본 연구는 허난성 산업연관표를 활용하여 중국 허난성 문화창의산업에 대한 경제적 파급효과의 분석 결과를 바탕으로 문화창의산업의 미래지향적인 시사점을 제시하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구를 위해 중국 허난성 통계국의 2017년 산업연관표의 42개 산업 중 문화·체육·오락, 연구 및 시험 발전, 종합 기술 서비스, 정보 전송·컴퓨터 서비스 및 소프트웨어, 교육 등 5개 부문을 문화창의산업으로 분류하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 허난성 문화창의산업의 총생산유발액은 48,848 십억 위안이며, 특히 허난성 문화창의산업 산업의 생산유발계수는 2.72809, 2.23909 (열 합계, 행 합계), 감응도계수 0.26325, 영향력계수 0.87535, 소득유발계수 0.55211, 생산세유발계수 0.09291 등을 보여주고 있다. 중국 허난성 문화창의산업은 발전할 잠재력이 충분히 있기 때문에 정부의 정책 지원 필요하고 법적 규정과 시장관리에 대한 감독이 요구되고 문화창의산업의 혁신력을 높이고 "문화창의산업+X" 융합 모델 개발도 필요하다.
유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound Method)은 문재인 정부의 핵심적인 부동산 정책인 도시재생 뉴딜사업에서 대상지역을 선정할 때 제한된 예산범위 내에서 사업의 효과가 큰 사업지구들을 지역균형을 고려하여 합리적으로 선정하는 유용한 방법론이다. 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업에서는 각 광역지자체가 최대 3곳의 사업지구를 신청할 수 있고, 국토교통부는 이 중에서 중심시가지형 13곳, 경제기반형 2곳을 선정하며, 공공기관제안형 도시재생사업을 별도로 광역지자체에서 신청받아 10곳을 선정할 계획이다. 그런데 사업의 효과만을 기준으로 사업지구를 선정하면 지역균형발전에 부정적인 영향(1곳도 선정되지 않는 지자체 발생)을 미칠 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 최적화 모형을 구성하기 위해 유전 알고리즘 및 분단탐색법을 응용하여 지역균형발전 조건을 만족하면서 사업효과를 극대화하는 최적 사업지구조합을 도출한다. 이러한 방법론은 경우의 수가 대단히 많아 직관적으로 해결하기 불가능한 조합 최적화의 문제를 해결하는데 매우 적합하며, 부동산학뿐만 아니라 다양한 분야에 응용할 수 있는 방법론임을 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업 선정사례를 통해 알 수 있었다. 향후 중앙정부가 특정목적의 제한된 예산을 각 지자체들에 배분하는 사례에서 이 방법론을 적용한 결과가 합리적인 기준이 될 것으로 기대한다.
Kim, Jihyun;Kim, Jaehoon;Huang, Zhouchi;Goo, Nayeon;Bae, Ho Jung;Jeong, Yongwoo;Park, Ho Jae;Cai, Mudan;Cho, Kyungnam;Jung, Seo Yun;Bae, Soo Kyung;Ryu, Jong Hoon
Biomolecules & Therapeutics
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제27권3호
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pp.327-335
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2019
As the elderly population is increasing, Alzheimer's disease (AD) has become a global issue and many clinical trials have been conducted to evaluate treatments for AD. As these clinical trials have been conducted and have failed, the development of new theraphies for AD with fewer adverse effects remains a challenge. In this study, we examined the effects of Theracurmin on cognitive decline using 5XFAD mice, an AD mouse model. Theracurmin is more bioavailable form of curcumin, generated with submicron colloidal dispersion. Mice were treated with Theracurmin (100, 300 and 1,000 mg/kg) for 12 weeks and were subjected to the novel object recognition test and the Barnes maze test. Theracurmin-treated mice showed significant amelioration in recognition and spatial memories compared those of the vehicle-treated controls. In addition, the antioxidant activities of Theracurmin were investigated by measuring the superoxide dismutase (SOD) activity, malondialdehyde (MDA) and glutathione (GSH) levels. The increased MDA level and decreased SOD and GSH levels in the vehicle-treated 5XFAD mice were significantly reversed by the administration of Theracurmin. Moreover, we observed that Theracurmin administration elevated the expression levels of synaptic components, including synaptophysin and post synaptic density protein 95, and decreased the expression levels of ionized calcium-binding adapter molecule 1 (Iba-1), a marker of activated microglia. These results suggest that Theracurmin ameliorates cognitive function by increasing the expression of synaptic components and by preventing neuronal cell damage from oxidative stress or from the activation of microglia. Thus, Theracurmin would be useful for treating the cognitive dysfunctions observed in AD.
The yaw and interference effects of blades affect aerodynamic performance of large wind turbine system significantly, thus influencing wind-induced response and stability performance of the tower-blade system. In this study, the 5MW wind turbine which was developed by Nanjing University of Aeronautics and Astronautics (NUAA) was chosen as the research object. Large eddy simulation on flow field and aerodynamics of its wind turbine system with different yaw angles($0^{\circ}$, $5^{\circ}$, $10^{\circ}$, $20^{\circ}$, $30^{\circ}$ and $45^{\circ}$) under the most unfavorable blade position was carried out. Results were compared with codes and measurement results at home and abroad, which verified validity of large eddy simulation. On this basis, effects of yaw angle on average wind pressure, fluctuating wind pressure, lift coefficient, resistance coefficient,streaming and wake characteristics on different interference zone of tower of wind turbine were analyzed. Next, the blade-cabin-tower-foundation integrated coupling model of the large wind turbine was constructed based on finite element method. Dynamic characteristics, wind-induced response and stability performance of the wind turbine structural system under different yaw angle were analyzed systematically. Research results demonstrate that with the increase of yaw angle, the maximum negative pressure and extreme negative pressure of the significant interference zone of the tower present a V-shaped variation trend, whereas the layer resistance coefficient increases gradually. By contrast, the maximum negative pressure, extreme negative pressure and layer resistance coefficient of the non-interference zone remain basically same. Effects of streaming and wake weaken gradually. When the yaw angle increases to $45^{\circ}$, aerodynamic force of the tower is close with that when there's no blade yaw and interference. As the height of significant interference zone increases, layer resistance coefficient decreases firstly and then increases under different yaw angles. Maximum means and mean square error (MSE) of radial displacement under different yaw angles all occur at circumferential $0^{\circ}$ and $180^{\circ}$ of the tower. The maximum bending moment at tower bottom is at circumferential $20^{\circ}$. When the yaw angle is $0^{\circ}$, the maximum downwind displacement responses of different blades are higher than 2.7 m. With the increase of yaw angle, MSEs of radial displacement at tower top, downwind displacement of blades, internal force at blade roots all decrease gradually, while the critical wind speed decreases firstly and then increases and finally decreases. The comprehensive analysis shows that the worst aerodynamic performance and wind-induced response of the wind turbine system are achieved when the yaw angle is $0^{\circ}$, whereas the worst stability performance and ultimate bearing capacity are achieved when the yaw angle is $45^{\circ}$.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.
최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.
자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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