장 등(2001)에 의해 개발된 보급형 홍삼제조용 건조기를 이용하여 최고급 품질의 천지삼(H&EG)등급 홍삼의 수율을 15%이상으로 향상시킬 수 있는 공정 개발을 위한 실험을 수행한 결과, 1차 건조시 최적의 상대습도 조건은 60-70%인 것으로 나타났고, 초음파 속도 330-360m/s를 가지는 원료수삼이 홍삼으로 제조된 후 천지삼 수율이 높았으며 내공과 내백도 적게 나타났다. 한편 저장기간별로 우수 홍삼의 제조결과를 보면 최고급 품질의 홍삼제조를 위해서는 수확 후 3일 이내에 제조작업을 수행하는 것이 적절할 것으로 판단되었다. 한편 본 연구에서 개발된 최고급품질의 홍삼제조공정의 천지삼 수율측정을 위해 실험을 수행한 결과 천지삼의 평균수율이 18.8%나타났다. 이 결과를 통계분석한 결과에 의하면, 95%의 신뢰를 가지는 수율구간은 14.1%-23.7%로 나타났다. 또한 상기 결과를 비모수 X$^2$검증한 결과 모집단을 대표할 수 있는 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구과제에 의해 개발된 최고급 품질의 홍삼제조공정기술은 성공적으로 개발된 것으로 판단되었다.
기존 이미지 데이터베이스 검색 시스템은 질의 결과로 유사도가 높은 이미지들을 모아 제시해 준다. 그런데, 질의 결과로 제시되는 이미지는 전부 같은 크기의 이미지로 표시되고 일차원적으로 단순 나열하기 때문에 결과 이미지의 의미 파악이나 질의 처리 과정의 정보를 확인하는 것이 명확하지 않다. 또한 하나의 화면에 나타낼 수 있는 이미지의 수도 매우 제한된다. 따라서 본 논문은 이미지가 표현되는 화면 공간을 5개의 Wave로 나누고, 유사도 순서로 영역 크기를 할당하여 질의 결과 이미지들을 이차원으로 배열하여 제시하고 관리하는 방안을 제안하는 것이다. 그래서 한정된 화면 공간의 활용도를 극대화하고, 질의 결과에 대한 사용자 인지도를 높이며, 질의 결과의 유사도 정보를 유추하거나 분석하기가 용이한 방안이 될 것이다.
본 연구는 대화 시스템에서 처리되는 사용자 발화의 의도 분석 기법과 담화 정보를 사용하여 음성 인식 결과로서의 인식 후보 문장들을 재순위하는 방법을 제안한다. 담화 정보는 사용자 발화의 의도 분석에 매우 중요한 자질로 사용되고 있기 때문에 음성 인식 결과들의 후보를 선택하는 문제에서도 담화 정보는 매우 중요한 자질로 사용될 수 있다. 음성 인식 결과의 후보 문장들을 모두 의도 분석 과정을 거치고 각각의 후보 의도들과 이전 담화 정보의 연관성을 이용하여 음성 인식 결과를 재순위화 한다. 실험을 통하여 재순위 과정을 수행한 결과 1순위 음성 인식 결과는 재순위 과정을 거치지 않는 결과에 비해 7.08%의 오류 감소율을 보였다.
빅데이터 분석 결과를 제공하는 사이트들은 분석 결과에 있어 단순한 수치결과만을 제시해주고 있으며, 그 결과에 대한 사회현상 및 트랜드에 대한 해석을 제공하지는 않고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 빅데이터 분석 결과의 검토를 통해서 브랜드와 선호도를 파악하는 방법을 통하여 빅데이터 분석결과에 대한 해석 방법을 제시하고 한다.
본 논문은 물체 검출(Object Detection)과 물체영역분할(Object Segmentation)의 CNN 추론 결과를 MPEG-7 서술자 이진화를 통해 표현함으로써 원본과의 용량을 비교한다. 영상의 사용 목적에 따라 CNN 추론 결과를 압축하여 활용할 시 원본 영상 대비 용량을 측정하여 그 효율성을 판단하는 것이 목표이다. 물체 검출과 물체영역분할에 대한 추론 결과를 MPEG-7 서술자를 이용해 압축하였으며, 비교를 위해 원본 영상, CNN 추론 결과 파일, MPEG-7 서술자, MPEG-7 서술자 이진화 파일의 크기를 측정하였다. 실험 결과, MPEG-7 서술자를 이진화를 통한 표현 방식이 원본 영상 및 추론 결과 파일에 비해 효율적임을 알 수 있었다.
최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.
전자의무기록(EMR)[1]을 도입한 이후 현재 의료장비의 EMR 연동상황이 극히 미비한 상태로 대두되고 있다. 종합병원 의료장비의 약 30%정도는 검사 결과물이 출력이 안되고 보여지기만 하는 구조로 되어 있어 직접 수기로 EMR 에 연동할 수 있는 소프트웨어에 입력하여 EMR 에 연동하고 있으며, 약 60%는 의료장비에서 프린터 혹은 시리얼통신으로 데이터를 출력할 수 있는 구조로 되어있다. 하지만 의료장비의 노후화 및 검사결과물의 인터페이스 특성이 다양하기 때문에 쉽게 연동하지 못하고 있으며, 대부분 종이 출력 결과물을 스캔을 통해 이미지를 저장하거나 받아서 EMR 에 연동하고 있다. 그 외 나머지 10%는 의료장비 자체의 저장장치 또는 네트워크를 통해 검사결과 데이터를 EMR 에 전송하는 구조로[2] 되어있다. 본 논문에서는 의료장비의 프린터를 통한 결과물을 EMR 에 연동하기 위한 인터페이스 솔루션을 구현하고, 검사결과의 출력 데이터를 이미지 복원 및 관리하는 방법을 통해 많은 수의 의료장비의 출력 데이터를 EMR 연동을 하여 인력 및 기타 사무용품의 소모를 줄이며, 검사결과를 실시간 진단할 수 있는 방법을 제시한다.
교수종합평가는 교육.연구.봉사 영역 모두를 대상으로 해야 한다. 어느 한 영역의 평가결과가 우수하면, 다른 영역의 결과는 그렇지 못할 수도 있다. 모든 영역에서 평가결과가 우수한 경우는 드물다. 그리고 교수종합평가의 평가영역 및 평가요소별 가중치는 개인의 가치에 따라 차이가 있을 수 있다. 교수의 종합평가나 중점평가에 적용될 가중치는 특정 개인의 주장만을 반영하기보다 많은 사람이 합의한 결정에 근거하여 설정되어야 한다. 여기에서는 보다 많은 대학과 다양한 학문계열의 교수들을 표집하여 객관적인 입장에서 평가영역 및 평가항목의 가중치를 규명하였다. 그 결과로 도출된 가중치는 대학교수들의 평가에 적용되어 평가결과의 타당성을 제고할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 일반 PC 말뚝과는 달리 제작시 실리카(silica) 재료를 사용하고 중기양생후 고온,고압의 추가양생(autoclave curing)을 실시 함으로써 말뚝자체의 강성을 높인 PHC 말뚝의 항타 시공성을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 파악하였다. 일반적으로 임의의 지반조건, 항타장비에 따른 컴퓨터 프로그램의 실행결과는 PHC 말뚝이 PC 말뚝에 비해 항타장비에 의해서 발휘되는 타격에너지에 대해 보다 큰 저항력을 가지므로 설계지지력을 크게 얻을 수 있으며 항타장비의 선정에 있어서도 보다 큰 효율을 지닌 장비의 선정이 가능하여 경제적인 항타작업을 수행하는데 유리함을 보였다. 이와같은 결과를 실제 현장에서의 말뚝 항타시공을 실시한 후 항타기록 및 재하시험 결과와 비교검토 하였는데 본 연구결과와 재하시험 결과가 잘 일치함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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