억제유도치료는 건측 상지의 운동을 제한하고 환측 상지의 운동을 유도함으로써 손상된 상지의 기능 및 사용을 향상시키는 치료이다. 본 연구의 목적은 동물모델을 이용하여 억제유도치료의 효과를 운동행동검사와 면역조직 화학법으로 검증하기 위함이다. 본 연구에서는 Sprague-Dawley계 흰쥐 수컷 실험군 40마리 대조군 40마리를 사용하였다. 실험동물은 마취 후 체성운동영역을 제거하여 억제유도치료를 적용한 실험군과 적용하지 않은 대조군으로 나누었다. 실험동물은 수술 후 1일, 3일, 7일, 14일째 10마리씩 나누어 자세 반사 검사, 막대 걷기 검사, 앞다리 배치 검사, 면역조직 화학반응을 실시하였다. 결과는 실험군의 운동행동 검사에서 모두 유의하게 높았고(p<.05), BDNF 발현은 시간이 지날수록 실험군의 발현량이 높게 나타났다. 이와 같은 결과는 중추신경계의 가소성을 검증 하는데 기여하리라 생각된다.
중증외상 환자 CT(Computed Tomography)검사 시 검사 보조자의 방사선 피폭경감을 위하여 새로운 융합적 모델의 망토 차폐체를 제작하여 그 유용성을 평가하고자 한다. 실험 방법으로 뇌혈관 CT 검사와 동일한 조건에서 두부 팬텀과 인체 팬텀을 이용하여 기존 차폐체와 새롭게 개발된 망토 차폐체를 이용하여 심장, 양쪽 액와부 그리고 갑상샘 부위를 유리선량계로 피폭선량을 측정하였다. 새롭게 개발된 차폐체가 기존의 차폐체 보다 방사선 차폐율이 심장 61.9 %, 좌측액와부 46.2 %, 우측액와부 69.8 %, 그리고 갑상샘 71.1 % 로 각각 높게 측정되었다. 새롭게 개발된 망토 차폐체가 방사선 피폭을 감소시키는데 매우 유용하며 향후 새롭게 개발된 융합적 모델의 망토 차폐차가 방사선 피폭을 감소시키는데 있어 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
비전 시스템은 영상 이미지를 획득하여 대상 영역을 판별하고 분석하는 시스템이며, 자동화 공정에 사용하고자 하는 수요가 증가하면서 비전 기반의 검사 시스템 도입이 매우 중요한 이슈로 부상하고 있다. 이러한 비전 시스템은 일상생활과 생산 공정에서 검사 장비로 사용되고 있으며, 영상 처리 기술에 대한 연구가 매우 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 문자 인식이나 반도체 패키지 등의 검사 대상을 추출하기 위한 영역 정의에 대한 연구는 미미한 상황이다. 본 논문에서는 사용자가 관심영역을 정의하여 엣지 추출을 수행함에 있어 잡음까지도 엣지로 판단하는 경우를 방지하기 위하여, 영상 이미지 내에서 잡음이 존재하여도 특정한 영역의 엣지들의 분포를 이용하여 검사 대상 영역의 엣지를 추출할 수 있는 잡음에 강인한 정렬 보정 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 타이어의 문자 인식이나 반도체 패키지 검사와 같은 생산 분야에 적용하면 제품의 생산 효율이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 의복의 2차원 패턴을 이용하여 3차원 의복 모델을 제작하고 생성된 3차원 의복을 3차원 인체 모델에 자동으로 착의하는 3차원 패션 디자인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 먼저 2차원 격자의 코너 점을 이용하여 2차원 옷감 조각을 디자인한 다음에 2차원 옷감 조각들 사이에 재봉되어야 할 제약점들을 기술함으로써 3차원 의복을 디자인한다. 그 다음에는 3차원 인체 모델 파일과 3차원 의복을 읽어 들인 다음 질량-스프링 모델에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3차원 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 및 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄였으며 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.
4차 산업혁명 시대에 접어들어 드론이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 현재 비탈면의 시공 및 유지관리는 일반적으로 소단 및 점검원 통로를 이용하여 인력으로 관리하고 있다. 이러한 방법은 안전사고의 위험이 있으며, 인력을 통한 시야 확보가 어려워 정확한 파악이 어렵다. 본 논문에서는 지반 공학 관련 구조물 중 비탈면을 대상으로 드론이 촬영한 디지털 사진을 이용하여 RTK 및 GCP가 비탈면 3차원 모델에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 비탈면 3차원 모델의 품질 비교를 위해 9개 지점에 대해 GNSS 좌표를 측정하였고, 이 중 3개 지점은 검사점으로 활용하고 나머지 지점들은 지상기준점으로 활용하였다. RTK를 활용한 높은 정밀도의 지오태깅 사진을 이용하여 비탈면 3차원 모델을 작성할 경우, 지상기준점의 개수가 증가하면 검사점에서의 오차가 감소하는 것을 확인하였다. 또한 일반 GNSS를 사용하더라도 지상기준점을 적용하면 3차원 모델의 검사점에서의 오차는 크지 않은 것을 확인하였다. 그러나 RTK모듈을 사용하여 높은 정밀도의 지오태깅 사진을 이용하더라도 GCP를 적용하지 않고 비탈면 3차원 모델을 작성하면 큰 오차가 발생하는 것을 확인하였다. 특히, 높이 값인 z좌표에 대한 오차가 크게 발생하였다. 따라서, 평면정보와 더불어 높이에 대한 정보도 중요한 비탈면 3차원 모델 작성을 위해서는 반드시 GCP를 적용해야 함을 확인할 수 있었다.
이 연구는 과학교육에서 인성 역량 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델(Collaborative Problem solving for Character competency, CoProC)의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 인문계 고등학교 1학년 네 개 학급(143명) 중 실험 집단(2개 학급, 73명)은 두 학기 동안 총 8개 주제의 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)을 적용하였으며, 비교 집단(2개 학급, 70명)은 전통적 강의식 수업을 진행하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델은 협력적 문제해결 과정과 논의기반 탐구 과정을 바탕으로 개발하여 준비, 문제해결, 평가의 3단계로 구성하였다. 협력적 문제해결 중심 교수모델의 적용이 학생들의 인성 역량에 미치는 영향을 알아보고자 인성 역량 검사를 분석하였다. 인성 역량 검사의 사전 사후 검사 점수는 SPSS WIN 23.0을 사용하여 실험 집단과 비교 집단간의 차이를 독립표본 T-검증으로 분석하였다. 인성 역량의 총점과 배려, 협력, 책임, 존중, 자기조절에서 실험 집단이 비교 집단보다 유의미하게 높았고, 소통, 정직, 긍정적 자기이해는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 또한 인성 역량 총점은 큰 효과 크기를 보였고, 세부인성 역량은 자기조절, 협력, 배려, 책임, 존중 순으로 중간 효과 크기를 나타냈다. 실험 집단의 학생들에게 실시한 설문 조사를 분석한 결과, 학생들은 배려, 협력, 소통, 책임, 존중 등의 역량이 향상되었다고 응답하였다. 인성 역량의 함양을 위한 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 과학자들처럼 다른 구성원들과 논의 과정을 거쳐 합의하며, 협력하여 과학적 지식을 도출하는 과정을 경험하였다. 이러한 과정의 경험은 인성 역량의 함양으로 이어졌다고 판단된다. 따라서 협력적 문제해결 중심 교수모델을 통해 학생들은 협력과 논의의 과정을 거치면서 인성 역량을 함양 할 수 있었다.
뱀장어 생산단계 안전성조사 부적합여부에 영향을 미치는 특성변수를 베이지안 네트워크(BN) 모델을 적용하여 분석하였다. 2012년부터 2021년까지의 통합식품안전정보망(IFSIN)의 뱀장어 생산단계 안전성조사 데이터에 양식장의 HACCP 정보, 지리적 정보 및 용수환경 데이터를 연계하여 BN 모델을 수립하였다. 뱀장어의 부적합여부에 영향을 주는 특성변수로 양식장의 HACCP 인증여부, 양식장의 이전 5년간 검사대상 유해물질의 검출여부, 해당 양식장의 이전 5년간 부적합적발이력, 사용되는 용수환경의 적정성이 제안되었으며, 이때 용수환경의 적정성은 총대장균군과 총유기탄소량으로부터 산출되었다. 뱀장어 부적합이 발생할 확률이 가장 높은 경우는 지난 5년간 검사대상 유해물질의 검출이력이 있으면서 동시에 부적합 적발 이력이 있는 HACCP 인증을 받지 않은 양식장으로서, 용수환경도 총대장균군 또는 총유기탄소가 높아 오염이 의심되는 용수를 사용하는 경우로 이때 부적합이 발생할 확률은 24.5%로 뱀장어 생산단계 안전성 조사 시 부적합률인 0.26%의 94배 높았다. 2022년 1월부터 8월까지 뱀장어 양식장 안전성조사 결과를 시험용 데이터세트(6,785건 중 부적합 15건)로 하여 BN 모델의 적정성을 검토하였다. 영향강도가 높았던 설명변수인 HACCP, 검출이력, 부적합이력으로 구성한 BN 모델을 시험용 데이터세트에 적용한 결과 부적합일 확률이 15.8%로 시험용데이터의 부적합률인 0.22%의 약 71.4배 개선할 수 있었다. 그러나 이 모델의 재현율은 0.2에 머물렀는데, 이는 특히 부적합항목인 유해물질의 기준·규격이 신설되어 해당 양식장에서 검사기록이 없는 경우와, 매우 드물게 발생하여 10년 동안 검출이력이 없어 학습데이터세트에는 없는 경우이었다. 베이지안 네트워크를 적용하여 부적합확률이 높은 생산단계 안전성 조사대상을 선정하게 되면 설명변수별로 시나리오에 따라 부적합확률을 설명가능하게 되어 다른 머신러닝 알고리즘을 적용하는 경우 지적되어온 설명불가능이라는 문제점을 해소할 수 있으며, 향후 안전성조사 데이터 축적 시 용이하게 모델 업데이트가 가능하며 이를 통해 모델의 예측성능개선도 기대할 수 있다는 장점이 있다.
최근 기계 학습을 활용한 비전 검사 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 본 연구는 기계 학습을 활용한 결함 검사 모델을 개발하고자 한다. 이미지에 대한 결함 검출 문제는 기계 학습에 있어 지도 학습 방법인 분류 문제에 해당한다. 본 연구에서는 특징을 자동 추출하는 알고리즘과 특징을 추출하지 않는 알고리즘을 기반으로 결함 검출 모델을 개발한다. 특징을 자동 추출하는 알고리즘으로 1차원 합성곱 신경망과 2차원 합성곱 신경망을 활용하였으며, 특징을 추출하지 않는 알고리즘으로 다중 퍼셉트론, 서포트 벡터 머신을 활용하였다. 4가지 모델을 기반으로 결함 검출 모델을 개발하였고 이들의 정확도와 AUC를 기반으로 성능 비교하였다. 이미지 분류는 합성곱 신경망을 활용한 모델 개발이 일반적임에도, 본 연구에서 이미지의 화소를 RGB 값으로 변환하여 서포트 벡터 머신 모델을 개발할 때 높은 정확도와 AUC를 얻을 수 있었다.
코로나바이러스감염증-19의 지역 간 감염확산을 설명하기 위해 단일 집단의 구획모델(compartmental model)인 SEIQRD 모델을 응용하여 다 집단(multi-group) 구획모델을 설계하였다. 이 모델은 구획을 세분화하여 잠복기 및 무증상자와 같은 숨은 감염자에 대한 설명이 가능하며 각 지역 간 감염지수와 검사율을 비교할 수 있다. 이를 통해 2020년 8월 2차 대유행과 11월 3차 대유행 시기에 어느 지역을 중심으로 전파가 이뤄졌는지 추정해보았다. 대한민국 국민 전체를 모집단으로 두었을 때 하위집단(subgroup)을 서울, 경기+인천, 비수도권으로 설정하였다. 데이터는 보건복지부의 '코로나 19국내발생 현황'을 참고하여 격리중인 인원, 누적 사망인원, 완치(격리해제)인원을 적합시켜 지역 간 감염지수와 지역별 감염자들의 평균 검사율, 지역별 평균 완치기간, 지역별 예상되는 숨은 감염자 수를 추정하였다.
방사선이 다양한 분야에 사용됨에 따라 방사선작업종사자의 수가 증가하고 있으며, 이에 따라 종사자의 안전에 대한 우려도 높아지고 있다. 국내에서는 KISOE 시스템, 발주자보고 등을 통해 종사자의 안전 확보에 주력하고 있다. 선행연구에서는 종사자 및 업체의 안전 확보를 위한 위험성 평가에 피폭선량과 더불어 이외의 항목에 대한 추가적 평가가 효과적일 것이라고 판단하여 평가를 위한 항목들 및 방사형 척도분석 모델을 개발하였다. 이에 본 연구에서는 2016년 방사선투과검사업체의 자료를 방사형척도분석 모델에 적용하여 실제 업체의 위험성 평가를 수행하였다. 또한 위험성이 낮을 것으로 예상되는 업체 2곳과 위험성이 높을 것으로 예상되는 업체 2곳을 선정하여 위험성 분석을 수행하였다. 분석 결과에서 예상과 동일한 결과를 얻어 모델의 타당성을 확인할 수 있었다. 전체 56개 업체의 위험성 평가가 수행되었고 업체별 문제점에 따른 개선 및 점검사항을 예측하였다. 본 연구 결과를 방사선투과검사업체 및 규제기관에서 자체 평가 및 규제 기준 등으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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