• KSBB Journal
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• 제11권6호
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• pp.689-695
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• 1996

한국산 개비자로부터 alkaloid계통의 성분인 har­r ringtonine과 homoharringtonine의 혼합물을 col umn chromatography (CHCb: MeOH == 19: 1, Rf== 0 0.28)로 분리, 정제하였다. 이 두 물질의 혼합물의 화학 구조는 IH-NMR에 의해 결정하였으며 이미 보고된 spectra와 이 두 물질의 혼합물의 spectra를 비교하여 harringtonine과 homoharringtonine 임을 확인하였다. 한국산 개비자의 잎, 줄기, 뿌리에서의 harringtonine과 homoharringtonine의 함량은 고속 액체 크래마토그래피에 의해 결정하였다. 두 물질의 함량은 서식지, 식물의 부위에 따라 상이하였다. Harringtonine의 함량은 줄기보다 잎과 뿌리에서 높 았고, homoharringtonine의 함량은 harringtonine 함량보다 낮았다. 팔꽁산, 덕유산, 백양산, 지리산 빛 남해에서의 잎의 homoharringtonine 함량은 줄기와 뿌리에서 높게 나왔으며, 조계산과 진도에서는 잎의 함량이 뿌리와 줄기에서 보다 낮았다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.365-372
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• 2022

관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.180-185
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• 2003

도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나