다양한 분석물을 탐지하기 위해 타겟 특이적이며 높은 안정성과 효율을 지닌 화학센서 개발은 화학자들의 숙원이다. 그들의 노력으로 지난 수십 년간 많은 센서들이 개발되었으며 화학, 생물학, 약물학, 생리학, 환경 화학 등 여러 분야에서 응용이 되고 있다. 본고에서는 화학센서 개발의 디자인 원리와 발광 메커니즘(ICT, FRET, PeT, AIE)에 대해 알아보고 최근 개발된 유기·무기분자 기반 탐침과 나노물질 및 고분자를 이용한 센서 동향에 대해 다루고자 한다. 나아가 여전히 존재하는 개발 과제는 어떠한 것들이 있는지 짚어보고, 앞으로 화학센서 개발이 나아갈 방향에 대해 예상해보고자 한다.
바이오인식기술을 이용하는 개인인증을 수행하는 바이오인식 시스템으로 구성되어 물리적 접근제어, 인터넷 접근제어, 전자여권 등 다양한 장소에서 신원확인의 수단으로 이용되어지고 있다. 바이오인식 시스템은 다양한 장소에서 사용되므로, 바이오정보획득, 처리, 정합 등을 수행하는 시스템이 분리되어 구축된다. 이때 각 시스템 및 시스템에서 사용/전달되어지는 정보의 변환, 도용, 훼손에 대한 보호 및 시스템에서 비인가자의 불법적인 원격침입 가능성이 발생한다. 이와같은 공격의 취약성을 방지하기 위하여 텔레바이오메트릭 시스템에 대한 보호절차를 구성하였다. 개인인증을 위하여 생체정보를 수집하거나, 이용하는데 있어서 준수하여야 하는 바이오정보보호에 대한 중요사항을 제시하고, 안전한 이용환경을 제공하기 위하여 네트워크상에서 시스템이 수행될 때 발생하는 공격 취약점을 정의하였으며, 이를 보호하기 위한 가이드라인을 구성하였다. 텔레바이오인식 시스템보호 절차에서 제시하는 가이드라인은 바이오정보 보호 정책 개발방법, 위험분석, 바이오인식 시스템 운영 및 기술 개발시에 활용할수 있다. 본고는 현재 ITU-T SG17 Q.8(Telebiometrics)에서 KISA가 추진하여 년내에 X.tpp로 제정이 예상되는 국제표준을 상세히 설명하고 있으며, 이는 곧 바이오인식 시스템을 이용한 작은규모의 물리적 접근 제어 시스템으로부터 국가적 규모의 바이오인증 시스템까지 응용가능한 텔레바이오인식 시스템 전반에 적극 활용할 수 있다.
약물전달시스템 (DDS, drug delivery system)이란 기존 약물의 부작용을 최소화하고 약물이 가지고 있는 효능 및 효과를 최적화시켜 질병치유에 필요한 최소의 약물을 효과적으로 전달하기 위한 제형으로 정의될 수 있다. DDS 분야는 저비용과 짧은 개발기간으로 기존 약물의 새로운 제형개발을 가능하게 함으로써 차세대 바이오산업의 핵심으로 인식되고 있다.(중략)
본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 대형 정부 R&D사업의 사전적 분석 및 의사결정에 있어서 이에 특화된 위험요인에 대한 분석은 아직 활발하게 진행되지 않았다는 문제 인식에서 진행되었다. 대형 R&D 사업의 사전평가 단계에서 제도적으로 고려되는 위험요인에 대한 중요도 인식에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 실증 분석하여, 향후 대형 R&D 사업의 특성에 따라 위험요인에 대한 고려를 차별화하는 근거를 탐색해 보고자 한다. 위험요인별 중요도 인식에 영향을 주는 인자는 전문가 특성으로부터 도출하였다. 전문가 특성은 전문가가 연구하는 연구개발 단계, 연구 분야, 업무 경험, 경력 등의 다양한 변수들로 구성하였다. 분석 결과, 기획위험에 대한 중요도 인식은 전문가의 소속기관의 특성에 따라 차이를 보이고, 기술위험에 대한 중요도 인식은 연구단계 중 기초연구가 상대적으로 중요성이 떨어지는 것으로 조사되었다. 시장위험은 기술분야 중 IT 분야에 보다 더 중요하게 인식되는 것으로 조사되었다. 정치적 위험은 대학에 소속된 전문가는 중요도를 낮게 인식하고 있었고, 연구개발사업 참여자 경험자는 법적위험과 정치적 위험이 더 중요하다고 인식하였다. 이해관계자 위험에 대한 인식 정도는 전문가 특성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다.
최근 새롭게 연구되는 심전도기반 바이오인식은 통상 고가의 심전도 측정 장비를 필요로 하고 측정방법에도 제한이 많아 실제 인식시스템으로 사용하기 위해서는 극복해야할 문제들이 많은 실정이다. 이에 본 논문에서는 심전도 바이오인식용 심전도 측정 하드웨어를 제작해 심전도 리드 I 파형을 이용한 바이오인식 시스템을 개발했다. 제작된 하드웨어는 측정자의 동적인 측정환경 및 파형왜곡 최소화를 고려해 설계된 필터가 적용되었고, 기준접점을 제거해 두 개의 전극만으로도 심전도 측정이 가능하도록 설계되어 측정자의 거부감을 줄일 수 있다. 제작된 하드웨어를 기반으로 17명의 측정자로부터 심전도 리드 I 파형을 수집했으며, 파형 추출 알고리즘을 개발해 각각의 단일 심전도 파형으로 분리했다. SVM(support vector machine) 분류기를 이용한 심전도 바이오인식 실험결과 민감도(sensitivity, SN) 98.59% 및 정확도(accuracy, ACC) 97.21% 의 성능을 보였다. 개발된 심전도 바이오인식 기술은 기존 심전도 바이오인식 대비 사용 편의성을 높였으며 저가의 하드웨어로 구현 가능하다.
본 연구는 제 2 언어 학습자들의 읽기-쓰기 통합에 대한 인식 정도를 대학 영작문반 학습문맥에서 탐구하였다. 동일한 연구 참여자들을 반복적으로 측정하는 패널설문(N=60)을 이용하여, 학습자들의 읽기-쓰기에 대한 통합인식이 일련의 교실수업 활동을 통하여 어떻게 재형성되는 지를 조사하였다. 대학생들의 통합인식 정도를 나타내는 인식점수는 5점-척도 설문을 이용하여 측정하였으며, 그룹간 시간별 평균차는 "반복측정-이요인 ANOVA"를 수행하여 평가하였다. 분석 결과, 트리트먼트 효과는 통계적으로 유의하지 못한 것으로 나타났으며, 이는 연구기간 동안 학생들의 통합인식에 대한 변화가 미미했음을 의미한다. 그러나 인식변화의 유형은 인식그룹에 따라 크게 다른 것으로 나타났다. 이러한 결과는 통합학습에 대한 인식이 쓰기 과정 중 발생하는 학생들의 학습행태를 이해하는 데 큰 도움을 줄뿐만 아니라, 읽기-쓰기 통합수업에서 보다 통합 지향적인 교수법을 개발하는데도 활용될 수 있음을 시사한다.
본 논문은 아바타를 내장한 한글 지문자 학습 게임 개발에 관한 논문으로써, 초보자가 수화아바타에게서 지문자를 쉽게 배우고 쉽게 연습할 수 있도록 한글 지문자 인식 게임 프로그램개발을 제안한다. 지문자는 단어를 철자로 표현하는 한국수화의 어휘에 대응한다. 지문자 자모가 한글 자모에 일치하고 사용자에 의하여 한글이 손 모양으로 표현되었다. 시스템은 OpenGL에 기반한 수화아바타강사 GUI 팝업윈도우와 지문자 인식모듈, 여러 한글 자음 글자가 아래로 이동하는 게임 모듈, USB 카메라로 구성된다. 지문자는 한글 자모를 표현하는 것으로써, 사용자는 아바타로부터 지문자를 배우고 USB 카메라를 이용하여 시스템에 지문자를 간단하게 입력한다. 우리는 사용자들의 검증을 통하여 개발된 시스템의 성능을 평가하였다.
오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나, 기존 방법론들은 새로운 요구사항에 대한 목표 시스템을 자가 치유하기 위해 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서, 본 논문에서는 시스템에서 발생한 문제를 인식하고 감지된 문제를 해결하기 위해 목표 시나리오 기반의 분석하고, 전 후 전략을 적용하여 동적으로 재구성되도록 자가 치유 방법을 제시하도록 한다. 이러한 제안 방법론을 통해 새로운 요구사항에 대한 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이고, 변경 정보를 파악하여 동적으로 재구성 되도록 지원하도록 한다.
본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
자율주행 자동차에서의 보행자 인식 및 사람의 행동 인식과 같은 분야 등에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 그에 기반을 둔 기술들이 많이 개발되고 있다. 그리고 대부분의 연구에서는 사람에 대한 경계 박스를 검출한다. 영상에서 사람의 유무 혹은 위치를 판단하는 문제에서는 경계 박스만을 검출하는 것이 효율적일 수 있으나 경계 박스는 행동 인식과 같은 분야에 사용하기에는 많은 정보의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 U-NET 구조의 딥러닝 모델을 사용해 경계 박스로 인한 정보 손실을 줄일 수 있는 보행자 분할 방법을 제안한다. 모델의 학습을 위해 2017 COCO 데이터셋의 사람 카테고리를 사용하였으며 Penn-Fudan 보행자 데이터셋을 이용하여 제안 방법을 테스트하였으며 기존의 방법들과 비교하여 의미 있는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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