본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
현 설계기준에서 제시한 단부횡보강 상세는 시공성과 생산품질이 현저히 떨어지므로 내진성능과 시공성을 확보할 수 있는 RC 구조벽체의 단부횡보강 상세 개발이 필요하다. 최근 선재 제작기술의 발전으로 다양한 선조립철근의 제작이 가능해지고 있으며 특히 다양한 연속횡보강 철근 상세의 제작이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 사각 연속횡보강 선조립철근 단부횡보강 상세를 적용한 RC 구조벽체의 모멘트-곡률 관계에 대한 분석을 진행하였다. 비선형 단면해석에 의하면 사각 연속횡보강의 상세를 적용한 RC 구조벽체는 사각 연속횡보강 영역의 면적이 증가할수록 내진성능을 확보할 수 있다. 이러한 연구결과에 근거하여 사각 연속횡보강 선조립 철근의 상세 적용시, 단부횡보강 영역의 면적만큼 사각 연속횡보강 영역의 면적을 확보해야 한다.
국내 서식하는 수서 생물(식물플랑크톤, 동물플랑크톤, 저서대형무척추동물, 어류)에 대한 eDNA 연구에 주요 이용되는 유전자인 12S rRNA와 16S rRNA, 18S rRNA, COI, CYTB를 대상으로 속(Genus) 수준의 등록 현황을 조사하였다. 그 결과 식물플랑크톤과 동물플랑크톤은 18S rRNA에서 가장 높은 등록 속 비율을 보였으며, 저서무척추동물은 COI에서 가장 높은 등록 속 비율을 확인하였다. 어류에서는 18S rRNA를 제외한 모든 유전자에서 90%에 가까운 높은 비율을 보였다. 분류군에 따른 우점 생물의 상위 20속에 대한 유전자 등록 현황은 식물플랑크톤은 18S rRNA에서 19속이, 저서무척추동물은 COI에서 18개 속이 등록되어 있었다. 어류에서는 12S rRNA, 16S rRNA, CYTB에서 상위 20의 모든 유전자 염기서열이 존재함을 확인하였다. 본 자료 분석을 통하여 각 분류군별 eDNA 연구에 적합한 유전자 데이터베이스의 양적인 정보를 파악하였다.
도로법에 의거한 도로교통량 상시조사는 매설식 AVC를 통해 12종 차종분류가 이루어지고 있다. 하지만 매설식 AVC 장비는 차량과의 마찰, 도로 균열, 소성변형, 도로공사로 인한 센서의 물리적 파손 등으로 인해 장비 가동률이 낮고, 수집 정보의 정확도와 신뢰도 저하 문제가 발생하고 있다. 이로인해 장비보수 등 유지비용 또한 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 비매설식 AVC 장비 도입을 위한 연구가 진행되고 있으나, 차종을 분류하기 위해 복수의 장비 또는 교통량 정보 매칭을 위한 별도의 DB 구축·운영이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 관리법에 근거하여 운영 중인 자동차관리정보시스템(VMIS)의 차량 제원 정보와 번호판 자동인식 기술(ANPR)을 활용한 12종 차종분류 방안을 마련하고자 하였다. 이를 통해 기존 도로교통량 조사체계를 개선하고 자동차 제원 정보를 활용하여 친환경 차량 분류 등 도로교통량 통계 고도화, 다변화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.
전기철도차량의 추진제어장치는 자동차의 엔진에 해당되는 핵심 주요부품이며 이를 제어하는 장치는 GDU(Gate Drive Unit)라는 장치를 이용한다. 또한, 추진제어장치의 고장 빈도를 파악해보면 GDU에 대한 부적합 비율이 가장 높았다. GDU는 외국산 도입으로 인하여 핵심기술의 접근이 불가하였고, 제작사의 GDU 단종으로 전반적인 유지보수 활동에 전반적인 문제점이 있었다. GDU는 최장 23년부터 최근 14년의 장기간 사용으로 수명이 도래하였다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고자 호환이 가능한 GDU의 확보와 고장을 분석하여 적정수명을 파악하기 위한 것으로, 기존의 상태검사 위주의 유지보수 방법 개선을 위해 설계를 변경하여 추진제어장치의 GDU를 커패시터 교환 형으로 개발하였다. 전체수명에 비해 비교적 수명이 짧은 구성부품의 유지보수는 필수이며, 대부분의 건설초기의 최초 외산도입 부품은 기술종속 및 장기운영의 결과로 관련 부품의 단종이 발생하면 고장발생 시 수급불가 등으로 기본적인 교환에 대한 유지보수에 문제점이 발생되고 있으나, 25년 이상으로 전체수명이 긴 철도차량의 특성상 앞으로도 상당기간 운영이 필요하여 개조 혹은 대체품 개발로 부품확보 및 일정수준의 품질을 유지할 필요가 강조되며, 이에 대한 연구는 보다 구체적이고 실증적으로 이루어져야 한다. 커패시터 교환 형 GDU는 커패시터 모듈의 분리를 통해 정전용량을 쉽게 측정하여 수명을 판단하고, 단품 시험과 커패시터의 수명을 측정하여 정확한 예방유지보수를 할 수 있어서 운행 중 열차의 부적합을 미리 예방할 수 있으며, 24개월 이상의 영업 운전을 통하여 한건의 부적합 없이 영업운행에 성공하여 기존품의 대체 가능여부를 검증하였다.
전자상거래는 전통적인 그래픽 및 텍스트 형식에서 짧은 동영상 및 라이브스트리밍 형식으로 업그레이드되고 있다. 라이브 전자상거래는 정보전달 및 상품전시의 내용과 형식을 풍부하게 하고 소비자의 쇼핑경험을 향상시키며 점차 새로운 소비패턴이 되고 있다. 그러나 생방송 전자상거래의 발전에는 허위선전, 위조상품, 각종 부정적인 사건 등으로 라이브스트리밍 전자상거래에 대한 소비자의 신뢰도에 심각한 영향을 미치고 있다. 신뢰는 라이브스트리밍 전자상거래의 핵심 경쟁요소이다. 본 논문에서는 신뢰이론에 대한 선행연구를 기반으로 라이브커머스의 "사람, 상품, 장면" 특성 요소를 결합하여 라이브커머스의 신뢰도 모형을 구축하고 가설을 세웠다. 설문조사를 통한 데이터 수집, 라이브커머스의 특성, 쇼호스트 특성, 브랜드 이미지, 제품 정보, 플랫폼 평판, 라이브 상황 및 신뢰성 경향 등의 요인이 소비자 신뢰도에 높은 긍정적인 영향을 미친다는 것을 증명하였다. 연구결과로 매장특성지표를 구축하고, 바람직한 쇼호스트의 특성을 창출하며, 제품브랜드를 구축하고 선택하고, 제품정보를 유지하며, 특성에 적합한 라이브 플랫폼을 선택하고, 라이브 상황에 적절한 컨텐츠를 창출하는 등을 제언하였다.
외부 환경에서의 영상처리 기술은 외부환경에 매우 민감하여 외부환경이 급격하게 변화할 때마다 정확도가 많이 떨어지는 경향이 있다. 따라서 교통감시시스템으로 정확한 교통정보를 산출하기 위해서는 (여기서 교통감시시스템은 영상처리 기술을 이용하여 교통상황을 감시하는 시스템) '전이시간대의 그림자 제거', '야간에 차량 전조등에 의한 왜곡', '비', 눈, 그리고 안개에 의한 잡음', '폐색(occlusion)' 등을 필히 해결해야만 한다. 본 논문은 다양한 변화가 일어나는 실외환경에서 영상처리 기술을 이용하여 교통량, 속도, 점유시간을 산출하는 시스템을 개발하였다. 따라서, 시스템의 성능을 검증하기 위해 한국건설 기술연구원에서 운영하고 있는 곤지암 시험장에서 2008년 12월 16일부터 18일까지 교통량, 속도, 점유시간에 대해 4개차로 (상행 2차로, 하행 2차로)를 대상으로 평가하였다. 평가 방법은 기준데이터가 되는 레이더 검지기 데이터와 본 연구의 영상처리기술에 의해 산출된 데이터를 비교하는 방법으로 수행되었다. 평가 결과, 주간, 야간, 일출, 일몰 시간대 모두 교통량, 속도, 점유시간 산출 값이 기준데이터와 비교했을 때 약 92%에서 97%까지의 정확도가 있는 것으로 평가되었다.
애니메이션은 일종의 시청각 종합예술로서 문학, 그림, 음악, 건축, 촬영 등 다양한 예술형식을 하나로 융합시킨 것이다. 우리나라 애니메이션 산업은 새천년에 들어서면서 일정한 성취를 이루었지만 세계화에 발맞추다 보니 중국의 애니메이션산업은 전반적으로 일본과 미국의 영향을 받게 되었다. 중국은 5천년의 유구한 역사를 자랑하는 만큼 탄탄한 사회 및 문화적 기초를 지니고 있다. 세계 4대 문명의 명성에 걸맞게 잉태되고 성장해온 문화 체계 내에서 중화문명은 유일하게 전승되고 있는 고전문명으로, 세계 문화 화폭에서 빛나는 한 획을 그었다. 중국에는 많은 이야기꺼리가 있다. 해외의 애니메이션 발전사를 살펴보면 중국의 전통문화요소를 빌려 인용한 경우가 많음을 알 수 있다. 20세기 80년대부터 중국은 애니메이션산업을 민족부흥의 일환으로 접근하였다. 주제, 인물, 배경 등 다양한 측면에서 전통문화적 접근을 통해 중국의 전통문화요소와 결합시키려고 시도하였다. 애니메이션 <대어해당>은 은혜를 갚는다는 주제를 중심으로 전개되는데, 정의와 인정 및 도의를 위해 두려움 없이 자신의 목숨까지 바쳐 의로운 일을 하는 정신은 수년천간 이어져 내려온 중화민족의 훌륭한 품성이 집중적으로 구현된 것이다. '곤' 은 '춘' 을 구하기 위해 자신의 목숨을 바치고 '춘' 은 은혜를 갚기 위해 자신의 목숨 반 토막을 내놓으며, '추'도 사랑하는 사람의 행복을 위해 자신의 모든 것을 바친다. 이 세 주인공들의 성격적 특징은 매우 뚜렷하다. 이들은 모두 '의'를 실현하기 위해 자신에게서 가장 소중한 것을 바친다. 또한 <대어해당> 애니메이션에서는 많은 중국 전통 문화 요소를 응용 및 결합시켜 중국 특색이 농후한 애니메이션으로 만들었다.
최근 실내에 대한 정확한 위치정보 취득을 위해 신호기반측위와 영상기반측위를 기반으로 다양한 측위기술이 연구되고 있다. 이 중 카메라를 통해 획득된 영상과 필요에 따라 수집된 센서데이터를 이용하여 모바일 단말의 위치를 결정하는 영상측위 기술에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 영상기반측위를 위해서는 모바일 단말사진과 가상의 랜드마크 영상과의 매칭을 통해 실내위치 결정하는 방법이 사용되며, 이를 위해 광고판, 자판기, ATM기기 등 다양한 랜드마크에 대한 실내 공간정보구축이 필요하다. 다양한 랜드마크에 대한 실내공간정보 구축을 위해 한국전자통신연구원(ETRI) 13동을 대상으로 지상라이다 측량을 통해 로드뷰 형태의 파노라마 이미지와 정확한 3D 측량성과를 취득하였다. 3차원 토탈스테이션 결선성과와 지상라이다 파노라마 이미지 좌표상호간 비교시 약 0.10m 이내로 좌표 및 거리 성과가 취득되어 실내측위에 활용하기 위한 정확한 랜드마크 구축이 가능함을 확인하였다. 이러한 지상라이다 성과를 활용하여 영상측위에 필요한 3차원 랜드마크 모델링을 수행함으로써 기존 준공도면을 이용한 3차원 모델링만으로 구축할 수 없는 랜드마크 정보에 대해 보다 빠르게 모델링이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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