본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.
초음파 뇌 자극술을 통하여 뇌 심부의 국소 지역에 있는 뇌 세포의 활성화를 유도할 수 있으며, 이를 통하여 저하된 뇌 기능을 치료하는데 효과가 있음이 보고되어 왔다. 반면, 초음파 자극의 종류에 따라 신경 변조의 효율과 방향이 달라질 수 있음이 알려져 있어, 적절한 초음파 자극의 종류를 확립하는 연구가 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 이를 효과적으로 최적화 하기 위해 세포 배양시 사용되는 커버슬립 기반의 초음파 변환자를 제안하고자 한다. 균일한 초음파 자극을 전도하기 위해서 폴리머 압전소자(Poly-vinylidene fluoride-trifluorethylene, PVDF-TrFE)를 스핀 코팅하고 패를린 절연층을 상단에 적층시켜 음압 출력을 극대화 시켰다. 개발된 초음파 변환자 융합 커버슬립은 초음파자극기 표면에 배양된 수십개의 신경세포에 균일하고 정확한 초음파 자극을 전달 할 수 있고, 자극에 따른 세포의 반응을 형광 현미경으로 실시간 관찰 가능하다. 따라서, 동일한 초음파 자극에 대한 세포의 반응 신호를 최대 수십개 세포로부터 동시에 획득 가능하므로, 반응 신호를 평균 한다면 낮은 강도의 초음파 자극에 따른 뇌 세포의 미세한 반응을 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 초음파 변환자와 물의 표면 등에서 발생하는 정현파에 의한 자극의 왜곡 현상을 줄일 수 있어서 사용자가 원하는 초음파 자극을 정확하게 세포로 전달 가능하다. 이렇게 개발된 초음파 변환자를 통해 변환자 표면에 배양된 별세포에서 6 MHz, 0.2 MPa의 저강도 초음파 자극에 의해 유도된 칼슘 반응을 성공적으로 관찰할 수 있었다.
현대는 산업사회에서 정보화 사회로 변화되고 있다. 이에 따라 전쟁 양상도 정보전, 네트워크 중심전, 장거리 정밀전, 로봇전으로 발전되어 고도의 첨단 과학군으로 변화를 시도하고 있다. 이러한 전투발전을 위한 전력창출을 위해 중요시 되고 있는 것이 전투실험이다. 전투실험은 LVC를 통한 입체적인 평가체계를 사용하는 것이 바람직하나, 비용 시간 장소 자원의 제한으로 M&S(Modeling & Simulation)를 통한 모의분석을 주로 활용한다. 하지만 모델 개발을 위한 평가절차에 대한 연구는 많이 이루어지고 있지만, 전투실험에 대한 모델운용상의 모의분석절차의 정립이 미흡하다. 본 연구에서는 전투실험간 모델운용의 타당성 평가체계(VV&A : Verification Validation & Accreditation)가 보완된 모의분석 방법과 절차를 정립하였고, "미래향토사단 군수부대편성의 적절성 평가"를 위해 지상무기효과분석모델(AWAM : Army Weapon Analysis Model)을 통한 후방 지역작전 모의분석 사례를 제시하였다. 본 연구는 신뢰성있는 평가체계를 바탕을 둔 효과적인 모의분석방법을 제시하여 전투실험을 위해 크게 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 산업체에서 대체 세정제를 객관적이고 체계적으로 선정하는데 도움을 주고자 여러 가지 세정성 평가방법을 실험을 통하여 비교 평가하였다. 세정성 평가방법으로는 중량법, OSEE (optically simulated electron emission)법, 접촉각법과 FTIR, UV-VIS, HPLC와 같은 정밀분석기기를 이용한 분석법을 사용하여 flux, solder, grease 등의 오염물질에 대한 세정성 평가를 수행하였다. 그 결과 중량법은 쉽고 간단하게 세정제의 세정효율을 측정할 수 있었지만 중량측정의 한계로 정밀측정이 어려웠다. 반면에 OSEE법은 세정제의 세정성 평가를 빠르고 정밀하게 수행할 수 있었다. 접촉각 측정법은 피세정물 표면에 오염물질과 세정제에 의한 얇은 친유성 막의 형성으로 인하여 접촉각 변화에 영향을 주기 때문에 세정성 평가에 특별한 주의가 요구되었다. 중량법으로 수행하기 어려운 정밀세정성 평가의 경우 UV-VIS, FTIR, HPLC와 같은 정밀분석기기를 이용하여 피세정물에 잔류한 flux, solder, grease 등의 극미량의 오염물을 특수 용제로 추출하여 아주 작은 농도의 오염물을 정량분석할 수 있었다.
현재 자동화계측 시스템의 계측 결과 활용도는 매우 낮고 단편적인 측정결과 만을 제공하는 수준이다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 방대한 데이터값을 클라우드로 전송하여 빅데이터를 구축하고 파이썬 기반의 알고리즘을 이용하여 획득한 자동화계측 데이터를 고정밀-신뢰도를 갖는 구조물 거동 분석 3D Display 시스템을 연구하고자 한다. 연구결과, 실시간으로 관리자에게 구조물의 거동을 평가할 수 있는 시스템으로서 계측 데이터의 종류 및 센서의 종류와 무관하게 큰 제약 없이 실시간으로 분석데이터를 제공하고 3D Display로 도출하였다. 또한 관리자가 구조물의 거동 그래프를 실시간으로 파악하고 데이터 분석을 통해 구조물의 취약부 도출을 보다 쉽게 파악할 수 있을 것으로 분석되었다. 향후 과거와 현재 데이터를 이용하여 구조물의 거동을 3차원으로 분석함으로써 현실성 있는 구조물의 보수, 보강 및 유지 관리 측면에서 보다 실효성 있는 측정 결과를 확보할 수 있을 것으로 분석되었다.
국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.
흙의 전기적 특성은 지반 상태를 평가하는 방법으로 사용되어 왔다. 본 논문의 목적은 현장 지반의 간극률을 우수한 정밀도로 평가하기 위한 현장 관입용 전기비저항 콘 프로브의 개발 및 적용성 평가이다. 전기비저항 콘 프로브는 관입에 따른 교란을 최소화시키기 위해 콘 모양으로 제작되었다. 또한 전기적 간섭을 최소화시키기 위해 외부전극과 중심전극이 4단자 쌍 회로 방식으로 구성되어 있다. 개발된 장비의 현장 적용성 정가를 위하여 인천과 부산에서 현장실험을 수행하였으며, 콘관입장비를 이용하여 0.33mm/sec의 속도로 관입하면서 선단부에서 전기비저항 값을 측정하였다. 측정된 전기비저항 값과 비교란 시료로부터 얻은 간극수의 전기비저항 값을 Archie에 의해 제안된 경험식에 적용하여 대상지반의 간극률을 계산하였다. Archie 경험식의 실험상수는 비교란시료로부터 추출한 간극수에 근거하여 결정하였다. 산정된 간극률의 프로파일을 동일 지역에서 수행된 SPT, CPT, 그리고 DMT의 지반조사 결과와 비교한 결과 경향성이 상당히 유사한 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안된 ERCP는 대상 지반의 교란을 최소화시키며 현장의 국부적인 간극률 산정에 효과적인 장비일 것으로 나타났다.
본 연구는 혁신조사를 이용하여 기술체제를 파악하고 기업의 혁신활동 양상을 유형별로 분류하는 방법으로써 지역과 산업을 통합적으로 활용하는 방안을 제안한다. 기존의 연구는 기술체제의 구성요소에 따라 혁신활동을 판별하고 산업분류별로 이를 집계하는 방식을 사용해 왔으나 이러한 방식은 고도화되는 환경에서 산업 내 이질성을 충분히 반영할 수 없다. 이에 본 연구에서는 지역과 산업을 기준으로 기업군을 나눈 뒤 기술체제의 구성요소별 혁신활동 비중에 대한 군집분석을 수행하여 총 네 개의 혁신유형을 도출하였다. 2016년 한국기업혁신조사를 이용하여 제조업의 혁신유형을 분류한 결과 서울, 부산, 인천, 충남/세종/대전을 중심으로 혁신활동이 집중되는 가운데 지역별로 산업별 편차가 다르게 나타남을 확인하였다. 지역별 기업 활동을 가중치로 한 산업 혁신활동 집계 결과는 석유화학제품, 의료·정밀·광학기기 및 시계제조업 등 일부 제조업의 혁신활동 수준은 높지만 제조업 내 다른 부문에서의 혁신 수준은 전반적으로 낮은 것으로 나타났다.
Shape Preferred Orientation (SPO) 분석법은 단층의 운동학적 연구에 기초자료로 사용되는 단층면 운동 방향 분석을 위해 사용할 수 있는 방법으로 이용되어왔다. 단층비지 내 석영, 장석 등의 암편들로 이루어진 강성체들은 주어진 전단력에 의해 강성체 회전을 통해 P-전단 방향으로 배열되며, 이 특성을 이용해 역으로 SPO로부터 단층 운동 방향을 추정할 수 있다. 최근 X-선 CT 영상을 활용해 3D-SPO를 측정하여 빠른시간 내에 다수의 입자들의 형태를 조사함으로서 정밀도와 신뢰성을 확보하는 방법이 개발되었다. 이로서 SPO 분석법은 수천~수만개 이상의 입자들의 방향성을 빠른 속도로 분석하여 단층 운동 방향을 제시하며 용이한 접근성과 신뢰도 높은 데이터를 제공한다. 더불어 SPO 분석과정에서 획득되는 부산물인 입자들의 형태학적 정보와 방향성 분포 데이터는 단층 활동 당시 일어난 단층암의 국부적 변형, 단층 발생 메커니즘과 같은 다양한 연구를 진행할 수 있는 기초데이터로서 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
GPS 반송파를 사용하는 GPS/INS 통합 측위 기술은 서로가 가지는 기술적 한계를 상호 극복하여 그 성능을 최대화 할 수 있어 측량과 항법의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 GPS/INS 통합 측위을 통하여 수 센티미터의 정확도를 확보하기 위해서는 기준국과 이동국 수신기 사이의 간격이 10~20Km 이내로 제한되어야 하는 단점을 가지고 있으며 이는 두 시스템 관측데이터를 통합 처리하더라도 그 정확도는 여전히 GPS 위성궤도 오차, 전리층 영향 그리고 대류권 지연과 같은 기선장에 따른 오차의 영향을 받기 때문이다. 이것은 3대 이상의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량을 추정하여 이동국 관측데이터에서 그 영향을 최소화하여 극복 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다중의 기준국 관측데이터를 사용하여 기선장에 따른 오차 보정량 결정을 위한 기준국 반송파 미지정수 결정, 칼만필터에 의한 기선장에 따른 오차 추정 그리고 기준국과 이동국의 기하관계에 의한 오차 보간을 통한 보정량 산출 알고리즘 제안하고 실제 관측데이터 처리를 통해 그 성능을 평가 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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