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경찰화재조사의 개선방안에 관한 연구 (A Study on the Improvement Plans of Police Fire Investigation)

  • 서문수철
    • 한국화재조사학회지
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    • 제9권1호
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    • pp.103-121
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    • 2006
  • 우리나라에서 발생한 화재 원인조사 대부분은 소방관서에서 초기조사, 경찰관서에서 수사가 진행되고 있으며, 보다 난해하거나 이해관계가 복잡한 경우인 일부만이 경찰에서 심도 있게 조사하고 경찰조사 시 감정이 필요한 경우 감정기관에 감정의뢰 후 경찰관서 자체조사만으로 끝나며, 점차 전문기관에 의뢰되고 있는 건수가 증가하고 있는 실정이나 많은 문제점을 안고 있어 이에 대안을 제시한다. 국내 화재사고 발생 건수는 소방방재청 통계 연간 약 30만 건으로 추산되나, 전국 경찰화재감식 전문 요원(국립과학수사연구소 전문화 교육 이수자)은 80여명에 지나지 않으며, 국립과학수사연구소 화재감정 관련 연구원은 전국에 15명인 것에 비추어 사건화 된 화재에 대한 감식 감정 인력은 턱없이 모자라 과중한 업무를 수행하고 있는 실정이다. 가연성 액체에 의한 방 실화 시 바닥재의 연소형태를 비교 연구함으로써 연소에 사용된 연소촉매제에 대하여 추론 할 수 있는 연구를 실시하여 모델을 제시하였다. 화재사건 관련 감식 감정 업무를 담당하고 있는 경찰 및 국립과학수사연구소의 과중한 업무의 부담인 의뢰 건수의 폭주로, 경찰 화재 감식의 대상 중 범죄혐의(방화, 실화 등)가 있는 사건은 전체 조사 건수의 20% 미만이고, 나머지 80%에 달하는 사건이 범죄혐의 없는 제조물 관련 또는 이재 관계의 민사 소송 사건에 지나지 않는 것이 현실이다. 본 연구는 경찰화재조사 및 소방화재조사에 대한 검토와 문제점 대안 등을 제시하여 화재사건과 관련하여 경찰 소방 양 기관에서 합동으로 사건을 처리하는 것이 과오를 범하지 않는 효율적이고 과학적인 수사가 될 수 있다는 제도개선이 필요함이 요구된다.

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수핵난자와 전기적 융합조건이 산양의 이종간 복제수정란의 체외발달에 미치는 영향 (Effects of Recipient Oocytes and Electric Stimulation Condition on In Vitro Development of Cloned Embryos after Interspecies Nuclear Transfer with Caprine Somatic Cell)

  • 이명열;박희성
    • Reproductive and Developmental Biology
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    • 제28권1호
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    • pp.21-27
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    • 2004
  • 본 연구는 이종간 핵이식란의 생산성 향상에 기여하기 위한 기초연구로서 핵이식 수정란의 융합과 활성화 과정에 있어서 수핵난자 및 전기적 융합조건이 핵이식 수정란의 융합 및 체외 발달에 미치는 요인들을 조사하기 위하여 실시하였다. 도축되어지는 소 및 돼지의 난소에서 난포란을 채취하여 TCM-199 및 NCSU-23에 혈청 및 호르몬을 첨가하여 39$^{\circ}C$, 5% CO$_2$ 배양기내에서 24 및 48시간 체외성숙을 실시하여 수핵난자를 준비하고, 공여세포의 준비는 산양의 귀세포를 채취하여 0.25% Trypsin-EDTA의 처리로 세포를 분리, 배양하여 사용하였으며, 계대배양과 함께 세포는 TCM-199 + 10% FBS + 10% DMSO로 동결을 실시하였다. 핵이식은 성숙된 난자의 극체 및 전핵을 laser system으로 투명대를 drilling 하여 제거하고 준비된 공여세포를 핵이 제거된 난자에 주입하여 전기적 자극으로 융합을 실시하여 융합된 난자는 전기적 자극으로 활성화를 유도하였다. 활성화가 이루어진 복제 수정란은 수핵란이 소난자의 경우 monolayer가 형성된 10% FBS가 첨가된 TCM199 배양액에서 7∼9일 동안 체외배양하였으며, 수핵란이 돼지의 경우 10% FBS가 첨가된 NCSU-3 배양액으로 6∼8일 동안 체외배양을 실시하여 배반포기로 유도하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 전기자극의 세기를 1.95 kv/cm와 2.10 kv/cm로 주었을 때 수핵란이 소 난자의 경우 융합율은 47.7및 44.6%였으며, 분할율도 41.9 및 54.5%로써 차이가 없었다. 수핵란이 돼지 난자인 경우는 융합율은 51.3 및 46.1%로써 차이가 없었으며, 분할율도 75.0및 84.9%로써 차이가 없었다. 전기자극 시간을 30 또는 60${\mu}$sec, 횟수는 1 또는 2회 주었을 때 수핵란이 소 난자의 경우 융합율은 30 ${\mu}$sec 1회(50.8%) 와 2회(31.0%) 간에 차이가 없었으나, 60${\mu}$sec 1회(19.3%)가 가장 낮았다(P<0.05). 융합란의 분할율은 30${\mu}$sec 1회(53.3%)와 2회(50.0%) 간에 차이가 없었으나, 60${\mu}$sec 1회(18.2%)보다 유의적(P<0.05)으로 높게 나타났다. 돼지 난자의 경우 융합율은 30${\mu}$sec 1회(48.1%), 2회(45.2%)및 60${\mu}$sec 1회(48.6%)간에 차이가 없었으며, 분할율은 30${\mu}$sec 1회(78.4%)와 60${\mu}$sec 1회 (79.4%)간에 차이가 없었으나, 30${\mu}$sec 2회(53.6%)보다 유의적(P<0.05)으로 높게 나타났다. 이종간 핵이식란의 체외발달에 있어서 수핵란이 소 난자의 경우 상실배와 배반포기로의 발달율이 22.6%로써 단위발생란 30.6%와 차이가 없었으며, 돼지 난자의 경우는 이종간 핵이식란이 5.1%로써 단위발생란 37.4%보다 유의적(P<0.05)으로 낮게 나타났다. 이상의 실험결과로 보아 산양의 체세포를 이용한 이종간 핵이식 복제수정란의 생산을 위하여 수핵란으로 소와 돼지를 사용하여 복제수정란의 발달을 확인할 수 있었으며, 이종간 핵이식에 있어서 수핵란, 공여세포, 융합, 활성화 및 배양조건 등 아직 초보 수준에 있으며, 앞으로 보다 많은 연구를 통하여 이러한 문제들이 해결되면 멸종위기 상태에 있는 동물들의 종 보존에도 활용이 가능할 것으로 생각된다.

자궁경부암 강내조사 시 CT를 이용한 CTV에 근거한 치료계획과 ICRU 38에 근거할 치료계획의 비교 (Comparison of CT based-CTV plan and CT based-ICRU38 plan in brachytherapy planning of uterine cervix cancer)

  • 심진섭;조정근;시창근;이기호;이두현;최계숙
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.9-17
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    • 2004
  • 목적 : 최근 CT, MRI 등 영상진단기술 및 방사선치료계획 소프트웨어 등이 획기적으로 발전하였음에도 불구하고 자궁경부암의 강내조사는 아직까지 A 점 등 ICRU 38에 근거한 치료계획을 보편적으로 사용하고 있다. CT를 이용한 3차원 강내조사 계획은 종양 및 정상조직에 대한 선량뿐 아니라 선량-용적 히스토그람(DVH)에 대한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 CT를 이용하여 CTV에 목표선량을 조사하는 치료계획(CTV계획)과 ICRU 38에 근거한 치료계획(ICRU계획)을 시행하여 이 두 치료계획간에 종양선량, 직장선량, 방광선량 등을 비교하고 각각에 대한 DVH를 분석하였다. 대상 및 방법 : Ir-192 고선량율강내치료(HDR)를 시행 받은 11명의 환자를 대상으로 하였다. 강내조사계획은 외부방사선치료를 약 40Gy 시행한 후 수립되었으며 모든 환자에서 CT 모의치료기를 이용한 CT가 시행되었고 치료계획은 PLATO(Nucletron) v.14.2를 이용하였다. CT 영상에 CTV, 직장, 방광 등을 도시한 후 CTV에 $100\%$의 선량을 조사하는 치료계획 및 ICRU 38에 근거하여 A점에 $100\%$를 조사하는 치료계획을 수립하였다. 결과 : 11명 환자의 CTV 용적(평균${\pm}$표준편차)은 $21.8{\pm}26.6cm^3$, 직장 용적은 $60.9{\pm}25.0cm^3$, 방광용적은 $116.1{\pm}40.1cm^3$이었다. ICRU계획에서 $100\%$의 선량이 포함하는 용적은 $126.7{\pm}18.9cm^3$, CTV 계획에서는 $98.2{\pm}74.5cm^3$으로서 잔류종양의 크기가 4cm 이상인 1례에서는 ICRU계획 시 CTV 용적 $22.0cm^3$$100\%$ 등선량곡선에 포함되지 않는 것으로 나타났다. 잔류종양의 크기가 4cm 미만인 나머지 8례에서는 종양용적 $12.9{\pm}5.9cm^3$이 불필요하게 $100\%$ 이상의 선량이 조사되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU계획 및 CTV계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3\%,\;68.7{\pm}26.6\%$이었고, 직장선량은 $86.4{\pm}18.3\%,\;76.9{\pm}15.6\%$이었다. 방광 및 직장선량 최대값도 ICRU계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1\%,\;101.1{\pm}41.8\%$, CTV계획에서 $107.6{\pm}47.9\%,\;86.9{\pm}30.8\%$로서 CTV계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV계획에서 정상조직 선량이 견딤선량보다 현저히 높게 나타났다. DVH에서는 목표선량의 $80\%$ 이상을 받는 직장용적(V80rec)은 ICRU계획 및 CTV계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$, 방광용적 (V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV계획에서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은 경우 정상조직에 대한 조사를 줄이면서 잔류종양에 목표선량을 조사할 수 있을 것이다. 다만 잔류종양이 큰 경우는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

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서울대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 남녀(男女) 기숙사생(寄宿舍生)의 영양섭취(營養攝取) 조사(調査) (A survey on the nutrient intake and food consumption of the students at the dormitories, College of Agriculture, Seoul National University)

  • 모수미;한인규;김재욱;이춘영;김호식
    • Applied Biological Chemistry
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    • 제7권
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    • pp.92-104
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    • 1966
  • 서울대학교농과대학남녀기숙사생(大學校農科大學男女寄宿舍生) 552명(名)을 위(爲)한 영양관리향상(營養管理向上)과 영양교육(營養敎育)의 중요성(重要性)을 강조(强調)하기 위(爲)해서 위양조사(爲養調査)를 남자기숙사(男子寄宿舍)에 대(對)하여 1966년(年) 3월(月) 7일(日)부터 13일(日)까지 또 여학생기숙사(女學生寄宿舍)에 대(對)하여 동년(同年) 3월(月) 14일(日)부터 20일(日)까지 1주간(週間) 실시(實施)하였다. 상록사급식(常綠舍給食)은 한인(韓人) 25(歲男子營養勸?量)에 비교(比較)하면 Riboflavin 섭취량(攝取量)의 약간(若干)의 부족(不足)이 있는 이외(以外)는 칼로리 및 모-든 영양섭취량(營養攝取量)을 훨씬 능가(凌駕)하였다. 녹원사(鹿苑舍)의 급식(給食)은 한인(韓人) 25세여자권장량(歲女子勸?量)에 비교(比較)해서 칼로리 섭취량부족(攝取量不足)을 보였으나 생활양식(生活樣式)이 유사(類似)한 숙명여자대학교(淑明女子大學校) 기숙사생(寄宿舍生)을 대상(對象)으로 실측(實測)한 1 일평균(日平均)칼로리소비량(消費量)에 비(比)하면 150 칼로리만 부족(不足)하였다. 녹원사(鹿苑舍)는 철분(鐵分)과 Ascorbic acid를 제외(除外)한 모든 무기질(無機質)과 비타민류섭취량(類攝取量)이 약간(若干)식 부족(不足)하였다. 양기숙사(兩寄宿舍)의 P.cal%는 12.8% 내지(乃至) 12.8% 이었고, 단백가(蛋白價)는 상록사(常綠舍)에 있어서는 70, 녹원사(鹿苑舍)에 있어서는 79, NDp Cal%는 상록사(常綠舍)가 7 녹원사(鹿苑舍)가 8, Reference protein은 상록사(常綠舍) 55.8g, 녹원사(鹿苑舍)가 36.9g 임이 밝혀졌다. 일반적(一般的)으로 단백질(蛋白質)은 최소한도(最小限度) 1/3은 동물원(動物源)에서 섭취(攝取)할것을 영양학적(營養學的)으로 권장(勸?)하고 있으나 이연구조사(硏究調査)에서 얻은 결과(結果)와 Reference protein 및 NDp Cal%의 권장치(勸?値)를 비교(比較)하므로서 동식물성단백질(動植物性蛋白質)을 1 : 5의 비율(比率)로 섭취(攝取)하여도 질적(質的)으로 우수(優秀)한 다종류(多種類)의 식물성단백질(植物性蛋白質)의 합리적(合理的)인 혼식(混食)으로 말미암아 만족(滿足)스러운 결과(結果)를 나타낼수가 있음을 명백(明白)히 알게되었다. 조미료소비량(調味料消費量)에 있어서는 남녀사생간(男女舍生間)에 현저(顯著)한 차(差)를 보게 되었다. 남자사생(男子舍生)은 고춧가루에 있어서는 1.5g로서 여자사생(女子舍生)의 15 배(倍)를 소비(消費)하였으며, 고추장은 13g로서 여자사생(女子舍生)의 약 21 배(倍)를 소비(消費)하였다. 소금의 섭취소(攝取消)은 남자사생(男子舍生)이 34g를 소비(消費)하였고 여자사생(女子舍生)은 23g 를 소비(消費)하였으며 남자사생(男子舍生)이 여학생(女學生)보다 매웁고 짠것을 더 즐기는것을 알게 되었다. 상록사(常綠舍)에게는 단배질(蛋白質)의 량(量)을 다소감(多少減)하고 질(質)을 높이며 지방섭취량(脂肪攝取量)을 증가(增加)시켜, 급식(給食)의 부피를 줄일 것을 권하며 Riboflavin 의 증가(增加)도 필요(必要)하다. 녹원사(鹿苑舍)는 칼로리 및 비타민 B군(群)의 섭취량증가(攝取量增加)를 위(爲)하여 더많은 곡류(穀類), 특(特)히 보리를 취(取)하여야 할것이다. 또 녹황색채소(綠黃色菜蔬)의 증가(增加)시킬 필요(必要)가 있다.

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구인구직사이트의 구인정보 기반 지능형 직무분류체계의 구축 (Development of Intelligent Job Classification System based on Job Posting on Job Sites)

  • 이정승
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

머신러닝 기반 기업부도위험 예측모델 검증 및 정책적 제언: 스태킹 앙상블 모델을 통한 개선을 중심으로 (Machine learning-based corporate default risk prediction model verification and policy recommendation: Focusing on improvement through stacking ensemble model)

  • 엄하늘;김재성;최상옥
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.105-129
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    • 2020
  • 본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

전국 종합병원 방사선사의 개인피폭선량에 대한 고찰 (A Review of Personal Radiation Dose per Radiological Technologists Working at General Hospitals)

  • 정홍량;임청환;이만구
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제28권2호
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    • pp.137-144
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    • 2005
  • 본 연구는 1998년부터 2002년도까지 전국 16개시 도 44개 종합병원에서 근무하고 있는 최근 5년간 방사선사의 개인평균피폭선량을 측정하여 지역별, 연도별, 병원별로 비교 분석 하였고, 방사선 장비 및 시설의 차이에서 발생될 수 있는 근무환경과 촬영건수의 표준화를 통하여 향후 체계적이고 합리적인 방사선사의 피폭선량 관리가 이루어질 수 있는 기초 자료를 제공하는 목적으로 분석하였다. 5년간 방사선사의 지역별 전체평균피폭선량은 1.61 mSv이었고, 지역별로 보면 대구가 4.74 mSv로 가장 높으며 강원이 4.65 mSv, 경기가 2.15 mSv로 높은 순으로 나타났으며, 가장 낮은 지역은 충북이 0.91 mSv이고 다음이 제주 0.94 mSv, 부산이 0.97 mSv 순으로 나타났다. 5년간 연도별 평균선량은 2000년도가 1.80 mSv로 가장 높게 나타났으며, 2002년이 1.77 mSv, 1999년 1.55 mSv, 2001년 1.50 mSv, 1998년이 1.36 mSv 순으로 나타났으며, 연도별, 지역별 평균피폭선량은 2001년도는 대구지역이 1998년, 1999년, 2000년, 2002년은 강원지역이 가장 높게 나타났고, 평균피폭선량이 1.0 mSv 이하로 나타난 지역은 1998년에는 제주, 충북, 울산, 1999년 울산, 경북, 제주, 2000년 충북, 2001년 경북, 전북, 2000년에는 인천, 전북, 제주로 나타났다. 병원별 피폭선량은 대구의 KMH가 가장 높게 나타났고, 다음으로 강원의 GAH, 서울의 CAH 순으로 높게 나타났으며, 피폭선량이 낮은 병원은 전남의 YSH가 가장 낮고, 경남의 GNH, 충남의 DKH 순으로 나타났다.

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