• 제목/요약/키워드: Processing

검색결과 69,504건 처리시간 0.092초

사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템 (Indoor autonomous driving system based on Internet of Things)

  • 이성현;곽아은;이승혜;김태국
    • 사물인터넷융복합논문지
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.69-75
    • /
    • 2024
  • 본 논문은 터틀봇3 (TurtleBot3)를 기반으로 ROS(Robot Operating System) 환경에서 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)과 Navigation 기법을 적용한 사물인터넷 기반의 실내 자율주행 시스템을 제안한다. 제안한 자율주행 시스템을 실내 자율주행 휠체어 및 로봇 등에 적용 가능하다. 본 연구에서는 실내 자율주행 휠체어에 적용하여 동작을 검증하였다. 제안한 자율주행 시스템은 2가지 기능을 제공한다. 첫째, 실내 환경 정보를 수집 및 저장하고, 이를 통해 휠체어가 장애물을 인식할 수 있도록 한다. 이를 통해 만들어진 Map을 이용한 Navigation을 수행하여 탑승자가 원하는 위치까지 휠체어의 자율주행을 통해 이동할 수 있다. 둘째, OpenCV를 이용한 이미지 인식을 통해 특정 로고를 추적하여 이동하는 기능을 제공한다. 이를 통해 기관 고유 로고가 그려진 유니폼을 착용한 안내원에게 안내 서비스를 받을 수 있도록 한다. 제안한 시스템은 기존의 휠체어보다 이동성, 안전성, 사용성을 향상해 탑승자에게 편리함을 제공할 것으로 기대한다.

커피 은피와 커피찌꺼기를 활용한 지속가능한 포장소재 개발을 위한 연구동향 (Development of Sustainable Packaging Materials Using Coffee Silverskin and Spent Coffee Grounds: A Comprehensive Review)

  • 황지현;김도완
    • 한국포장학회지
    • /
    • 제30권1호
    • /
    • pp.1-14
    • /
    • 2024
  • 환경문제에 대한 관심이 증가함에 따라 지속가능한 소재에 대한 요구가 증가하고 있다. 전 세계적으로 커피는 가장 많이 소비되는 음료이며, 커피음료의 가공 및 소비로 발생하는 커피 부산물에는 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스, 리그닌, 지질 및 생리활성물질 등이 풍부하지만 대부분 폐기되는 실정이다. 따라서, 많은 연구자들이 커피 부산물을 고부가가치 소재로 개발하기 위하여 노력하고 있다. 본 총설에서는 고분자/커피 은피 복합화 연구, 커피 은피로부터 셀룰로오스 추출 및 응용연구, 고분자/커피찌꺼기 복합화 연구, 커피찌꺼기로부터 셀룰로오스 추출 및 이를 활용한 연구, 커피찌꺼기로부터 지질 추출 및 이를 활용한 PHAs합성, 가소제로써 커피찌꺼기로부터 추출한 지질의 응용가능성 연구 등에 대하여 조사하였다. 선행 연구에서는 커피 부산물인 커피 은피 및 커피찌꺼기 자체를 고분자와 혼합하여 복합소재를 제조하고 물성을 평가하는 연구는 광범위하게 수행되고 있는 것으로 확인되었다. 하지만, 커피 은피 및 커피찌꺼기로부터 나노셀룰로오스를 추출하거나, 상대적으로 친수성인 커피 부산물과 소수성인 석유계 고분자 또는 생분해성 고분자와 복합화 시 상용성 개선과 관련된 커피 부산물의 표면 개질 및 상용화제 도입 등의 연구는 부족함을 확인하였다. 또한 커피 부산물로부터 추출한 지질을 활용하여 PHAs를 합성하는 연구가 일부 진행되고 있지만 합성된 PHAs를 활용하여 포장소재로의 제조 및 응용에 관한 추가적인 연구가 필요하다고 사료된다. 또한, 커피찌꺼기의 발생량 대비 국내외 관리방안 마련 및 제품 적용 시 안전성 평가방법에 관한 연구는 거의 실시되지 않아 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.

빅데이터 기반 6시그마 방법론의 유효성 분석: DX SS를 중심으로 (Analysis of the Effectiveness of Big Data-Based Six Sigma Methodology: Focus on DX SS)

  • 김정혁;김윤기
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.1-16
    • /
    • 2024
  • 지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

성인학습자의 이러닝 학습참여에 대한 학습동기 요인 연구 (Exploring the Motivational Factors Influencing on Learner Participation of Adult Learners in e-Learning)

  • 박정현;박지수;손진곤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.28-34
    • /
    • 2024
  • 이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

한국의 전기차 사용 후 배터리 재활용 및 재사용 효과 분석 연구 (Analysis of the Effects of Recycling and Reuse of Used Electric Vehicle Batteries in Korea)

  • 김유정
    • 자원환경지질
    • /
    • 제57권1호
    • /
    • pp.83-91
    • /
    • 2024
  • IEA(2022)는 세계 이차전지 배터리 수요는 2040년 1.3TWh로 그 중, 전기자동차 배터리는 약 80%를 차지하고, 사용후 배터리는 30년 이후 본격적으로 배출될 것으로 전망되고 있다. 전기차 사용후 배터리는 재사용 및 재활용을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있으며, 배터리 공급망에서 가장 취약한 부분인 원료 확보 불안정성을 해소할 수 있다. 본 연구에서는 국내 전기차 사용후 배터리 발생량과 이의 재사용 및 재활용 잠재성을 분석하였다. 그 결과, 전기차 사용후 배터리 연간 발생량은 '31년부터 10만개에서 '45년 81만개로 확대될 것으로 추정되었다. 또한 재활용으로 회수한 자원으로 '45년에는 100만대의 배터리 제조할 수 있으며, 재사용은 36Gwh급 배터리 생산에 맞먹는 시장을 기대할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 현재 재활용 업체가 공개한 계획 기준에서, 국내 전기차 사용후 배터리는 국내 재활용 처리용량(전처리)의 11% 담당 가능('30년)할 것으로 원료확보의 차원에서 폐배터리 수출입 관리가 중요할 것이다.

Mass spectrometry-based ginsenoside profiling: Recent applications, limitations, and perspectives

  • Hyun Woo Kim;Dae Hyun Kim;Byeol Ryu;You Jin Chung;Kyungha Lee;Young Chang Kim;Jung Woo Lee;Dong Hwi Kim;Woojong Jang;Woohyeon Cho;Hyeonah Shim;Sang Hyun Sung;Tae-Jin Yang;Kyo Bin Kang
    • Journal of Ginseng Research
    • /
    • 제48권2호
    • /
    • pp.149-162
    • /
    • 2024
  • Ginseng, the roots of Panax species, is an important medicinal herb used as a tonic. As ginsenosides are key bioactive components of ginseng, holistic chemical profiling of them has provided many insights into understanding ginseng. Mass spectrometry has been a major methodology for profiling, which has been applied to realize numerous goals in ginseng research, such as the discrimination of different species, geographical origins, and ages, and the monitoring of processing and biotransformation. This review summarizes the various applications of ginsenoside profiling in ginseng research over the last three decades that have contributed to expanding our understanding of ginseng. However, we also note that most of the studies overlooked a crucial factor that influences the levels of ginsenosides: genetic variation. To highlight the effects of genetic variation on the chemical contents, we present our results of untargeted and targeted ginsenoside profiling of different genotypes cultivated under identical conditions, in addition to data regarding genome-level genetic diversity. Additionally, we analyze the other limitations of previous studies, such as imperfect variable control, deficient metadata, and lack of additional effort to validate causation. We conclude that the values of ginsenoside profiling studies can be enhanced by overcoming such limitations, as well as by integrating with other -omics techniques.

플레이 수준 조절이 가능한 강화학습 기반 카드형 대전 게임 에이전트 (Card Battle Game Agent Based on Reinforcement Learning with Play Level Control)

  • 이용철;이칠우
    • 스마트미디어저널
    • /
    • 제13권2호
    • /
    • pp.32-43
    • /
    • 2024
  • 게임 플레이를 위한 행동 주체인 에이전트는 게임 만족도를 높일 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 다양한 게임 난이도와 게임 환경, 여러 플레이어를 위한 게임 에이전트 개발에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 또한 캐릭터 추가나 업데이트와 같은 게임 환경 변화가 일어나면 새로운 게임 에이전트의 개발이 필요하고, 개발 난이도는 점차 높아진다는 단점이 존재한다. 이와 함께 다양한 플레이어의 수준에 맞는 세분화된 게임 에이전트 역시 중요하다. 단순히 강한 게임 에이전트보다는 세분화된 수준의 게임 플레이가 가능한 게임 에이전트가 활용성이 높고, 플레이어에 대한 만족도를 높일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 카드형 대전 게임을 대상으로 빠른 게임 에이전트 학습과 세분화된 플레이 수준 조절이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 행동 구성에 대한 높은 자유도와 멀티 에이전트 환경에서의 빠른 학습을 위해 정책(Policy) 기반 분산형 강화학습 방법 중 하나인 IMPALA를 적용한다. 세분화된 플레이 수준 조절은 Temperature-Softmax를 통해 얻은 행동별 확률 값의 샘플링을 통해 수행한다. 논문에서는 Temperature 값의 증가에 따라 게임 에이전트의 플레이 수준이 낮아지는 결과와 이 수치를 다변화하여 손쉽게 다양한 플레이 수준 조절이 가능함을 확인하였다.

터널 구조물 안전점검을 위한 이미지 데이터 취득 및 데이터 구조화 방법 (Image-Data-Acquisition and Data-Structuring Methods for Tunnel Structure Safety Inspection)

  • 성현석;고준섭
    • 한국지반공학회논문집
    • /
    • 제40권1호
    • /
    • pp.15-28
    • /
    • 2024
  • 본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.

발달지연 아동의 학교준비도 향상을 위한 작업치료 프로그램 효과에 대한 사례 연구: 적응기술, 일상생활기술 영역을 중심으로 (A Case Study on the Effects of Occupational Therapy Program on Improving School Readiness in Children With Developmental Delays: Focusing on Adaptation and Daily Living Skills)

  • 김은지;곽보경;박혜연
    • 재활치료과학
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.75-86
    • /
    • 2024
  • 목적 : 본 연구는 발달지연 아동을 대상으로 작업치료 프로그램이 학교준비도의 적응기술 영역과 일상생활 기술 영역에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 발달 지연의 만 5세 8개월 남아 1명을 대상으로 하였다. 프로그램은 1주일에 2번, 4주 동안 총 8회기 진행되었다. Canadian Occupational Performance Measure (COPM)를 실시하였으며 목표 활동은 수업 준비하기와 화장실 이용하기였다. 사전-사후 검사와 후속 평가를 통하여 대상자의 변화를 비교하였다. 자료 분석은 대상자의 수행을 비디오로 녹화하여 실시하였다. 결과 : COPM의 결과는 수업 준비하기와 화장실 이용하기에서 수행도와 만족도 모두 향상을 보였다. 처리기술은 수업 준비하기에서 7개, 화장실 이용하기에서 8개의 향상을 나타냈다. 작업 수행 관찰결과 수업 준비하기와 화장실 이용하기에서 사후 검사와 후속 평가에서 향상된 결과를 나타냈다. 결론 : 작업치료는 발달지연 아동의 학교준비도 적응기술과 일상생활기술을 향상시키며 학교준비에 긍정적인 영향을 미친다.

뮤직비디오 브라우징을 위한 중요 구간 검출 알고리즘 (Salient Region Detection Algorithm for Music Video Browsing)

  • 김형국;신동
    • 한국음향학회지
    • /
    • 제28권2호
    • /
    • pp.112-118
    • /
    • 2009
  • 본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.