서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 펄스 레이저 증착법으로 기판 온도에 따른 GZO(Ga2O3 : 5 wt %, ZnO : 95 wt %) 박막을 유리 기판에 증착하여 전기적 및 광학적 특성을 조사하였다. XRD측정을 통해 기판 온도에 무관하게 모든 GZO 박막이 c 축으로 우선 성장함을 확인할 수 있었고, 300℃ 에서 증착한 GZO 박막이 반가폭 0.38° 로 가장 우수한 결정성을 나타내었다. 기판 온도가 150에서 300℃ 로 증가함에 따라 GZO 박막의 비저항은 감소하는 경향을 보인 반면에 가시광 영역에서의 평균 투과도는 크게 영향을 받지 않는 것으로 조사되었다. 300℃ 에서 증착한 GZO 박막의 재료 평가 지수가 2.05×104 Ω-1·cm-1 로 가장 우수한 값을 나타내었고, 이때 비저항과 가시광 영역에서의 평균 투과도는 각각 3.72 × 10-4 Ω·cm 과 87.71 % 이었다. 본 연구를 통해 GZO 박막이 매우 유망한 투명 전도막 재료라는 것을 알 수 있었다.
소형 선박(<499 GT)이 전체 선박의 46%를 지배하고 있어 상대적으로 많은 CO2 배출가스를 가지고 있다고 결론지을 수 있다. 최적의 Trim 조건에서 운전하면 선박의 저항을 감소시킬 수 있어 온실가스가 적게 발생할 수 있다. Trim을 최적화하는 가장 저렴한 방법 중 하나는 최적의 Longitudal Center of Gravity(LCG)를 얻기 위해 무게 분포를 조정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 소형 선박의 저항에 대한 LCG 변화의 영향을 경험적 및 수치적 해석을 통해 연구하고자 한다. 선체를 설계하는 Savitsky 경험식은 Maxsurf Resistance의 방법으로 사용된다. 수치해석에는 STAR-CCM+ 상용 CFD(Computational Fluid Dynamics) 소프트웨어가 사용되지만 최종적으로 선박 설계 과정 이후 최적의 LCG를 얻기 위해 전체 저항을 비교한다. 결론적으로 Froude Number 0.56에서는 수치해석에 의해 전체 길이(LoA) 46.2%에서 최적의 LCG를 달성하고 Froude Number 0.63에서는 43.4% LoA를 달성하여 29.2% LoA에서 기준점에 비해 최대 41.12% - 45.16%의 상당한 저항 감소를 얻을 수 있다.
다수의 화자가 존재하는 음성에서 "누가 언제 발화했는가?"에 대해 레이블링하는 화자 분할은 발화 중첩 구간에 대한 레이블링과 화자 분할 모델의 최적화를 위해 심층 신경망 기반의 종단 간 방법에 대해 연구되었다. 대부분 심층 신경망 기반의 종단 간 화자 분할 시스템은 음성의 각 프레임에서 발화한 모든 화자의 레이블들을 추정하는 다중 레이블 분류 문제로 분할을 수행한다. 다중 레이블 기반의 화자 분할 시스템은 임계값을 어떤 값으로 설정하는지에 따라 모델의 성능이 많이 달라진다. 본 논문에서는 임계값 없이 화자 분할을 수행할 수 있도록 단일 레이블 분류를 이용한 화자 분할 시스템에 대해 연구하였다. 제안하는 화자 분할 시스템은 기존의 화자 레이블을 단일 레이블 형태로 변환하여 모델의 출력으로부터 레이블을 바로 추정한다. 훈련에서는 화자 레이블 순열을 고려하기 위해 Permutation Invariant Training(PIT) 손실함수와 교차 엔트로피 손실함수를 조합하여 사용하였다. 또한 심층 구조를 갖는 모델의 효과적인 학습을 위해 화자 분할 모델에 잔차 연결 구조를 추가하였다. 실험은 Librispeech 데이터베이스를 이용해 화자 2명에 대한 시뮬레이션 잡음 데이터를 생성하여 사용하였다. Diarization Error Rate(DER) 성능 평가 지수를 이용해 제안한 방법과 베이스라인 모델을 비교 평가했을 때, 제안한 방법이 임계값 없이 분할이 가능하며, 약 20.7 %만큼 향상된 성능을 보였다.
절대복사검보정은 위성 센서에서 얻은 전자기 신호의 물리량 변환을 위해 절대복사보정 계수를 결정하는 작업으로 위성 데이터의 정확도 개선 및 다른 위성 데이터와의 비교 및 통합을 위해 수행되어야 한다. 또한, 위성 센서는 시간에 따른 센서 노후화나 환경 조건의 영향을 받아 초기 설정된 보정 계수가 변화할 수 있으므로 주기적으로 이러한 변화를 모니터링 하는 것이 필수적이다. 이 연구에서는 차세대중형위성 1호(CAS500-1)의 다중 분광 채널에 대한 vicarious calibration을 수행하기 위해 필드 캠페인을 수행하였다. 구름이 없는 맑은 날의 조건 하에 총 두 차례의 유효한 현장 관측 자료를 얻었으며, MODTRAN 6 복사전달모델을 활용하여 대기 상단(top-of-atmosphere, TOA) radiance를 모의하였다. 모의된 TOA radiance와 CAS500-1의 digital number (DN)는 선형성은 보였지만, CAS500-1 영상의 넓은 시야각과 saturation 발생으로 향후 변환 계수의 보완이 필요한 것으로 보인다. 하지만, 본 연구는 CAS500-1의 절대복사보정에 대한 첫 시도를 하였으며, 향후 높은 신뢰성을 가진 계수 결정을 목표로 하는 연구들에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 손죽도의 관속식물을 밝히고 주요 식물을 조사하였다. 2023년 4월부터 2023년 10월까지 총 4회에 걸쳐 조사한 결과, 관속식물은 109과 322속 440종 7아종 35변종 1교잡종의 총 483분류군이 확인되었으며, 이 가운데 249분류군은 본 조사에서 새롭게 기록되었다. 한반도 고유종은 4분류군, 지역적색목록은 4분류군, 기후변화 지표식물은 22분류군, 식물구계학적 특정식물은 총 99분류군으로 IV등급에 2분류군, III등급에 41분류군, II등급에 10분류군, I등급에 46분류군이 확인되었다. 외래식물은 54분류군이며, 귀화율 11.2%, 도시화지수 13.8%로 나타났다. 생태계교란식물은 3분류군이 확인되었다. 조사지의 식물상은 한반도 식물구계의 남해안아구에 속한다. 본 연구는 관속식물의 분포 자료로써 식물 종 다양성 및 분포변화의 정보로 활용될 것으로 생각된다.
이 연구에서는 호남지역에 분포하는 5개 온천(죽림, 변산, 지리산, 덕산, 화순)에서 9개 온천시료와 인근의 지하수 시료 3개를 채취하여 수질화학 성분과 안정동위원소 $({\delta}^{18}O,\;{\delta}D,\;{\delta}^{34}S)$ 및 영족기체(He, Ne, Ar) 동위원소 분석을 통하여 온천수의 지화학적 특성, 지화학적 진화, 그리고 황, 헬륨, 아르곤의 기원을 해석하고자 하였다. 호남지역 온천수의 수온은 $23.0{\sim}30.5^{\circ}C$ 범위로 저온형 온천특성을 보이고 pH는 $7.67{\sim}9.98$ 범위로 알카리성의 특성을 보여주었다. 전기전도도는 $153{\sim}746{\mu}S/cm$ 범위로 지역에 따라서 큰 차이를 보여주었다. 온천주변 지하수의 수질특성은 온천수보다 낮은 pH와 전기전도도의 특성을 보여주었다. 온천수와 지하수의 지화학적 성분은 파이퍼도상에서 크게 3개의 유형으로 구분된다($Na-HCO_3$ 유형, Na-Cl 유형, $Ca-HCO_3$ 유형). 온천수의 지화학적 진화과정을 보면 초기에 $Ca-HCO_3$ 유형에서 출발하여 $Ca(Na)-HCO_3$ 유형을 거쳐 $Na-HCO_3$ 유형으로 진화하였으며, 일부 온천수는(JR1)의 경우 pH 9.98의 알카리성으로, $Na-HCO_3$ 유형의 종말점까지 도달하여 지화학적 진화의 최종단계에 도달되었음을 보여준다. 온천수의 산소 및 수소동위원소 조성은 순환수선을 따라 도시되며 지역에 따라 위도효과를 보인다. 황산염에 대한 황동위원소 대부분 화성기원을 보인다. 그러나 JR1 온천은 고염수에서 기원한 것으로 보이는 해양성기원을 보인다. 온천수의 $^3He/^4He$ 비와 $^4He/^{20}Ne$ 비는 $0.0143{\times}10^{-6}{\sim}0.407{\times}10^{-6}$ 범위와 $6.49{\sim}584{\times}10^{-6}$ 범위를 각각 보여주어 대기와 지각성분의 혼합선상에 도시된다. 이는 온천수내 헬륨가스의 대부분이 지각기원임을 의미한다. 죽림온천(JR1)의 경우 맨틀기원의 헬륨가스의 혼합율이 다른 온천에 비해 다소 높은 비율을 보여준다. 이들 동위원소비와 온천수의 pH와는 대체적으로 정의 상관관계가 확인되었다. 아울러 $^{40}Ar/^{36}Ar$비가 $292.3{\times}10^{-6}{\sim}304.1{\times}10^{-6}$ 범위로 대기기원임을 지시한다.
다중의 영상을 이용하여 하나의 파노라마 영상을 제작하는 기법은 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽스 등과 같은 여러 분야에서 널리 연구되고 있다. 파노라마 영상은 하나의 카메라에서 얻을 수 있는 영상의 한계, 즉 예를 들어 화각, 화질, 정보량 등의 한계를 극복할 수 있는 좋은 방법으로서 가상현실, 로봇비전 등과 같이 광각의 영상이 요구되는 다양한 분야에서 응용될 수 있다. 파노라마 영상은 단일 영상과 비교하여 보다 큰 몰입감을 제공한다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 현재 다양한 파노라마 영상 제작 기법들이 존재하지만, 대부분의 기법들이 공통적으로 파노라마 영상을 구성할 때 각 영상에 존재하는 특징점 및 대응점을 검출하는 방식을 사용하고 있다. 또한, 대응점을 이용한 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 사용, Homography Matrix를 구하여 영상을 변환하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 사용한 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 영상의 특징점을 검출할 때 영상의 흑백정보와 지역 공간 정보를 활용하는데, 영상의 크기 변화와 시점 검출에 강하며 SIFT(Scale Invariant Features Transform) 알고리즘에 비해 속도가 빠르다는 장점이 있어서 널리 사용되고 있다. SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 잘못된 대응점을 검출하는 경우가 생긴다는 단점이 존재하는데 이는 RANSAC 알고리즘의 수행속도를 늦추며, 그로인해 CPU 사용 점유율을 높이기도 한다. 대응점 검출 오류는 파노라마 영상의 정확성 및 선명성을 떨어뜨리는 핵심 요인이 된다. 본 논문에서는 이러한 대응점 검출의 오류를 최소화하기 위하여 대응점 좌표 주변 $3{\times}3$ 영역의 RGB값을 사용하여 잘못된 대응점들을 제거하는 중간 필터링 과정을 수행하고, 문제해결을 시도하는 동시에 파노라마 이미지구성 처리 속도 및 CPU 사용 점유율 등의 성능 향상 결과와 추출된 대응점 감소율, 정확도 등과 관련한 분석 및 평가 결과를 제시하였다.
목적 : 본 연구는 외부에서 고 농도$(30\%)$의 산소 공급이 공간 인지 능력에 어떠한 변화를 유발하는지 뇌기능 자기공명영상의 시계열 신호 분석을 통해 관찰하고자 한다. 대상 및 방법 : 비슷한 난이도의 공간 인지 과제 두 세트를 제작하기 위해 집단 검사를 실시하였다. 집단검사는 263명의 대학생을 대상으로 수행되었다. 그 결과 공간 인지 능력 측정을 위해 20 문항을 포함하는 두 개의 문제지를 제작하였다. 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 23.5세)이 뇌기능 자기공명영상 실험의 피험자로 참여하였다. $21\%$와 $30\%$의 산소를 공급하면서 공간 인지 과제를 수행하는 두 번의 실험이 설계되었다. 각 실험은 네 개의 블록으로 구성되고, 각 블록은 통제 및 공간 과제로 구성되었다. 37 MRI 기기를 사용하여 single-shot EPI 방법으로 뇌기능 영상을 획득하였다. 감산법을 이용하여 공간 과제 수행 시 활성화되는 뇌 영역을 추출하였다. 활성화 영역의 시계열 신호 분석을 위해 대표적인 네 영역(소뇌, 후두엽, 두정엽, 전두엽)을 선정하였다. 결과 : 평균 정답률은 $21\%$와 $30\%$ 산소 농도에서 각각 $50.63{\pm}8.63$와 $62.50{\pm}9.64$ 이었고, 두 농도간의 통계적 유의차가 발생하였다 (p<0.05). $21\%$에 비해 $30\%$ 산소 농도에서 소뇌 후두엽, 두정엽, 전두엽 영역에서 신경 활성화의 면적이 증가하였다. 소뇌, 후두엽, 두정엽 영역의 신경 활성화 면적의 증가율은 약 $17\%$이었고, 전두엽은 약 $50\%$ 이었다. 특히, 공간 인지 처리와 가장 밀접한 관련이 있는 두정엽 영역에서는 신경 활성화 강도도 증가하였다. 좌 두정엽에서 신경 활성화 강도의 증가율은 약 $1.4\%$ 이었고, 우 두정엽은 약 $1.7\%$ 이었다. 결론 : 고농도의 산소가 과제수행에 필요한 산소 공급을 충분하게 하여 과제수행에 필요한 신경망을 보다 활성화시켰다. 그리고 그 결과로 과제 수행 능력도 증가시킨다는 결론을 도출할 수 있다.
본 연구는 20% ortho-phenylphenol을 함유한 훈증소독제, Fumagari OPP$^{(R)}$의 Staphylococcus aureus (S. aureus)에 대한 살균효과를 평가하기 위해, French standard NF T 72-281에 따라 수행하였다. 배양 현탁액 중 S. aureus의 균수 (N 값), 훈증소독제에 노출된 각 담체의 균수 (n1, n2, n3), 평판배지법에 의한 시험균주 현탁액 중 균수 (N1), 여과법에 의한 시험균주 현탁액 중 균수 (N2), 그리고 대조담체의 회복 균수의 평균값 (T 값)을 예비실험을 통해 구하였다. 또한, 훈증소독제에 노출된 S. aureus의 감소 균수 (d 값)는, T 값, 회복액 중 균수의 평균값 (n'1) 그리고 배지의 담체에서 증식한 균수의 평균값 (n'2) 등을 이용하여 산출하였다. N 값은 $4.0{\times}10^8$ CFU/mL이었으며, n1, n2, n3은 각각 0.5N1, 0.5N2, 0.5N1 보다 높게 나타났다. 그리고 T값은 $3.4{\times}10^6$ CFU/mL이었다. 훈증소독제의 살균효과에 있어서, d 값은 6.43 logCFU/mL이었다. 훈증소독제에 대한 프랑스 기준에 따르면, 효과적인 살균력을 갖는 훈증소독제의 d 값이 5 logCFU/mL 이상이어야 하는 것으로 규정하고 있다. 본 연구의 결과로부터, Fumagari OPP$^{(R)}$는 S. aureus에 대해 높은 살균효과를 갖는 것으로 나타나, 병원성 세균으로 오염된 식품재료와 주방기기의 소독에 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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