전통적으로 공학분야는 실험 실습 위주의 대면 교육이 주를 이루어 왔으나, IT 기술 및 인터넷 통신망의 급속한 발전과 최근 COVID-19 등의 사회적 환경 변화로 인해 온라인 학습에 대한 수요가 급증하고 있다. 다른 분야에 비해 실험 실습의 비중이 상대적으로 높은 공학 분야에서 효율적인 온라인 교육이 이루어지려면 실제 실험 실습을 대체할 수 있는 가상 실험실습 콘텐츠가 매우 필요하다. 본 연구에서는 전기전자 분야 뿐만 아니라 IT 융합이 이루어지고 있는 전반적인 공학 분야에서 필수적으로 사용되고 있는 마이크로프로세서의 효율적인 온라인 응용 학습을 위해 라인 트레이서 모델을 개발하고 이를 시뮬레이션 할 수 있는 가상실험 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 라인 트레이서 모델에서 사용자는 원하는 형태로 하드웨어 파라미터 값들을 다양하게 설정하고, 이에 따른 소프트웨어를 어셈블리 언어나 C 언어 등으로 작성하여 컴퓨터 상에서 동작을 시험해 볼 수 있도록 구성되었다. 개발된 라인 트레이서 가상 실험 소프트웨어는 실제 수업에 활용하여 동작을 검증하였으며, 앞으로 온라인 상에서 이루어지는 비대면 수업에서 효율적인 가상 실험 실습 도구가 될 것으로 기대된다.
스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30)로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분야에 적용될 것이다.
대표적인 지중구조물인 터널시설물의 거동 특성을 평가하기 위해 다양한 수치해석 모델을 활용할 수 있다. 일반적으로 수치해석시 가장 많이 사용한 Mohr-Coulomb 모델은 탄성-완전소성 거동 모델로 하중증가-하중감소 단계시 변형 특성이 동일하여, 굴착해석의 경우 변위가 현장 상황과 다르게 나타날 수 있는 문제점이 있다. 그에 비해 HS-small Strain Stiffness 모델은 지반별 적용 범위가 넓으며, 초기탄성계수 및 비선형곡선 파라미터 하중증가-하중감소 단계의 탄성계수 등을 입력 가능하게 하여 흙의 변형 특성이 현장 조건에 맞게 해석 가능하다고 알려져 있다. 하지만 토목 기술자들은 지반의 특성 계수 추정의 어려움으로 인해 재료 비선형 특성을 적용 가능한 모델의 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 토목 기술자들이 터널 수치해석시 일반적으로 적용하는 Mohr-Coulomb 모델과 지반 비선형성을 고려 가능한 HS Small strain Stiffness 모델을 적용한 내진성능평가 결과 값을 비교하여 합리적인 모델 선택의 필요성을 검토하였다.
카로티노이드는 자연계에 존재하는 붉은색, 주황색, 황색의 지용성 색소이며, provitamin A, 항산화, 항염증, 항암 등 다양한 기능성을 가지는 생리활성물질로 알려져 있다. 생리 활성과 색소 활용성 때문에 카로티노이드는 식품, 화장품, 양식 산업 등에 널리 이용되고 있다. 현재 산업적으로 활용되는 카로티노이드는 대부분 생산 단가가 저렴한 합성 색소를 이용하고 있지만, 안전성과 생리활성효과 때문에 천연 카로티노이드가 각광받고 있다. 하지만 식물과 동물의 카로티노이드 생산은 경제적인 원인으로 생산에 제한이 있다. 박테리아에서 생산되는 카로티노이드는 화합 합성으로 생산되는 카로티노이드를 대체하기 위한 좋은 장점을 가지고 있다. 박테리아에서 생산되는 카로티노이드는 낮은 생산성 때문에 산업적 활용에 제한이 있으며, 지속적으로 박테리아로부터 카로티노이드의 생산성을 증가시키기 위한 연구가 이루어져 왔다. 박테리아로부터 카로티노이드 생산량을 증가시키기 위해 진행된 연구로는 박테리아의 카로티노이드 생합성 경로와 각 효소들의 활성, 돌연변이를 이용한 균주 개발, 유전공학을 통한 카로티노이드 생산성 증가 균주 구축, 스트레스 유도를 통한 카로티노이드 축적, 발효 배지의 조성과 배양 조건, 다른 균주와의 공배양 등을 포함하고 있다. 이 논문의 목적은 박테리아로부터 카로티노이드의 생산성을 증가시키기 위해 진행된 연구들을 검토하는 것이다.
Objectives This scoping review aimed to investigate the domestic clinical research trends of motion-style acupuncture treatment (MSAT), identify diseases and symptoms for which MSAT is used, summarize specific methods of MSAT, and suggest the direction of future studies. Methods The study was conducted in accordance with a previously specified methodology, using the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses extension for scoping reviews (PRISMA-ScR) checklist. We searched nine electronic databases for studies on MSAT reported till March 21, 2022. The search terms were 'kinematic acupuncture,' 'MSAT,' 'motion style acupuncture,' and 'motion style treatment.' Results A total of 29 studies were included in our analyses; of them, 23 (79.3%) were before-after studies. Lumbosacral disease was the most common for which MSAT was applied (n=16). The frequency and duration of treatments differed depending on the researchers, and local acupoints (including ashi points) were used in 22 (75.9%) studies. In most cases, the method of mobilizing the joint or stretching the muscle in the disease area was used after inserting the acupuncture; however, in 7 studies, gait exercise was used. Most studies used MSAT in combination with other treatments. Conclusions This study supports the direction of future research by presenting the methodological applications of MSAT. To increase its clinical applicability, studies with a high level of evidence investigating the application to various body part, standardization and safety of MSAT are necessary.
해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.
최근 스마트폰이 널리 보급되고 모바일 기기의 그래픽스 처리 성능이 발전함에 따라 아이들의 물리적인 활동을 돕는 다양한 모바일 애플리케이션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능과 증강현실 기술을 활용해 모래성 쌓기 놀이를 안내하는 모바일 애플리케이션 SandUp을 제안한다. 모래성을 쌓는 과정에서 아이는 모바일 증강현실 기술을 활용해 제시된 목표 모래성을 현실 세계에 증강하여 살펴볼 수 있다. 또한, SandUp은 모래성의 완성을 돕기 위해 단계적으로 필요한 모래 모양과 Task를 알려주고, 모바일 폰의 카메라와 딥러닝 인식모델을 이용해 실시간으로 현재 진행 상황을 인식하고 시각적, 청각적 피드백을 제공한다. 우리는 Flutter와 TensorFlow Lite를 이용해 SandUp 앱의 프로토타입을 구현하였다. 제안하는 SandUp 앱의 사용성과 효과를 평가하기 위해 성인을 대상으로 설문조사를 수행하고 앱이 목표로 한 4-7세 아이들을 모집하여 실험을 진행했다. 실험 결과와 학부모의 피드백을 분석하여 앱의 발전 가능성 및 개선점을 도출하고 향후 연구 방향을 제시한다.
이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.
최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.
해양 물리 환경 인자의 지속시간 분석은 작업시간, 설계와 같은 해안공학적 관점에서 요구되는 분석으로 해역 이용에 필수로 선행되어야하는 기초 분석이다. 본 연구에서는 기상청 해양기상관측부이 중 우리나라 서남해안 4개 관측 지점(덕적도, 외연도, 거문도, 거제도)의 풍속 및 유의파고 자료의 지속시간 분석을 수행하였다. 기준풍속은 1~15 m/s, 기준유의파고는 0.25~3.0 m의 범위를 설정하고 관측자료가 이를 넘어서 지속되는 시간을 산정했다. 분석결과, 풍속과 유의파고의 지속시간은 기준값이 높아질수록 급격히 감소했으며, 최대 기준 조건에서 지속시간의 중간값은 풍속이 최대 5시간, 유의파고는 최대 8시간으로 계산되었다. 1% 미만의 확률로 발생하는 지속시간은 기준풍속이 15 m/s일 때 최대 52시간, 기준유의파고가 3m일 때 최대 56시간으로 나타났다. 향후 우리나라 전 해역을 대상으로 해양기상 자료의 지속시간 분석을 수행할 수 있으며, 다양한 공학적 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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