본 논문에서는 성층화된 천해 음향도파관 환경에서 빔-시간 강도 패턴을 이용한 음원 거리추정 기법인 배열 불변성 이론에 대한 성능을 분석하였다. 기존의 수중음원 위치추적 방법으로 잘 알려진 정합장 처리, 음향도파관 불변성 추정법 등에 비해 계산량을 절감 할 수 있고, 배열 이득을 충분히 활용할 수 있는 이점을 가진다. 또한, 기타 간섭 신호원의 영향을 크게 받지 않는 상황에서는 수중 환경에 대한 자세한 사전정보가 요구되지 않는다. 기존의 수중 음원 위치 추정법들에 비해 간단하고 순간적인 음원의 거리 추정이 가능한 배열 불변성 방법의 성능을 분석하기 위해 모의 음파 전달 음장을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 광대역을 가지는 수중 충격성 음원에 대하여 SNR 에 따른 거리 추정 결과를 나타내었고 고주파 신호의 다중경로 전파 현상을 억제시키기 위해 공간 스무딩 기법을 적용하였다. 거리추정 성능을 분석한 결과, SNR 10dB의 환경에서 20% 내의 오차율을 보였다.
최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.
얼굴 인식 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 이는 사진 스푸핑과 같은 위조 공격에 취약하다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 여러 연구가 진행되고 있지만, 대부분은 멀티모달 카메라와 같은 특별한 장비를 장착하거나 고성능 환경에서 동작하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구는 얼굴 인식 위조 공격 문제를 해결하기 위해, 특별한 장비 없이 일반적인 웹캠에서 동작할 수 있는 LH-FAS v2를 제안한다. 제안된 방법에서는, 머리 자세 추정에는 FSA-Net을, 얼굴 식별에는 ArcFace를 활용하여 사진 스푸핑 여부를 판별한다. 실험을 위해, 사진 스푸핑 공격 비디오로 구성된 VD4PS 데이터셋을 제시하였으며, 이를 통해 LH-FAS v2의 균형 잡힌 정확도와 속도를 확인하였다. 본 방법은 향후 사진 스푸핑 방어에 효과적일 것으로 기대한다.
첨단기술을 활용한 문화예술 교육은 기술에 대한 문해력 향상과 자기표현, 그리고 융합적 역량 개발의 측면에서 그 중요성이 증대되고 있다. 이에 혁신적인 멀티모달 AI의 생성과정과 결과평가는 확대된 시청각 경험을 제공하고 창의적 영감을 향상할 수 있다. 특히, AI와 함께 음악을 만드는 과정은 멜로디와 악상을 떠올리는 것부터 가사 개선, 편집과 변주, 악기 연주 등 모든 영역에 걸쳐 혁신적 경험을 제공한다. 이에 본 연구에서는 음악 생성 AI 플랫폼을 활용하여 과제를 수행하고 동료 학습자와 토론하는 과정을 실증적으로 분석하고자 하였다. 그 결과 자발적 참여를 통해 12개의 서비스와 10개의 평가기준 유형을 수집하여 사용패턴과 목적으로 구분할 수 있었다. 이를 토대로 학습자 관점의 AI 기반 교양교육을 위한 학술적, 기술적, 정책적 시사점을 제시하였다.
연구목적: 연구목적: $^{99m}Tc$ d,l-hexamethylpropyleneamine oxime(HMPAO)와 $^{99m}Tc$ ethyl cysteinate dimer(ECD)의 뇌세포에 의한 섭취는 뇌혈류량에 비례를 한다. 그러나 뇌혈류량이 아주 높은 경우에는 뇌세포에 의한 섭취가 그 만큼 증가를 하지 않기 때문에 뇌혈류량이 과소평가 될 수 있다. 이를 보안하기 위하여 Lassen이 linearization algorithm을 만들었다. 그러나 이 방정식은 뇌의 상태에 따라 사용되는 알파값으로 표현되는 변수가 변할 수 있다. 저자들은 뇌경색이 있는 10명의 환자를 대상으로 가장 적절한 ${\alpha}$값을 구하고자 하였다. 재료 및 방법: 10명의 환자들은 모두 0.1에서 10까지의 알파값을 이용하여 교정한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 단일광자방출 단층촬영(single photon emission computed tomography: SPECT) 영상을 구하고, 양전자방출단층촬영술로 뇌혈류영상을 구하였다. 그리고 상호정보의 최대화에 의한 multi-modal volume registration을 이용하는 컴퓨터프로그램으로 양전자방출단층촬영술로 구한 뇌혈류와 SPECT 영상에서 다양한 알파값을 대입하여 Lassen의 linearization algorithm으로 구한 뇌혈류값을 픽셀단위로 서로 비교하였다. 결과: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 구한 $^{99m}Tc$-HMPAO와 $^{99m}Tc$-ECD 뇌관류 SPECT의 국소 뇌혈류량은 알파값이 각각 1.4와 2.1일때 양전자방출전산화단층촬영술로 구한 뇌혈류량과의 상관관계가 가장 높았다. 결론: Lassen의 linearization algorithm을 이용하여 뇌혈류량을 정량화하는 경우에는 $^{99m}Tc$-HMPAO의 경우는 1.4, $^{99m}Tc$-ECD의 경우는 2.1을 사용할 때 뇌혈류량을 가장 잘 반영할 것으로 생각된다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 유한 고체내 초음파 전파 및 산란 현상의 해석을 위한 다양한 경계요소 모델링 기법이 제시되었다. 박판 재료내 유도초음파 전파에 대한 모드해석을 위해 비균질 적충 박판 구조물에 대한 탄성동역학 경계치 문제가 설정되었으며 이에 대한 수치해로부터 유도초음파의 전파특성을 나타내는 분산곡선이 얻어졌다. 파동 산란시 발생되는 기하학적 복잡성과 모드변환 문제를 수치적으로 모델링하기 위해 탄성 동역학 경계요소법을 적용하였고 이를 박판내 유도초음파의 이론적 직교 모드의 중첩해와 결합시킨 혼합형 경계요소법으로 확장하여 유한 고체내 다중 모드변환의 효율적 모델링법이 제안되었다. 주파수 영역의 수치해로부터 시간 의존 문제의 파동신호 예측을 위해 역 푸리에(Fourier) 변환을 통한 시간 영역 파동산란 신호가 얻어졌다. 이와 함께 실제 초음파 탐상조건에 보다 가까운 파동산란 문제의 모델링을 위해 3차원 경계요소법을 소개하고, 개발중인 3차원 경계요소 프로그램을 이용하여 유한 직경을 갖는 봉재내의 파동 전파를 수치적으로 해석하여 해석해와 비교 검증하였다. 본 논문에서 제시된 탄성파동 모델링 기법은 정량적 비파괴 평가법을 확립하는데 다양하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 유한요소 자유진동해석을 수행하여 박판 보에서의 국소변형효과를 조사하였다. 자유진동해석은 단일셀 및 다중셀 박스보에 대해 수행하였으며, 풍력발전 블레이드를 가장 단순하게 모사할 수 있는 단일셀 박스보를 먼저 해석하였다. 쉘요소 해석결과를 보요소 해석결과와 비교하여 보았을 때 박스 보의 박판 두께가 정확도에 매우 중요한 역할을 함을 확인하였다. 두께가 얇은 경우에는 쉘의 국소변형(또는 쉘 모드)가 주요하게 나타난 반면에 두꺼울 경우에는 전단변형의 효과가 크게 나타남을 알 수 있었다. 목이 있는 단일셀 박스보에서의 국소변형은 목 주위에 집중되어 나타남을 확인하였다. 마지막으로 실제 블레이드와 유사한 다중셀 테이퍼 보의 주파수 및 모드형상을 분석하였다. 보 요소 해석결과는 쉘 요소 결과와 비교하여 약 5~7% 주파수 차이를 보였으며, 이는 보요소가 국소변형을 제대로 모사하지 못하기 때문이다. 특히 래그모드(lagwise mode)의 경우에는 단면의 분할 정도의 영향보다 국소변형의 효과가 매우 크다는 것을 알 수 있었다.
목적: 최근 들어, 분자 영상에서 다중 영상 기법이 널리 보급되고 있다. 우리는 PET/MR 융합 영상을 얻기 위해 쉽게 이용 가능한 점토와 순간 고형제를 이용하여 동물 특이적 자세 고정 틀을 제작하였다. 동물 특이적 자세 고정 틀은 동물의 고정과 재현성 있는 자세 연출이 가능하도록 한다. 여기에서 우리는 실험 동물의 틀을 제작하는데 있어 점토와 순간 고형제를 비교해 보았다. 재료 및 방법: MicroPET의 받침대와 잘 맞는 바닥이 둥근 아크릴 받침대를 먼저 제작하였다. 실험 동물은 마취 후, 자세 고정을 위해서 틀 위에 올려놓았다. 틀 제작을 위하여 순간 고형제와 점토가 사용되었다. 순간 고형제와 점토를 사용한 두 가지 경우 모두, 실험 동물의 자세 고정을 위하여 부드럽게 실험 동물을 눌러 위치를 잡았다. 위치가 잡혔으면, 쥐를 들어내고, 점토로 뜬 틀은 $60^{\circ}C$ 건조기에 넣어 두어 완전히 경화시켰다. 그리고 $[^{18}F]FDG$용액이 든 밀봉된 4개의 파이펫 팁을 기준 마커로 사용하였다. 실험 동물의 꼬리에 $[^{18}F]FDG$를 정맥 주사하여 microPET 스캔을 실시한 후, 동일한 실험동물을 순차적으로 MRI 스캔하였다. 결과: 다중 영상을 위하여 점토와 순간 고형제로 동물 특이적 자세 고정 틀을 제작하였다. MicroPET과 MRI를 통하여 기능적이고 해부학적인 영상을 얻었다. PET/MR 융합 영상은 무료로 이용 가능한 AMIDE 프로그램을 사용하여 획득할 수 있었다. 결론: 쉽게 이용 가능한 점토, 순간 고형제와 일회용 파이펫 팁을 사용하여 성공적으로 동물 특이적 자세 고정 틀을 제작할 수 있었다. 동물 특이적 자세 고정 틀 덕택으로, 적은 오차 범위 내에서 PET/MR 융합 영상을 얻을 수 있었다.
기존 연구들은 단순히 실물을 만지는 것만으로도 그 대상에 대해 심리적 소유감이 형성되고 그 가치를 높게 평가하게 되는 소유효과가 발생한다는 것을 발견하였다. 또한 단순히 만지는 상상을 하는 경우에도 실물을 만지는 것과 같은 효과가 나타난다는 것이 발견되었다. 기존의 촉각적 심상화 연구에서는 실물을 만지는 상상을 하라는 직접적인 지시에 따른 촉각적 심상화의 효과를 밝혔으나 본 연구에서는 실물을 만지는 상상을 하라는 직접적인 지시보다 촉각적 상상을 자연스럽게 유도할 수 있는 효과적인 방법을 탐색해보았다. 상상유도 조건을 상품에 대한 시각적, 촉각적 단서가 일치하는 다중감각 단서 일치 조건, 불일치하는 다중감각 단서 불일치 조건, 상상하라는 직접적 지시 조건, 통제조건으로 조작하여 촉각적 상상의 생생함, 물리적 통제감, 지각된 소유감, 구매의도에 미치는 효과를 비교하였다. 140명의 대학생을 대상으로 실험을 실시하여 분석한 결과, 시각적 단서와 촉각적 단서가 일치하도록 제공한 다중감각 단서는 촉각적 상상을 직접적으로 지시하였을 때보다도 효과적인 것으로 나타났으며 시각적, 촉각적 단서가 불일치한 경우는 효과적이지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 촉각적 심상화 연구에서 한걸음 나아간 시도이며 온라인 쇼핑과 같이 실물을 보거나 만질 수 없는 환경에서의 상품 제시 방법에 대한 함의점을 제공하는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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