영상품질을 가름하는 중요한 특성인 MTF는 시계각 전부에 걸쳐 Nyquist 진동수에서 측정값이 요구값 10%를 넘어 16% 이상을 보이므로써 이 전자광학카메라가 우수한 성능을 가진 것이 입증되었고, 각 CCD 화소들의 상대적 반응도를 측정한 결과에서도 상당히 고른 특성을 확인함과 함께, 차후 전자광학카메라의 영상자료 처리과정을 위하여 정밀한 상대 비교값을 제공하였다.
본 연구는 현재 창업교육에서 많이 강조하고 있는 요인을 중심으로 창업자의 자기효능감을 측정하여 실제 창업기업의 매출에 미치는 영향에 관한 연구이다. 특히 본 논문은 정부의 다양한 창업자 지원사업 중 창업성공이라는 목적을 달성하기 위해 시행하고 있는 교육이 제기능을 하지 못하여 다수의 창업실패를 만들어내고 있다는 문제의식에서 출발하였다. 창업기업은 객관적인 재무자료로는 평가할 수 없고 창업자의 개인적 능력과 학습능력을 중심으로 성공 가능성을 가늠해야하는 불확실성이 높다. 또한 개인적 경험이든 학습이든 어떠한 요인이 영향을 미쳐 특정 분야에 자기효능감이 높은 경우에 창업성공 가능성이 높다는 많은 선행연구는 창업기업에 대한 지원이 어떠한 방향으로 이뤄져야 하는지에 대한 답이 될 것이다. 본 연구는 창업기업의 성공 중 특히 3~7년차 기업의 생존의 열쇠인 매출을 중심으로 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 어떤 영향을 미치는지를 중심으로 진행하였다. 본 연구는 크게 여섯 가지 연구를 진행하였다. 첫째, 기업가 정신에 대한 창업가의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 둘째, 시장지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 셋째, 고객지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 넷째, 경영환경변화 이해도에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 다섯째, 제품차별화 역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 여섯째, 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부에 대한 분석 등이다. 실증분석의 결과, 본 연구는 제품차별화 역량과 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업가의 자기효능감은 창업기업의 매출에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며 기업가정신과 고객지향성에 대한 자기효능감은 제품차별화 역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 고객지향성은 비즈니스모델 구축역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이로써 자기효능감 구성인자 간에는 경로가 존재하고 경로를 통해 자기효능감을 강화하면 창업기업의 매출에 정(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 이에 본 연구결과는 창업기업을 위한 다양한 지원사업을 시행할 때 창업기업의 생존을 목표로 한다면 이러한 경로를 설정하고 자기효능감을 강화해야 창업기업의 생존과 창업성과를 만들 수 있다는 시사점을 제시하고 있다.
터널 건설 시 암반 등급에 따라 다양한 지보재를 적절히 병용하여 지보패턴을 결정하고 시공이 이루어진다. 이 과정에서 시공 경험이 풍부한 전문가의 기술적 판단이 필요한데, 터널 설계의 초기 단계인 타당성 조사 및 기본설계 단계에는 상대적으로 짧은 수행기간과 부족한 자료 및 예산으로 인해 설계에 많은 어려움이 존재한다. 터널 건설의 급증과 함께 축적된 설계 데이터와 머신러닝을 활용한다면, 지보패턴 설계를 보다 신속하고 신뢰도 있게 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 암반등급 판정 및 해당 암반등급에 적합한 지보패턴 설계를 자동화하고자 국내 48개 도로터널의 설계자료 및 지반조사 자료를 수집하였으며, 8개의 입력항목(암종, 전기비저항, 심도, 터널연장, 터널연장에 따른 방재등급, 위험도지수에 따른 방재등급, 터널 종류, 터널 단면적)과 11개의 출력항목(암반등급, 숏크리트 제원 2개 항목, 록볼트 제원 3개 항목, 강지보 제원 3개 항목, 콘크리트 라이닝 2개 항목)에 대한 데이터를 정리하였다. 이와 같이 정리된 데이터를 활용하여 2가지 머신러닝 알고리즘(SVM, ANN)을 활용하여 3가지 머신러닝 모델(S1, A1, A2)을 개발하였으며, 세 가지 모델의 성능을 비교해본 결과 출력값의 데이터 형식에 따라 서로 다른 손실함수를 적용한 ANN 기반의 A2 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 본 연구를 통해 머신러닝을 활용한 지보패턴 설계의 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적으로 실제 설계에 사용함으로써 단점을 보완하고 적용성을 개선해 나간다면 설계에 보다 큰 도움을 줄 수 있는 지보패턴 설계 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 국내 초소형전기차 도입이 증가하면서, 관련 시장 활성화를 위한 초소형전기차 사용자만족도에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자만족도 구성요인을 기반으로 초소형전기차를 활용한 공공서비스 개발에 관한 기초연구를 수행하였다. 설문조사는 ① '초소형전기차 사용자만족도 구성요인 우선순위 선정을 위한 계층화(AHP) 분석'과, ② 초소형전기차에 대한 사용자들의 선호도 및 교통서비스 제공을 위한 사전 자료수집을 위한 '초소형전기차 이미지 설문조사', ③ 실제 초소형전기차를 운행한 이용자의 사용자만족도를 조사하기 위해 '초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사' 순서로 수행하였다. 계층화(AHP) 분석에서는 '사용자 이용 데이터', '차량 이동 데이터', '충전서비스 데이터'순으로 사용자들이 중요하게 여긴다는 결과를 얻었다. 초소형전기차 이미지 설문조사에서는 사용자들이 초소형전기차를 오토바이와 비교했을 때 '안전성', '내구성', '승차감', '디자인', '유지관리비', '친환경성' 측면에서 더 긍정적으로 인식하고 있었다. 초소형전기차 운전자 사용자만족도 설문조사에서는 초소형전기차를 사용하는 것이 업무수행능률에 직접적인 영향을 미치지는 않았으며, 초소형전기차의 차량크기로 인해 도로에서의 불이익을 받은 경험이 있었고, 옥외 광고용으로 초소형전기차 군집 주행 시 홍보효과가 컸지만 안전성 측면에서는 우려를 나타내고 있었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 사용자만족도 구조방정식 모델을 구축할 예정이며, 선제적으로 공공분야에서의 초소형전기차 활용업무 서비스에 대한 피드백 R&D를 발굴하고, 새로운 공공 이동지원 서비스 발굴을 적극적으로 모색하고자 한다.
고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.
'조양'은 우리나라에서 재배가 가능한 조숙 양질 다수성 쌀귀리 품종을 육성하고자 1996년에 조숙성인 '식용귀리'를 모본으로 조숙 대립 겉귀리 계통인 '귀리23호'를 부본으로 인공교배를 하여 계통육종법에 의해 선발된 'SO96025-B-303-44-2-5' 계통이다. 이 계통은 2003년부터 생산력검정시험을 거쳐 계통명이 '귀리57호'로 명명되었고, 2005년부터 지역적응시험을 거쳐 207년에 육성된 품종이며, 그 특성은 다음과 같다. 1. '조양'은 잎색이 농녹색이고 잎폭은 중간 정도이며, 이삭형은 산수형이고, 종실은 길고 담황색이다. 2. '조양'의 출수기는 재배지 3개년 평균 4월 28일로서, 기존에 육성된 선양에 비해 11일 빨랐으며, 지역적응시험에서의 평균 종실 수량은 4,670 kg/ha으로 표준품종인 '선양'보다 38% 많았다. 4. '조양'은 '선양'에 비해 탈부율과 조단백질 함량이 12.9%로 높고, 베타글루캔 함량은 4.7%로서 표준품종인 '선양'과 비슷하였다.
본 연구에서는 현장 온실농가에서 수명이 다하여 교체작업이 이루어진 총 4종의 다겹보온자재를 채취하여 해당 사용기간별 보온성의 변화를 비교하기 위해 여기서 고안된 Hot box 시험이 실시되었다. 4종의 다겹보온자재는 마트지, 부직포, PE폼 및 화학솜 등이 주요 재료로서 다겹보온자재별로 이 재료들이 서로 다르게 조합된 형태였다. 이 4종의 다겹보온자재를 시편($70{\times}70cm$)으로 제작하여 Hot box 시험을 통해서 대상시편별로 온도 하강률, 열관류율 및 열전도저항 등이 측정되었다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 본 연구에서 사용된 다겹보온자재들에 대하여 적절한 보온성능을 기대할 수 있는 사용기간은 약 5년 정도로 예상되었다. 다겹보온자재의 재료조합에 대하여 다겹의 PE폼을 적용하여 상대적으로 보온성을 높일 수 있으나 다겹보온자재 내에서 공기 단열층을 형성하는 화학솜에 비해 보온성능에 대한 기여가 현저히 낮은 것으로 판단되었다. 다겹보온자재에 대하여 적절한 보온성능을 기대하기 위해서는 기본적으로 화학솜과 같은 공기 단열층을 형성하는 기능이 있는 재료가 다겹보온자재에 포함되어야 될 것으로 판단되었다. 본 연구에서 고안된 Hot box 시험을 통해 다겹보온 자재의 온도 하강률, 열관류율 및 열전도저항 등이 적절하게 측정되었다. 그러나 본 연구는 사용이 완료된 다겹보온자재의 채취 어려움으로 총 4종의 다겹보온자재만 고려되었으며, 이는 비교적 적은 사례로 통해 얻어진 결과라 할 수 있으며, 본 연구의 한계이다. 향후 관련 연구를 통해 더 많은 사례들이 조사 및 보완되어야 될 것이다.
본 연구의 목적은 그래핀(Graphene)을 사용하여 폴리우레탄 나노웹(Polyurethane Nanoweb)에 전기전도성을 부여하고, 이를 이용하여 나노웹 기반의 스트레인센서(Strain Sensor)를 개발하는 것이다. 이를 위해 1% 그래핀 잉크를 폴리우레탄 나노웹에 푸어코팅(Pour-coating)한 후 PDMS(Polydimethylsiloxane)로 후처리를 하여 착용 가능한 스트레인센서를 완성하였다. 시료 표면에 전도성 물질이 잘 코팅되었는지 확인하기 위해 전계방사형 주사전자현미경(FE-SEM)를 이용하여 시료의 표면 특성을 평가하였다. 시료의 전기적 특성 평가는 멀티미터(Multimeter)를 사용하여 시료의 선저항(Linear Resistance)을 측정하고, 시료를 각각 5%, 10% 인장하였을 때 선저항이 어떻게 변하는지 비교하였다. 또한 시료의 성능을 평가하고자 게이지율(Gauge Factor)을 구하였다. 착의평가 실험은 완성된 스트레인센서를 더미에 착용시킨 후 MP150(Biopac system Inc., U.S.A.)과 Acqknowledge(ver. 4.2, Biopac system Inc., U.S.A.)를 사용해 인장에 따른 호흡신호를 측정하였다. 표면 특성을 평가한 결과, 모든 전도성 나노웹 시료들이 그래핀 잉크로 균일하게 코팅되어있음을 확인하였다. 인장에 따른 저항값 측정 결과, 그래핀을 처리한 시료인 시료 G가 가장 낮은 저항값을, 그래핀을 처리한 후 열처리를 한 시료인 시료 G-H가 가장 높은 저항값을 가졌고, 시료 G와 시료 G-H의 경우 길이가 5%, 10%로 늘어남에도 선저항값의 변화가 안정적으로 증가하는 것으로 나타났다. 저항값 결과와는 달리, 시료 G가 시료 G-H보다 더 높은 게이지율을 보였다. 실제로 착의평가 결과, 시료 G-H를 이용해 만든 스트레인센서가 안정된 Peak값으로 측정되어 좋은 품질의 신호를 얻었다. 그러므로 본 연구를 통해 그래핀 잉크를 처리한 폴리우레탄 나노웹이 호흡 센서로서의 역할을 충분히 수행하는 것을 확인하였다.
재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.
흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.