• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.410-418
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• 2023

최근 자율운항선박 관련 연구개발과 상용화가 급속하게 진행됨과 동시에 자율운항선박의 감항성 확보를 위하여 선박에 설치된 각종 장비 상태를 원격지에서 검사할 수 있는 방법 역시 연구되고 있다. 특히, 각종 장비에 부착된 아날로그 게이지의 값을 영상처리를 통해 획득할 수 있는 방법이 주요 이슈로 부각되고 있는데, 그 이유는 영상처리 기법을 이용하면 이미 설치되었거나 또는 설치 예정인 다수의 장비를 변형 또는 변경하지 않고 비접촉식으로 게이지의 값을 검출할 수 있어서 장비의 변형 또는 변경에 따른 선급의 형식승인 등이 필요하지 않은 장점이 있기 때문이다. 본 연구의 목적은 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상 중에서 동적으로 변하는 지시바늘의 객체를 식별하는데 있다. 지시바늘 객체의 위치는 정확한 게이지 값의 판독에 영향을 미치는데, 게이지 값을 정확하게 판독하기 위해서는 우선하여 지시바늘 객체의 식별이 중요하다. 지시바늘 객체의 식별 작업을 위한 영상은 비상소화펌프 모형에 부착한 수압 측정용 아날로그 게이지를 이용하여 획득하였다. 획득한 영상은 가우시안 필터와 임계처리 그리고 모폴로지 연산 등을 통해서 사전처리한 후, 허프 변환을 통해서 지시바늘의 객체를 식별하였다. 실험결과, 잡음이 포함된 아날로그 게이지의 영상에서 지시바늘의 중심과 객체가 식별됨을 확인하였고, 그 결과 본 연구에 적용한 영상처리 방법이 선박에 장착된 아날로그 게이지의 객체 식별에 적용될 수 있음을 알았다. 본 연구는 자율운항선박의 원격검사를 위한 하나의 영상처리 방법으로 적용될 것으로 기대된다.

• 과학교육연구지
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• 제36권2호
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• pp.381-393
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• 2012

이번 연구를 통해 고등학교 1,2학년 학생들이 학습하는 2009 개정 교육과정 화학 I 검정 교과서 4종을 선정하여 과학적 지식 외에 어떠한 STEAM 요소를 포함하고 있는지 분석하였다. 각 단원별, 출판사 별, 교과서의 영역별로 포함된 STEAM 요소의 종류와 수는 어떻게 다르게 나타나는가에 관한 연구 문제를 선정하고 결과를 분석해 보았다. 현 교과서의 내용과 잘 맞지 않는 STEAM 요소의 새로운 하위요소들을 정하고, 새로운 분류 틀을 만들어 그 분류틀을 기준으로 분류 하였다. 먼저 예술 분야의 경우 방법적인 면에서의 예술 분야를 '표현예술'로 만화, 토의, 역할놀이의 하위요소를 가지며 내용적인 면에서의 예술 분야를 '문화예술'로 사회문화, 과학자 이야기, 인류의 역사, 직업탐구, 미술의 하위 요소를 갖는다. 기술과 공학요소는 서로 분류하기 어려우므로 '기술공학' 이라는 하나의 분야로 통일하고, '과학적 내용을 활용한 기술'과 '과학적 발전에 활용된 기술'의 두 가지 하위 요소를 포함한다. 마지막으로 수학요소는 수, 연산, 단위변환, 구조모형의 하위 요소를 갖는다. 또한 교과서에 포함된 STEAM요소의 교과서 안의 위치영역을 도입부, 본문, 보충자료의 세 영역으로 분류하고, 본문의 경우 내용과 탐구영역으로 세분화 하여 분석하였다. 분석 결과 대부분의 교과서가 개정 교육과정의 의도를 파악하여 다른 분야를 통해 학습이 일어나게 하기위해 STEAM 요소를 포함 하고 있었다. 그러나 교과서 별로 활용하는 학습 방법이 제한되어 있으며, 교과서의 종류에 따라 조금 다르게 나타났다. 또한 포함하고 있는 세부요소의 종류는 전체 14종류 밖에 되지 않으며, 그것도 교과서 별로 몇 가지 요소에 집중돼는 경향을 나타내는 것으로 보아 현재 화학교육에서 활용되는 STEAM 교육에는 한계가 있는 것으로 보인다. 단원별로는 수업내용에 따라 포함된 STEAM 요소가 다르게 나타났는데, 많은 수의 STEAM 요소가 I단원에 포함되어 있는 것으로 보아 수업 내용에 수학, 역사 들이 포함되어 있지 않는 경우 STEAM 요소가 포함되기 어려움을 알 수 있었다. 마지막으로 영역별로 포함된 STEAM 요소의 경우 요소들이 대부분이 보충자료 영역에 포함되어 있고, 그 요소가 문화 예술이 가장 많은 것으로 보아 실제적으로 화학 지식에 대한 활용적인 면에만 STEAM이 활용되며 화학지식에 대한 접근 방법적 융합교육이 매우 부족함을 알 수 있었다. 현재, 국내 교육계에서 STEAM 교육에 관해 주시하고 있는 만큼, 새로운 교육적 경향인 STEAM 교육이란 무엇인지에 관해 면밀히 탐구하고, STEAM 교육의 효과와 프로그램 및 교재 개발에 대한 엄밀한 연구가 필요하다. 이러한 연구들을 통해서 저학년들에게 집중되어 있는 융합교육을 전 학생들에게 확대하고, 궁극적으로 평생에 걸친 학습 시대에 스스로 활용 할 수 있게 될 것이다.

• 한국축산식품학회지
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• 제25권4호
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• pp.365-372
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• 2005

본 연구는 제주산 재래 마육의 등심 부위 및 볼기 부위의 물리화학적 특성을 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 시험에 사용한 마육의 등심과 볼기 부위의 일반 성분은 수분 함량 72.2 및 $73.8\%$, 조단백질 20.1 및 $21.2\%$, 조지방 2.42 및 $3.08\%$ 그리고 조회분 0.13 및 $0.14\%$의 결과를 각각 보였다. 아미노산에서는 glutamic acid가 가장 높게 나타났으며 등심 부위와 볼기 부위에서 각각 3,275 mg/100g과 3,572mg/100g 함량을 보였다. 무기질 함량에서는 K 함량이 388.0mg/100g으로 제일 높고, 그 다음으로 P>Na>Mg>Ca의 순이었다. 지방산 조성에서 oleic acid가 가장 높게 나타났으며 불포화 지방산 함량은 등심과 볼기 부위에서 각각 62.64와 $63.77\%$의 결과를 보였다 콜레스테롤 함량은 등심 및 볼기 부위에서 각각 43.25와 43.57mg/100g으로 나타나서 부위별로 차이를 보이지 않았다. pH를 측정한 결과, 등심과 볼기 부위에서 각각 5.60과 5.75의 결과를 보여, 부위에 따른 차이를 발견할 수 없었고 보수력은 볼기 부위가 등심보다 높았으나 유의적인 차이는 없었다. 조직감의 경우, springiness는 등심이 볼기보다 높았으나 다른 측정 항목에서는 유의적인 차이가 없었다. 색깔의 경우, 볼기의 적색도가 등심보다 높았으며 관능 검사 결과, 색깔과 이취에서 부위에 따른 유의적인 차이를 보였다. 전체적인 기호도에서 등심이 볼기 부위보다 높은 경향을 보였으나 유의적인 차이는 없었다. 본 실험의 결과로서 제주산 재래 마육은 식육자원으로 훌륭한 가치가 있는 것으로 판단되었다.있음을 확인할 수 있었다.1(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.(p<0.05). T3와 T4는 T2에 비해 조섬유 및 조회분의 소화율이 증가하였다(p<0.05). 대조구는 T3와 T4에 비해 필수아미노산인 arginine, leucine, phenylalanine의 소화율이 높았으나(p<0.05), T3와 T4 처리구는 T2 처리구에 비해 필수아미노산 arginine, lysine 및 thereonine과 비필수아미노산 alanine의 소화율이 개선되었다(p<0.05). 이러한 결과들로부터 건조 잔반의 AO 배양조건 구명과 영양소 이용율 시험을 통해 FW사료의 품질이 기초사료에 비해 영양소 이용율이 낮고, AFW 사료가 AO에 의해 개선될 수 있음을 시사한다라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다. 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.129-141
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• 2023

작물 모형은 작물의 유전적 특성을 나타내는 품종모수를 요구하며, 품종모수는 작물의 개별 품종별로 추정되어야 한다. 품종모수의 추정에는 고품질의 많은 생육 자료가 요구되지만, 자료의 생산에 상당한 비용이 필요하다. 비교적 낮은 품질의 가용성이 높은 자료를 활용하는 대신, 대량의 랜덤 모수를 생성하고 이를 평가하여 품종모수를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 SIMPLE 작물 모델의 불확도를 최소화하기 위해 품종모수 추정 방식을 비교하고, 두 앙상블 방식과 대한 비교를 하였다. 모수 추정을 위한 Metropolis-Hastings (MH) 알고리즘에 대한 목적함수로 로그 가능도(log-likelihood: LL)와 generic composite similarity measure (GCSM)를 사용하였다. 또한 품종모수의 평균값을 사용한 예측(E_pm)과 개별 모수들로부터 얻어진 추정값의 평균값(E_em)의 일치도를 분석하여 앙상블 방식에 따른 불확도 변화를 파악하였다. 국내에서 재배되는 사료용 벼 품종인 조우 벼와 영우 벼를 대상으로 품종모수를 추정하였다. 2013년, 2014년, 2016년에 대한 수원, 전주, 나주, 익산에 위치한 실험포장에서 얻은 수량 관측 자료를 사용하였다. 또한 2016년부터 2018년까지 수원에서 보고된 별도의 수량 관측 자료를 사용하였다. 목적함수에 따라 추정된 품종모수의 분포에 차이가 있었다. LL을 통해 얻은 품종모수는 GCSM으로 얻은 품종모수보다 좁은 범위에 분포하였다. 두 가지 앙상블 접근법은 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않음을 확인하였다. GCSM의 상대적으로 높은 불확도는 수용확률을 조정하여 낮출 수 있다고 사료되고, E_pm의 결과는 기존과 다른 앙상블 방식을 통해 적은 연산을 통해 불확도를 낮출 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.