최근 병원 밖 심정지 환자의 생존율 향상을 위한 일반인 대상 심폐소생술 교육의 중요성이 강조되고 있다. 일반인 대상 효과적인 심폐소생술 교육을 위해 보다 정확하고 생동감 있는 교육전략이 필요하다. 이에 본 연구에서는 확장현실 기반의 심폐소생술 교육시스템을 개발하고 일반인을 대상으로 교육한 사용성 평가 결과를 제시한다. 3개의 응용프로그램으로 구성된 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템에서는 첫 번째 마네킹에 정합된 3D 심장 해부도를 스마트글라스에 전송하여 가슴압박 지점을 안내한다. 두 번째 응용프로그램은 스마트글라스를 통해 심폐소생술 과정에 대한 시·청각적 정보를 제공함과 동시에 스마트워치의 진동 알림을 전송하여 심폐소생술의 정확한 압박 속도를 안내한다. 세번째 Add on kit는 마네킹에 설치된 센서를 통하여 흉부 압박의 깊이와 속도에 대한 즉각적인 피드백 정보를 스마트폰으로 전송한다. 본 연구에 참여한 93명의 대상자는 확장현실 기반 심폐소생술 교육시스템이 현장감과 효과성 측면에서 긍정적이라 평가하였다. 확장현실 기술을 이용한 정합기술은 현장감과 몰입도를 높이고 자기 주도적 훈련을 쉽게 함으로서 심폐소생술 교육 운영 효율성 향상에 이바지할 수 있다.
Background and Objectives During speech, the vocal folds oscillate at frequencies ranging from 100-200 Hz with amplitudes of a few millimeters. Mechanical stimulation is an essential factor which affects metabolism of human vocal folds. The effect of mechanical vibration on the cellular response in the human vocal fold fibroblasts cells (hVFFs) was evaluated. Materials and Method We created a culture systemic device capable of generating vibratory stimulations at human phonation frequencies. To establish optimal cell culture condition, cellular proliferation and viability assay was examined. Quantitative real time polymerase chain reaction was used to assess extracellular matrix (ECM) related and growth factors expression on response to changes in vibratory frequency and amplitude. Western blot was used to investigate ECM and inflammation-related transcription factor activation and its related cellular signaling transduction pathway. Results The cell viability was stable with vibratory stimulation within 24 h. A statistically significant increase of ECM genes (collagen type I alpha 1 and collagen type I alpha 2) and growth factor [transforming growth factor β1 (TGF-β1) and fibroblast growth factor 1 (FGF-1)] observe under the experimental conditions. Vibratory stimulation induced transcriptional activation of NF-κB by phosphorylation of p65 subunit through cellular Mitogen-activated protein kinases activation by extracellular signal regulated kinase and p38 mitogen-activated protein kinases (MAPKs) phosphorylation on hVFFs. Conclusion This study confirmed enhancing synthesis of collagen, TGF-β1 and FGF was testified by vibratory stimulation on hVFFs. This mechanism is thought to be due to the activation of NF-κB and MAPKs. Taken together, these results demonstrate that vibratory bioreactor may be a suitable alternative to hVFFs for studying vocal folds cellular response to vibratory vocalization.
구조물을 구성하고 있는 콘크리트의 경우, 진동에 대한 감쇠성능이 작아, 구조물에서 발생하는 다양한 진동 문제를 해결하는데 어려움이 있으므로, 이러한 문제를 해결하기 위해, 최근 폴리머 콘크리트와 복합구조 댐퍼를 혼합하여 댐핑 성능을 크게 증가시킨 고 감쇠 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 폴리머 콘크리트는 배합 시, 시멘트와 물을 사용하지 않아, 경화시간이 매우 짧고, 물리적 특성 및 동특성 등이 매우 우수하여 진동저감이 요구되는 건축구조물에의 폭넓은 활용이 기대되는 구조재료이며, 복합구조 댐퍼는 파이프 관 내부에 위치한 쇠구슬의 충돌에 따른 운동에너지 소산과 점성유체의 에너지 소산 방식을 통해 진동을 저감하는 구조시스템이라 할 수 있다. 본 연구에서는 폴리머 콘크리트와 복합구조 댐퍼의 물리적, 동적 특성을 일반 콘크리트와 비교하였는데, 물리적 특성의 경우, 폴리머 콘크리트가 탄성계수 및 강도 특성에서 상당히 우수한 결과를 보였으며, 특히 인장강도는 6.5~10배 이상 큰 차이를 보였다. 또한, 동적 특성의 경우도 폴리머 콘크리트는 일반 콘크리트 대비 동적강성은 25%, 감쇠비는 약 3배 정도 증가하였으며, 복합구조 댐퍼는 동적강성은 비슷한 경향을 보였지만 감쇠비는 3.5배 이상 증가하여, 일반 콘크리트보다 진동 감쇠성능이 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 저가 재료인 전분과 물 기반의 현탁액을 이용하여 과속방지턱에 응용 가능한 스마트 소재를 개발하고 물성을 평가하였다. 유변물성측정기를 이용하여 전단율에 따른 점도 및 전단력을 측정하여 전분 농도별 전단농화 발생 현상을 확인하였다. 물체의 낙하 시험과 5-25 km/h의 주행 속도로 충격 후 진동을 측정한 자전거 주행 시험을 통해 거시적인 전단농화현상을 확인하였고, 과속방지턱의 적용 가능성을 확인하였다. 점도 측정 결과, 초기에 전단담화 구간에 이어 전단농화가 발생하였고, 전단농화 현상을 유발하는 임계 변형률은 농도가 증가함에 따라 감소하였다. 또한 전분 농도 증가에 따라 점도와 전단력이 크게 증가하였다. 낙하시험과 자전거 주행시험 결과 현탁액이 단시간에 고체 상태로 바뀌었고 충격 에너지가 유체에 흡수되었다. 유체의 농도와 가하는 충격(속도)이 증가할수록 전단농화현상이 쉽게 발생하였다. 최종적으로 물과 전분 기반의 비뉴턴 유체로 5-25 km/h 범위에서 구동하는 스마트 과속방지턱 재료의 개발을 제안하였다.
상시진동을 이용하여 구조계의 동특성을 추출하는 운용모드해석 기법은 케이블교량 구조건전성모니터링의 한 분야로써 다양한 연구와 실험적 검증이 수행되어왔다. 본 연구에서는 두 번에 걸친 상시진동실험과 함께 3년간의 장기 계측을 통해 수집된 가속도 데이터를 이용하여 공용 중인 사장교의 장단기 동특성을 평가하였다. 교량 준공 이후 6년과 19년이 경과한 시기에 실시한 고해상도 상시진동실험으로부터 0.1 ~ 2.5 Hz 대역에서 27개 수직모드(휨, 비틈)와 1개 수평모드를 추출하였다. 운용모드해석에 기반한 동특성 추출은 PP기법, ERADC기법, FDD기법, TDD기법을 적용하였으며, 적용한 기법들 간에 유의미한 차이가 없는 것을 확인하였다. 장기 계측 고유진동수와 환경 요인(온도, 바람)에 대한 상관성 분석으로부터 온도 변화가 고유진동수 변동에 지배적인 영향인자임을 확인하였다. 대상교량의 고유진동수 감소 경향은 구조성능과 일체성이 변한 것이 아니라 두 번의 상시진동실험 간 온도 차이에 의한 환경영향이 컸음을 밝혔다. 또한 TDD기법 적용 시, 지연이 0에서 자기상관이 1이 되도록 시퀀스를 정규화하는 알고리즘을 추가하여 모드형상 추출의 정확도를 개선하였다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
그라우팅 공법은 연약지반의 보강과 방수 및 지하수위저하 또는 상승과 진동으로 인한 침하 및 부등침하로 손상된 구조물의 지지력을 높이고 차수를 높이는 목적으로 사용된다. 본 연구는 보강섬유를 이용하여 그라우트재료의 강도와 경화시간을 증대시키기 위하여 고로슬래그 기반의 무시멘트 그라우트재를 개발하고자 하였다. 이와 관련하여 본 연구에서는 고로슬래그 3종 미분말의 알칼리 자극제인 수산화칼슘을 미분말 형태로 배합하여 사용하였고 수산화칼슘의 함유량은 고로슬래그 미분말 대비 10, 20, 30%까지 치환하여 사용하였다. 또한 보강섬유 유무에 따른 강도를 비교하기 위하여 각 섬유를 0.5%씩 추가하여 실험을 수행하였다. 보강섬유인 아라미드 및 탄소섬유 함유량이 증가함에 따라 일축압축강도가 증가하였는데 이는 그라우트재 내에 섬유에 의한 가교작용이 일축압축강도를 증가시킨 것으로 확인할 수 있다. 또한 알칼리자극제의 함유량이 증가할수록 일축압축강도가 증가하였으나 순수한 시멘트 100%일 때 보다는 낮은 강도를 확인할 수 있었다. 이는 알칼리자극제인 수산화칼슘이 고로슬래그 미분말과 반응했을 때 강도 증가에 영향을 미칠 수는 있으나, 시멘트와 비교하였을 때 미분말형태보다는 용액의 형태가 더 효과적이라는 것을 알 수 있다.
기존의 연구들은 댐퍼만에 의한 부가감쇠비의 Universal Curve만을 제공하였기 때문에 실무에서는 케이블의 구조감쇠 및 공기역학적감쇠와 같은 자체감쇠를 독립적으로 고려하곤 한다. 즉, 케이블에 발생하는 자체감쇠비와 댐퍼에 의해 부여되는 Universal Curve로부터 얻은 부가감쇠비를 산술적으로 합하여 케이블-댐퍼 시스템의 전체감쇠비를 결정해 왔다. 하지만 이러한 선형조합 접근법은 이론적인 근거가 미약하며 관련된 연구도 찾아볼 수 없는 실정이므로 이에 관한 유효성을 검증해 볼 필요가 있다. 이것을 위해 본 연구에서는 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비 해석법을 개발하여 정해를 제시하고 이것을 기존의 선형조합 접근법에 의해 얻어진 전체감쇠비와 비교하여 선형조합 접근법의 유효성 여부를 검증하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 강성은 작고 최적감쇠계수와 비슷한 감쇠계수를 갖는 댐퍼가 지점에서 가깝게 설치되어 있으며, 케이블의 진동이 저차 모드 위주로 발생하고 케이블의 자체감쇠가 크지 않은 일반적인 풍환경에서는 기존의 연구그룹에서 제시하는 연구결과나 선형조합 접근법을 적용하는 것에 무리가 따르지 않는다. 하지만 외부댐퍼나 예기치 못한 고차 진동모드의 발생, 강성이 큰 댐퍼가 사용되는 경우에는 본 연구를 적용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 본 연구는 케이블의 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비의 정해를 제시하고 이것을 토대로 선형조합 접근법에 대한 적용근거를 제시하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다. 차후 본 연구를 발전시켜 공기역학적감쇠에 대응하는 최적감쇠계수를 실시간으로 제시할 수 있게 된다면 MR(Magneto-rheological) 댐퍼와 같은 준능동 댐퍼의 케이블-댐퍼 시스템 제어의 중요한 알고리즘이 될 것으로 기대된다.
음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.
안전하고 지속가능한 건설현장의 운영을 위해 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보 모니터링은 매우 중요하다. 하지만, 상용 센서들은 단가가 상당하고, 건설현장과 같이 가혹한 환경에서 사용하도록 설계되지 않아 쉽게 고장나거나 측정값이 불안정하며, 각 환경정보마다 개별적인 센서를 설치 및 관리해야 하기 때문에 인력/비용/공간의 확보가 어렵다는 한계점이 존재한다. 본 연구는 건설현장의 소음, 분진, 진동, 온·습도 등의 환경정보를 측정하는 통합 센싱모듈을 개발했다. 구체적으로, 설치 비용을 상용 센서의 3.3% 수준으로 낮추고, 야외의 가혹한 환경에서 사용 가능하도록 설계하며, 다수의 센서를 통합하여 설치와 관리가 편리하도록 개선했다. 또한, 건설현장에서 센싱모듈을 효과적으로 사용하기 위해 GPS, LTE, 실시간 센싱(1분 이내)을 지원한다. 센싱모듈을 검증하기 위해 국가 인증 센서와 측정 성능을 비교했고, 데이터 통신을 검증하기 위해 7곳의 현장에 25회 방문하여 테스트를 진행했다. 그 결과, 소음 측정 정확도 97.5% 및 정밀도 99.9%, 분진 측정 정확도 89.7%, 데이터 송신 안정률 93.5% 등 우수한 성능을 확인했다. 본 연구는 현장으로부터 대량 및 양질의 환경정보 데이터를 수집하도록 지원하여 (1) 관련 규정/법령의 준수 여부 평가, (2) 환경정보 시뮬레이션, (3) 환경대책 수립 등 현장 의사결정에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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