안전하고 위생적이 우유를 생산 보급하기 위하여 그 동안 정부, 낙농가, 유가공 관련업체 등에서 많은 분들의 꾸준한 노력으로 인해 선진국 못지 않은 고품질의 원유가 생산되고 있으며, 최근에 많은 유업체들이 경쟁적으로 보다 품질좋은 우유를 생산하기 위하여 세균수 일등급에 해당하는 목장 원유만을 따로 집유하는 등 다각적인 방법을 취하고 있는 실정이다. 농촌진흥청 수의과학 연구소(소장: 이재진) 유방염연구실에서는 낙농가가 보다 품질좋은 원유생산을 위해 유방염
(주)금화전선은 1990년 2월 15일에 설립되어 오늘에 이르기까지 비록 짧은 기간이지만 전 사원이 내일을 한다는 각오아래 지속적인 노력과 꾸준한 생산혁신을 통한 고품질의 제품을 생산하면서 보다 더 고객의 요구에 부응하고자 지속적인 기술개발과 품질개선으로 나동선, 비닐절연전선, 기기용 전선, 전력 Cable류 등 고품질의 제품을 생산, 공급하고 있으며 보다 더 고객의 욕구에 만족을 가하고자 전 사원은 일심동체가 되어서 전력을 다하고 있다.
3D와 UHD(Ultra High Definition) 기술의 발전과 함께 실감미디어의 응용분야가 점차 증대되면서 넓은 시야각의 고품질 파노라마 영상기술도 활발히 연구되고 있다. 실사 기반의 파노라마 영상은 현실감과 몰입감을 증대시킴으로써 시청자에게 새로운 실감미디어를 경험할 수 있는 계기가 마련되고 있다. 특히, 그 응용분야가 기존의 전시관과 스트리트 뷰 등에서 영화, 뉴스룸 등으로 점차 확산되고 있는 추세이다. 본고에서는 고품질 파노라마 기술의 현시점을 짚어보고, 요소기술과 활용분야에 대하여 소개한다. 고품질 파노라마 AV 기반의 실감미디어서비스를 위해 기술적으로 극복해야 할 사항들이 존재하지만, 다양한 분야에서의 수요가 증가함에 따른 많은 연구개발이 이루어질 것으로 예상되며, 이에 대한 추가 연구개발을 통해 지적재산권 확보와 해외기술의 국내시장 잠식에 대처할 필요가 있다.
본 논문에서는 광대역 인터넷 이용자를 위한 고품질 VoD(Video on Demand) 서비스 네트워크와 플랫폼 구조를 제시하였다. 현재의 IP 기반 네트워크는 서비스를 위한 네트워크 대역폭을 보장하지 못한다. 따라서 고품질의 VoD 서비스를 위해서는 이러한 문제의 해결이 필수적이며 여기서는 지역 서버기반의 네트워크 구조를 제시하고 플랫폼을 구축하였다. 지역서버는 트래픽과 지역성을 고려하여 구축되었으며 이용자는 서비스 이용시 대역폭이 가장 잘 보장될 수 있는 지역 서버로 연결된다. 네트워크의 균형적인 트래픽 제어 및 고품질 서비스를 위하여 트래픽 양을 예측하고 이에 기반한 플랫폼을 구축하였다. 현재 이 플랫폼을 기반으로 KT 광대역 인터넷 이용자를 위한 VoD 서비스가 제공되고 있다.
무기체계 개발에 있어서 내장형 소프트웨어의 비중과 그 중요도가 점점 증가하고 있고, 고객 또한 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리지침을 제정하여 소프트웨어 신뢰성 시험수준에 대한 놓은 요구사항을 제시하고 있다. 이렇게 대내외 환경이 변화하고 있음에 따라 당사는 고품질의 소프트웨어를 고객에게 납품하기 위해서 내장형 소프트웨어 신뢰성 향상활동을 수년간 수행해오고 있다. 업체주관 개발사업 증가와 무기체계 외주개발 비중 증가에 따라 고품질의 협력개발 소프트웨어의 획득이 중요해지고 있다. 하지만, 납품 받은 소프트웨어를 체계 통합하는 시기에 소프트웨어 결함이 많이 내재되어 있어 문제점이 많이 발생되고 있으며, 납품 이후에도 많은 결함수정과 재 작업이 발생하여 추가비용이 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 협력개발 소프트웨어 제품의 신뢰성 향상을 위해 TMMi 시험 프로세스를 적용하여 협력회사의 소프트웨어 시험 역량을 강화하고 고품질의 소프트웨어를 획득할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
근래에 여러 종류의 다양한 원격응급진료시스템이 개발되어 왔고, 그중 무선원격진료시스템에 있어서는 환자기록데이터나 생체신호, 정지영상과 같은 미미한 데이터만을 보내는 시스템이 주류였다. 이에 무선응급진료시스템에 많은 시도가 이루어지기 시작하였고, 다양한 형태의 시스템이 특정목적에 맞게 구현 되기 시작하였다. 본 논문에서는 고품질 멀티미디어 데이터를 원격응급진료시스템에 적용하여, 고품질 영상데이터와 ECG(Electro Cardiogram), SPO2, BP(Blood Pressure), Body Temperature 데이터를 CDMA 무선망을 이용하여 효과적으로 전송하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 시험을 통하여 고품질 환자동영상과 환자데이터를 효과적으로 전송할 수 있음을 확인하였다.
'한아름' 배는 기본적인 품종 특성이 중소과 범주에 포함되는 품종으로 재배기술의 큰 변화 없이도 고품질의 중소과 생산이 가능할 것으로 예상되는 품종이다. 따라서, 본 연구에서는 '한아름' 품종을 대상으로 중소과로의 활용 가능성을 알아보고, GA 처리와 비교하여 고품질의 중소과 생산이 가능한 최저 과중 기준 설정하고자 하였다. 과실 품질인자간 상관분석 결과, 무처리구와 GA 처리구에서 공통적으로 과중과 당도, 과중과 경도가 높은 상관관계가 있어 각 처리구의 당도와 경도의 관찰을 통한 과중의 예상이 가능하였다. 또한, 당도와 경도는 소비자 선호도를 예측하는데 유용한 지표로 확인되었으며, 당도가 $11.6^{\circ}Bx$ 이상, 경도가 25.6N 이하의 과실이 상품성이 높은 것으로 조사되었다. 관능평가를 통해 도출된 품질 기준을 각각 과중과의 회귀분석 결과에 적용한 결과, 무처리구는 과중 436g 이상의 과실이 당도와 경도의 품질 기준을 충족하였으며, 품질 균일도 또한 높아 436g 이상의 과실을 수확하면 고품질의 중소과 생산이 가능할 것으로 판단되었다. GA 처리구에서 당도와 경도의 품질 기준을 모두 충족시키는 최소 과중은 620g으로, 중소과 범위에서는 품질이 낮고 불균일하여 고품질의 중소과 생산을 목적으로 재배할 경우, GA 처리는 지양해야 할 것으로 판단되었다.
최근 전세계적으로 사회 모든 분야에서 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로, 인공지능 학습용 데이터의 가치를 높이고 고품질 데이터를 확보하고자 하는 움직임이 늘고 있다. 따라서, 고품질 데이터를 확보하기 위한 구축사업에서는 품질관리가 매우 중요하다. 이에, 본 논문에서는 인공지능 학습용 데이터를 구축할 시 고품질데이터 확보를 위한 품질관리와 그에 따른 구축공정별 개선방안을 제시하였다. 특히, 인공지능 학습을 위해 구축되는 비정형데이터는 데이터 품질의 80% 이상이 구축과정에서 결정된다. 본 논문에서는 비정형데이터 이미지/영상데이터에 대한 품질검사를 통해 구축단계에서의 획득, data cleaning, labeling 모델에서 발생된 검사절차 및 문제 요소를 해결함으로써 고품질 데이터 확보 방안을 제시하였으며, 제시한 방안을 토대로 인공지능 학습용 데이터 구축에 참여하는 연구단체와 사업자들에게 데이터의 품질편차를 극복하기 위한 대안이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 교통데이터 웨어 하우스에서 데이터 품질 관리를 위한 통합기법을 제안한다. 고속도로 교통관리시스템(FTMS)과 우회도로 교통정보시스템(ARTIS) 으로부터 대용량 교통데이터를 수집하여 데이터 웨어하우스를 구축하기 위한 방안을 기술하고, 다양한 분석을 위한 고품질 교통데이터를 제공하기 위한 통합 데이터 품질관리 기법을 제안하고 구현 평가한다. 제안된 통합 데이터 품질관리 기법을 활용하면 연구자들에게 검증된 고품질 교통데이터를 제공할 수 있고, 데이터처리와 평가를 위한 별도의 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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