달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
수지이동 성형공정에서 섬유직조가 수지에 의해 함침될 때 발생하는 기공 또는 나쁜 젖음성은 최종 성형품의 물성 저하에 심각한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 함침공정에서의 수지 유동특성을 파악하고 기공 형성기구를 규명하기 위하여, 빔 형태의 금형을 대상으로 실리콘 오일과 평직형태의 유리섬유를 사용하여 미시적인 유동가시화 실험을 수행하였다. 시간과 압력에 따른 수지의 침투길이를 측정함으로써 섬유직조의 기공률에 따른 비정상상태의 투과계수와 모세관압을 측정하였고, 낮은 조업압력과 낮은 기공률에서는 모세관압이 함침공정에서 중요한 가공변수임을 확인할 수 있었다. 비디오 카메라를 이용하여 유동전단면의 이동을 근접 확대 촬영하여 기공이 형성되는 과정을 미시적으로 관찰함으로써, 섬유와 수지의 표면에너지에 의해 발생되는 모세관압이 기공의 형성에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과, 수지충전을 유발하는 전체 구동압력에서 모세관압이 상대적으로 클수록 기공은 더욱 쉽게 생성되는 것으로 나타났다. 또한 수지의 점도와 섬유직조의 기공률이 각각 변화할 때, 모세관수에 따른 기공의 함량을 화상 해석 기법(image analysis technique)을 사용하여 정량적으로 측정하였다. 수지가 섬유직조 내로 함침될 때 임계모세관수(Ca~2.75$\times$$10^{-3})이상에서는 기공이 형성되지 않았으며, 그 이하에서는 모세관수가 감소함에 따라 기공의 함량이 지수적으로 증가하였다. 생성된 기공의 함량은 점도에 관계없이 유사한 변화 경향을 보였으며, 모세관수가 동일한 조건에서는, 기공률이 감소함에 따라 기공의 함량이 감소하였다.
Background: Pulmonary sarcoidosis often involves mediastinal or hilar lymph nodes in the lung parenchyma. Mediastinoscopy is the gold standard for diagnosis, but it is invasive and expensive. Transbronchial needle aspiration using conventional bronchoscope is less invasive than mediastinoscopy, but its diagnostic accuracy is in question due to the blind approach to targeting lymph nodes. Transbronchial needle aspiration (TBNA) via endobronchial ultrasound (EBUS) has high diagnostic value due to direct visualization of lymph nodes and to its relatively safeness. The purpose of this study was to assess the usefulness of EBUS-TBNA in the diagnosis of pulmonary sarcoidosis. Methods: Twenty-five patients with symptoms of sarcoidosis were enrolled into this study. Core tissue was obtained for a definitive diagnosis. Endobronchial biopsy, transbronchial lung biopsy, and bronchoalveolar lavage were performed to verify diagnosis. For patients without a confirmed diagnosis after the above procedures were performed, the additional procedures of mediastinoscopy or video-associated thoracoscopic surgery were performed to confirm a final diagnosis. Results: A total 25 EBUS procedures were done and 50 lymph nodes were aspirated. Thirty-three (37) out of 50 lymph nodes were consistent with non-caseating granuloma, confirming sarcoidosis as the final diagnosis. Sarcoidosis was the final diagnosis for all 25 patients, and 21 required EBUS-TBNA for a final diagnosis. There were no complications associated with the procedure. Conclusion: EBUS-TBNA is already a well-known procedure for diagnosing mediastinal or hilar lymphadenopathy. We used EBUS-TBNA for the diagnosis of pulmonary sarcoidosis and our results showed 84% diagnostic accuracy and no complications related to the procedure. EBUS-TBNA is a reliable and practical diagnostic modality in the diagnosis of pulmonary sarcoidosis.
만화와 종국적으로 애니메이션은 환상적 시나리오 시각화의 효과적인 방법이다. 본고 에서는 어떻게 애니메이션이 미래 현재(변모되어가고 있는 인공두뇌, 매개 사회) 아주 흔한, 그리고 필수불가결한 부분을 차지하게 되었는지 알아볼 것이다. 따라서 애니메이션은 인터페이스이거나 혹은 대변자로서 일시적 형태의 대상인 인간과 현실의 담화형태가 된다. 애니메이션 혹은 특히 애니메이트된 필름은 보통 단편, 실사영화, 픽션이나 논픽션의 캐릭터와 연결되어있다. 하지만 애니메이션은 전통적 영화 형식과 언어와는 거리가 있고 같은 이유로 디자인과 커뮤니케이션 역시 다른 영역으로 구분된다. 하지만 $Vil{\acute{e}}m$ Flusser에 따르면 그렇지 않다. 같은 전제가 네트워크 문화 속 애니메이션에 적용된다. 애니메이션은 디자인 과정과 제작에 본질(모션 그래픽이나 인터페이스 디자인 그리고 3D 영상작업 등)로 자리한다. 비디오 게임, VR, map 기반 app과 소셜 네트워크 등은 확장된 우주인 우리의 네트워크 기반 문화에 자리하는 것으로 여겨진다. 이러한 것들은 애니메이션과 연결성이 증대된(세계공통어가 디지털 환경 속 멀티-컬처 상호작용에 적용된 것처럼) 디자인 제품과 미디어 훈련이다. 이러한 감각에서 애니메이션은 담론화 되었으며 같은 방법으로 Roland Barthes는 담화 형식의 신화를 묘사한다. 디자인 도구로서의 애니메이션 역할을 탐구하는 목적으로, 제안된 연구는 애니메이션을 사용하여 트렌스 미디어 창작의 이미지 전략을 네러티브와 유저 인터페이스 측면에서 발전시키고자 하는 것이다.
Fluorescence in situ hybridization (FISH) techniques allow the enumeration of chromosome abnormalities and from a great potential for many clinical applications. In order to produce quantitative and reproducible results, expensive tools such as a cooled CCD camera and a computer software are required. We have developed a Chromosome Image Processing System (Chips) using FISH that allows the detection and mapping of the genetic aberrations. The aim of our study, therefore, is to evaluate the capabilities of our original system using a black-and-white video camera. As a model system, three repetitive DNA probes (D18Z1, DXZ1, and DYZ3) were hybridized to variety different clinical samples such as human metaphase spreads and interphase nuclei obtained from uncultured peripheral blood lymphocytes, uncultured amniocytes, and germ cells. The visualization of the FISH signals was performed using our system for image acquisition and pseudocoloring. FISH images were obtained by combining images from each of probes and DAPI counterstain captured separately. Using our original system, the aberrations of single or multiple chromosomes in a single hybridization experiment using chromosomes and interphase nuclei from a variety of cell types, including lymphocytes, amniocytes, sperm, and biopsied blastomeres, were enabled to evaluate. There were no differences in the image quality in accordance with FISH method, fluorochrome types, or different clinical samples. Always bright signals were detected using our system. Our system also yielded constant results. Our Chips would permit a level of performance of FISH analysis on metaphase chromosomes and interphase nuclei with unparalleled capabilities. Thus, it would be useful for clinical purposes.
3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.
영화 공간은 영화의 내적, 외적 의미들을 모두 의도할 수 있는 핵심적인 표현요소일 뿐 아니라 내러티브적인 측면에서도 극적 맥락을 주도하는 중요한 역할을 수행한다. 영화 공간은 도발적 사건이 일어나고 캐릭터 행동을 유발하는 가시적 환경을 구축할 뿐 아니라 캐릭터 심리나 서사의 정서적 의미를 내포하고 있으며, 표면 배후의 상징적 의미 및 암시적 기능을 통해 긴장을 유발하기도 한다. 따라서 본고는 이러한 내러티브 공간의 극적 기능을 중심으로 영화<시카리오>를 분석한다. 이 영화는 멕시코 마약 카르텔을 소재로 범죄스릴러 장르의 외피를 두르고 있지만, 결코 장르 관습을 따르지 않으며 깊은 철학적 고뇌를 통해 사유를 제시하는 통찰을 보여준다. 이 영화의 내러티브 공간은 도발적 사건 이상으로 극적 긴장을 불러일으키는 감정적 기능을 담당하며, 정교하게 계획되고 통제된 미장센은 궁극의 서스펜스를 구성하여 관객을 흡인한다. 결국 이 영화의 몰입감과 극적 여운은 플롯차원보다는 장면의 힘으로 이루어진 성취라 할 수 있다. 이처럼 본 연구는 <시카리오>의 공간과 시각화 구성을 분석하여 내러티브 공간과 극적 몰입의 상관관계를 설명하였다. 이를 통해 연구의 범위가 한정적이었던 극적몰입의 연구 패턴을 보다 확장시킬 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 2018년 12월 MMA의 인트로 공연 유튜브 댓글의 텍스트 마이닝을 통해 국내 대중의 반응을 의미화 하는것에 목적이 있다. 이를 위해 지난 10개월간 15개의 유튜브 영상에 달린 댓글을 수집하였다. 데이터의 수집은 Python과 BeautifulSoup프로그램을 통해 총 5,135개의 데이터를 크롤링하였고, 총 3차시에 걸쳐 데이터를 정제한 후 최종 5,080의 데이터를 분석자료로 활용하였다. 데이터 분석에는 텍스트 마이닝 기법이 적용되였고, 정제, 분석, 시각화의 모든 과정은 텍스톰(Textom) 프로그램을 이용하였다. 연구결과 키워드 분석에서는 '무대', '한국', '영상', '최고', '멋', '춤', '아이돌', '레전드', '사랑', '감사'등의 키워드 순으로 나타났고, '국뽕'이나 '올림픽'과 같은 키워드도 빈번하게 나타났다. N-gram 분석에서는 '한국의 아이돌 무대 중 전설로 남을법한 최고의 무대', '한국의 전통문화를 보여준 아이돌의 무대'라는 문맥의 댓글이 상위권에 랭킹되었다. 이와같은 키워드 분석결과를 바탕으로 토픽모델링을 적용하여 총 5개의 토픽에서 상위 5개의 키워드를 추출하였다. 토픽의 내용과 분포도를 분석한 결과 이 공연영상에 대한 댓글의 토픽은 크게 '공연무대에 대한 극찬', '한국전통춤을 융합하여 예술적으로 승화시킨 것에 대한 애정', '멋진 춤 영상을 올려준 것에 대한 감사한 마음'으로 크게 3가지의 반응으로 이루진 것을 확인하였다.
본 연구에서는 초등과학 수업 연구를 위해 학교 안 전문적 학습공동체에 참여한 교사들의 초등과학 수업 전문성의 변화를 탐색하고자 하였다. 충북의 한 중소도시에 있는 18학급의 S초등학교에서 2020년 4, 5, 6학년을 맡은 여섯 명의 초등교사들이 학교 내 전문적 학습공동체에 참여하여 초등과학 수업에 대한 협력적 수업 연구를 7개월 동안 26회에 걸쳐 수행하였다. 전문적 학습공동체가 운영되는 동안 활동 영상 및 녹음 자료, 연구수업 녹화 영상, 수업 과정 자료, 전문적 학습공동체 성찰 활동 자료 등이 분석을 위해 수집되었다. 수집된 데이터는 자료 처리, 읽기와 메모, 기술, 분류, 해석 그리고 보고 및 시각화 등 질적 연구 방법을 활용하여 분석되었으며, 수업 전문성 준거 틀에 기반하여 수업 전문성 요소가 추출되었다. 그 결과 학교 안 전문적 학습공동체 활동의 초기 단계에서 참여 교사들은 먼저 수업에 대한 관점과 과학 수업에 대한 경험 및 목표에 대해 소통하였고, 소통을 통해 연구질문을 선정하게 되었음을 알 수 있었다. 교사들은 학년별로 공동의 연구수업을 설계하여 수업을 실행하였으며, 이를 동료교사들에게 개방하였다. 이후 수업에 대한 성찰이 진행되었으며, 교사들은 성찰이 거듭될수록 연구질문에 기반한 질적 성찰 능력이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 통해 전문적 학습공동체에의 참여를 통한 협력적 수업연구 경험은 참여 교사들의 공동체적 학습과 이에 기반한 수업 전문성 신장에 긍정적으로 기여함을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 전문적 학습공동체를 통한 초등교사의 과학 수업 전문성과 관련된 시사점을 제언하였다.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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