건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 스마트시티, 정밀도로지도 구축 등과 같은 고품질의 3차원 공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 이를 보다 손쉽고, 간편하게 취득하기 위하여 MMS, UAV와 같은 관측기술이 활발히 활용되고 있다. 하지만 두 자료를 통합하여 3차원 모델링을 수행하기 위해서는, 두 관측기술 적용 시 발생하는 원시자료 취득센서, 점군 자료생성 방식 및 관측정확도 간의 차이를 효율적으로 보정할 수 있는 최적의 정합방법이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 3차원 모델의 자동정합에 사용되는 ICP(Iterative Closet Point) 기법을 통한 MMS와 UAV 점군 데이터 간 자동정합 성능을 판단하기 위하여, 여의도 지역을 연구대상지역으로 설정하고 UAV 영상을 취득 후 점군 자료로 변환하였다. 그 후 대상지역을 총 4개의 구역으로 구분하여 MMS 관측을 수행하였으며, UAV 점군 자료를 기반으로 각 구역에서 관측된 MMS 점군 자료와 수동정합하고 이를 ICP 기반으로 자동정합한 결과와 비교하였다. 보다 엄밀하게 ICP 기반의 자동정합 성능을 판단하기 위하여 각 구역별로 데이터 중첩률, 노이즈 레벨 등의 변수를 다르게 하여 비교를 수행하였다. 결론적으로 ICP 기반의 자동정합 시 데이터 중첩률이 높고, 노이즈 레벨이 낮을수록 더 높은 정확도로 정합될 수 있다는 것을 알 수 있었다.
최근 방사선 의료에서 중재적 시술의 확대로 인하여 시술 건수가 증가하고 있으며, 시술자에 따라 방사선 노출이 다르게 나타 날 수 있으며 시술자와 환자가 받는 방사선 피폭의 증가를 가져온다. 본 연구는 2011년 11월 01일부터 2012년 01월 31일 까지 경북지역 S대학 병원에 내원한 303명의 심장내과 환자를 대상으로 중재적 방사선시술을 시행한 시술자 5명에 따른 방사선 노출특성을 비교분석하였다. 투시시간의 경우 5명의 시술의의 평균 투시시간은 697.95초, cumulative DAP(exp)의 경우 평균 환자 면적선량은 $52,730mGycm^2$, total DAP의 경우 평균 환자면적선량은 $104,875.14mGycm^2$, acquired image의 경우 평균 영상은 855.52frame, exposure image의 평균 영상은 802.2frame로 나타나 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 장비의 X선 노출 특성 즉, 투시시간, cumulative DAP(fluro), cumulative DAP(exp), total DAP, acquired image, exposure image는 서로 높은 상관관계를 보이나 cumulative DAP(exp)와 acquired runs는 상관관계를 보이지 않았다. 시술자와 가장 큰 비중을 차지하는 것은 투시시간으로 나타나 투시시간이 길어질수록 방사선 피폭이 증가함을 의미한다. 시술시 피폭선량은 시술자에 따라 시술능력과 경험, 시술의 난이도 및 정밀 시술여부와 관련 있으며, 혈관 조영의 횟수와 투시시간이 정해진 것이 아니어서 인위적인 조절이 어려운 부분이라 할 수 있다. 따라서, 중재방사선 절차를 수행하는 의료진의 실질 피폭을 합리적으로 평가하는 시스템이 필요하며, 불필요한 피폭을 줄이기 위해 시술자를 비롯한 방사선 작업종사자에 대한 자체교육과 훈련이 필요할 것으로 사료된다.
지난 수십 년 동안, 외부 자극에 대한 응답성이 우수하면서도 인체에 적용할 수 있는 소프트 액추에이터 개발을 위한 많은 노력이 이어졌다. 본 연구에서는 동역학적 정밀 제어가 가능한 의료용 소프트 액추에이터를 개발하기 위해, 유해한 화학적 첨가제나 개시제 없이 방사선을 이용하여 전기 자극 반응성과 물리적 특성이 우수한 3차원 가교 구조의 poly(acrylic acid) (PAAc)/poly(vinyl alcohol) (PVA)/poly(ethylene glycol) (PEG) 하이드로겔을 합성하였다. 방사선 조사 후, 모든 하이드로겔은 75% 이상의 겔 분율을 나타내었고, 표면 반사 적외선 분광법을 통해 PAAc/PVA/PEG 하이드로겔이 성공적으로 합성되었음을 확인하였다. 또한 PAAc/PVA/PEG 하이드로겔의 겔 분율, 평형 수분 함량, 압축 강도를 측정하여 감마선의 총 조사 선량과 구성 성분의 함량비 조절에 따른 하이드로겔의 물리적 특성 변화를 확인하였다. 조사된 감마선의 선량이 증가하거나 poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA)의 함량이 많을수록 PAAc/PVA/PEG 하이드로겔은 높은 가교 밀도와 우수한 기계적 강도를 나타내었다. 또한 PAAc/PVA/PEG 하이드로겔은 3 V의 저전압에서도 전기적인 자극에 반응하였고, 전기장 하에서 이동성 이온의 움직임에 따른 하이드로겔의 밴딩 거동은 하이드로겔의 가교 밀도, 이온기의 함량, 인가 전압 및 전해질 용액의 이온 농도 등을 조절함으로써 제어할 수 있음을 확인하였다.
목적: 최근 디지털 기술의 발달과 더불어 치과영역에서도 다양한 보철물 제작을 위해 Computer aided design/computer aided manufacture (CAD/CAM) 시스템의 사용이 확대되고 있다. CAD/CAM 시스템은 전통적인 방식의 보철물 제작의 단점을 극복하여, 치과의사와 치기공사가 보철물을 제작할 때, 환자에게 한 두 번의 병원 방문으로도 정확하고 정밀도 높은 보철물의 제공이 가능하게 할 수 있다. 본 논문은 현재 국내의 CAD/CAM 시스템 현황 및 인식을 파악함으로써 새로 장비를 도입할 때 고려해야 할 항목에 대한 조언을 제공하고자 한다. 대상 및 방법: 본 설문 조사는 서울대학교 치과 병원을 포함한 전국 298 명의 치과의사, 치과위생사 및 치과기공사를 대상으로 2016년 11월부터 12월까지 2 개월간 우편을 통해 실시하였다. 결과: 치과용 CAD/CAM 밀링기 구매 시 가장 고려하는 요인은 밀링기의 성능(64.43%)이었으며 용도는 치과보철물 제작과 임플란트용 맞춤형 지대주 제작이 49.33%로 가장 높았다. 또한, 응답자의 약 60% 이상이 CAD/CAM 밀링기가 만족할 만한 성능으로 개선된다면 새로운 장비의 구매에 대해 긍정적인 답변을 보였다. 결론: 설문조사 분석결과, 성능이 개선된 CAD/CAM 밀링기 디지털화 및 4차 산업혁명을 대비하는 치과산업에서 중요한 역할을 할 것으로 여겨진다.
가상현실은 1920년대 vehiclesimula-tion(fight simulator)을 효시로 하여 정밀한 광학적/전자기적 장치의 발달로 군사적 목적 이외의 범위로 발전하기 시작하여 realistic display 기술을 선두로 오락, 의료, 학습, 영화, 건축설계, 관광 등 다양한 분야에서 점점 일반화 되어 지고 있다. 1989년 재론 래니어에 의해 가상현실이란 용어가 고안되었고, 모든 가상 프로젝트들을 하나의 단일 항목으로 묶을 수 있게 되었지만, 그 이전에 가상현실은 연구 되어져왔고 현재에 이르게 되었으며, 불가능한 것에 대한 새로운 경험은 인간에게 가상현실의 한 부문으로써 라이드필름을 개발하게 하였다. 라이드필름(Ride Film)의 어트랙션은 기술적 요소뿐만 아니라 인간의 심리적 기반을 분석하여 그 토대로 구성되어지며, 가상현실의 궁극적인 원칙은 상호작용에 의한 몰입이다. 진정한 상호작용은 인터페이스와 입력센서 그리고 반응능력을 요구하는데, 라이드필름(Ride Film)은 전형적인 상호작용성의 요소는 아니다. 따라서 본 연구는 가상현실 기반에서 연구되어온 기술 중심적 입장 외에, 경험 중심적 정의 측면에서 사이버상의 철학자라 불리 우는 마이클 하임 교수의 7가지 기초 개념, 즉 인공현실 / 상호작용 / 몰입 / 망으로 연결된 세계 / 원격현전 /시뮬레이션 / 온몬 몰입에 근거하여 가상현실로서의 적합성을 대입 분석해 보고, 완전한 몰입을 위한 라이드필름(Ride Film)의 발전 방향과 최적화된 결론을 도출하는데 목적을 두고 있다. 이런 관점에서 라이드필름(Ride Film)의 연구는 선례연구가 부족한 라이드필름(Ride Film)의 선행연구로써의 기틀과 디지털 영상을 한 차원 발전시키는데 기여할 것이라 여긴다.
기술은 산업발전과 밀접한 관련이 있고, 이러한 기술과 산업과의 지식흐름에 대한 연계구조를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 우리나라 국가연구개발 사업의 기술 및 성과가 어떤 산업으로 흘러가는지에 대한 연구는 진행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 국가연구개발 사업의 $NTIS^{****}$ 정보를 활용하여 실제 국가 R&D에서 수행된 성과물인 특허 데이터를 활용하여 기술-산업에 대한 연계구조를 살펴보고자 한다. 이를 통해 기술과 산업사이의 지식흐름이 어떻게 흘러가고 있는지 분석한다. 연구자가 연구과제의 시작시점에서 예상하는 산업 적용분야와 연구가 종료된 후에 그 연구성과가 실제로 적용되는 기술-산업 적용분야를 밝히고자 하였다. 분석 결과, 다수의 과제는 R&D 시작 전에 예측한 산업분야로 지식흐름이 일어난 것으로 나타났다. 그러나 3개의 산업분야 Y09(의료, 정밀, 광학기기 및 시계), Y10(전기 및 기계장비), Y11(자동차 및 운송장비) 등은 연구자가 예상하지 못한 산업분야에 기술이 적용되는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 국가 R&D사업의 기술-산업의 지식흐름 관계를 살펴봄으로써 향후 기술-산업의 효율적인 성과 확산과 투자전략을 세우는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.
니트로사민류는 이차아민과 아질산이 니트로소화 반응을 통해 생성되는 화합물이며, 고무의 가공시 가황과정을 거치면서 생성되는 것으로 밝혀졌다. 최근 고무제품 중에서 니트로사민류가 검출되면서 큰 이슈가 되고 있다. 콘돔은 인체에 삽입되는 일회용 의료기기로써 피부 및 점막에 직접 접촉하므로 안전성이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 ISO 29941 방법을 준용하여 콘돔 중 니트로사민류의 분석법을 개발하였다. 콘돔 시료를 증류수에 넣어 용출시키고, 용출액에서 분석대상 물질을 추출하기 위해 디클로로메탄으로 액체-액체 추출을 실시하였으며, 농축 후 LC-MS/MS에서 정량분석하였다. 분석법의 정확도는 85.8~108.7%, 정밀도는 11.5% 이하, 검출한계는 0.11(NDPA, NDBA) ~ 0.48(NPYR) ng/mL이었다. 31건의 콘돔시료 중에서 증류수 용출에 의해 검출된 물질은 NDBA 2건이었고, 인공타액(pH 4.5) 용출로 검출된 물질은 NDMA 1건, NDEA 4건, NDBA 26건이었다. 니트로사민류의 총량은 모든 시료에서 $500{\mu}g/kg$을 초과하지 않았다.
코팅제에 대한 연구는 고분자 산업에서 가장 보편화되고 활발하게 연구되고 있는 내용의 하나이다. 코팅제는 전자산업, 의료, 광학 분야 등에서 중요성이 더욱 커지고 있으며, 특히 자동차 및 전자부품의 첨단화에 힘입어 코팅제에 대한 성능과 정밀도 등 기술적인 요구사항이 증가하고 있는 추세이다. 또한 방대한 환경 정보와 상황 정보를 기반으로 한 사물 인터넷과 빅데이터 분석 기술의 도입을 통해 산업 현장에서는 더욱 지능화되고 자동화된 시스템과 처리 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이에 본 논문에서는 사물 인터넷 기술과 빅데이터 분석을 활용한 실험계획법 기반의 코팅제 배합 데이터에 대한 최적화 모형을 제안한다. 본 논문에서는 실제 생산현장에서 사용하는 코팅제 배합 기준 데이터와 발생한 오차에 대하여 작업자가 수정한 보정 결과 데이터를 실험계획법을 기반으로 분석하여 최적의 코팅제 배합 기준 데이터를 계산하였다. 또한 빅데이터 분석 기술과 사물 인터넷 기술을 활용하여 기존의 코팅제 배합 기준 데이터만을 적용한 공정이 아니라 제조 환경 정보와 상황 정보를 이용하여 색상과 품질 유지에 가장 중요한 인자를 검색하고 기준값을 보정하는 최적화 모형을 도출하였다. 실험 및 분석을 통해 확보된 기준 데이터는 제조 공정에 적용할 경우 배합의 정확도 향상과 LOT별 작업시간 단축을 가능하게 해주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감에 기여할 수 있다. 또한, 다양한 모델링에 대한 제조 공정에서의 표준 데이터를 획득할 수 있다.
신경인지검사는 외래에서 전반적인 인지기능 정도를 평가하는 MMSE (Mini-Mental State Examination)가 가장 보편적이지만, 최근에는 SNSB II (Seoul Neuropsychological Screening Battery II)를 통해 심층적으로 진단에 활용된다. 2017년부터 2018년까지 경기도 남부지역 일개 의료원에 내원한 보건소에서 정밀검사 의뢰된 노인층 120명의 통상적인 신경인지검사 결과와 혈액검사 항목을 후향적으로 조사하였다. GDS의 하위 영역의 평가에서는 시공간 능력이 높게 나타났다. 그리고 혈액 전해질 중 Na이 GDS 수준이 증가함에 따라 통계적으로 유의한 감소를 보였다. 또한 GDS 수준에 따른 집중력, 언어 시공간능력, 기억력, 전두엽 실행 기능이 통계적으로 유의한 감소를 보였다(P<0.001). ALT와 크레아티닌이 정상군과 비정상군에서 전두엽 실행 기능 영역이 통계적으로 유의한 차이를 보였다(P<0.001). 또한 GDS와 ALT는 음의 상관성을 보였다(P<0.01). 결론적으로 본 연구를 통해 선별 및 진단에 유의한 검사 항목을 개발하는데 기초정보를 제공하고, 통상적인 혈액화학검사가 인지장애 환자의 진단 및 진행에 대한 기본 정보를 제공할 것으로 사료된다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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