위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 날씨와 지역시간에 관계없이 영상을 취득할 수 있으므로 지구를 관측하기 위하여 매우 다양하게 활용되고 있다. 하지만 위성 영상레이더의 전처리 절차가 복잡하여 수치지도의 제작에는 잘 활용되지 못하였다. 본 연구에서는 위성 영상레이더 스테레오 영상을 이용한 수치지형도 제작 가능성에 대한 연구를 수행했다. 이를 위하여 위성의 상 하향궤도에서 촬영된 스테레오 영상을 두 쌍 획득했다. 또한 제작 가능성을 제시하기 위하여 1) 레이더 기하로부터 RPC(Rational Polynomial Coefficient) 기하로 변환하였고, 2) 수치도화를 수행하였다. 3) 최종적으로 기존에 구축된 수치 지형도로부터 기준점과 검사점을 획득하여 수치지형도 제작 결과를 검증하였다. 두 개의 수치 지도 제작 결과에 대하여 정밀도 검증을 수행하였을 때 각각 XY 방향과 Z 방향으로 1 m 미만의 오차를 나타냈다. 본 결과를 바탕으로 우리는 KOMPSAT-5 위성 영상레이더 스테레오 영상을 활용하여 기준에 부합하는 1:25,000 수치 지형도를 제작할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 기상 조건이 불안정한 지역과 북한, 극지방 등 접근이 어려운 지역의 수치지형도 제작과 주기적 수치지형도 업데이트에도 활용 가능할 것으로 예상된다.
사용자 기대에 부응하는 UX 디자인 구현 여부가 스마트 가전의 차별화를 결정짓는 중요 변수가 되었다. 본 연구는 스마트 가전의 모바일 애플리케이션 개발과정에서 UX 디자인 평가 문제를 다루었다. 최근 수요가 급증하고 있는 <스마트 레인지 후드>의 모바일 애플리케이션에 대한 UX 디자인 평가 내용을 실험연구 대상으로 설정하였다. 연구목적은 스마트 가전 애플리케이션의 UX 디자인 사용자 평가 방법의 의의를 탐색하고 더불어 정량적 정성적 평가 방법의 혼용이 UX 디자인 개발 과정에 어떻게 도움이 되는지를 제안하는 것이다. 주요 발견점은 다음과 같다. 첫째, 사용자 평가를 통해 UX 디자인 개선 방향이 구체화될 수 있음을 발견하였다. UX 디자인 개발 과정에서 사용자 평가가 실질적으로 도움이 됨을 확인하였다. 둘째, UX 디자인 평가에서 '정량적 방법'과 '정성적 방법'의 혼용이 상호 보완적으로 효과가 있음을 발견하였다. 연구 시사점은 다음과 같다. UX 디자인 평가 과정에서 정량평가와 정성평가의 역할을 구분하여 접근하면 효율적이다. 예컨대, '허니콤 모델' 등의 정량평가를 통해 <사용자 경험 촉진/저해 발생 속성>을 '탐색적'으로 파악하고, '사용자 심층 인터뷰' 등의 정성평가를 통해 <사용자 경험촉진/저해 발생 속성 가운데 구체적인 서비스 기능 문제 요소>를 '측정'하고 '검증'하는 것이 가능하다.
원자력 발전소에 사용되는 제어기는 높은 신뢰도를 요구한다. 한국형 디지털 원자력 발전소인 APR1400 (Advanced Power Reactor 1400)을 비롯하여, 과거 많은 원자력 발전소에 FPGA (Field Programmable Gate Array)와 CPLD (Complex Programmable Logic Device, 이하 FPGA로 통칭)가 포함된 제어기가 적용되고 있다. 적용 초기에는 FPGA를 일반적인 IC (Integrated Circuit)처럼 기기검증 및 성능시험으로만 검증을 하였다. 이후 90년대에 들어 FPGA검증에 대한 연구가 시작되면서, FPGA가 칩이 되기 전까지를 소프트웨어로 간주하여 IEEE 1012-2004를 적용하여 소프트웨어 확인 및 검증을 하였다. 현재에는 유럽표준인 IEC 62566을 적용하여 많은 검증을 하고 있다. 이 방법은 현재까지 가장 현명한 방법으로 평가 받고 있다. 이유는 기존의 검증 방법에서 문제가 되었던 SoC (System on Chip)의 특징을 검증하는 방법을 충분히 적용하였기 때문이다. 하지만, IEC 62566은 유럽 표준으로 아직 미국에서는 채택을 하지 않고 있으며, FPGA에 대해서는 IEEE 1012를 적용하는 것을 유지하고 있다. IEEE 1012-2004나 IEC 62566은 기술 표준으로 실무에서는 다양한 방법을 적용하여 기술 표준을 충족시켜서 적용하고 있다. 이 논문에서는 SoC의 검증 방법이 적용된 원자력 안전등급 FPGA에 대한 검증 방법의 절차 및 중요사항에 대해 설명하고자 한다.
이 연구에서는 표면반응분석법의 기법 중 하나인 박스-벤켄법을 사용하여 밀가루 반죽의 물리적 특성을 예측하고 조절 할 수 있는 방법을 연구하였다. 반죽의 주요한 물리적 특성으로는 경도, 응집성 그리고 탄력성을 선정하였고 주요한 영향인자들로서 물, 이스트 그리고 발효시간을 선정한 후에 영향인자들과 물리적 특성들의 관계를 나타내는 모델링을 수행하였다. 얻어진 모델을 통하여 설계공간을 설정하고 제조를 위한 최적조건과 예상 결과를 계산할 수 있었으며, 예측된 결과와 실제 결과들은 모두 90% 이상의 정확성을 나타내었다. 결론적으로 표면반응분석법에 의한 최적화 기법은 식품산업에서 반죽특성과 최종제품의 품질을 예측하는데 폭넓게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 타당도를 검증하기 위해 수행되었다. 질문지는 영유아 자녀의 놀이에 대한 부모의 참여태도를 측정하기 위해, 본 연구자들이 델파이 조사를 통해 개발한 33개 자기보고식 질문지를 사용하였고, 예비조사를 거쳐 문항의 가독성과 의미전달 정도를 파악하였다. 본 조사는 서울 및 인천 지역에 위치한 9곳의 어린이집에 재원 중인 영유아 부모 447명을 대상으로 수행되었으며, 최종적으로 339명의 자료를 이용하여 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 중다회귀분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 구인타당도를 검증한 결과, '민감하게 놀기(7문항),' '반응적으로 놀기(6문항),' 그리고 '즐겁게 놀기(7문항)'의 3개 요인 총 20문항으로 정리되었고, 3요인 모형의 적합도는 우수한 것을 확인하였다. 둘째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 내적일관성은 양호한 것으로 나타났다. 셋째, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도의 공인타당도를 검증한 결과, 본 척도와 부모의 놀이성과는 통계적으로 유의미한 정적상관을 나타내어 공인타당도가 확인되었다. 마지막으로, 영유아 부모를 위한 놀이참여태도 척도는 부모의 양육스트레스와 유아의 자기조절능력을 예측하는 준거타당도가 있음이 확인되었다. 본 연구를 통해 타당화된 영유아부모를 위한 놀이참여태도 척도는 자녀의 놀이에 참여하는데 있어 부모의 어떠한 태도가 적합한지를 제안하는 부모교육자료로 활용되거나 자녀와의 놀이 참여 태도 개선 및 향상을 위한 부모교육프로그램이나 놀이치료의 효과성을 평가하는 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Lee, Jun Ho;Kim, Deokkyu;Seo, Donghak;Son, Ji-seon;Kim, Dong-Chan
Korean Journal of Anesthesiology
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제71권6호
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pp.467-475
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2018
Background: The Quality of Recovery-40 (QoR-40) is a widely-used, self-rated, and self-completed questionnaire for postoperative patients. The questionnaire is intended to elicit information from each patient regarding the quality of recovery during the postoperative period. It is noteworthy, however, that an official Korean version of the QoR-40 (QoR-40K) has not been established. The purpose of this study was to develop the QoR-40K by translation and cultural adaptation process and to evaluate the validity and reliability of the QoR-40K. Methods: After pre-authorization from the original author of the QoR-40, the translation procedure was established and carried out based upon Beaton's recommendation to create a QoR-40K model comparable to the original English QoR-40. Two hundred surgical patients were enrolled, and each completed the questionnaire during the preoperative period, on the third day, and 1 month after surgery. The QoR-40K was compared with the visual analogue scale (VAS) and another health-related questionnaire, the Short-form Health Survery-36 (SF-36). The method of validation for QoR-40K included test-retest reliability, internal consistency, and level of responsiveness. Results: Spearman's correlation coefficient for test-retest reliability was 0.895 (P < 0.001), and Cronbach's alpha of the global QoR-40K on the third day after surgery was 0.956. A positive correlation was obtained between the QoR-40K and the mental component summary of SF-36 (${\rho}=0.474$, P < 0.001), and a negative correlation was observed between QoR-40K and VAS (${\rho}=-0.341$, P < 0.001). The standardized responsive mean of the total QoR-40K was 0.71. Conclusions: The QoR-40K was found to be as acceptable and reliable as the original English QoR-40 for Korean patients after surgery, despite the apparent differences in the respective patients' cultural backgrounds.
암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 근적외선분광법을 이용하여 국내에서 재배중인 수수×수단그라스 교잡종 품 판별 가능성을 검토하고자 수행되었다. 근적외선분광기를 이용하여 수수×수단그라스 교잡종 종자를 가시파장 대역대 (680 - 1,099 nm), NIRS 파장 대역대 (1,100 - 2,500 nm) 및 NIRS 전체 파장 대역대 (680 - 2,500 nm)로 구분하여 스펙트라를 얻은 후 1차 미분과 8 nm gap으로 수 처리를 수행하였으며 부분최소자승 (PLS) 회귀분석법을 통해 품종판별 검량식을 개발하고 판별 정확성을 검증하였다. 수수×수단그라스 교잡종품종 판별의 정확성은 NIR파장대역에서 SECV 8.44 그리고 R2CV 0.89로 가장 판별 정확성이 낮았으며 NIRS 전체 파장대역에서 SECV 7.88 그리고 R2CV 0.90로 가장 높은 판별 정확성을 나타내었다. 파장대역별 예측 정확성은 NIR 파장대역 (1,100 - 2,500 nm)이 가장 우수하였으며, 교차검증오차 (SECV) 8.44에서 예측오차 (SEP) 12.03로 높아졌으며 가시영역대 (680 - 1,099)는 SECV 8.23에서 SEP 12.51로 높아졌다. Discrimination equation 분석법에 의한 NIRS 전체 파장대역별 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별 결과는 품종간에 판별 정확성의 차이가 크게 나타났으며 1, 2, 4 그리고 8번 품종 (G-7, BMR Gold II, Honey chew and SX-17)에서는 100 %의 정확성으로 가장 높게 나타났다. 따라서 NIRS를 이용한 수수×수단그라스 교잡종 종자의 판별분석이 가능할 것으로 판단되었다.
최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.
기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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