현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문의 목적은 공연자로서 배우의 몸을 통해 발현되는 '자발성'의 원리를 살펴보고 그 적용 가능성을 고찰하는 것이다. 이를 위해 동시대 배우들이 인물을 창조하기 위한 접근 및 훈련과정에서 흔히 직면하게 되는 문제점을 비판적인 관점에서 논의하고 그 대안으로 배우의 행동과 텍스트가 추구하는 본질적 기능과의 상호보완적 관계를 규명함으로써 연기예술의 토대를 이루는 핵심 원리를 재고하고자 한다. 본 연구에서 중점적으로 논의하는 자포라를 비롯한 마셜, 브루엘, 존스톤, 보알 등의 연기지도자들은 자발적 반응으로써 행동 과정의 중요성을 강조한다. 이들의 공통된 관점을 종합할 때 변화를 추구하고 이를 달성하고자하는 텍스트의 본질적 기능은 역설적으로 배우가 무대 위에서 필수적으로 수행해야 할 임무와 면밀하게 닿아있는 것이며, 이는 곧 예술가로서 배우 스스로가 선택하고 결정한 표현에 대한 책임과도 직결된 것이다. 본 논문은 이러한 과정을 바탕으로 분석과 행동의 상호보완적 관계 속에서 배우의 몸이 자발적 상태에 이르기 위한 접근 방법을 보알의 관점을 중심으로 살펴보고 그 실효성을 제언하고자 한다.
본 연구는 영화 <5일의 마중>의 줄거리와 결말 설정에서의 구체적인 표현을 분석하며, 정치적 환경에 직면하여 감독의 문화적 화합의 비극적인 서사 전략을 분석하여 현대 중국 비극 영화의 비극 특성을 살펴보도록 한다. 이를 통하여 중국 전통 윤리 사상을 중심으로 하는 중국식 비극 특성을 소개하는데 목적이 있다. 영화 <5일의 마중>은 문화대혁명 배경으로 한 현대 비극 영화이다. 영화에서는 남자 주인공이 시대에 대한 타협과 사랑에 대한 남다른 수호를 통하여 중국식 비극 특성을 표현하였다. 이 영화는 현대 중국 비극 영화의 대표작이다. 영화의 줄거리는 숙명론, 낙천지명(樂天知命) 등 중국 전통 윤리사상을 묘사하며, 또한 남자 주인공의 사상 변화 묘사를 통하여 중국의 전통 윤리 사상 중의 고유한 비극 특성을 해석하였다. 결말 설정 측면에서는 영화가 중국의 전통적인 비극 중의 해피엔딩의 패턴을 돌파하며, 끝까지 슬퍼하는 열린 결말을 선택하여 현대 중국 비극 영화의 시대적 특징을 더욱 살렸다. <5일의 마중>은 비극 영화로 하여 독특한 완곡함과 온정이 드러났다. 이는 중국 강권 정치 문화와의 타협 때문만이 아니라 중국식 비극의 미학에 대한 감독의 이해와 관련이 된다. 동양의 감정 표현 구조와전통 유가의 윤리적 표현에서 비롯된 이러한 이성은 영화의 서사 구조에서 지대한 장력을 형성하였다. 영화 언어의 상징 기호를 사용함으로써 비극적 미적 감각에 영화 서사의 함축적 특징을 형성하였는데, 이러한 함축성 또한 현대 중국 비극 영화만 고유한 것이다. 또한 장이머우 감독은 이 영화를 통해 자신의 비극적 의식을 표현하고, 문화적 화해를 통해 비극적 서사 전략을 구사하며 정치적 탄압 속에서 예술적 돌파를 추구하는 자신의 창작 지혜를 보여주었다.
도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.
이상 탐지는 일반적인 사용자들의 데이터 집합 속에서 비정상적인 데이터 흐름을 파악하여 미리 차단하는 방법이다. 기존에 알려진 방식은 이미 알려진 공격의 시그니처를 활용하여 시그니처 기반으로 공격을 탐지 및 방어하는 방식인데, 이는 오탐율이 낮다는 장점이 있지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서는 매우 취약하다는 점이 문제점이다. 하지만 이상 탐지의 경우엔 오탐율이 높다는 단점이 존재하지만 제로 데이 취약점 공격이나 변형된 공격에 대해서도 식별하여 탐지 및 차단할 수 있다는 장점이 있어 관련 연구들이 활발해지고 있는 중이다. 본 연구에서는 이 중 이상 탐지 메커니즘에 대해 다뤘다. 앞서 말한 단점인 높은 오탐율을 보완하며 그와 더불어 이상 탐지와 분류를 동시에 수행하는 새로운 메커니즘을 제안한다. 본 연구에서는 여러 알고리즘의 특성을 고려하여 5가지의 구성으로 실험을 진행하였다. 그 결과로 가장 우수한 정확도를 보이는 모델을 본 연구의 결과로 제안하였다. Extra Tree와 Three layer ANN을 동시에 적용하여 공격 여부를 탐지한 후 공격을 분류된 데이터에 대해서는 Extra Tree를 활용하여 공격 유형을 분류하게 된다. 본 연구에서는 NSL-KDD 데이터 세트에 대해서 검증을 진행하였으며, Accuracy는 Normal, Dos, Probe, U2R, R2L에 대하여 각각 99.8%, 99.1%, 98.9%, 98.7%, 97.9%의 결과를 보였다. 본 구성은 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 확대머리 정착이음을 갖는 연결부의 상세에 따른 구조거동을 유한요소해석을 통해 분석하였다. 복잡한 접촉조건과 비선형 거동을 나타내는 연결부의 유한요소해석을 위하여 외연적 동해석을 활용한 준정적 해석 기법을 적용하였다. 기존 실험결과와 해석결과를 비교하여 유한요소모델의 정확성을 검토하였으며, 준정적 해석 기법은 확대머리 연결부의 비선형성을 잘 반영하는 것을 확인하였다. 다양한 정착길이, 횡방향 철근지수를 갖는 21가지 유한요소모델을 활용하여 구조해석을 수행한 결과 정착길이와 횡방향 철근지수의 증가는 강도와 연성도를 증가 시키는 것을 확인하였으나, 충분한 구조성능을 확보하기 위해서는 두 가지 설계변수 모두 일정수준을 확보해야 함을 확인하였다. 최근 개정된 확대머리 정착이음 설계기준에서는 정착길이와 횡방향 철근지수를 모두 고려하는 설계식을 제시하고 있으며, 본 연구의 결과에서도 정착길이 뿐만 아니라 횡방향 보강철근이 매우 중요한 영향을 미치는 것을 확인하였다.
국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
본 연구의 목적은 피드백으로서의 모델글과 재구성글이 제2 언어학습자의 주목과 영어 글쓰기에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 연구참여자는 92명의 대학생으로 모델글을 비교하는 집단, 재구성글을 비교하는 집단과 통제 집단으로 나누어 3단계로 구성된 글쓰기 활동을 하였다. 1단계에서는 모든 집단이 1차 작문하면서 어려움에 관해 기록하였고, 2단계에서는 모델글 집단은 피드백으로서 제공된 모델글과 자신의 글을 비교하였고, 재구성글 집단은 재구성글과 자신의 글과 비교하였다. 이들 실험집단은 피드백으로서 제공된 글을 비교하면서 자신들이 주목한 요소를 필기하였다. 그리고 통제집단은 이 단계에서는 자신의 글을 읽기만 하였다. 3단계에서는 모든 집단이 1차 작문을 수정하였다. 본 연구 결과는 1차 작문 시 어려움 중 어휘표현을 가장 많이 보고하였으며, 모델글과 재구성글을 비교하는 과정에서 1차 작문 시 보고한 어려움보다 더 많은 요소를 주목하였고, 이를 수정 작문에 반영하였다. 그리고 피드백으로 제공된 모델글과 재구성글은 학습자의 글쓰기 향상에 도움이 되었던 것으로 나타났다. 이러한 결과는 모델글과 재구성글이 더 좋은 글을 쓰는데 기여하도록 영어 작문 수업에 활용할 필요가 있음을 시사한다.
식약처에서 허가된 국내 11개 및 국외 6개 제조사의 46개 탄도형 체외 충격파 치료기 중 기술 문서가 공개된 15개 제품 70개의 충격파 발생 장치에 대해 충격파 음향 출력을 조사했다. 조사 결과, 임상에서 가장 보편적인 피폭 변수로 사용되는 에너지 속 밀도(Energy Flux Density, EFD)는 치료기의 충격파 발생 장치에 따라 최소 출력 설정에서 최대 563.64배, 최대 출력 설정에서 최대 74.62배까지 차이가 나고 있다. 동일 모델 제품에서 충격파 변환자의 선택으로 EFD의 값은 최소 설정에서 최대 81.82배, 최대 설정에서 최대 46.15배 차이를 보이고 있다. 최대 출력 설정에서 EFD의 최저값 0.013 mJ/mm2이 최소 출력 설정에서 EFD의 최대값 0.62 mJ/mm2보다 훨씬 낮은 것(2.1 %)으로 나타났다. 동일한 적응증으로 허가 받은 탄도형 체외 충격파 치료기의 음향 출력이 수십~수백 배 차이가 난다는 것은 치료기의 치료 효과 및 안전성을 보증하기 어렵다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 치료기의 허가 및 성능의 동등성에 대한 명확한 기준을 포함하는 식약처의 가이드라인 개정 및 사용 중인 치료기의 음향 출력과 기술 문서와의 일치성 확인을 포함하는 치료기의 성능에 대한 규제 기관의 사후 관리의 필요성을 제기한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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