• 디지털융복합연구
• /
• 제19권11호
• /
• pp.95-112
• /
• 2021

본 연구는 치유농업프로그램이 기능적 이미지와 감정적 이미지를 매개하여 만족도에 미치는 영향에 대하여 파악하고자 치유농업프로그램 유형의 하위변수를 원예치유, 가축동물치유, 음식치유, 숲치유로 구분하여 분석하였다. 전국에 거주하는 치유농업프로그램 체험자들로부터 수집한 설문지 328부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 프로세스매크로 v3.4을 사용하여 매개변수 간 인과관계가 없는 병렬다중매개모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과 첫째, 치유농업프로그램 유형 중 원예치유를 제외한 가축동물치유, 음식치유, 숲치유는 기능적 이미지에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 치유농업프로그램 유형 모두가 감정적 이미지에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기능적 이미지와 감정적 이미지 모두 만족도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 치유농업프로그램 유형 중 음식치유가 만족도에 미치는 영향은 유의하지 않았으나 나머지는 모두 유의한 영향을 미쳤다. 다섯째, 기능적 이미지는 치유농업프로그램 모두와 만족도 간을 매개하는 것으로 나타났다. 여섯째, 감정적 이미지는 치유농업프로그램 유형 모두와 만족도 간을 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 프로그램 유형별로 만족도를 제고하기 위한 학술적, 실무적 시사점을 제공하였으며, 후속 연구로는 본 연구의 매개변수 외에 다양한 의미있는 매개변수의 발굴 연구 또는 조건부과정 모형을 통한 조절된 매개분석이 필요할 것으로 보인다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제23권1호
• /
• pp.46-53
• /
• 2022

철도 승강장은 승객, 열차 운행의 안전 및 철도 시설에 대한 이미지와 밀접한 관련이 있는 중요 시설물로 철저한 시설관리가 필요하다. 그러나 승강장 연단부에서 이질재료의 줄눈 마감을 위한 마감재가 선로방향으로 탈락하는 현상이 전국에서 다발적으로 발생하고 있어 열차 운행 안정성 및 이용객의 안전 확보를 위해 즉각적이고 지속적인 관리가 필요한 상황이다. 본 연구는 승강장 연단부에서 발생하는 마감재의 탈락 현상에 대한 분석을 통해 개선방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 200여 곳의 철도 역사 승강장 연단부에 대한 마감재 탈락 현황과 이와 관련된 국가철도공단의 설계·시공 기준이 조사되었다. 이후 해당 내용을 기반으로 마감재 탈락 원인이 분석되었으며 그 결과 주된 원인은 시공 중 발생하는 노반-건축 공정 간 경계인 것으로 도출되었다. 이후 도출된 원인과 설계 및 시공기준을 연계하여 (1)마감재료 또는 시공방법 개선, (2)높이 조절 용이한 마감재료, (3)별도 마감방법 고안, (4)마감재의 공정방법 및 내구성과 관련된 개선방안을 제시하였다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.11-16
• /
• 2023

전임상용 양전자방출단층촬영기기는 관심 시야 외곽에서의 공간분해능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 감마선과 섬광체가 상호작용한 위치를 측정하는 반응 깊이 측정(depth of interaction, DOI) 검출기가 개발되었다. 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성한 방법, 하나의 층의 양단에 광센서를 배치한 방법, 여러 층으로 섬광 픽셀 배열을 구성하고 각 층마다 광센서를 배치한 방법 등이 있다. 본 연구에서는 기존에 개발된 검출기들의 특징을 분석하여 새로운 형태의 DOI 검출기를 설계하였다. 두층으로 구성된 검출기는 각 층마다 서로 다른 크기의 섬광 픽셀을 사용하여, 배열의 크기를 다르게 구성하였다. 이러한 형태로 구성할 경우 층별 섬광 픽셀의 위치는 서로 어긋나게 배열되어 평면 영상에서 서로 다른 위치에 영상화된다. 설계한 검출기의 반응 깊이 측정 가능성을 확인하기위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 각 섬광 픽셀의 중심에서 발생된 감마선 이벤트로 획득한 빛의 신호로 평면 영상을 재구성하였다. 그 결과 각 층별 모든 섬광 픽셀이 재구성된 평면 영상에서 분리되어 영상화되어, 반응 깊이를 측정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 검출기를 전임상용 PET에 적용할 경우 공간분해능의 향상을 이루어 우수한 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권8호
• /
• pp.231-242
• /
• 2019

영국 태생의 이란인 2세 애나 릴리 아미푸르 감독의 뱀파이어 영화 <밤을 걷는 뱀파이어 소녀 A Girl Walks Home Alone at Night>(2014)는 이란인들이 사는 유령마을(Iranian ghost-town) '배드 시티'를 배경으로 스트라이프 티셔츠를 입고 검은 차도르를 두른 채 스케이트보드를 타는 여성 뱀파이어를 등장시켜 여러 문화의 재조합이 어떻게 문화·정치적으로 흥미로운 해석을 만들어내는지 시도하고 있다. 전통적인 호러 영화에서 흡혈귀 서사의 중심에는 주로 타자로서의 드라큘라-남성이 있었으나 포스트모더니즘 이후의 영화들은 희생자 캐릭터에 머물러 있던 여성을 뱀파이어 주체로 자리를 옮기는 시도를 한다. 본 영화의 주인공 소녀는 보수적인 가부장 사회의 여성-무슬림-뱀파이어로 여성을 향해 폭력을 행사하는 남성을 처단한다. 흑백으로 촬영한 영상은 스토리보다는 이미지를 앞세우며 이란계 배우들이 등장해 페르시아어로 대화한다. 또한, 이란의 저항적인 록음악과 영국 스타일의 테크노 팝이 어우러져 이란의 정치학과 미국-유럽의 팝 컬처를 크로스 오버한다. 본 연구는 뱀파이어 영화의 전통적인 관습을 따르지 않으면서 장르 혼성과 여러 문화적 도상을 내세우며 뱀파이어의 소재의 이야기를 동시대의 문제의식으로 전환하고 이식해내는 데 성공한 <밤을 걷는 뱀파이어 소녀>에 특징적으로 나타난 스타일에 주목해 분석해보고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.311-323
• /
• 2023

기름 유출 사고는 발생 시 환경과 관련된 다양한 문제들을 야기하므로 신속하게 유출유의 면적과 위치 변화를 파악하는 것이 중요하다. 광학 위성자료를 활용한 기름 유출 탐지의 경우 다양한 위성탑재 센서를 통해 유출유에 대한 정보 수집 후 이를 이용하여 광범위한 기름 유출 범위를 모니터링할 수 있다. 선행 연구에서는 파장별 기름의 반사도를 분석한 후 특정 파장대의 밴드를 이용한 oil spill index가 개발 및 적용되었다. 기름 유출 모니터링을 위해 유출 전후 여러 시기의 위성자료를 분석할 경우 다량의 데이터로 인해 많은 시간과 컴퓨팅 자원이 소비된다. 웹 브라우저를 통해 대량의 위성자료 분석이 가능한 Google Earth Engine을 활용할 경우 효율적으로 기름 유출 탐지가 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument 위성자료와 클라우드 기반의 위성자료 분석 플랫폼인 Google Earth Engine을 이용하여 기존에 제안된 네 종류의 oil spill index의 다양한 피복 환경에서의 활용성 평가를 수행하였다. 지표 피복별 index 값의 비교를 통해 기름 유출 영역이 타 피복과 잘 구분되는지에 대한 분리도를 평가하고 기름 유출 면적을 산정하였다. 본 연구 결과를 통해 Google Earth Engine이 기름 유출 광역 모니터링에 효율적으로 활용 가능하다는 것을 확인하였고, 복잡한 지표 피복이 분포하는 다른 지역에 기름 유출 사고 발생 시 우수한 성능으로 평가된 oil spill index B ((B3+B4)/B2)와 C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5)의 적용은 효과적인 기름 유출 모니터링에 기여할 것으로 판단된다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
• /
• 제47권1호
• /
• pp.3.1-3.9
• /
• 2022

Objectives: This study aimed to assess the impact of a glide-path on the shaping ability of 2 single-file instruments and to compare the centering ability, maintenance of original canal curvatures and area of instrumentation in simulated S-shaped root canals. Materials and Methods: Forty simulated S-shaped root canals were used and were prepared with One Curve (group OC), One G and OC (group GOC), Reciproc Blue (group RB) and R-Pilot and RB (group PRB) and scanned before and after instrumentation. The images were analyzed using AutoCAD. After superimposing the samples, 4 levels (D1, D2, D3, and D4) and 2 angles (Δ1 and Δ2) were established to evaluate the centering ability and modification of the canal curvatures. Then, the area of instrumentation (ΔA) was measured. The data were analyzed using 2-way analysis of variance and Tukey's test for multiple comparisons (p < 0.05). Results: Regarding the centering ability in the apical part (D3, D4), the use of the glide-path yielded better results than the single-file groups. Among the groups at D4, OC showed the worst results (p < 0.05). The OC system removed less material (ΔA) than the RB system, and for Δ1, OC yielded a worse result than RB (p < 0.05). Conclusions: The glide-path improved the centering ability in the apical part of the simulated S-shaped canals. The RB system showed a better centering ability in the apical part and major respect of the canal curvatures compared with OC system.

• 한국광학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.139-150
• /
• 2023

다양한 구조의 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 존재함에도 불구하고 넓은 화각을 유지하면서 장거리 측정과 수직, 수평 방향 모두에서 높은 해상도를 만족하는 LiDAR를 구현하는 것은 매우 어렵다. 스캐닝 구조는 장거리 탐지 및 수직, 수평 방향에 대한 높은 해상도를 만족하는 고성능 LiDAR를 구현하는 데 유리하지만, 넓은 화각을 확보하기 위해서는 검출 속도에 불리한 대면적 광 검출기(photodetector, PD)가 필수적이다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 소면적 PD를 고속의 단일 대면적 PD로 작동할 수 있는 static unitary detector(STUD) 기술 기반의 PD를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 InP/InGaAs STUD PIN-PD는 1,256 ㎛×19 ㎛의 단위 면적을 가지는 32개 소면적 PD를 활용하여 1,256 ㎛×949 ㎛ 이내에서 다양한 형태로 설계 및 제작하였다. 이후 다양한 형태로 제작된 STUD PD의 특성과 감도는 물론 이를 활용한 LiDAR 수신 보드의 잡음 및 신호 특성에 대해 측정 및 분석하였다. 마지막으로 STUD PD가 적용된 LiDAR 수신 보드를 1.5-㎛ master oscillator power amplifier 레이저를 광원으로 활용하는 3차원 스캐닝 LiDAR 시제품에 적용하였고, 이를 통해 대각 32.6도의 광각에서 50 m 이상의 장거리 물체를 정밀하게 탐지하면서 320 px×240 px의 고해상도 3차원 영상을 동시에 확보하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.27-35
• /
• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1321-1330
• /
• 2023

본 연구는 증강현실에서 적용할 캐릭터 생성에서 단일 이미지를 통해 여러 객체에 대한 3D 자세 추정 문제를 연구한다. 기존 top-down 방식에서는 이미지 내의 모든 객체를 먼저 감지하고, 그 후에 각각의 객체를 독립적으로 재구성한다. 문제는 이렇게 재구성된 객체들 사이의 중첩이나 깊이 순서가 불일치 하는 일관성 없는 결과가 발생할 수 있다. 본 연구의 목적은 이러한 문제점을 해결하고, 장면 내의 모든 객체에 대한 일관된 3D 재구성을 제공하는 단일 네트워크를 개발하는 것이다. SMPL 매개변수체를 기반으로 한 인체 모델을 top-down 프레임워크에 통합이 중요한 선택이 되었으며, 이를 통해 거리 필드 기반의 충돌 손실과 깊이 순서를 고려하는 손실 두 가지를 도입하였다. 첫 번째 손실은 재구성된 사람들 사이의 중첩을 방지하며, 두 번째 손실은 가림막 추론과 주석이 달린 인스턴스 분할을 일관되게 렌더링하기 위해 객체들의 깊이 순서를 조정한다. 이러한 방법은 네트워크에 이미지의 명시적인 3D 주석 없이도 깊이 정보를 제공하게 한다. 실험 결과, 기존의 Interpenetration loss 방법은 MuPoTS-3D가 114, PoseTrack이 654에 비해서 본 연구의 방법론인 Lp 손실로 네트워크를 훈련시킬 때 MuPoTS-3D가 34, PoseTrack이 202로 충돌수가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 방법은 표준 3D 자세벤치마크에서 기존 방법보다 더 나은 성능을 보여주었고, 제안된 손실들은 자연 이미지에서 더욱 일관된 재구성을 실현하게 하였다.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권6호
• /
• pp.994-1004
• /
• 2021

Objective: To extract pulmonary and cardiovascular metrics from chest CTs of patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) using a fully automated deep learning-based approach and assess their potential to predict patient management. Materials and Methods: All initial chest CTs of patients who tested positive for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 at our emergency department between March 25 and April 25, 2020, were identified (n = 120). Three patient management groups were defined: group 1 (outpatient), group 2 (general ward), and group 3 (intensive care unit [ICU]). Multiple pulmonary and cardiovascular metrics were extracted from the chest CT images using deep learning. Additionally, six laboratory findings indicating inflammation and cellular damage were considered. Differences in CT metrics, laboratory findings, and demographics between the patient management groups were assessed. The potential of these parameters to predict patients' needs for intensive care (yes/no) was analyzed using logistic regression and receiver operating characteristic curves. Internal and external validity were assessed using 109 independent chest CT scans. Results: While demographic parameters alone (sex and age) were not sufficient to predict ICU management status, both CT metrics alone (including both pulmonary and cardiovascular metrics; area under the curve [AUC] = 0.88; 95% confidence interval [CI] = 0.79-0.97) and laboratory findings alone (C-reactive protein, lactate dehydrogenase, white blood cell count, and albumin; AUC = 0.86; 95% CI = 0.77-0.94) were good classifiers. Excellent performance was achieved by a combination of demographic parameters, CT metrics, and laboratory findings (AUC = 0.91; 95% CI = 0.85-0.98). Application of a model that combined both pulmonary CT metrics and demographic parameters on a dataset from another hospital indicated its external validity (AUC = 0.77; 95% CI = 0.66-0.88). Conclusion: Chest CT of patients with COVID-19 contains valuable information that can be accessed using automated image analysis. These metrics are useful for the prediction of patient management.