본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
본 연구는 편마비 환자 중 슬관절 과신전으로 인해 균형 및 보행 장애를 보이는 환자들에게 슬관절 움직임 제한 보조기로 과신전을 제한시킨 연구군과, 치료사의 손으로 과신전을 제한시킨 대조군으로 나누어 전통적인 물리치료를 실시해 치료 전, 후와 두 간을 비교하여, 슬관절 움직임 제한 보조기가 슬관절 과신전이 있는 편마비 환자의 균형과 보행에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구 대상은 서울 참병원에서 편마비로 인하여 편마비라고 진단 받고 입원 및 통원 치료를 하는 환자 중 슬관절 과신전을 보이는 20명을 대상으로 무작위로 연구군과 대조군으로 나누어 연구 전, 후를 BBS (Berg Balance Scale), TUG (Time Up & Go Test), 보행 능력 평가를 이용하여 측정 비교 하였다. BBS를 이용해 균형능력을 측정한 결과 연구군, 대조군 모두에서 실험 전, 후에 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 또한 TUG를 이용한 균형능력 측정 결과에서도 연구군, 대조군 모두에서 실험 전, 후에 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 보행 능력 검사를 이용해 보행능력 평가를 한 결과 연구군, 대조군 모두에서 실험 전, 후에 유의한 차이를 보였다 (p<0.05). 균형 및 보행능력을 주 단위로 측정한 결과 연구군과 대조군 모두에서 유의한 증가를 보였고 (p<0.05), 두군 간에는 균형능력에서만 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 하지만 그래프상으로 봤을 때 연구군에서 균형과 보행능력의 더 많은 증가를 보였다. 본 연구 결과 슬관절 움직임 제한 보조기를 사용한 슬관절 과신전 제한 후 치료는 편마비 환자의 보행능력 증진에는 유의한 효과가 없었지만, 균형능력 증진에 유의한 효과가 있었다.
본 논문에서는 한국어 명사의 중의성 해소를 위해, 원시 말뭉치로부터 얻을 수 있는 지식원으로서 국소문맥을 정의하고 추출하는 방법을 제시한다. 동일한 국소 문맥을 갖는 서로 다른 명사는 그 의미가 유사하다는 직관을 바탕으로 대상 명사의 중의성 해소를 위해 대상명사를 포함하는 국소문맥과 동일한 국소문맥을 갖는 단어를 단서로 사용함으로써 학습 자료의 활용도를 높일 수 있고 빈도수가 적은 단어의 의미 중의성도 해결할 수 있으며, 용언의 확장을 통해 자료 부족 현상을 줄일 수 있다. 대상 명사는 동일한 국소문맥에 의한 단서들과의 최대 유사도 계산을 통해 그 의미가 결정된다. 두 단어간의 유사도는 WordNet으로부터 차용한 의미 계층 구조에서 두 단어가 가지는 개념 사이의 거리에 의해 계산된다. 최대 유사도를 계산하는 과정에서는 단서들의 중의성을 점차 줄여 나감으로써 유사도 계산의 속도를 향상시킬 수 있다. 대상 명사가 둘 이상의 국소문맥을 가질 때에는 각 국소문맥의 종류에 따른 가중치를 부여하여 국소문맥의 종류에 따른 의미제약의 차이를 구현하였다. 또 하나의 지식원으로서 사전 정의와 예문으로부터 공기정보를 얻고, 이를 국소문맥을 보완하기 위한 지식으로 사용하여 최선의 의미를 선택할 수 있도록 하였다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 국소 문맥의 적용률이 높고, 공기 정보는 국소 문맥과 상호 보완적으로 사용되어 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 본 방법을 실험한 결과, 사용된 단어의 의미 중의성이 크면서도, 기존의 의미 부착 말뭉치를 이용한 교사 학습 방식의 성능보다도 높은 정확도(89.8%)를 얻을 수 있었다.
해상교통관리는 통항방식의 설정, 교통량의 총량 규제, 교통류의 정류, 항행속력의 규제, 교통신호에 의한 관제. 항행지원정보의 제공 등 선박교통의 안전을 위해 실시되는 관리적 기술 수단이라고 정의할 수 있다 이러한 해상교통관리 수단 중에서 통항분리제도가 널리 이용되고 있지만, 통항분리를 통한 선박간의 마주침 감소 또는 소멸로 인한 선박조종자의 조선곤란성 완화효과에 대하여 검토한 연구는 거의 없다. 이 연구에서는 중앙선 표시가 없는 왕복수로에서 (1)수로중앙에 부표(buoy)를 설치하는 경우, (2)통항분리대를 설정하는 경우, (3)일방통항수로로 바꾸는 경우 등과 같은 교통관리 방안을 도입하는 경우, 수로를 항행하는 선박조종자에 부가되는 부하의 정도(조선곤란성)를 환경스트레스(Environmental Stress:ES)치라는 지표를 사용하여 그 효과를 정량적으로 평가하였다. 이 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 교통량이 동일한 조건에서 수로 중앙에 부표를 설치하면 선박조종자의 부하 값(허용 불가능한 값)이 약 23%. 통항분리대를 설정하면 약 32%, 일방 통항수로로 바꾸면 약 50%가 완화되었다. (2) 수로 폭이 동일한 경우 교통량이 적은 경우보다 교통량이 많은 경우가 부표 설치와 통항분리대 설정에 의한 통항분리 효과가 크게 나타났으며, 대형선일수록 각 교통관리 방안의 도입에 따른 조선곤란성의 완화 효과가 크게 나타났다. 또한 교통량이 동일한 경우 수로 폭이 넓은 경우보다 수로 폭이 좁은 경우에 대형선의 조선곤란성 완화 효과가 크게 나타났다. (3) 통항분리방식의 도입에 따른 효과는 수로 폭이 좁고 교통량이 많은 경우에 가장 크게 나타났다.
국내는 온실가스를 줄이고 보행자 중심의 친환경 도시를 지향하고자 일부지역에 보행자 우선지역을 시행하고 있다. 이는 대중교통 중심의 서비스 개선 및 여유로운 보행공간의 확보 측면에서 시민의 만족도가 높았으며, 친환경 교통수단의 도입으로 온실가스의 감축효과에 기여했다. 그러나 보행자 우선지역은 보행환경 개선 측면에는 영향력이 높지만 주변 교통흐름에는 악영향을 주는 만큼 시행에 따른 교통 환경 변화를 예측할 필요가 있다. 본 연구는 수원시 행궁동 생태교통 지역을 중심으로 보행자 우선도로 시행에 따라 행사주변의 효과를 도출하기 위해 사전사후 평가를 활용한 교통사고 특성변화를 분석하였다. 분석결과 보행자 우선도로는 보행자 중심으로 설계되어 운영되는 만큼 보행자 관련 사고는 줄었으나, 차량의 회전교통 제한에 따른 불법유턴 사고 및 속도 저하에 따른 신호위반 사고가 증가한 것으로 나타났다. 각 지역에는 행사를 시행하기 전 운전자에게 각별한 주의가 요구되며, 행사구역 인근에 본 연구 특성이 반영된 안전표지판 및 어플 정보를 제공하여 교통사고에 유념할 필요가 있겠다.
A dryout mechanism model for rectangular narrow channels at high pressure conditions is developed by assuming that the Kelvin-Helmholtz instability triggered the occurrence of dryout. This model combines the advantages of theoretical analysis and empirical correlation. The unknown coefficients in the theoretical derivation are supported by the experimental data. Meanwhile, the decisive restriction of the experimental conditions on the applicability of the empirical correlation is avoided. The expression of vapor phase velocity at the time of dryout is derived, and the empirical correlation of liquid film thickness is introduced. Since the CHF value obtained from the liquid film thickness should be the same as the value obtained from the Kelvin-Helmholtz critical stability under the same condition, the convergent CHF value is obtained by iteratively calculating. Comparing with the experimental data under the pressure of 6.89-13.79 MPa, the average error of the model is -15.4% with the 95% confidence interval [-20.5%, -10.4%]. And the pressure has a decisive influence on the prediction accuracy of this model. Compared with the existing dryout code, the calculation speed of this model is faster, and the calculation accuracy is improved. This model, with great portability, could be applied to different objects and working conditions by changing the expression of the vapor phase velocity when the dryout phenomenon is triggered and the calculation formula of the liquid film.
태양과 지구 간 공간인 행성 간 공간 (Interplanetary space)은 태양표면에서 발생되는 X선, 플레어, 코로나 물질 등이 태양풍에 의해 지구로 이동되는 공간으로, 태양에서부터 초음속의 태양풍이 불고 있다. 이러한 태양풍은 지구 자기권 및 이온층에 직접적인 영향을 미치며, 이로 인해 방송통신 장애, 위성운용 장애, 전력선 장애 등을 야기 시키게 된다. 이러한 행성 간 공간의 태양풍 흐름은 태양풍 배경이 되는 전파원이 태양풍을 통과하면서 발생하는 신틸레이션 값을 측정함으로써 태양풍 속도, 밀도 및 방향으로 관측된다. 태양풍 관측 정확도 및 정밀도는 유효집광 면적이 넓을수록 그리고 태양 배경 관측 소스 수가 많을수록 높아진다. 본 논문에서의 성능 검증은 시제품으로 제작한 3개의 타일을 이용하였으며, 관측 타일 수량의 제한으로 관측된 빔 패턴이 요구사항을 만족하는지 여부를 검증하는 시험을 수행하였다. 본 논문은 행성 간 공간에서 이동하는 태양풍 관측을 위해 디지털 데이터 처리 기능을 갖는 태양풍 지상 관측 시스템 설계 및 규격을 제시하고 또한 설계 시 제기된 기술적 이슈와 해결방안을 제시하고 있다. 아울러 제시된 규격에 따라 제작된 시제품을 이용하여 태양풍을 관측할 수 있는 성능이 구현되었는지에 대한 검증을 수행한 결과를 제시하고 있다. 시제품으로 제작한 3개의 타일을 이용하여 수행된 성능시험 결과 관측된 빔 패턴이 요구사항을 만족하고 있어 태양풍 관측이 수행될 수 있음을 확인하였다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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