• 암석학회지
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• 제28권2호
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• pp.129-141
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• 2019

옥천변성대의 북서부에 위치하는 충주 어래산 지역은 주로 신원생대 계명산층과 이를 관입하는 중생대 화성암류로 구성되어 있다. 계명산층의 변성산성암의 방사능 값은 매우 높게 나타나고, 전기 쥬라기 흑운모 화강암은 이 지역에 광범위하게 분포한다. 이 논문에서는 변성산성암을 중심으로 희토류 광물인 갈렴석의 성장과 관련된 미구조 연구를 수행하여 희토류 광화작용의 기원과 발생 시기를 고찰하였다. 변성산성암은 주로 알칼리장석(주로 미사장석), 석영, 철산화광물, 흑운모, 사장석, 각섬석, 갈렴석, 저어콘, 녹렴석, 형석, 인회석, 석류석, (사)유렴석 등으로 구성되어 있다. 갈렴석은 흑운모와의 접촉부에 방사선 손상에 의한 짙은 갈색 광륜을 형성시키기도 하고, 광역엽리를 따라 집합체로 산출되기도 한다. 대부분의 갈렴석(집합체)의 주변부에서는 광역엽리가 형성되기 이전에 이들이 성장하였음을 지시하는 변형그늘이나 광역엽리의 굴곡면은 관찰되지 않는다. 갈렴석 집합체에 포획된 철산화광물의 입자 크기와 방향성은 광역엽리를 따라 산출하는 기질부의 철산화광물과 동일하다. 후기 화성암의 관입에 의한 열수변질작용으로 각섬석의 흑운모화가 인지되고, 이차적으로 성장한 흑운모는 갈렴석, 저어콘, 녹렴석 등과 접촉 공생한다. 이러한 미구조로부터 희토류 광물인 갈렴석(집합체)은 주로 광역엽리가 형성된 이후에 화성암의 관입과 관련된 열수변질작용으로 성장하였으며, 충주 어래산 지역의 희토류 광화작용은 이 지역에 광범위하게 산출되는 전기 쥬라기 흑운모화강암의 관입과 밀접한 관련성이 있는 것으로 고찰된다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.401-408
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• 2018

하수처리 공정모델링 소프트웨어인 EQPS(Effluent Quality Prediction System, Dynamita, France)를 적용하여 A하수처리시설 생물반응조 설계의 적합성을 분석하였다. A하수처리장은 친수용수 수준의 목표수질을 준수하기 위하여 이차침전지 유출수 설계농도를 총질소와 총인, 각 10 mg/L, 1.8 mg/L로 설정하여 설계하였다. 4-Stage BNR 공정인 반응조의 체류시간은 총 9.6시간으로 전무산소조 0.5, 혐기조 1.0, 무산소조 2.9, 호기조 5.2시간이었다. 동절기 공정모델링 결과 친수용수 수준의 목표수질을 만족하기 위하여 혐기조의 체류시간을 0.2시간 늘렸고 당초 설계조건이던 외부탄소원 비상시 주입을 상시적으로 주입해야 하는 것으로 조사되었다. 모델링 결과의 왜곡을 배제하기 위하여 소프트웨어 제조사가 제시한 one step nitrification denitrification 모델의 Default 계수를 사용하였다. 공정모델링은 대체적으로 최적의 상태를 제시하기 때문에 생물반응조 여유율을 고려하면 4-Stage BNR의 체류시간은 9.8시간보다 증가시켜야 한다. 하수처리장 설계단계에서 공정 모델링의 정확한 사용은 하수처리장 건설 후 처리성능과 효율의 안정성을 담보할 수 있는 방법이므로 설계단계에서 철저한 평가가 필요하다.

• 대한한의학방제학회지
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• 제27권2호
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• pp.101-120
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• 2019

PURPOSE : Euonymi Lignum Suberalatum (EL) is the stem fin of Euonymi alatus. In traditional Korean medicine, EL is used for treatment of uterine bleeding, metritis and static blood. Recently, many studies have reported several pharmacological effects of EL including anticancer, antimicrobial, antidiabetic activity, and anti-oxidative stress. However, the mechanisms underlying anti-inflammatory effects by the EL is not established. METHODS : To investigate anti-inflammatory effects of Euonymi Lignum Suberalatum Water (ELWE), Raw 264.7 cells were pre-treated with $10-300{\mu}g/mL$ of ELWE, and then exposed to $1{\mu}g/mL$ of LPS. Levels of NO, IL-6, $IL-1{\beta}$ and $TNF-{\alpha}$ were detected by ELISA kit. Expression of pro-inflammatory proteins were determined by immunoblot analysis. To evaluate the anti-inflammatory effect in vivo, rat paw edema volume, and expressions of COX-2 and iNOS proteins in carrageenan (CA)-induced rat paw edema model. RESULTS : NO production activated by LPS, was decreased by $30-300{\mu}g/mL$ of ELWE. Production of inflammatory mediators such as $TNF-{\alpha}$, ILs, $PGE_2$ were decreased by ELWE 100 and $300{\mu}g/mL$. In addition, ELWE reduced LPS-mediated iNOS and COX-2 expression. Moreover, ELWE increased $I-{\kappa}B{\alpha}$ expression in cytoplasm and decreased $NF-{\kappa}B$ expression in nucleus. In vivo study, ELWE reduced the increases of paw swelling, and expression of iNOS and COX-2 proteins in paw edema induced by CA injection. CONCLUSION : The results indicate that ELWE could inhibit the acute inflammatory response, via modulation of $NF-{\kappa}B$ activation. Furthermore, inhibition of rat paw edema induced by CA is considered as clear evidence that ELWE may be a useful source to treat acute inflammation.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.13-20
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• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.15-29
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• 2021

인공지능 에이전트는 4차 산업혁명의 핵심 기술이고, 현재 많은 기업들이 AI 음성 인식 비서를 탑재 출시함으로써 산업 내 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 애플, 마이크로소프트, 구글, 아마존, 삼성 등 고객 충성도를 확보하고 있으며 자사 하드웨어 제품을 내놓고 있는 기업의 경우, AI 비서 서비스를 자사 제품에 적용함으로써 고객 충성도를 높이고, 시장 점유율 역시 극대화뿐 아니라 향후 음성 인터페이스 플랫폼 시장 장악력을 확대하고 있다. 본 연구는 인공지능분야의 해외 및 국내 주요 기업들의 현황을 분석하고 보이스 UI 개발과 혁신 수용 관점에서 사용자 만족을 위한 기술 발전 방향에 초점을 맞추어 미래 전략 방향을 제언했다. B2B 기술적인 측면에서는 음성 인식률을 높이고 하드웨어향상, 자연언어 처리기술 및 빅데이터 및 인공지능 접목한 혁신 기술의 데이터가 쌓인 클라우드 컴퓨팅 활용뿐 아니라 및 Open A.I.언어 인공지능인 GPT-3의 활용 및 사용성, 유용성, 감성 측면에서 사용자 만족을 높일 필요가 있다. 본 연구는 산업계와 학계에 실무적, 이론적 함의를 준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6D호
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• pp.693-702
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• 2009

수도권 지역의 대기오염 배출량은 대부분 교통 부문에서 유발되고 있고, 특히 수도권 지역 미세먼지(PM10) 배출량의 52%와 질소산화물(NOx) 배출량의 59%는 노후 대형경유차에서 배출되고 있는 실정이다. 본 연구는 노후 대형경유차에서 배출되는 대기오염물질 저감을 위한 정책인 환경지역 (노후 대형경유차의 수도권 진입 억제 및 대기오염물질 저감장치 장착)운영전략을 수립하고 이를 평가하였다. 본 연구에서 환경지역 운영전략은 대상지역과 대상차량에 따라 6개 시나리오로 구성되었으며, 각 시나리오는 교통통계자료를 이용하여 평가되었다. 환경지역 운영 전략에 대한 평가 결과, 7년 경과된 노후 경유차의 DPF장착과 1998년식 이전 노후 경유차의 조기폐차 시행방안이 가장 효율적인 것으로 분석되었다. 또한 저공해화 대상차량을 수도권 내 운행차량 기준으로 설정하는 것이 등록차량 기준으로 설정하는 것보다 더 효과적인 것으로 분석되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.31-41
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• 2022

철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권7호
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• pp.303-314
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• 2023

음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.695-701
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• 2006

Toluene을 유일 탄소원으로 배양한 혼합미생물 군으로부터 순수미생물을 분리배양한 후, 염기서열을 분석하여 Pseudomonas sp. TDB4 균주를 얻었다. 이 균주의 VOC 분해능을 평가하기 위해 toluene, benzene, p-xylene, styrene을 대상기질로 하여 회분식 생분해실험을 진행하였으며, 단일 기질인 경우 toluene, benzene, styrene, p-xylene의 순으로 분해능이 좋은 것으로 나타났다. 또한 VOCs 혼합물을 주입하였을 경우에는 모든 조합조건에서 styrene, toluene, benzene, pxylene의 순서로 쉽게 분해하였다. 이러한 결과로부터 VOC가 공존할 경우 toluene과 p-xylene은 다른 VOC의 분해를 촉진시키지만 styrene은 저해물질로 작용함을 알 수 있었다. 한편 연속식 계면활성제 미생물 반응기(Bioactive Foam Reactor, BFR)에 혼합미생물 배양액과 TDB4 배양액을 접종하고 장기 운전하면서 운전특성과 미생물 동적변화를 확인하였다. VOCs 혼합물질 유입농도가 250 ppm 이상에서는 처리효율이 급격히 저하되었는데, FISH 분석 결과에 따르면 동일한 시점에서 TDB4가 차지하는 비율이 전체 미생물의 20% 미만으로 감소하여 BFR의 처리효율과 미생물상은 매우 밀접한 관련이 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과 FISH 분석법을 계면활성제 미생물 반응기의 미생물 군집변화 해석에 유용하게 사용할 수 있음을 확인하였으며, 미생물 반응조를 장기간 운전할 때에는 안정적인 처리효율을 유지하기 위하여 주기적인 식종을 해주는 것이 적절하다고 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.685-695
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• 2023

이 연구는 프랑스학 교육 분야에서 디지털 학습지원 매체가 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 활용 현황을 파악하고 시사점을 도출하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 프랑스학 교육 분야에서의 학습 과정별 디지털 매체가 어떻게 활용되었는지 검토하였으며, 최근 대두되고 있는 챗GPT의 활용은 외국어와 교육분야까지 확장하여 학습에 직접적 적용 현황을 확인하였다. 이상의 문헌 검토 결과, 첫째, 프랑스학 교육 분야에서는 디지털 학습지원 매체의 적용은 다소 제한적이었다. 주로 '온라인 수업 매체', '수업 전 학습', '효율적 학습 및 상호작용' 그리고 '자기주도적 학습'의 과정에 디지털 학습지원 매체를 선별적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 교수·학습 과정에서 '효율적 학습 및 상호작용'을 위하여 다양한 디지털 학습지원 매체가 활용되는 현황을 확인할 수 있었다. 둘째, 챗GPT의 경우, 프랑스학 교육 분야에서는 아직 연구가 진행되지 않은 것으로 나타났으며, 타 교육 분야에서 학습 과정의 실제적 적용에 관한 매우 소수의 연구가 진행되고 있었다. 챗GPT는 교수·학습자료의 개발과 학습 전 과정 및 평가, 그리고 학습자의 자기주도적 학습 측면 등 활용범위가 매우 넓고 학습자들의 긍정적 효과가 보고되었지만, 정보의 질, 출처 및 신뢰도 등의 측면에서는 윤리적 문제점도 함께 보고되고 있었다. 따라서 향후 국내 프랑스학 교육 분야에서는 이를 바탕으로 대학의 교수·학습 상황에 적합한 교육적 적용 및 그 효과 검증 그리고 디지털 학습지원 매체와 범 학문적 융합의 방향으로 이루어져야 할 필요가 있다.