인적오류는 해양사고의 중요한 원인이고, 인적오류의 식별은 해양사고 예방에 근간이 된다. 특히, 선교팀(항해사와 조타수)이 주어진 상황에서 취한 기술적인 행동 패턴은 인적오류 식별에 중요한 정보를 제공한다. 본 연구의 목적은 익수자 구조를 위한 윌리암슨 선회법(Williamson's Turn)을 이용하여 선교팀들의 기술적인 행동 패턴을 식별하고 분석하기 위한 것이다. 이를 위한 본 연구의 핵심은 실험을 실시하는 과정에서 나타난 선교팀의 인적 행동 요인에 대한 인지모델을 구축하고 분석하는 것이다. 실험환경은 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 구축하고, 24개 선교팀으로 구성된 참가자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 실험결과, 방향타와 기관을 사용한 항적유지와 선박조종에 대한 행동 패턴을 식별할 수 있었다. 본 연구는 선원의 자격 및 훈련에 적용하여 선교팀의 인적오류를 보완하고 보정하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the availability of software for rehabilitation with the Kinect sensor by presenting an efficient algorithm based on machine learning when classifying the motion data of the PNF pattern if the subjects were wearing a patient gown. Methods: The motion data of the PNF pattern for upper extremities were collected by Kinect sensor. The data were obtained from 8 normal university students without the limitation of upper extremities. The subjects, wearing a T-shirt, performed the PNF patterns, D1 and D2 flexion, extensions, 30 times; the same protocol was repeated while wearing a patient gown to compare the classification performance of algorithms. For comparison of performance, we chose four algorithms, Naive Bayes Classifier, C4.5, Multilayer Perceptron, and Hidden Markov Model. The motion data for wearing a T-shirt were used for the training set, and 10 fold cross-validation test was performed. The motion data for wearing a gown were used for the test set. Results: The results showed that all of the algorithms performed well with 10 fold cross-validation test. However, when classifying the data with a hospital gown, Hidden Markov model (HMM) was the best algorithm for classifying the motion of PNF. Conclusion: We showed that HMM is the most efficient algorithm that could handle the sequence data related to time. Thus, we suggested that the algorithm which considered the sequence of motion, such as HMM, would be selected when developing software for rehabilitation which required determining the correctness of the motion.
본 논문에서는 무선주파수 신호를 이용하여 자동으로 식별하는 전자태그를 포함하는 RFID 기술 기반 싸움소 정보 관리시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 싸움소의 효율적인 관리를 위한 이력정보 시스템과 훈련정보 시스템, 그리고 소 소유자나 관리자를 위한 인터넷 기반 실시간 정보제공을 위한 시스템으로 구성하였다. 구현을 위해서 먼저 RFID에 기반을 둔싸움소의 사육과 전적의 이력 및 훈련 정보들을 분석 검토하고, 이를 바탕으로 필드의 싸움소에 대한 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 RFID 미들웨어 시스템, 관련정보를 통합 관리 및 제공할 수 있는 웹기반 관리시스템을 설계 구현하였다. 이력 관리시스템에서는 하나의 전자태그씩 순차적으로 인식되도록 하였으며, 훈련정보 관리시스템에서는 다수개의 전자태그들을 동시에 인식되도록 하였다.
The collisions at sea among marine casualties are not reduced as the tonnage and speed of ship's increase as well as the traffic quantity increase at sea, in spite of the improvement of nautical equipment, enforcement of crew's education and training as well as improvement of quality standard according to the implementation of ISM code. The measures to prevent the collisions at sea are simple, and are composed of six stage.: The first stage is that the officer on duty detect the target from his eye or radar information. The second stage is determining the type and kind of target-ship. The third stage is target tracking; calculation of target speed, course, CPA and TCPA from radar information or visual check. The fourth stage is determination of vessel in danger after calculation of third stage. The fifth stage is the judgement of situation if own ship is stand-on or give way vessel according to the 1972 COLREG. The last stage is to carry out proper action according to 1972 COLREG, under the circumstances. But by the case, the situations are so different under the different external conditions; for example, natural/navigational conditions, crew's human factors, ship's particular, rule or regulation, management system on board, the condition of watch keeping. Therefore the reasons and casualties are so complicated. This study aims to investigate the collision casualty at sea which needs to clarity all these causal factors of afore-mentioned, and to analyze the causes of problems so as to utilize them to establish the measures of preventing marine accidents. This study, described the concepts of causal factors into three groups; environmental factor, and company/on board management system and navigator's act. Also described how to investigate and analyzes the casual factors. Even though it was described in this paper how to detect the causal factors and reasons of collisions, and how to analyze the inter-relation of each causal factors, it is necessary to do further study how to analyze between the liability of concerned parties and the casual factors involved.
본 논문은 주성분 분석을 이용하는 얼굴인식 시스템에서 인식후보를 점진적으로 등록하기 위한 방법과 절차에 관한 연구이다. 점진적인 주성분 갱신 방법으로 R-SVD알고리즘을 변형한 SKL 알고리즘을 이용한다. SKL 알고리즘을 이용하면 주성분을 이용하는 얼굴 인식의 문제점으로 지적되어 왔던 인식 후보의 점진적 증가에 따른 재학습 문제를 해결할 수 있다. 또한 이 방법은 밝기 변화에 견고한 객체 트랙킹 분야에도 이용될 수 있다. 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에서 SKL 알고리즘을 이용하여 주성분을 점진적으로 갱신하며 적용하는 절차를 제안하고, 표준 KL 변환에 의하여 주성분을 일괄적으로 계산하는 결과와 얼굴 인식성능을 비교한다. 그리고 SKL 알고리즘에 포함된 망각 인자(forgetting factor)가 얼굴인식 성능에 미치는 효과를 실험적으로 확인한다.
본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.
제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 가상현실을 이용한 VR 기본간호술 교육 콘텐츠를 제안하고자 하였다. 핵심기본간호술 20가지 중 간이혈당검사와 인슐린피하주사 항목은 간호술 항목에서 빈번히 수행하는 기본간호술 중 하나이며, 당뇨환자들에게 자가관리 교육을 할 때도 사용할 수 있는 항목이다. 본 연구는 이 항목을 가지고 학습자의 체험을 중심으로 가이드, 미션, 피드백의 3단계로 나누어 몰입형 VR기반 핵심기본간호술 콘텐츠를 설계하였다. 이 콘텐츠에서는 실제 간호술처럼 콘트롤러를 사용하지 않고 손가락 관절인식을 통해 손의 움직임을 트랙킹하여 몰입하며 훈련할 수 있다. 이 연구는 임상 수행 능력 향상을 도울 수 있는 VR 간호술 교육 콘텐츠 개발에 도움이 될 것이다.
그림자 제거는 객체 추적 및 검출 등 영상처리 기술의 핵심 전처리 요소이다. 최근 심층 합성곱 신경망 (Deep Convolutional Neural Network) 기반의 영상 인식 기술이 발전함에 따라 심층 학습을 이용한 그림자 제거 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자기 주의 증류(Self Attention Distillation)를 이용하여 심층 특징을 추출하는 새로운 그림자 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 층에서 추출된 그림자 검출 결과를 하향식 증류를 통해 점진적으로 정제한다. 특히, 그림자 검출 결과에 대한 정답을 이용하지 않고 그림자 제거를 위한 문맥적 정보를 형성함으로써 효율적인 심층 신경망 학습을 수행한다. 그림자 제거를 위한 다양한 데이터 셋에 대한 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 실제 환경에서 발생한 그림자 제거에 효과적임을 보인다.
In this study, a motion control problem for the vessels towed by tugboats or towing ships on the sea is considered. The towed vessel looks like the barge ship, which is used for many purposes. In these vessels, basically, the power propulsion system is not installed but just towed by a towing vessel such as tugboats with ropes and wires. It means that the motions of towed vessel are basically dependent on the tracking route of towing boat. Therefore, in some cases, undesirable and unpredictable motions may be made by environmental factors such as wave, wind attack and so on. As a result, a collision accident with others may occur during maneuvering situation. Based on these facts, the authors try to encourage the steering performance of the towed vessel by using controllable rudders without any propulsion system. In this study, especially, a controllable vessel with three rudders is considered, and a mathematical model is induced for the future study. The model is described as surge, sway motion and inertia moment by following the general representation method for the surface ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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