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산업용 사물인터넷에서 포그 컴퓨팅을 위한 인지 IoT 플랫폼 조사연구 (Research study on cognitive IoT platform for fog computing in industrial Internet of Things)

  • 홍성혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.69-75
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    • 2024
  • 본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.

기상조절 실험용 드론의 설계·제작과 활용에 관한 연구 (Development and Case Study of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for Weather Modification Experiments)

  • 구해정;벨로리드 밀로슬라브;황현준;김민후;김부요;차주완;이용희;백정은;정재원;서성규
    • 대기
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    • 제34권1호
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    • pp.35-53
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    • 2024
  • Under the leadership of the National Institute of Meteorological Sciences (NIMS), the first domestic autonomous flight-type weather modification experimental drone for fog and lower-level cloud seeding was developed in 2021. This drone is designed based on a multi-copter configuration with a maximum takeoff weight of approximately 25 kg, enabling the installation of up to four burning flares for seeding materials and facilitating weather observations (temperature, pressure, humidity, and wind) as well as aerosol (PM10, PM2.5, and PM1.0) particle measurements. This research aims to introduce the construction of the drone and its recent applications over the past two years, providing insights into the experimental procedures, effectiveness verification, and improvement directions of the weather modification drone-based rain enhancement. In particular, partial confirmation of the experimental effects was obtained through the fog dissipation experiment on December 10, 2021, and the lower-level cloud seeding case study on October 5, 2022. To enhance the scope and rainfall amount of weather modification experiments using drones, various technological approaches, including adjustments to experimental altitude, seeding lines, seeding amount, and verification methods are necessary. Through this research, we aim to propose the development direction for weather modification drone technology, which will serve as foundational technology for practical application of domestic rain enhancement technology.

뇌파 분석을 이용한 시각 심리 안정 영상의 우울감 완화 효과에 대한 연구 (A Study on the Depression Relief Effect of Visual Psychological Stabilization Image Using EEG Analysis)

  • 강그림;임수연
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.563-568
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    • 2023
  • 정부가 정신질환자의 기준을 강화하고 검진 대상을 전 국민으로 확대한 것은 달라진 시대 상황을 반영한 것이다. OECD의 발표(2021)에 따르면 세계 각국에서 코로나19 팬데믹의 장기화로 이후 우울증과 불안증의 발생이 2배 이상 증가 했으며, 그 중 한국의 유병률이 1위이기 때문이다. 하지만 그러나 정신장애로 진닫받은 사람 중 전문가의 상담과 치료를 받은 비율은 12.1%에 불과하다. 우울증과 단순 우울감의 차이는 의학적으로도 치료 대상이냐 일시적인 현상이냐에 따라 그 의미가 상당히 크지만, 우울감의 지속이 곧 우울증이라는 사실을 알 수 있다. 이러한 우울감의 감소를 위해 칸딘스키의 작품을 영상화하여 창작물을 제작하였다. 제작된 칸딘스키 영상의 재생 속도에 변화를 주어 진행한 실험에서 우울증 환자와 정상인을 비교했을 때 가장 큰 편차를 보였던 베타와 감마값이 90fps로 시청하였을 때 많이 증가하는 수치를 보여 우울감 완화에 가장 효과적이었다. 예술적 창작물은 개인의 시각에 따라 다르게 받아들여 질 수 밖에 없지만, 향후 인공지능과 전통적인 정신 건강 접근 방식을 통합하여 우울증을 겪는 개인의 현상을 개선할 수 있는 연구가 더욱 발전하여 치료에도 널리 이용되기를 희망한다.

Synergistic Renoprotective Effect of Melatonin and Zileuton by Inhibition of Ferroptosis via the AKT/mTOR/NRF2 Signaling in Kidney Injury and Fibrosis

  • Kyung Hee Jung;Sang Eun Kim;Han Gyeol Go;Yun Ji Lee;Min Seok Park;Soyeon Ko;Beom Seok Han;Young-Chan Yoon;Ye Jin Cho;Pureunchowon Lee;Sang-Ho Lee;Kipyo Kim;Soon-Sun Hong
    • Biomolecules & Therapeutics
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    • 제31권6호
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    • pp.599-610
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    • 2023
  • According to recent evidence, ferroptosis is a major cell death mechanism in the pathogenesis of kidney injury and fibrosis. Despite the renoprotective effects of classical ferroptosis inhibitors, therapeutic approaches targeting kidney ferroptosis remain limited. In this study, we assessed the renoprotective effects of melatonin and zileuton as a novel therapeutic strategy against ferroptosis-mediated kidney injury and fibrosis. First, we identified RSL3-induced ferroptosis in renal tubular epithelial HK-2 and HKC-8 cells. Lipid peroxidation and cell death induced by RSL3 were synergistically mitigated by the combination of melatonin and zileuton. Combination treatment significantly downregulated the expression of ferroptosis-associated proteins, 4-HNE and HO-1, and upregulated the expression of GPX4. The expression levels of p-AKT and p-mTOR also increased, in addition to that of NRF2 in renal tubular epithelial cells. When melatonin (20 mg/kg) and zileuton (20 mg/kg) were administered to a unilateral ureteral obstruction (UUO) mouse model, the combination significantly reduced tubular injury and fibrosis by decreasing the expression of profibrotic markers, such as α-SMA and fibronectin. More importantly, the combination ameliorated the increase in 4-HNE levels and decreased GPX4 expression in UUO mice. Overall, the combination of melatonin and zileuton was found to effectively ameliorate ferroptosis-related kidney injury by upregulating the AKT/mTOR/ NRF2 signaling pathway, suggesting a promising therapeutic strategy for protection against ferroptosis-mediated kidney injury and fibrosis.

A decade of treating traumatic sternal fractures in a single-center experience in Korea: a retrospective cohort study

  • Na Hyeon Lee;Seon Hee Kim;Jae Hun Kim;Ho Hyun Kim;Sang Bong Lee;Chan Ik Park;Gil Hwan Kim;Dong Yeon Ryu;Sun Hyun Kim
    • Journal of Trauma and Injury
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    • 제36권4호
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    • pp.362-368
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    • 2023
  • Purpose: Clinical reports on treatment outcomes of sternal fractures are lacking. This study details the clinical features, treatment approaches, and outcomes related to traumatic sternal fractures over a 10-year period at a single institution. Methods: A retrospective cohort study was conducted of patients admitted to a regional trauma center between January 2012 and December 2021. Among 7,918 patients with chest injuries, 266 were diagnosed with traumatic sternal fractures. Patient data were collected, including demographics, injury mechanisms, severity, associated injuries, sternal fracture characteristics, hospital stay duration, mortality, respiratory complications, and surgical details. Surgical indications encompassed emergency cases involving intrathoracic injuries, unstable fractures, severe dislocations, flail chest, malunion, and persistent high-grade pain. Results: Of 266 patients with traumatic sternal fractures, 260 were included; 98 underwent surgical treatment for sternal fractures, while 162 were managed conservatively. Surgical indications ranged from intrathoracic organ or blood vessel injuries necessitating thoracotomy to unstable fractures with severe dislocations. Factors influencing surgical treatment included flail motion and rib fracture. The median length of intensive care unit stay was 5.4 days (interquartile range [IQR], 1.5-18.0 days) for the nonsurgery group and 8.6 days (IQR, 3.3-23.6 days) for the surgery group. The median length of hospital stay was 20.9 days (IQR, 9.3-48.3 days) for the nonsurgery group and 27.5 days (IQR, 17.0 to 58.0 days) for the surgery group. The between-group differences were not statistically significant. Surgical interventions were successful, with stable bone union and minimal complications. Flail motion in the presence of rib fracture was a crucial consideration for surgical intervention. Conclusions: Surgical treatment recommendations for sternal fractures vary based on flail chest presence, displacement degree, and rib fracture. Surgery is recommended for patients with offset-type sternal fractures with rib and segmental sternal fractures. Surgical intervention led to stable bone union and minimal complications.

놀이권 보장 측면에서 본 국내외 어린이놀이터 관련 법제 비교 연구 (Comparative Study of Institutional Approaches to Children's Playgrounds for Ensuring the Right to Play)

  • 송윤정;이상민;강현미;김수인
    • 한국조경학회지
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    • 제51권6호
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    • pp.33-45
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    • 2023
  • 유엔아동권리협약은 아동이 충분한 휴식과 여가, 놀이에 참여할 수 있도록 적절하고 균등한 기회를 제공하기 위해 노력해야 함을 규정하고 있다. 이에 따라, 최근 아동의 권리 측면에서 놀이의 중요성이 지속적으로 강조되고 있으며, 놀이를 위한 시설과 공간의 필요성이 재차 언급되고 있다. 한편, 국내에서는 놀이시설의 수가 지속적으로 증가하고 있는 추세임에도 불구하고 아동의 놀이 공간에 대한 개선 노력이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 놀이권 보장 측면에서 놀이 및 놀이공간에 대한 현행 제도와 정책에 대해 재검토하며, 국외 관련 제도와의 비교분석을 통해 제도적 시사점을 도출하고자 하였다. 국내 어린이놀이터의 법적 개념과 관련 법령, 조성 기준, 자치 조례를 분석하였으며, 영국, 캐나다, 독일의 관련 제도를 주요 특성 중심으로 분석하였다. 비교분석의 결과를 바탕으로 놀이권 보장 측면에서 어린이놀이터 제도 개선 방향을 네 가지로 제안하였다. 첫째, 어린이놀이터의 개념과 범위에 대한 법적 정의를 마련하여야 한다. 둘째, 안전관리 중심의 시설 규정을 넘어 놀이권 보장을 위한 제도적 보완이 필요하다. 셋째, 단위 시설이 아닌 공간적 개념으로서 어린이놀이터에 대한 포괄적 접근이 필요하다. 넷째, 어린이놀이터 조성과 관련된 구체적인 지침 및 가이드라인을 통해 질적 관리가 필요하다. 이러한 결과는 향후 도시계획, 아동복지, 교육 분야 등에서 놀이권 보장을 위한 제도개선을 추진함에 있어서 근거자료로써 활용될 수 있을 것이다.

가까운 벌림 빠짐 해결을 위한 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 및 외삽 기술에 대한 고찰 (A Review of Deep Learning-based Trace Interpolation and Extrapolation Techniques for Reconstructing Missing Near Offset Data)

  • 박지호;설순지;변중무
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권4호
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    • pp.185-198
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    • 2023
  • 해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace)빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된 두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을 통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다.

데이터 증강 및 앙상블 기법을 이용한 딥러닝 기반 GPR 공동 탐지 모델 성능 향상 연구 (Improving the Performance of Deep-Learning-Based Ground-Penetrating Radar Cavity Detection Model using Data Augmentation and Ensemble Techniques)

  • 최용욱;서상진;장한길로;윤대웅
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권4호
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    • pp.211-228
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    • 2023
  • 방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.

한국 해비타트의 재난위기경감 개입 효과성 연구: 방글라데시 남부 상습 침수지역 거주민의 정신건강 실태를 중심으로 (A Study of the Effectiveness of Habitat for Humanity Korea's Disaster Risk Reduction Interventions: Focusing on the Mental Health of Residents of a Perennially Flooded Area in Southern Bangladesh)

  • 이수연;서은석;권구순
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권4호
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    • pp.788-805
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    • 2023
  • 연구목적: 본 연구는 우기의 상습 침수로 인해 지속적으로 재난 스트레스를 경험한 방글라데시 남부 거주민들을 대상으로 (사)한국 해비타트의 재난위기경감 개입이 수혜자들의 정신건강 및 삶의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 연구방법: 이를 위해 개입대상지역에 거주하는 138명의 성인 남녀를 대상으로 2020년 8월 사전조사 및 2021년 11월 사후조사를 수행하였다. 중재적 개입은 개별 점진주택 제공, 공용인프라시설 개보수, 재난대응훈련을 통한 역량개발로 구성되었다. 자료분석방법으로는 사전-사후의 변화에 대한 대응표본 t-test와 처치집단 간의 차이를 밝히기 위한 일원분산분석을 사용하였다. 연구결과:분석결과, 개입 후 거주민의 우울, 불안, 신체화 및 삶의 질 모두에서 유의한 향상이 나타났으며, 개입 처치에 따른 정신건강 수준에서도 유의한 차이를 보였다. 구체적으로 재난대응훈련과 대비하여 개별 점진주택 제공과 공용인프라시설 개보수에서 상대적으로 높은 효과가 확인되었다. 결론:이러한 결과는 (사)한국 해비타트의 재난위기경감 개입이 재난 피해자의 정신건강 회복에 미치는 긍정적 역할을 입증하였으며, 이를 바탕으로 재난취약 개도국 대상의 위험 지역에서 적용할 수 있는 실제적 개입방식을 제안하였다.

CodeBERT 모델의 전이 학습 기반 코드 공통 취약점 탐색 (Detecting Common Weakness Enumeration(CWE) Based on the Transfer Learning of CodeBERT Model)

  • 박찬솔;문소영;김영철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권10호
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    • pp.431-436
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    • 2023
  • 소프트웨어 공학 영역에 인공지능의 접목은 큰 화두 중 하나이다. 전 세계적으로 1) 인공지능을 통한 소프트웨어 공학, 2) 소프트웨어 공학을 통한 인공지능 두 가지 방향으로 활발히 연구되고 있다. 그 중 소프트웨어 공학에 인공지능을 접목하여 나쁜 코드 영역을 식별하고 해당 부분을 리팩토링하는 연구가 진행되고 있다. 해당 연구에서 인공지능이 나쁜 코드 요소의 패턴을 잘 학습하기 위해서는 학습하려는 나쁜 코드 요소가 라벨링 된 데이터셋이 필요하다. 문제는 데이터셋이 부족할뿐더러, 자체적으로 수집한 데이터셋의 정확도는 신뢰할 수 없다. 이를 해결하기 위해 코드 데이터 수집 시 전체 코드가 아닌 높은 복잡도를 가진 코드 모듈 영역을 대상으로만 나쁜 코드 데이터를 수집한다. 이후 수집한 데이터셋을 CodeBERT 모델의 전이 학습하여 코드 공통 취약점을 탐색하는 방법을 제안한다. 해당 데이터셋을 통해 CodeBERT 모델이 코드의 공통 취약점 패턴을 더 잘 학습할 수 있다. 이를 통해 전통적인 방법보다 인공지능 모델을 이용해 코드를 분석하고 공통 취약점 패턴을 더 정확하게 식별할 수 있을 것으로 기대한다.