최근 국내 외에서는 고속도로 및 여러 도시에 ITS를 도입하여 차량검지기 자료를 수집, 활용하고 있다. 국내에서는 이들 자료를 주로 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등 실시간 정보에 국한되어 이용되고 있으나, 국외에서는 이들 분야 외에 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적에도 활용하고 있다. 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 국내외 연구를 조사, 분석하고 이를 통해 시사점을 도출하여 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다. 연구범위는 고속도로 등의 연속류 구간과 고속국도 우회도로의 단속류 구간에 설치된 루프검지기와 영상검지기 같은 차량검지기 자료를 대상으로 한다. 다만 자료가공 부문의 자료융합에 대한 연구는 루프검지기의 지점검지자료와 GPS Probe, AW(Automatic Vehicle Identification)의 구간검지자료를 융합하는 것이 대부분이므로 이 연구에 한하여 구간검지자료를 대상으로 한 것도 포함한다. 이를 위해 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 최근 국내외 학술대회 발표논문, 학술지 논문, 연구보고서를 1) 자료수집, 2) 자료가공, 3) 자료저장, 4) 자료품질 부문으로 구분하고 각 연구에 대한 연구대상 차량검지기, 연구목적, 연구방법론등을 분석하였다. 또한 각 부문별 국내외 연구동향 비교와 시사점을 제시함으로써 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.
인터넷의 확산, 이동 통신기기의 급속한 보급으로 말미암아 가전업계는 소형의 다기능의 시스템을 필요로 하고 있고, 이를 위하여 반도체 업계에 고기능, 다기능, 초소형의 시스템용의 칩을 요구하고 있다. 지수 함수적 증가하는 기능의 요구는 반도체 설계 능력을 넘어 선지 이미 오래 전이고 이를 극복하기 위하여서 반도체 업계는 여러 가지 방안을 제시하고 있다. 그러나, 이미 그 차이를 따라 잡기는 포기한 상태이고 이 갭을 줄이고자 하는 방안을 모색 중이다. 그 방안은 SoC(System On a Chip), 설계 재활용(Design Reuse)등의 개념을 활용하고 있다. 설계 재활용을 위하여서는, 반도체 지적 소유권(Intellectual Property)의 표준화와 더불어 레이아웃 자동이식에 관한 연구와 상품화가 필수적이다. 본 논문은 반도체 설계 형식 중에서 생산 공정과 밀접한 레이아웃 형식의 회로도면 처리를 자동화하여 설계와 생산 시간을 혁신적으로 단축하기 위한 연구이다. 레이아웃 형식은 특성상 도형(폴리곤)으로 구성되어 있으며, 레이아웃 형태에서 다양한 도형의 중첩이 반도체의 트랜지스터, 저항, 캐패시터를 표현함으로써, 반도체 지적소유권 의 하나의 형식으로 자주 활용되고 있다. 본 논문은 반도체 레이아웃 이식 소프트웨어 시스템의 내부 기능에 관한 설명과 처리 능력과 속도를 높이기 위한 알고리즘의 제안과 벤치마킹 결과를 보여 주고 있다. 비교 결과, 자원의 최적 활용(41%)으로 대용량의 처리 가능성을 보여 주고 있으며, 처리 속도는 평균 27배로써 이전의 벤치마킹 회로를 더욱 확장하여 그 결과를 보여 주고 있다. 이러한 비교 우위는 본 논문에 포함된 소자 처리 알고리즘과 그래프를 이용한 컴팩션 알고리즘에 기인한다.된 primer는 V. fluvialis에 종 특이성이 있으며 여러 Vibrio종으로부터 빠른 검출이 가능함을 확인하였다.로부터 빠른 검출이 가능함을 확인하였다.TEX>$^{-1}$에서는 16~20일, 30 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 9~15일, 60~100 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 5~9일에 걸쳐 나타났다 고농도인 60~100 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$ 에서 처리 개체 중에 10% 미만이 살아있는 번데기 상태로 관찰되었다. 또한 10 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 16~20 일로 비처리(l1~15일)에 비해 발생지연이 나타났다. 우화에 성공한 개체들의 암컷과 수컷의 비율에는 차이가 없었다. 번데기 상태로 치사된 시기는 비처리 시에는 13~16일 동안에 집중적으로 나타났으며 10 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 6~23일로 넓은 분포를 보여 발생지연이 반영되었다. 30 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$처리에서는 13~16일, 60~100 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$처리에서는 6~16일 동안에 치사되는 것으로 나타났다.species and seed production for their use on smaller scale and more costly but more effective results. The use of
본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.
국내에서 유통되고 있는 오이 110 품종을 대상으로 microsatellite 마커를 이용하여 DNA profile 데이터베이스를 구축하기 위하여 품종식별력이 높은 분자 마커의 선정 및 이를 활용한 품종간 유전적 유사도 검정 등에 대한 연구를 수행하였다. 오이 11 품종을 358개의 microsatellite 마커로 검정하여 31개의 다형성이 높은 마커를 선정한 다음 110품종에 대한 DNA profile 데이터베이스를 구축하였다. 오이 110품종을 31개의 microsatellite 마커로 분석하였을 때 대립유전자의 수는 2-9개로 비교적 다양한 분포를 나타내었으며 전체 139개의 대립유전자가 분석되었다. PIC 값은 0.253-0.873 범위에 속하였으며 평균값은 0.610으로 나타났다. Microsatellite 마커들의 대립유전자를 이용하여 계통도를 작성하였을 때 110 품종이 과실의 형태에 따라 그룹화되는 것을 확인하였으며, 대부분이 품종이 microsatellite 마커의 유전자형에 의해 식별이 되는 것으로 나타났다. 이 연구결과에 의해 개발된 오이 품종별 DNA profile 데이터베이스는 품종보호 출원 품종의 선 DNA 검정을 통한 대조품종 선정, 구별성, 균일성, 안정성 확인에 매우 유용하게 이용할 수 있어 향후, 품종보호권 강화 등에 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 검색 속도를 증진하기 위해 음악의 대표 선율인 주제 선율을 추출하여 주제 선율 색인을 구성하고 이를 이용한 효율적인 내용 기반 음악 정보 검색 기법을 제안하였다. 추출된 주제 선율을 다차원 공간 색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제 선율 색인으로 구성하기 위해 주제 선율의 평균 음 높이 변화량과 평균 음 길이 변화량을 이용하였으며 검색의 정확도를 증진하기 위해 음 높이 변화 패턴을 요약한 높이 시그니처와 음 길이 변화 패턴을 요약한 길이 시그니처를 이용하였다. 또한 제안된 내용 기반 음악 정보 검색 기법에서는 사용자의 질의 선율로부터 질의 선율의 패턴 정보를 구성하고 M-tree의 k-근접 검색 및 범위 검색 기법을 이용하여 사용자의 질의 선율과 유사한 주제 선율을 포함하고 있는 음악 정보를 검색한다. 검색된 결과로부터 순위 부여한 후 사용자 피드백을 하여 사용자의 만족도를 증진하기 위한 특성을 포함하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안된 주제 선율 색인 기법 및 내용 기반 검색 기법을 포함한 내용 기반 음악 정보 검색 시스템의 프로토타입을 구현하여 제안된 기법의 실효성을 입증하였다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
웹 2.0 기술이 소개된 이후 소셜 네트워크 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 소셜 네트워크를 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로필 기술 도구인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 소셜 네트워크를 생성 및 관리하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 소셜 네트워크를 자동적으로 반영하기 어려운 단점이 있으며 다양한 소셜 미디어 서비스가 제공되는 환경에서는 FOAF를 동적으로 관리하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 소셜 네트워크 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이기종 분산처리 환경 하에서 데이터의 상호호환성을 보장할 뿐만 아니라 시간의 흐름에 따른 사용자의 관심 및 이슈 등의 변화를 효과적으로 반영한다.
Peroxiredoxin 6 (Prx 6)는 티올-특이적 항산화 단백질에 속하는 효소로서 산화적 스트레스로부터 세포를 보호할 뿐만 아니라 과산화물의 환원작용을 촉매한다. 본 연구에서는 인간 Prx 6의 promoter를 이용하여 항산화반응을 유발하는 추출물을 효과적으로 스크리닝하는 새로운 형질전환마우스를 개발하는 최종목적을 달성하기 위한 중간단계로서, hPrx 6/Luc 벡터를 개발하고, 이들 벡터의 안정적 발현과 성공적 반응성을 세포주를 이용하여 확인하고자 하였다. 이를 위해, 인간 Prx 6 promoter를 증폭하여 luciferase cDNA와 결합한 hPrx 6/Luc 벡터를 제조하였으며, 제조된 벡터를 제한효소 절단과 염기서열분석을 통해 확인하였다. hPrx 6/Luc 벡터는 NCI-H460 세포에 transfection한 후 인삼(KWG), 홍삼(KRG), 맥문동(LP), 홍문동(RLP)의 4가지 추출물을 처리하여 luciferase activity를 측정하였다. 그 결과, luciferase activity는 4가지 추출물에 의해 효과적으로 증가하였고, 특히 KRG과 LP를 처리한 그룹이 KWG과 RLP를 처리한 그룹보다 높았다. 또한, luciferase activity는 RLP 농도에 의존적으로 증가하였다. hPrx 6/Luc 벡터와 hPrx 6 mRNA반응의 차이를 비교하기 위해, 4가지 추출물을 처리한 후 hPrx 6 mRNA의 양을 RT-PCR로 분석하였다. 그러나, hPrx 6 mRNA의 양은 비록 고농도의 RLP 추출물에서는 약간의 증가가 관찰되었지만, 대조군에 비하여 4가지 추출물에서 유의적인 차이가 없었다. 한편, 4가지 추출물에 의한 superoxide dismutase (SOD) 활성의 변화는 비록 일부 차이는 있었지만 hPrx 6/Luc 벡터와 유사한 반응을 나타내었다. 따라서, 이러한 결과는 hPrx 6/Luc 벡터는 성공적으로 제조되었고, 세포내에서 안정적으로 발현하면서 항상화물질에 민감하고 정량적으로 반응할 수 있음을 제시하고 있다. 더불어, 이러한 세포주에서 확인결과를 바탕으로 형질전환마우스가 개발된다면, 항산화물질을 정량적으로 스크리닝하는 시스템으로 적용가능성이 매우 높음을 보여주고 있다.
SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 $km^2$)을대상으로유역출구점의 실측 일 유출량자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수($R^2$; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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