도로에 발생하는 포트홀은 운전자들의 안전과 만족도, 차량파손에 직접적으로 영향을 미치는 요소로 실시간에 준하는 검지와 대응이 요구된다. 순찰 빈도를 높이면 포트홀의 조속한 검지와 대응이 가능하나, 많은 인력과 비용, 시간이 소요된다. 또한 포트홀은 우천에 따라 발생특성이 달라지기 때문에 순찰의 효율성을 제고하기 위해서는 경제적 관점과 서비스 제공의 관점에서 최적빈도에 대해 고민해야 할 필요가 있다. 이에 본 연구는 장기간에 걸쳐 수집된 포트홀 발생이력과 기상정보를 활용하여 우천이 포트홀 발생에 미치는 영향과, 지속성, 강우강도의 영향에 대해 정량적 분석을 시도하였다. 그리고 이 결과를 근거로 리스크 기반의 최적화·가변화 순찰 전략을 제시하였다. 분석 결과 우천 시에는 포트홀 발생확률은 2.4배 증가하고, 비가 그친 후에도 그 영향은 3일간 지속됨을 알 수 있었다. 또한 강우강도 1mm 당 포트홀 발생확률은 0.46% 증가하며, 1mm 수준의 적은 비에도 발생특성이 민감하게 반응함도 확인하였다. 이러한 특성에 근거한 포트홀 관리 최적 빈도는 신뢰수준 95% 수준에서 우천 비영향권일 경우 3일에 1회, 영향권에서는 1일 2회 이상의 순찰이 필요하다는 결론이 도출되었다.
When the 60-ton-class patrol boat '72' of the Korea Coast Guard (KCG) was on duty and she accidentally collided with another patrol boat ('207', 200-ton-class) and sank. A month-long search found a small amount of lost items, but neither the crew nor the ship was found. For the first time in 39 years since the accident, the Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST) searched the boat 72 using the latest integrated geophysical techniques. A number of sonar images presumed to be of a sunken ship was acquired using a combined system of side scan sonar and marine magnetometer, operated at an altitude of approximately 30 m from the seabed. At the same time, a strong magnetic anomaly (100 nT) was detected in one place, indicating the presence of an iron ship. A video survey using a remotely operated underwater vehicle (ROV) confirmed the presence of a shielding part of a personal firearm at the stern of the sunken vessel. Based on these comprehensive data, the sunken vessel discovered in this exploration was assumed to be '72'. This result is meaningful in terms of future ocean exploration and underwater archaeology, as the integrated system of various geophysical methods is an efficient means of identifying objects present in the water.
최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.
Yogurt fermentation is known to be beneficial because it provides a low pH and harsh environment for foodborne pathogens and improves organoleptic properties. Additionally, organic acids produced through fermentation have a good effect on the viscosity and gelling properties of yogurt. Several potential health benefits of probiotic and generally recognized as safe strains have been suggested. Yogurt is the preferred vehicle for delivering probiotics to health-conscious consumers. Therefore, manufacturers of probiotic beverages must comply with the relevant regulations. The development of probiotic yogurt begins with the selection of strains with safety and functional properties of probiotics. The selected probiotic strain should be technically suitable for viability and improve organoleptic quality while maintaining the number of bacteria above the standard value during processing and storage conditions. In addition, the efficacy of probiotic strains contained in yogurt should be investigated, confirmed, and approved according to well-designed clinical trials. Although various methods are used to detect probiotic strains, the recently widely used next generation sequencing method can be actively utilized. In the future, more research should be conducted with the latest methods to identify probiotic functions and accurately detect probiotic strains.
최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.
조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
우리나라 노후화 교량 중 많은 부분을 차지하는 RC 슬래브 교량은 대부분이 교량 안전 관리 및 유지관리의 대상인 1, 2종 교량에 포함되지 않는다. 또한 고속도로 교량에서 가장 높은 손상율을 차지하는 부속시설은 신축이음과 교량 받침부이다. 특히, 신축이음부를 통한 누수는 콘크리트 교량의 열화를 유발하고 균열 및 철근부 노출 등의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 RC 슬래브교의 신축이음부 유간 밀착 손상이 바닥판 응답에 미치는 영향을 분석하였다. 양단 신축이음의 유간이 밀착된 경우 바닥판의 교축방향 변위가 발생되지 못해, 양쪽 단부 콘크리트에서 균열이 발생하였다. 또한, 응답 결과를 바탕으로 손상시나리오 별 신축이음부의 교축방향 변위와 바닥판 양단 콘크리트 응력과의 상관관계를 분석하고, 손상발생이 교량 거동에 미치는 영향을 파악하였다. 신축이음 장치 양면손상이 발생한 경우 변위와 응력과의 상관관계는 차량이 모든 차선을 지날 때 0.18로 낮은 상관성을 보였다. 무손상 상태와 비교했을 때도 바닥판 처짐은 차량이 지나는 동안 0.34~0.53, 차량이 지나간 후 0.17~0.43으로 낮은 상관성을 보였다. 이는 단부 콘크리트의 균열 발생으로 바닥판 전체 거동에 변화가 생긴 것을 의미한다. 따라서 바닥판 응답 데이터 기반 상관관계 분석과 이를 활용한 데이터 기반의 손상탐지가 가능하며, 이를 통해 바닥판 손상 및 열화의 원인이 되는 신축이음부의 조기 보수 및 보강, 사전관리에 기여하여 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 수수의 수확량 추정을 위해 무인기로 취득한 RGB 영상과 YOLOv5를 이용하여 수수 이삭 탐지 모델을 개발하였다. 이삭이 가장 잘 식별되는 9월 2일의 영상 중 512×512로 분할된 2000장을 이용하여 모델의 학습, 검증 및 테스트하였다. YOLOv5의 모델 중 가장 파라미터가 적은 YOLOv5s에서 mAP@50=0.845로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 파라미터가 증가한 YOLOv5m에서는 mAP@50=0.844로 수수 이삭을 탐지할 수 있었다. 두 모델의 성능이 유사하나 YOLOv5s (4시간 35분)가 YOLOv5m (5시간 15분)보다 훈련시간이 더 빨라 YOLOv5s가 수수 이삭 탐지에 효율적이라고 판단된다. 개발된 모델을 이용하여 수수의 수확량 예측을 위한 단위면적당 이삭 수를 추정하는 알고리즘의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 판단된다. 추가적으로 아직 개발의 초기 단계를 감안하면 확보된 데이터를 이용하여 성능 개선 및 다른 CNN 모델과 비교 검토할 필요가 있다고 사료된다.
목 적: 본 연구에서는 방사선에 의한 장점막 손상에 대한 5-androstendiol (5-AED)의 장점막 보호효과 여부를 마우스 위장관 조직에서 평가하여 방사선 보호제로서의 적용가능성을 모색하고자 하였다. 대상 및 방법: 30마리의 C3H/HeN 마우스를 대조군, 방사선 조사군, 방사선 조사 전 5-AED 처리군으로 나누어, 5 Gy와 10 Gy 전신방사선 조사하였다. 5-AED는 방사선 조사 24시간 전에 체중 당 50 mg/kg으로 피하 주사하였다. 10 Gy 전신 방사선 조사 후 3.5일에 마우스를 희생하여 공장조직을 채취하여 소장움 생존, 융모의 개수, 융모의 높이, 소장움의 크기, 10개 장상피세포 당 기저층의 길이를 측정하여 장점막 손상정도를 비교 평가하였다. 또한 apoptosis의 발생빈도수는 5 Gy 방사선 조사 후 12시간에 TUNEL 방법으로 검수하였다. 결 과: 10 Gy 방사선조사 전 5-AED 투여군에서, 방사선 조사군과 비교하여, 소장움의 소실이 상대적으로 적고 융모의 높이가 유의성 있게 증가하였다. 5-AED 전처치군에서 소장움의 크기가 방사선 조사군에 비교하여 증가하였고, 10개의 장 상피세포 당 기저층 길이는 5-AED 전처치군에서 감소함을 관찰하여 소장조직의 방사선 손상에 대해 5-AED의 보호효과가 있음을 확인하였다. 방사선 조사 시 증가한 apoptosis에 대해서는 5-AED의 투여가 유의성 있는 감소 효과를 나타내지 못하였다. 결 론: 5-AED 투여는 방사선에 의한 소장점막의 형태학적인 손상변화에 대해 보호효과가 있으며, 이러한 결과는 방사선 조사 전 5-AED 투여가 방사선에 의한 장점막 손상에 대한 보호약물로 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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