쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
스트레스는 인체의 다양한 기관과 정신적 상태에 영향을 미치는 교감신경 항진을 야기시킨다. 본 연구의 목적은 만성 스트레스로 교감신경을 항진시킨 동물 모델에서 국내산 생강 에센셜오일이 스트레스 호르몬 및 뇌 조직 반응에 미치는 효과를 평가하였다. 평가 방법은 세포독성 평가 및 성분 분석을 수행하였으며, 혈청 바이오 마커와 뇌 조직의 병리학적 분석이 기초한 효과를 관찰하였다. 동물 실험에서 국산 생강 에센셜오일의 처리는 만성 스트레스로 교감신경을 항진시킨 동물 모델 제작 후 2주간 100 nl/㎖로 처리하였다. 그 결과, 국산 생강 에센셜오일은 100 nl/㎖ 농도 이하에서 독성이 없었으며, 6-진저롤 함량이 345 ppm으로 확인되었다. 국산 생강 에센셜오일의 처리는 대조군과 비교하여 혈청에서 부신피질호르몬, 코르티코스테론, 멜라토닌과 같은 스트레스 호르몬의 농도를 크게 줄였으며, 복측피개부(VTA) 및 흑색질 치밀부(SNpc) 부분에서 TH-면역 반응이 때때로 중단되는 것을 효과적으로 보존하였다. 이와 같은 결과는 국산 생강 에센셜오일이 교감신경 항진을 개선했음을 나타내고 있다. 따라서 국산 생강은 교감신경 항진에 대한 아로마오일의 새로운 원료로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 여재와 식생을 결합한 수질정화기술에 적용된 여재의 흡착특성을 파악하고, 장기 여과실험에 따른 제거효율의 추이를 관찰하였다. 연구대상 여재는 Adphos이며 인산염 인 ($PO_4{^{3-}-P}$) 흡착특성 분석결과 Adphos는 Langmuir 흡착모델에 적합한 것으로 분석되었고 이 모델에 적용 시 인산염 최대흡착량 ($q_m$)은 1.162 mg/g 으로 산출되었다. 정화기술의 효율을 검증하기 위하여 Adphos의 두께를 400 mm로 충진한 실험실 규모 반응기를 제작하였다. 식생부는 노랑꽃창포 (Iris pseudacours L.)를 식재하였고 식물의 활착을 위한 기반재는 야자섬유 롤 (coir roll)을 사용하였다. 일일 8시간씩 71일간 여과실험을 지속한 결과 융복합형 반응기의 평균 제거효율은 SS, T-N, T-P 각각 94%, 41%, 64%로 나타났다. 실험 결과에 따라 정화기술의 성능이 우수한 것으로 사료되며, 부도기술의 장기 적용을 위한 유지관리방안 마련이 요구된다.
노래음 합성이란 주어진 가사와 악보를 이용하여 컴퓨터에서 노래음을 생성하는 것이다. 텍스트/음성 변환기에 널리 사용된 HMM 기반 음성합성기는 최근 노래음 합성에도 적용되고 있다. 그러나 기존의 구현방법에는 대용량의 노래음 데이터베이스 수집과 학습이 필요하여 구현에 어려움이 있다. 또한 기존의 상용 노래음 합성시스템은 피아노 롤 방식의 악보 표현방식을 사용하고 있어 일반인에게는 익숙하지 않으므로 읽기 쉬운 표준 악보형식의 사용자 인터페이스를 지원하여 노래 학습의 편의성을 향상시킬 필요가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 낭독형 음성합성기의 HMM 모델을 이용하고 노래음에 적합한 피치값과 지속시간 제어방법을 적용하여 HMM 모델 파라미터 값을 변화시킴으로서 노래음을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 음표와 가사를 입력하기 위한 MusicXML 기반의 악보편집기를 전단으로, HMM 기반의 텍스트/음성 변환 합성기를 합성기 후단으로서 사용하여 노래음 합성시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 합성된 노래음을 평가하였으며 평가결과 활용 가능성을 확인하였다.
이 연구는 과정중심평가에서 나타나는 교사 피드백 유형의 사례를 제시하는 데 그 목적이 있다. 과정중심평가의 실행을 위하여 과정을 시각화한 협력적 모델링-논의 활동을 실시하였고, B고등학교 교사 4명과 학생 353명이 연구에 참여하였다. 자료의 분석은 논의 수업을 촬영한 영상, 협력적 모델링-논의 활동지 및 교사의 인터뷰 내용을 대상으로 실시하였다. 피드백의 유형화는 과학적 개념에 대한 피드백과 논의 과정에 대한 피드백의 범주를 바탕으로 하였으며, 각 피드백의 유형에 해당하는 사례는 교사 4명을 중심으로 추출하여 수업의 맥락과 함께 구체적으로 제시하였다. 연구 결과, 과학적 개념에 대한 피드백 중 개념 준거 제시형, 사고 촉진형 피드백이 학생의 자기 점검을 유도하였으며, 논의 과정에 대한 피드백 중 맥락 강조형 피드백, 과정 준거 제시형 피드백, 롤모델형 피드백, 그리고 인식 탐색형 피드백이 학생의 자기 점검을 유도하였다. 연구 결과를 토대로 과정중심 평가를 성공적으로 실시하기 위한 피드백의 특성과 과정중심평가에서의 교사의 역할을 도출하였다. 이 연구의 결과는 과정중심평가에서의 교사 피드백에 대한 이해를 기반으로 과정중심평가를 실천하기 위한 구체적인 지침을 제공해 줄 것으로 기대된다.
아크릴계 수지(resin)에 인조 흑연과 탄소나노튜브(carbon nanotube)를 1:1 비율로 혼합한 충전제(filler)와 용제(solvent) 및 기타 첨가제(additives)를 혼합하여 방열도료를 제조하여 수직방향 열전도도를 상온에서 평가하였다. 충전제의 함량을 1, 2, 5 중량 %로 변화시키며 원료들을 준비하여 교반기로 혼합한 뒤 3단 롤 밀(three roll mill)로 분산공정을 진행하여 3 종류의 도료를 제조하였다. 제조한 도료를 가로 11 mm, 세로 11 mm, 두께 0.4 mm의 Al 5052 알루미늄 기판에 스프레이 코팅 방식으로 도포한 후 $150^{\circ}C$에서 30분 동안 열경화 건조 과정을 거쳐 샘플을 제작하였다. 측정 시료의 형상은 대략적으로 Fig. 1과 같다. 열전도도는 식 $k={\alpha}{\cdot}C_p{\cdot}{\rho}$를 사용해서 계산된다. 여기서 k는 열전도도($W/m{\cdot}K$), ${\alpha}$는 열확산계수($mm^2/s$), $C_p$는 비열($J/kg{\cdot}K$), ${\rho}$는 밀도($g/cm^3$)를 나타낸다. 열확산계수는 독일 NETZSCH 사의 Laser Flash Analysis 장비(모델명 LFA 457)를 사용하여 측정하였는데, 기판 뒤쪽에서 레이저를 조사하고 도료층 전면에서 적외선 온도센서를 통해 시간에 따른 온도 상승곡선을 구한 후, 두 물체의 계면에서의 접촉 열저항(contact thermal resistance)을 감안하여 장비에 내장되어 있는 소프트웨어로 열확산계수가 계산된다. 비열은 같은 회사의 DSC(Differential Scanning Calorimetry) 200 F3 장비를 사용해 측정했으며, 밀도는 부피와 질량을 측정한 값을 이용하여 계산하였다. 도료를 도포하지 않은 bare Al plate에 대해서는 쉽게 열확산계수, 비열, 밀도를 측정하여 열전도도를 구할 수 있다. 도료가 코팅된 샘플에 대해서는 도료층을 일부 떼어내 비열을 측정하고, 밀도를 구한 후, 도료층의 열전도도가 2-layer 법으로 장비 내장 소프트웨어로 계산된다, 이때 Al 기판의 열확산계수, 비열, 밀도는 미리 측정한 bare Al plate의 값을 적용하였다. 실험 결과를 Table 1에 정리하였다. 흑연과 탄소나노튜브를 혼합한 충전제를 함유한 아크릴 복합체 박막에서 측정된 열전도도는 보통 고분자 재료의 열전도도 값의 상한 영역에 육박하는 값이며, 충전제 함량이 증가할수록 열전도도가 증가하는 경향을 보이고 있다.
본 논문에서는 능동형 샤시 시스템이 정착된 차량의 안정성(Stability), 조종성(Handling) 및 승차감(Ridecomfort)을 향상시키기 위한 새로운 통합제어기를 설계한다. 하이브리드 퍼지논리 제어기는 퍼지논리 제어기, 스카이 훅 제어기, 자세 제어기 및 롤 모멘트 분포 제어기로 이루어지며, 차량의 주행상태에 기초한 통합제어로직을 이용하여 위와 같은 제어기들을 적절히 결합시켜 사용한다. 또한 MATRIXx/SYSTEMBBUILD 소프트웨어를 이용하여 16자유도 차량모델에 대하여 시뮬레이션을 수행함으로써 차량의 승차감, 조종성 및 능동적 안전도가 향상됨을 확인한다.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 미국 매사추세츠 주의 Tufts University 부설 CEEO(Center for Engineering Education and Outreach)에서 수행되고 있는 로봇활용교육 워크숍, Novel Engineering, STOMP 사례를 소개하고자 한다. CEEO는 미국의 많은 대학에서 롤모델로 삼을 만큼 로봇활용교육에서 가장 선도적인 센터이다. 이 센터에서는 초 중 고등학교 학생들과 교사들을 위한 로봇활용교육 워크숍이 매년 여름방학 때 진행되고 있다. 또한 공과대학 1학년 학생들은 Simple Robotics과목을 필수로 이수해야한다. 우리에게 생소한 Novel Engineering은 독서교육과 공학을 융합한 공학교육방법이다. STOMP(Students and Teachers Outreach Mentorship Program)는 초 중 고등학교 교사들이 공학을 필요로 하는 수업을 설계할 때, STOMP에 소속된 대학생과 대학원생들이 직접 수업에 참여하여 교사와 함께 수업을 이끌어나가도록 도와주는 프로그램이다. 소프트웨어 교육이 많이 활성화되어가고 있는 상황에서 우리나라에서도 이러한 프로그램들을 도입하여 시행한다면 소프트웨어 인재양성에 많은 기여를 할 수 있을 것이라고 기대한다.
본 논문은 학습으로 공감각 현상을 지각할 수 있는 의도적인 공감각을 기반으로 신체의 움직임에서 시각과 청각정보로의 변환 및 역변환 시스템을 구현하였다. 신체의 움직임은 웨어러블 암밴드인 Myo의 출력인 오일러 각을 사용하였고, 근감각 정보로서 롤(Roll), 피치(Pitch), 요(Yaw) 신호를 사용하였다. 또한, 시각과 청각 정보로서 미디(MIDI, Musical Instrument Digital Interface)신호와 HSI 컬러 모델을 사용하였다. 근감각 신호와 시 청각 신호 사이의 상호변환 방법은 일대일 대응 관계를 적용함으로써 직관적으로 쉽게 유추할 수 있도록 하였다. 시뮬레이션 결과에서 신체의 움직임 정보와 시 청각 정보의 상호변환이 가능함을 ROS(Root Operation System)와 3D 시뮬레이션 툴인 Gazebo를 사용하여 입력과 출력을 비교하였고 변환 오차가 작음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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