목적: 본 연구는 운동 선수와 일반 대학생 남녀를 대상으로 정지 시력과 동체 시력, 정적 입체시와 동적 입체시를 측정, 분석함으로써 앞으로의 동체 시력과 동적 입체시 연구에 기초 자료를 얻고자 하였다. 방법: 양안의 정지 시력이 1.0 이상인 대전고등학교 야구부 선수 20명과 건양대학교 남학생 20명, 여학생 20명을 대상으로 본 연구에서 제작한 회전 거울식 동체 시력 측정장치와 동적 입체시 측정 프로그램을 이용하여 정지 시력, 동체 시력, 정적 동적입체시를 측정하였다. 결과: 운동 선수군과 일반 남자군, 일반 여자군에서 정지 시력과 정적 입체시에는 유의한 차이를 나타내지 않았다. 동체 시력은 세 그룹 모두 유의한 차이를 보였으며, 운동 선수군에서 가장 높은 동체 시력을 나타내었고, 일반 남자군, 일반 여자군 순으로 동체 시력이 낮게 측정되었다. 또한, 일반 남자군과 일반 여자군의 동적 입체시에는 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 운동 선수군은 이 두 그룹에 비해 유의한 수준으로 높은 동적 입체시를 나타내었다. 결론: 본 연구의 결과를 토대로 앞으로의 연구에 도움을 줄 수 있을 것으로 보이며, 다양한 분야에 동체 시력과 동적 입체시 검사를 응용한다면 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
Objectives: The purpose of this study is to suggest an optimal method by comparing the analysis methods of work environment measurement datasets including left-censored data where one or more measurements are below the limit of detection (LOD). Methods: A computer program was used to generate left-censored datasets for various combinations of censoring rate (1% to 90%) and sample size (30 to 300). For the analysis of the censored data, the simple substitution method (LOD/2), β-substitution method, maximum likelihood estimation (MLE) method, Bayesian method, and regression on order statistics (ROS)were all compared. Each method was used to estimate four parameters of the log-normal distribution: (1) geometric mean (GM), (2) geometric standard deviation (GSD), (3) 95th percentile (X95), and (4) arithmetic mean (AM) for the censored dataset. The performance of each method was evaluated using relative bias and relative root mean squared error (rMSE). Results: In the case of the largest sample size (n=300), when the censoring rate was less than 40%, the relative bias and rMSE were small for all five methods. When the censoring rate was large (70%, 90%), the simple substitution method was inappropriate because the relative bias was the largest, regardless of the sample size. When the sample size was small and the censoring rate was large, the Bayesian method, the β-substitution method, and the MLE method showed the smallest relative bias. Conclusions: The accuracy and precision of all methods tended to increase as the sample size was larger and the censoring rate was smaller. The simple substitution method was inappropriate when the censoring rate was high, and the β-substitution method, MLE method, and Bayesian method can be widely applied.
본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.
본 연구에서는 국내 철도 토공노반 재료로 가장 흔히 사용되는 입도조정쇄석, 화강풍화토, 암버럭-토사 혼합 재료에 대해 평균유효주응력과 축변형률의 함수로 표현되는 회복탄성계수 예측모델을 결정하였다. 회복탄성계수 예측모델은 대표적인 동적물성치인 변형률에 따른 전단탄성계수 감소곡선의 표현과 같이 최대영탄성계수와 정규화 영탄성계수 감소곡선으로 구성된다. 평균유효주응력의 함수로 표현되는 최대영탄성계수의 모델인자는 $A_E$와 $n_E$이고, 비선형 영역의 정규화 영탄성계수 감소곡선은 기준변형률(${\varepsilon}_r$)과 곡률계수(a)를 모델인자로 하는 수정 쌍곡선 모델로 표현된다. 제안된 회복탄성계수 예측모델을 검증하기 위해 3차원 다층탄성해석 프로그램(GEOTRACK)을 이용하여 평택 시험 철도노반의 탄성거동을 평가하였고, 화물열차 및 여객열차가 시험구간을 통과할 때 계측한 노반의 수직 탄성변위와 비교하였다. 현장계측은 자갈도상 아래의 재료가 각각 입도조정쇄석과 양질의 화강풍화토인 두 개소에서 수행되었다. 자갈도상 아래에서 계산된 수직 탄성변위는 대략 0.6mm 이내였고 계측 결과와 잘 일치하였다. 본 연구를 통해 제안된 회복탄성계수 예측모델이 열차하중에 의한 노반의 탄성거동을 적절히 표현하고 있음을 확인하였다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
현재 내장형 프로세서에서 캐쉬 사이즈는 더 많은 트랜지스터 집적도와 낮은 공급 전력에 기인하여 점점 더 증가 되어지는 추세이다. 하지만 캐쉬 사이즈가 커질수록 더욱 더 많은 에너지 소비가 발생하게 되며, 결과적으로 프로세서 전체에서 소비하는 에너지 중에서 캐쉬에서 소비되는 에너지의 비중이 점점 더 증가 되고 있다. 이에 따라 캐쉬 에너지 소비를 줄이기 위한 많은 기법들이 제시되어져 왔다. 하지만 이러한 기존의 기법들은 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면, 즉, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비 중에서 어느 한쪽에 초점을 맞추어 제시되어진 기법들이었다. 본 논문에서는 고성능 내장형 프로세서에서 캐쉬 에너지 소비의 2가지 방면인, 정적 캐쉬 에너지 소비와 동적 캐쉬 에너지 소비를 동시에 감소시키는 정적 에너지 소비 감소와 동적 에너지 소비 감소의 통합 기법을 제안한다. 이 통합 기법에는 이미 제안되어진 두 가지 기법, 동적 에너지 소비를 감소시키기 위한 웨이 예측 기법과 정적 에너지 소비를 감소시키기 위한 드라우지 캐쉬(drowsy cache) 기법을 적용한다. 또한 드라우지 캐쉬 기법을 사용하였을 때 생기는 추가적인 프로그램 실행 사이클들을 줄이기 위한 "프로그램 카운트를 이용하는 드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움" 기법을 제안한다. 이러한 기법 적용을 레벨 1 데이타 캐쉬에 적용한다. 제안 되어진 통합 기법을 통해서 정적 데이타 캐쉬 에너지 소비와 동적 데이타 캐쉬 에너지 소비를 동시에 줄일 수 있게 되며, 같이 제안되어진 "드라우지 상태의 데이타 캐쉬 라인 미리 깨움"기법은 통합 기법 때문에 발생하는 추가적인 프로그램 실행 사이클의 증가를 감소시킬 수 있다.서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.상자의 50% 이상이 매일 생선 콩 및 콩제품과 채소류를 먹고 있었고, 인스턴트나 패스트푸드는 정상 체중군이 저체중군이나 과체중보다 매일 섭취하는 빈도가 낮았다(p<0.0177). 7. 가장 낮은 영양 섭취 상태를 보여준 영양소(% RDA< 75%)는 철분과 칼슘으로 조사 대상자의 3/4에 해당하는 조사 대상자가 영양 부족 상태였다. 칼슘 섭취의 경우 정상 체중군이 과체중군과 저체중군보다 섭취율이 낮았으나(p<0.0257) 철분은 군간 유의차는 없었다. 8. 칼슘의 경우 과체중군이 저체중군이나 정상 체중군에 비해 영양소 적정비율(NAR) 값이 높았으며(p<0.0257) 철분, 단백질, 비타민 $B_1$과 $B_2$, 나이아신의 경우도 통계적으로 유의하지는 않으나 과체중군이 저체중군 또는 정상 체중군의 NAR 값이 높은 경향을 보여주었다. 9가지 영양소의 NAR을 평균한 MAR 값은 군간 유의적이지는 않으나 과체중군(0.76)이 정상체중(0.73) 또는 저체중군(0.73)에 비해 높은 값은 보여주었다. 9. 철분은 과체중군(1.67)이 저체중(0.
The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.
본 연구는 이스라엘 보사교육부가 중학생을 위하여 개발 실시한 흡연예방 교육프로그램의 효과를 분석하고자 실시되었다. 이스라엘은 15세 미만의 청소년 흡연율이 다른나라 청소년들의 흡연율에 비해 가장 낮음에도 불구하고 18세가 되면서부터 청소년 흡연율은 현저하게 증가되고 있다. 이를 이스라엘 정부에서는 청소년들이 만 18세가 되면 2년간의 국방의무를 수행해야 하기 때문인 것으로 분석하고 있다. 때문에 이스라엘 정부는 청소년들이 흡연을 시작하기전에 흡연을 예방하고자 'To Breathe Clean Air'라는 흡연예방 교육프로그램을 계획 하였다. 본 연구는 단일군 사후 설계로 대상은 중학교 1, 2 학년생(7-8graders) 135명이었으며, 연령은 12-14 세로 11%가 흡연 경험이 있거나 흡연중이었고, 이들 중 24%는 이미 10세때부터 흡연을 시작했었다. 흡연하는 남학생이 여학생보다 유의하게 많았으며(p<.01), 학교성적이 스스로 열등하다고 생각하는 군이 그리고 친한 친구중에 흡연자가 있는 군이 흡연을 많이 하는 것으로 나타났다(p<.05). 부모중에 한분이상이 흡연하는 학생이 30%를 차지하였는데, 부모님이 흡연시 그 자녀의 흡연률이 높았으나 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 흡연에 대한 지식정도는 70%의 학생이 중이상의 지식정도를 가지고 있었는데, 남학생일수록, 학년이 높을수록, 학교성적이 우수한 학생일수록, 그리고 친한 친구중에 흡연자가 없을수록 흡연에 대한 지식정도가 높게 나타났고, 이들중 성별과 학년은 유의한 차이를 보였다(p<.05). 흡연에 대한 태도는 남학생일 때, 부친이 흡연을 하고 있을 때, social pressure를 잘 견딜수 있다고 한 군에서 더 부정적인 태도를 보였다(p<.01). 형제들 중 흡연자가 없는 군, 그리고 학교성적이 우수한 군이 흡연에 대한 부정적인 행동의도를 가지고 있었다(p<.01). 흡연에 대한 지식정도가 높을수록 흡연에 대해 더 부정적인 태도를 보였고, 흡연에 대한 부정적인 행동의도를 가진 학생들이 흡연에 대해 더 부정적인 태도를 보였다(p<.01). 흡연예방 교육프로그램 실시후 40%의 학생들이 이 프로그램이 흡연 예방에 효과가 있을 것임을 예측했고, 프로그램에 대한 관심정도는 여학생들이 높았으나(p<.05), 프로그램에 대한 만족정도는 남학생들에서 더 높게 나타났다(p<.01). 이상에서 친한 친구나 부모중에 흡연자가 있을 때 학생들은 흡연을 쉽게 배운다고 나타나 청소년 흡연에는 동료나 부모의 영향과 함께 사회적 압력을 견듸어낼 수 있는 자기효능감이 중요함을 알 수 있었다. 또한 이미 10세 이전에 흡연을 시작하는 학생이 있어 흡연예방 교육프로그램은 초기청소년기에 실시되어져야 한다고 본다.
목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.