최근 문화콘텐츠 관련 기관들은 분산 네트워크를 통해 이용자에게 문화콘텐츠의 접근을 점차 확대시키고 있다. 그러나 문화콘텐츠의 특성상 일반 콘텐츠와 달라서 많은 문화콘텐츠 객체는 정보의 조직과 검색에 사용할 수 있는 단어를 거의 포함하고 있지 못하다. 이러한 문화콘텐츠 시스템이 서비스 될 경우, 효율적으로 자원을 식별하고 검색할 수 없게 될 뿐 아니라 다양한 문화콘텐츠 메타데이터 요소간의 명칭, 표현, 의미가 상이하여 시스템간 연동이나 정보공유가 어렵게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문화콘텐츠의 속성에 적합한 표준화된 메타데이터의 조직과 관리가 필요하다. 본 연구는 문화콘텐츠 분야에서 다야하게 접근되고 있는 메타데이터 포맷인 Dublin Core, EAD, VRA, CDWA, CIMI. Object ID를 중심으로 각 포맷의 데이터 요소를 비교 분석함으로써 상이한 메타데이터 포맷의 상호운용성 확보를 통하여 문화콘텐츠 통합을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
최근 픽셀기반분류보다 더 많은 정보를 이용할 수 있는 객체기반에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서, 본 연구는 인제군 Demilitarized Zone(DMZ)지역 일원을 대상으로 객체기반 분류기법을 이용한 토지피복분류를 실시하였다. 분류항목은 환경부 기준의 대분류 항목 7개, 중분류 항목 13개로 선정하였고, 사용된 인자는 분광 값의 평균과 표준편차, Grey Level Co-occurrence Matrix(GLCM)의 Homogeneity를 사용하여 감독분류방법 중 최근린기법을 이용하여 계층적 토지피복도를 구축하였다. 구축된 토지피복도를 이용하여 남방한계선으로부터의 거리와 Digital elevation model(DEM)을 통해 지형특성에 따른 분류항목 별 분포 특성을 분석하였다. 객체기반 분류를 위한 최적 가중치는 Scale 72, Shape 0.2. Color 0.8, Compactness 0.5, Smoothness 0.5로 선정하였고, 가중치 선정과정에서 Scale, Shape, Color가 가장 많은 영향을 주었다. 대분류 토지피복분류는 산림, 초지, 시가지의 순으로 각각 약 92%, 약 5%, 약 2%였으며, 중분류 토지피복분류는 활엽수림, 혼효림, 침엽수림의 순으로 각각 약 44%, 약 42%, 약 6% 순으로 분포하였다. 토지피복형태에 따른 분포특성을 보면, 남방한계선으로부터 2km이내의 지역에서 공공시설 지역과 도로의 이용이 높았으며, 남방한계선 6km이상의 지역에서는 논과 밭, 나지의 형태가 많았다. 산림은 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이상의 지역에서는 면적분포가 높았고, 농업지역과 나지, 초지는 표고 600m, 경사 $30^{\circ}$이하의 지역에서 면적분포가 높았다.
도시공간에서 토지이용변화는 교통량을 유발하고 이에 따른 교통사고발생이 상호 밀접한 관계를 갖고 있으므로 토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석은 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소로 판단된다. 이에 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 5년간(2009년~2013년)의 교통사고 데이터를 주거지역과 상업지역의 사고 발생빈도와 최근린 분석기법에 의한 군집도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 교통사고의 발생빈도는 봄에 가장 많았고 겨울이 가장 작게 발생하였다. 또한 주간과 야간의 교통사고 발생빈도는 주간이 야간에 비해 조금 더 많이 발생하였으나 교통사고발생 군집도는 야간이 주간에 비해 강하게 나타났다. 그리고 토지용도에 따른 교통사고 군집도 분석에서 상업지역은 계절에 따른 변화가 크지 않았으나 주거지역은 겨울철에 군집밀도가 크게 낮아지는 경향을 보였다. 교통사고 유형에 따른 분석 결과 차 대 차의 측면직각추돌사고가 가장 높은 발생빈도를 보였으며 상업지역과 주거지역에 모두 광범위하게 발생되는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 도시공간구조에서 교통사고 발생패턴을 파악하는데 중요한 정보가 될 수 있으며, 향후 교통사고저감대책을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 예상된다.
본 연구는 최근 전력화가 완료되어 양산이 진행 중인 K5 방독면에 대한 공정품질 수준을 평가하기 위하여 통계적 공정관리 기법을 활용하여 양산 단계 및 로트 별 분석을 수행하였다. 렌즈의 접착강도는 K5방독면의 기술적 요구사항 중 유일하게 생산 공정 간 평가하는 항목으로, 초도 및 2차 양산간 획득된 고무안면부와 렌즈 사이의 접착정도를 측정한 시험결과를 바탕으로 기술통계 및 통계적 공정관리 기법을 적용하여 분석하였다. 기술통계 분석결과에 따르면 초도 양산 대비 2차 양산 공정에 대한 결과가 더 좋음을 나타내고 있었다. 통계적 공정관리 기법인 관리도 분석과 공정능력지수에 대한 양산 단계 별 분석결과, 공정품질 수준 또한 양산이 진행됨에 따라 향상되고 있음을 확인 할 수 있었다. 이는 공정이 점차 안정화 되고 업무 숙련도에 의해 개선이 되고 있음을 보여주고 있었다. 이에 초도 및 2차 양산 간 획득된 성능시험 결과를 바탕으로 향후 3차 양산을 위한 기초자료로서 활용하고자 한다. 더불어 린6시그마의 DMAIC[Define(정의)-Measure(측정)-Analyze(분석)-Improve(개선)-Control(관리)] 방법론을 통해서 K5방독면의 품질향상 등의 목표달성을 수행할 예정이다.
주안전과 밀접한 CCTV의 요구 및 설치는 날로 증가하고 있다. 그러나 현재 방범 CCTV에 대한 체계적인 계획과 위치타당성 검증에 대한 분석은 전무한 상태에서 단순히 주민들의 요구에 대응하는 수준에 머물고 있다. 단순히 CCTV 밀집도를 늘리면서 시민들의 안전을 강구하는 방법은 한계가 있다. 범죄의 특징 중 하나가 과거 발생지역중심으로 군집하는 현상을 보이며 또한 이런 범죄들은 상호연관성이 강하다. 약 2년간 범죄자료를 Geo-coding하고, 18개의 변수를 사회경제, 도시공간, 범죄방어기재시설물, 범죄발생지표로 대별하여 군집분석과 공간통계분석을 실행하여 5대 범죄와 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력범죄가 최근린 분석과 Ripley's K함수에 의해 군집성을 확인하였다. 범죄들의 군집성 검토 후 본 연구에서는 위험지점(Hotspot)에 대한 개념을 정립하고, 위험지점선정에 대한 기법을 고찰한 후 본 연구에 타당한 Nearest Neighbor Hierarchical Spatial Clustering 기법을 활용하여 5대 범죄, 절도범죄, 폭력범죄, 성폭력 범죄의 위험지점을 선정하고 중첩분석을 하여 연구지역내 총 105개 지점의 군집수를 얻을 수 있었다.
최근 건설공사의 효율화 및 생산성 향상을 위한 다각적인 노력이 시도되고 있으며 이의 일환으로 린건설 및 JIT등의 혁신적인 프로세스 개선기법 등이 도입되고 입다. 하지만, 일회적이고 장기성을 갖는 건설산업의 특수성을 고려하였을 때 건설공사의 효율화에 대한 개념 및 활용대상이 개개인의 시각에 따라 다양해 질 수밖에 없으며 세부작업단위의 효율화에 대한 목표 및 개선수준의 설정도 구체성이 미흡하여 그동안 연구되었던 효율화 기법의 성과가 가시화되지 못하고 있는 실정이다. 건설공사의 효율화를 쥐해서는 세부단위작업별로 달성목표를 정량화하여 프로세스 개선활동을 펼칠 수 있는 여건을 마련하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 이와 같은 목표아래 최근 제조업분야에서 전개되고 있는 전사적인 경영혁신기법인 6시그마 활동을 건설공사 효율화개념에 접목시킴으로서 건설공사 프로세스 개선 및 생산성향상에 대한 합리적 방안을 모색하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존의 프로세스 개선기법들을 비교 고찰하고 6시그마 개념 적용의 당위성과 건설공사의 6시그마 적용을 위한 기본 추진전략을 제시한다. 아울러, 표준적인 세부단위작업 사례분석을 통해 6시그마 개념을 적용하여 기존의 프로세스를 개선해 봄으로써, 건설자원 등의 버퍼(buffer) 관리 등에 있어서 개선목표 설정을 시그마 개념에 기반하여 제시하고 이러한 시그마 수준의 향상에 따라 건설공사의 성과가 향상될 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하고자 한다.
하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.
황색포도상구균은 주요한 기회 감염균으로, 최근 여러 가지 항생제에 내성을 지닌 메치실린 내성 황색포도상구균 Methicillin-resistant Staphylococcus aureus: MRSA)이 늘어나 문제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 인천지역관내 설사환자에서 분리한 장독소 양성인 S. aureus를 대상으로 항생제 감수성시험 및 PCR을 이용한 tsst, eta, etb mecA 유전자 검사를 실시하여 생물학적인 특성을 조사하였고, tsst 양성인 MRSA를 대상으로 Pulse Field Gel Electrophoresis (PFGE)에 의한 유전자형을 분석함으로서 경시적인 분자역학적 특성을 파악하고자 하였다. 그 결과 2,281건의 대변에서 173주의 장독소 양성인 S. aureus를 분리하였으며 A독소와 C독소가 각각 39%, 58%를 차지하는 것으로 나타났다. 항생제 감수성 결과 장독소 양성주는 모두 MRSA였으며, 이중 51%가 tsst 양성인 것으로 나타났고 eta, etb 유전자는 검출되지 않았다. mecA 내성유전자는 MRSA 균주의 97%가 양성으로 나타났다. tsst 양성인 MRSA 88주를 대상으로 PFGE한 결과, 10개의 유형으로 나뉘었으며 그중 A형, H형 및 F형 이 각각 58%, 10%, 9%로 주요한 형으로 나타났다.
최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목 적 : 본 연구에서는 CA-MRSA로 인한 소아의 세균성 근골격계 감염의 임상양상을 연구하기로 하였다. 방 법 : 2000년 9월부터 2012년 8월까지 12년간 분당 차병원에 입원한 18세 이하의 환아 중 혈액과 관절액, 조직이나 고름의 세균 배양검사에서 S. aureus가 동정된 환아를 대상으로 의무기록을 후향적으로 분석하였다. 결 과 : 대상 환아 수는 총 31례였으며 중간값은 7세(최소 17일, 최대 18세)이다. 화농성 관절염으로 진단된 경우는 11례(35.5%), 골수염은 16례(51.6%), 화농성 관절염과 골수염이 병발된 경우는 5례(16.1%)였다. 환아의 혈액이나 관절액, 조직이나 고름 등에서 동정된 S. aureus 31례 중 MSSA는 25례(80.6%), MRSA는 6례(19.4%)였다. 검출된 균주 중 다제내성균은 관찰되지 않았다. MRSA가 배양되었던 6례는 모두 2006년 이후 발생하였다. 모든 증례에서 항생제가 투여되었으며 항생제 투여 기간은 $26.4{\pm}12.7$일이었고, 첫 항생제로 반코마이신을 동반 사용한 경우는 4례(12.9%)였으며 10례(32.3%)에서 최종 항생제로 반코마이신이 투여되었다. 결 론 : 본 연구를 통하여 최근 12년간 세균성 근골격계 감염에서 MRSA의 발생은 연구기간 후반에 편중되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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