Frequent accidents occur when workers at construction sites leave the safety zone, and particularly in the past 5 years, 9 fatal accidents occurred at the Korea Railroad Corporation due to train accidents on other tracks during track work. With the Severe Accident Punishment Act taking effect in January 2022, it is a priority to secure a safe work environment for workers at industrial (construction) sites. Therefore, there is a need to manage workers' departure from the safety zone (construction zone) and to facilitate communication within the construction zone. In this study, a mobile edge computing CCTV system is proposed that uses geofencing to determine whether workers are working in the danger zone, which can judge and respond in real-time to the ever-changing field environment. The proposed system is mobile and flexible, rather than server-based fixed CCTV. However, since it is designed mainly based on images, it has limitations in recognition rate depending on the environment such as distance, viewing angle, and illumination. As a way to compensate for this, it is required to develop more reliable equipment by combining technologies such as LiDAR and Radar.
시각 장애인들의 시각 정보에 대한 낮은 접근성은 문화, 예술 활동에 큰 제약을 가져다 주고 있다. 실제로 시각 장애인 중 약 절반 이상이 문화, 여가생활에 만족하지 못한다고 답하였고 전시회, 미술품 감상 또는 관람 활동은 약 5%만이[1] 참여하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 한계를 극복하기 위해 시각이라는 감각의 한계를 뛰어넘어 시각 미디어를 즐길 수 있게 하는 서비스를 제작하였고, 이는 크게 웹서비스인 web view editor와 물리적인 촉각 디스플레이로 구성된다. 시각 미디어인 이미지는 8×8로 나눠 각 영역을 OpenCV 라이브러리와 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 9 level로 분류시키고, 구분된 level에 맞게 cell의 높낮이 차이를 두기 위하여 Arduino를 통한 회전-선형 변환기를 제작했다. Arduino의 PWM 기능을 이용해 모터의 속도와 방향을 제어하며, 각 모터의 드라이버는 Arduino와 연결되어 있어 모터의 회전을 제어하게 했다. 결과적으로 본 연구에서는 cell의 높낮이 차이를 9 level로 구분하여 시각 정보를 촉각으로 수용할 수 있는 장치를 제작하였고, 이 장치를 통해 기존의 시각 장애인들이 문화 생활을 쉽게 향유하고 이를 바탕으로 창의성과 상상력을 증대시켜 더욱 밀접하게 사회와 연결되고 소통 할 수 있는 기회의 초석이 되기를 기대하는 바이다.
맞벌이 가정이 증가함에 따라 영유아, 장애인, 노인 등의 사회적 약자를 낮시간 동안 보육/보호하는 데이케어 센터의 수요가 증가하고 있다. 데이케어 센터는 센터 경쟁력 확보 및 보호자 만족도 제고를 위해서 피보호자의 일상 사진을 제공하는 곳이 대부분이다. 하지만 데이케어 센터의 직원이 다수의 사람에 대한 사진을 촬영 및 선별해서 메시지를 전송하는 일은 데이케어 센터 본연의 업무를 방해할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사진 선별을 업무 부담을 완화시키는데 도움을 줄 수 있는 얼굴 특징 기반 사진 자동분류하는 시스템을 개발한다. 제안한 방법에서는 얼굴 특징 추출 기법과 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 이용하여 얼굴기준 사진 분류시스템을 설계하엿다. 특히, OpenCV와 face recognition 라이브러리를 이용하여 카메라로 촬영된 사진 속의 얼굴 객체를 인식하고 얼굴사진을 저정한 후 얼굴의 특징을 추출한다.
본 연구는 청각장애인과 비장애인 모두를 위한 수어 교육의 접근성과 효율성을 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Hand Tracking 기술과 대화형 AI를 통합한 VR 실감형 수어 교육 콘텐츠를 개발하였다. 사용자는 이 콘텐츠를 통해 실시간으로 수어를 학습하며, 가상 환경에서의 직접적인 의사소통을 경험할 수 있다. 연구 결과, 이러한 통합 접근 방식이 수어 학습에 있어 몰입감을 크게 향상시키며, 학습자에게 더 깊은 이해를 제공함으로써 수어 학습의 장벽을 낮추는 데 기여한다는 것을 확인하였다. 이는 수어 교육의 새로운 패러다임을 제시하며, 기술이 교육의 접근성과 효과를 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여준다.
본 연구는 논에서 이탈리안 라이그라스와 두과 사료작물 혼파에 의한 생산성을 구명코자 전라남도농업기술원에서 2004년부터 2008년까지 수행하였다. 처리내용은 이탈리안 라이그라스(코윈어리 품종) 단파에 자운영, forage pea, crimson clover 그리고 hairy vetch을 혼파하는 5처리 3반복으로 실시하였다. 그리고 이탈리안 라이그라스와 두과 사료작물 혼파비율은 단파 기준으로 70:30 비율로 혼파하였다. 논에서 이탈리안 라이그라스 단파와 두과 사료작물 혼파에 의한 건물률은 23.6~26.8%였고 혼파에 따른 건물률은 비슷하였다. 그리고 이탈리안 라이그라스와 forage pea와 혼파에 의한 생초 및 조단백질 수량은 각각 ha당 40,100 kg, 그리고 625 kg/ha으로 유의적으로 많았다(p<0.05). 또한 건물수량은 이탈리안 라이그라스와 forage pea 그리고 hairy vetch 혼파시 ha당 각각 9,470 kg 그리고 9,500 kg 유의적으로 많았다(p<0.05). 이탈리안 라이그라스와 forage pea 혼파 토양의 유효인산 함량이 78 mg /kg으로 많았으며, 이탈리안 라이그라스 단파 K 함량보다 혼파시 0.52~0.88$cmol^+$/kg으로 훨씬 높았다. 따라서 논에서 이탈리안 라이그라스와 forage pea을 혼파하여 건물수량, 조단백질 수량의 증가 및 재배의 안정성 제고에 효과적이었으며, 이탈리안 라이그라스 단파보다는 혼파재배가 바람직한 것으로 평가되었다.
Purpose - Lettuce (Lactuca sativ L.) is one of the economically important vegetable crops, which worldwide market value is over 100 billion U.S. dollar. In Korea, about 89.7 kilo ton of lettuce was produced in 3400ha in 2016, recoded as No. 1 vegetable crop in domestic green house production. However, recently, domestic lettuce production and cultivation areas are all getting decreased. Thus, novel approaches are needed to be implemented to revive the production. Research design, data and methodology - In this review paper, we first prioritized the end-user traits which are imperative to positively stimulate the domestic lettuce market and discussed relevant genomics strategies. Especially, we assessed a possibility whether school meal program would be a potential niche market. Results - The genomics technologies, which become widely applied in the crop biotechnology since 2008 when next generation sequencing method was developed, may be a good solution in the crop improvement, efficiently gathering valuable information of agriculturally useful traits. Significantly, in lettuce, the high quality whole genome sequence, based on Lactuca sativa cv. Salinas, is publically available and this genomics platform, thus, would be implemented in lettuce breeding program to innovate relevant end-user traits both for the farmers and customers, including the disease resistance to the Fusarium wilt, productivity under hot weather conditions, various nutritional qualities and so forth. These improvements will boost domestic lettuce industries in the near future. Conclusions - Due to the nutritional distinctions comparing to the western style lettuces, domestic leaf lettuces could be one of the important vegetables in the school meal programs. To make it happen, we would better devise diverse recipes to make a salad with it, instead of only using as a wrap vegetable. Meanwhile, novel lettuce varieties need to be developed, which are favorable to the students and also easy to be handled with while processing. Overall, to achieve international competence in the lettuce industries, we need to create elite lettuce varieties that satisfies domestic farmers as well as customers, suitable to various niche markets, such as school meal program. Thus, efficient breeding programs using genomics approaches should be established in advance and careful monitoring on the preference of the related customers for a niche market be continued persistently.
두 개의 페놀기를 포함하는 열린 고리형태의 1, 14-Bis(2-hydroxybenzyl)-2, 6, 9, 12-tetraazatetradecane(bsated) 리간드를 염산염의 형태로 분리하여 원소 분석, 질량 스펙트럼 및 핵자기공명법으로 분석하였다. 합성된 리간드의 산 해리상수($logK^n{_H}$)와 $Cu^{2+}$, $Ni^{2+}$, $Co^{2+}$ 및 $Zn^{2+}$에 대한 안정도 상수($logK_{ML}$)를 전위차 적정법으로 결정하였다. 이때 온도는 $25^{\circ}C$ 및 이온강도는 0.10M($KNO_3$)로 고정시켰다. [Cu(bsated)] $(ClO_4)_2$ X-ray구조의 crystal data는 다음과 같다: Monoclinic space group $P2_1/n$, $a=17.856(4){\AA}$, $b=17.709(1){\AA}$, $c=8.539(2){\AA}$, $V=2700(2){\AA}$ with Z=4. tetrabutylammonium perchlorate 전해질의 dimethyl sulfoxide 용액속에서 [Cu(bsated)]$(ClO_4)_2$ 착물의 전기화학적 특성을 순환 전압-전류법 (CV)과 normal pulse voltammertry (NPV, 정상펄스전압전류법)으로 측정하였다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 식물공장시스템의 발광다이오드와 UVA 광원에서 자란 시금치 생육 및 아스코르브산 함량을 구명하고자 하였다. 시금치 '수시로' 품종은 정식 후 28일간 NFT 수경시스템에서 형광등(FL)을 대조구로 하여 적색광(R), 청색광(B), 적색과 청색의 혼합광(2:1비율)(R:B), 백색광(W), 적색광+UVA(RUV), 청색광+UVA(BUV), R:B(2:1)+UVA(RBUV) 총 8 종류 광에서 같은 광도($130{\mu}mol{\cdot}m^{-2}{\cdot}s^{-1}$)와 광주기(명/암 = 16/8h)로 재배되었다. R이 들어간 모든 광 처리구(R, RB, RUV, RBUV)에서 정식 21일 부터 잎 상편생장(leaf epinasty)이 나타났다. RUV 처리구에서 R에 비해 엽장과 엽병은 유의적으로 감소되고 엽폭은 유의적으로 증가되어 엽형지수가 낮은 결과를 보였다. 하지만, BUV 처리구에서 B에 비해 엽장과 엽병의 길이가 유의적으로 증가되었고 엽폭은 유의적 차이가 없었으며 엽수는 유의적으로 많았다. RBUV 처리구에서는 다른 처리구보다 엽장이 가장 짧았으며 RB 처리구와 비교하여 생체중, 건물중 및 엽면적 유의차는 없었다. 정식 후 28일 째에 측정된 지상부 건물중은 R, RUV 및 BUV 처리구에서 유의적으로 높았고 W와 FL에서 유의적으로 낮았다. 엽면적은 BUV 처리구에서 유의적으로 가장 높았다. 정식 28일째에 시금치 아스코르브산 함량은 B 처리구에서 유의적으로 가장 높았고 그 다음으로 BUV에서 높았으며 FL과 R에서 유의적으로 낮았다. 따라서 식물공장에서 시금치 재배 시 생육과 품질적인 측면에서 BUV광이 가장 적합한 것으로 보인다.
본 논문에서는 헤어스타일을 미리 확인하고 변경해 볼 수 있는 헤어 스타일링 지원 스마트 미러 개발을 다루었다. 이 서비스의 핵심 기능은 사용자가 원하는 헤어 이미지를 선택했을 때 해당 이미지를 사용자의 얼굴에 합성해 가상으로 헤어스타일링하는 기능이다. 헤어 이미지 합성 기능의 효용성을 확인하기 위해 기능 수행 상황에 따른 Haar-cascade 알고리즘의 안면인식 성공률 측정 실험을 진행했다. 실험을 통해 피실험자의 두 눈과 눈썹이 모두 보이는 상황에서 95%의 확률로 안면인식이 성공하며 가장 높은 성공률을 보인다는 것을 확인했다. 피실험자의 양쪽 눈썹이 모두 보이지 않거나 한쪽 안구가 가려진 상황에서는 각각 50%, 0%의 안면인식 성공률을 보인다는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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