본 논문은 물리 엔진을 사용하여 사면에서의 낙석 및 산사태가 발생되는 과정을 시뮬레이션해볼 수 있는 시스템 개발에 관하여 기술한다. 지금까지 사면과 관련된 3차원 시뮬레이션 시스템의 부재로 사면 정보에 대한 구성 부문의 입체적 해석, 안정성 평가, 낙석 및 산사태 시뮬레이션 등의 가상실험을 수행할 수 없었다. 그런 이유로 본 논문에서는 현실에서 발생되었거나 발생될 가능성이 매우 높은 낙석 및 산사태 현상을 가상실험에서 동일하거나 유사하게 발생시킬 수 있도록 해주는 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터 개발을 위해서는 컴퓨터 게임 개발 등에서 주로 사용되고 있는 물리 엔진을 사용하며, 이를 기반으로 낙석 및 산사태가 발생되는 과정을 시뮬레이터를 통하여 보여준다. 본 시뮬레이터는 3차원 컴퓨터그래픽스 원리와 물리엔진을 기반으로 한 낙석 및 산사태가 발생되는 과정을 입체적으로 실감나게 보여줄 수 있는 시스템이다. 그러므로 본 논문의 결과는 기존에 개발된 사면 정보 데이터베이스의 입체적 활용과 가시적 서비스를 창출할 수 있기 때문에 차량 주행 안내 시스템, 지능형 도로 교통 체계 등에 활용되어 사용자 편익 도모 및 서비스의 고급화를 예상할 수 있다.
본 연구는 한국과 일본 간의 축구 경기와 반일 반한 감정의 관계를 실증적으로 조사 분석하고자 하였다. 이를 위해 2017 동아시안컵 축구대회를 중계하고 SNS 코멘트를 남길 수 있었던 한국의 네이버와 일본의 5CH로부터 2,400개의 관련 코멘트를 수집하고 분석하였다. 수집된 코멘트에 대한 빈도 분석 및 일원분산분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국은 대 일본전에서 상대국에 대한 적대적 감정이 상대적으로 강하게 관찰되었으며 경기 전 후 모두 동일한 양상을 보였다. 일본은 대 한국전에서 자국 팀에 대한 적대적 감정이 상대적으로 강하게 관찰되었으며 경기 전 후 모두 동일한 현상을 보였다. 둘째, 한국은 다른 국가보다 일본을 상대할 때, 상대국에 대한 적대적 감정이 더욱 강했으며. 일본의 경우, 한국을 상대할 때 자국 팀에 대한 적대적 감정이 더욱 강하였다. 이상의 결과를 통해 한국과 일본 간의 축구 경기는 반일 반한 감정의 유형과 강도에 영향을 미친다기보다는 이를 직접적으로 표출할 수 있는 계기를 제시한다는 결론을 내릴 수 있었다. 기존의 반일 반한 감정에 관한 연구들이 고찰 등의 질적 연구 방법을 주로 사용한 반면, 본 연구는 이를 실증적인 방법을 통해 조사 분석했다는 데 큰 학문적 의의가 있다.
이중 연결 네트워크(Dual Connectivity Network)는 소몰 셀 기지국(SBS: Smallcell Base Station)의 제한된 자원 문제와 간섭 문제를 완화하기 위해 스몰 셀 기지국과 매크로 셀 기지국(MBS: Macrocell Base Station)이 협력하여 서비스를 지원하는 기술이다. 하지만 이중 연결 네트워크 역시 한정된 자원을 분배해주는 기술이기 때문에 자원 할당 방식은 매우 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 이중 연결 네트워크에서 효율적이고 공정한 자원할당을 위해 일반화된 강한 포부 협상 해법(GTABS: Generalizing Tempered Aspiration Bargaining Solution)과 굽타 리빈 협상 해법(GLBS:Gupta and Livne Bargaining Solution)을 이용한 두 단계 자원 분배 알고리즘을 제안한다. 단계 자원 분배 알고리즘은 다음과 같다. 첫 번째 단계인 그룹 자원 분배 알고리즘에서는 GTABS를 이용하여 각 기지국의 무선 자원을 실시간 그룹과 비 실시간 그룹에게 효율적으로 할당한다. 두 번째 단계인 사용자 자원 분배 알고리즘에서는 GLBS를 이용하여 각 그룹으로 나누어진 자원을 각 그룹의 사용자들에게 최적으로 할당한다. 이러한 두 단계 자원 분배 방식은 5G 무선 자원을 최적으로 할당하여 네트워크 시스템 성능 최대화와 사용자 만족도를 동시에 보장한다. 마지막으로 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안된 방식이 서비스 요청 증가에 따라 전체 시스템 처리량, 공정성, 통신 장애율 측면에서 비교 방식들 보다 모두 10% 이상의 효율성을 입증했다.
현대전에서는 정보전을 기반으로 미사일, 유도무기 등의 사정거리와 정밀도가 향상됨에 따라 지대공미사일(SAM : Surface to Air Missile)의 요격성능의 중요성이 부각되고 있다. 위협적인 공중 공격을 예측 하고 방어하기 위해 최선의 방법으로 지대공 레이더와 유도미사일을 이용한 공중방어시스템 구축이 필요하다. 지대공미사일 개발 과정에서 Modeling and Simulation (M&S)을 이용하는 것은 시간적, 공간적 제한을 극복할 수 있고 시행착오를 줄임으로 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다. M&S는 최신 무기체계 설계 및 교육/훈련 분야에 많이 적용되고 있다. 본 연구는 지대공미사일의 요격 성능 평가를 위한 시뮬레이터를 개발하는 것에 목적이 있다. 본 연구에서는 다양한 사양의 지대공미사일 요격 성능을 고려할 수 있는 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터의 아키텍처를 제시하고 개발하였다. 개발된 지대공미사일 요격 성능 분석 시뮬레이터는 C++와 Direct3D를 기반으로 개발되었으며, Direct3D를 이용한 3D 가시화를 통해 사용자에게 애니메이션 창에 시각적으로 시뮬레이션의 진행 경과를 보여줄 수 있도록 개발되었다. 사용자의 교전모델 설계 운영 정보는 입력창을 통해 입력되며, 이 정보는 객체 관리자, 운영 관리자, 통합 관리자로 구성된 시뮬레이션 엔진에서 자동으로 지대공미사일을 모델링 및 시뮬레이션 하여 빠른 시간 안에 시뮬레이터 사용자에게 피드백을 제공한다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 기업이 생존에 필요한 지식을 외부에서 조달하는 방법 중 하나로서 활용하고 있는 개방형 혁신 프로젝트를 디지털 트랜스포메이션 관점에서 분석하고 있다. 우선, 일반 소비자들이 자신들의 지식을 공유하기 위해 개방형 혁신 프로젝트에 참여할 때, 그들이 갖고 있는 동기를 분류함에 있어 기존의 내재적/외재적 이분법적 분류를 확장하여 동기 형성에 영향을 미치는 '영향자'를 중심으로 자발적 동기, 기업유발 동기, 사회유발 동기 세 가지로 분류하였다. 이러한 새로운 분류는 연결성을 중시하는 현대사회에서 '사회적 동기'가 중요한 의미를 가질 수 있다는 것을 보여준다. 그 결과 경쟁심리, 사회적 기여도 등이 새롭게 사회적 동기로 도출되었으며 그 과정에서, 기업이 프로젝트를 통해 조달하고자 하는 지식의 깊이에 따라 그 동기의 영향력이 달라진다는 가설도 도출되었다. 가설은 두 가지 방식으로 검증되었다. 첫째, 네 가지 개방형 혁신 프로젝트 사례를 조사하여 각 사례에서 강조된 동기들이 무엇이며 어떻게 디지털 트랜스포메이션 현상이 일어났는지 확인하였다. 둘째, 203명의 온라인 게임 사용자를 대상으로 설문을 실시하여 그들이 개방형 혁신 프로젝트에 참여할 경우 갖게 되는 동기에 대해 조사하였다. 그 결과, 동기에 대한 대부분의 가설들이 채택되었으며 필요 지식의 깊이에 따른 조절 효과 역시 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 동기형성 연구가 주로 사용하던 내부, 외부 동기의 이분법을 확장하여 개방형 혁신 프로젝트가 갖는 사회적 영향력 측면을 강조함과 동시에 그 과정을 디지털 트랜스포메이션 관점에서 이해하였다는 점에서 그 의의가 있다.
목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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