본 연구에서는 그동안 전기화학적으로 합성되지 못했던 III-V족 화합물 반도체 InSb를 구연산 용액으로부터 합성하였으며 자체 제조한 AAO를 나노템플릿으로 이용하여 정전압 도금을 실시하여 InSb 나노와이어를 제조하였다 제조된 InSb나노와이어는 X선 회절분석 결과 단결정의 나노와이어는 아니었으나 정확하게 화학양론을 만족시키는 화합물임을 확인하였고, 평판 박막 상태의 InSb와는 달리 나노와이어의 길이방향으로 (220) 방향의 결정이 주로 성장하는 우선결정방위를 가지고 있음을 알 수 있었다. 또한 집합적으로 배열된 상태에서 측정된 I-V특성 곡선에서는 n형 반도체의 특성을 보이되 밴드갭이 좁고, 전자이동도가 큰 InSb고유의 특성상 반금속과 유사한 전기적 특성을 보유하고 있음을 확인하였다.
디지털 시대의 도래에 따라 문서들이 기록 보관되기 위해서 혹은 네트워크를 통해 전송되기 위해서 스캔되는 경우가 많아졌다. 스캔된 문서에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 텍스트이며 텍스트 이외에는 문서 작성자를 나타내는데 사용되는 도장이 가장 많이 포함되어 있다. 스캔된 문서의 중요성이 부각되면서 스캔된 문서로부터 텍스트를 인식하는 연구는 많이 진행되어 상용화된 제품도 개발된 것에 비해 문서가 포함하고 있는 도장에 대한 정보는 버려지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 도장이 포함된 컬러 혹은 흑백 문서 영상에서 도장 영역을 검출하여 도장 이미지를 저장하는 방법을 연구한다. 스캔된 문서에서 도장의 외곽선 후보만을 남기고 다른 기타 구성 요소를 제거하는 전처리 과정과 도장의 특징을 이용하여 남은 요소 중에 최종 관심 영역을 선정하는 방법을 제안한다. 또한 검출된 관심 영역의 도장 정보가 텍스트와 겹친 이미지인 경우에는 템플릿 매칭을 통해 데이터베이스로부터 가장 유사한 도장을 찾아 대신 저장할 수 있게 한다. 구현된 시스템은 학교에서 일반적으로 생성되는 여러 유형의 문서들을 대상으로 검증하고 그 결과를 분석한다.
최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스 기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성 및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용 요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한 결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다
유비궈터스 헬스케어는 단일화된 서비스가 아니라 다양한 기술들이 복합적으로 결합되어 운용되는 서비스이다. 따라서 서비스의 형태가 고정적이지 않고 매우 다양하게 나타난다. 하지만 실제로 차이가 발생하는 부분은 서비스의 구현에 관한 세부적 내용에서 나타나고, 서비스 운용을 위한 기본 구성요소에 있어서는 큰 차이가 없이 유사한 형태를 가진다. 그 결과 유비쿼터스 헬스케어 서비스 개발 과정에서는 실제 서비스의 구현 외의 통신과 데이터베이스의 이용, 메시지 전달과 같은 중복되는 항목에 대한 고려가 매번 이루어져야 한다. 이것은 개발 과정에 있어 불필요한 비용의 증가를 불러온다. 본 논문에서는 이와 같은 불필요한 비용을 감소시키며 서비스의 개발과 운용이 가능한 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 제공을 위한 아키텍처와 서비스 개발을 위한 프레임워크를 제안한다. 제안하는 서비스 제공 아키덱처는 크게 이용자 단말, 유비궈터스 헬스케어 서비스 센터, 외부 기관으로 구성된다. 서비스 개발 프레임워크는 서버와 클라이언트 프레임워크로 구분된다. 서비스 개발 프레임워크는 서비스를 제공하는 서버에서 필요한 유비쿼터스 헬스케어 서비스의 공통 구성요소를 가진다. 서비스의 개발을 위해 우선 프로세스에 대한 정의를 수행하고, 정의된 내용에 따라 필요한 코드 템플릿을 결합하여 서비스의 초기 형태를 만들어낸다. 여기에 각 서비스가 필요로 하는 세부 사항을 작성하는 것으로 서비스의 개발을 수행하게 된다. 제안된 서비스 제공 아키텍처와 서비스 개발 프레임워크를 실제 적용해보기 위해 전림선비대증 환자 진료를 위한 시스템을 설계하고 구현하였다.JSHOP2 계획수립기내에 구현하였다. 계획 실행 방법으로는 주어진 강건한 계획에 대하여 행위들이 직접 실행하수 있도록 한다.며 용량에 의존하는 양상을 보였다. $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 DNA의 손상은 catalase와 deferoxamine에 의해 억제되었지만 DPPD는 억제시키지 못했다. 배기음(排氣飮)은 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 ATP의 소실을 회복시켰다. 이러한 실험결과 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 손상(損傷)은 지질(脂質)의 과산화(過酸化)와는 다른 독립적인 기전에 의해 일어남을 나타낸다. 결론 : 이러한 결과들로 볼 때 Caco-2 세포(細胞)에서 배기음(排氣飮)이 항산화작용(亢酸化作用)보다는 다른 기전을 통하여 Caco-2 세포안에서 산화제(酸化劑)에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 사망(死亡)와 DNA의 손상(損傷)을 방지할 수 있다는 것을 가리킨다. 따라서 본 연구(硏究)는 배기음(排氣飮)이 반응성산소기(反應性酸素基)에 의해 매개된 인체(人體) 위장관질환(胃腸管疾患)의 치료(治療)에 사용할 수 있을 가능성(可能性)이 있음을 제시하고 있다.에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을
본 연구는 공학교육 인증제를 시작한 시기나 공학교육이 진행되어 온 문화적 풍토가 어느 정도 유사한 일본의 인증제 운영 상황을 분석함으로써 한국의 인증제 운영에 유의미한 시 사점을 얻고자 시도되었다. 본 연구는 첫째, "accreditation"의 번역어로서 일본의 JABEE가 채택하고 있는 "평가인정"과 공인원이 채택하고 있는 "평가인증"의 개념 정의를 하였고, 둘째, 평가주체, 평가목적, 평가절차, 평가결과 활용 등의 측면에서 일본의 평가인정의 개요를 조사하였고, 셋째, JABEE의 인정기준별로 심사항목 및 프로그램의 준비상황을 분석하였고, 넷째, 공학교육인정제를 둘러싼 논의사항을 정리하였다. 이를 기초로 본 연구에서 제시한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 인증평가는 전문분야별 평가로서 학회를 보다 실질적으로 활용해야 한다. 둘째, 가급적 서류 작업을 줄이고 인증제의 본질적인 목적에 보다 충실한 평가를 할 수 있도록 인증기준을 개정하고 기본적인 템플릿을 제공할 필요가 있다. 셋째, 평가자 교육을 강화하기 위하여 일본의 옵저버 제도를 참고할 필요가 있다. 넷째, 인증 프로그램 및 졸업생에 대한 혜택을 주기 위한 노력을 강화해야 한다. 다섯째, 프로그램의 개선 시스템이 평가 결과를 기초로 교과목의 실질적인 개선을 유도할 수 있는 방향으로 조직되어야 한다. 여섯째, 학습성과 달성도 평가에서 교과목의 활용을 고려할 필요가 있다. 일곱째, 공인 원의 인증활동에 대하여 메타평가(meta-evaluation)를 받음으로써 인증활동에 대한 권위와 정당성을 부여받을 필요가 있다.
심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
한옥은 단순히 전통건축의 의미를 넘어서 우리 선조들의 삶에 대한 양식과 인식을 담고 있는 지금도 살아 숨 쉬는 문화유산이다. 최근 한옥이 자연친화적 건축으로 주목을 받게 되면서 한옥의 전통적 방식을 훼손하지 않으면서도 건축과정에 효율을 꾀할 수 있는 방안이 모색될 필요가 대두되었다. 이에, 본 논문에서는 건축정보모델링을 기반으로 하는 설계 지원도구를 개발하여 한옥의 설계에서 검증, 생산 공정에 이르는 전 과정을 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저, 전통건축의 통시대적 고찰과 한옥의 목구조 방식에 대한 체계적인 분석을 통해 전통건축 설계에 필요한 부재들에 대한 효율적 설계 방식을 제시한다. 논문에서 제안하는 방식은 특성이 비슷한 부재들을 모아서 하나의 템플릿으로 설계하고 다양한 형태의 유사부재들을 속성 값에 따라 자유롭게 생성할 수 있도록 객체지향 방식의 표현기법을 사용하는 것이다. 이 방식은 객체지향 방식의 부재를 표현함에 있어서 연결 부재간의 상관관계를 부재와 부재간의 관련 파라미터들 사이의 결합규칙을 적용함으로써 설계의 오류를 최소화 하도록 지원할 수 있다. 또한 개발된 시스템은 서양건축 설계 위주의 CAD프로그램에 플러그 인 형태로 수행할 수 있기 때문에 전통적인 방식의 한옥설계는 물론 한옥 건축문화를 현대적 생활공간에 쉽게 접목할 있도록 고안되었다.
Prasad et al.는 사전학습(pre-trained)한 신경망 L1 글로다바(Gulordava) 언어모델을 여러 유형의 영어 관계절과 등위절 문장들로 적응 학습(adaptation learning)시켜 문장 간 유사성(sentence similarity)을 평가할 수 있는 통사 프라이밍(syntactic priming)-기반 프로빙 방법((probing method)을 제안했다. 본 논문에서는 한국인 영어학습자가 배우는 영어 자료를 바탕으로 훈련된 L2 LSTM 신경망 언어 모델의 영어 관계절 혹은 등위절 구조의 문장들에 대한 임베딩 표현 방식을 평가하기 위하여 프로빙 방법을 적용한다. 프로빙 실험은 사전 학습한 LSTM 언어 모델을 기반으로 추가로 적응 학습을 시킨 LSTM 언어 모델을 사용하여 문장 임베딩 벡터 표현의 통사적 속성을 추적한다. 이 프로빙 실험을 위한 데이터셋은 문장의 통사 구조를 생성하는 템플릿을 사용하여 자동으로 구축했다. 특히, 프로빙 과제별 문장의 통사적 속성을 분류하기 위해 통사 프라이밍을 이용한 언어 모델의 적응 효과(adaptation effect)를 측정했다. 영어 문장에 대한 언어 모델의 적응 효과와 통사적 속성 관계를 복합적으로 통계분석하기 위해 선형 혼합효과 모형(linear mixed-effects model) 분석을 수행했다. 제안한 L2 LSTM 언어 모델이 베이스라인 L1 글로다바 언어 모델과 비교했을 때, 프로빙 과제별 동일한 양상을 공유함을 확인했다. 또한 L2 LSTM 언어 모델은 다양한 관계절 혹은 등위절이 있는 문장들을 임베딩 표현할 때 관계절 혹은 등위절 세부 유형별로 통사적 속성에 따라 계층 구조로 구분하고 있음을 확인했다.
마블시네마틱유니버스(MCU) 페이즈 1-3이 대단원의 막을 내림에 따라 이 성공적인 스토리텔링과 내러티브에 대한 분석이 필요한 시점이다. 본 연구는 MCU 페이즈 1-3 시기의 영화들에 있어 가장 핵심이 되는 캐릭터인 아이언맨 중심의 연속적 내러티브의 구조를 규명하기 위해 북미 및 국내에서 가장 대중적으로 활용되고 있는'세이브더캣(STC)'시나리오 작법 패러다임을 활용하여 그 실효성을 검증하였다. 110분의 표준 극영화를 기준으로 15단계의 서사 단위(beat)로 구성된 STC 패러다임을 총 러닝타임 1,066분에 달하는 8편의 영화들을 대상으로 기준 비율을 조정하여 분석하였다. 분석 결과, 조정된 STC 패러다임에서 제안하는 위치에서 15단계의 서사 단위가 적절하게 탐색되었으며, 이 탐색의 과정에서 각 서사 단위에 해당하는 극적 전환이 전체 내러티브에서 점유하는 의미를 재차 확인하는 과정을 통해 방대한 텍스트를 더욱 유기적으로 명료하게 포괄적으로 분석해낼 수 있었다. 예상대로 긴 시리즈물의 텍스트의 서사 구조를 파악하는 데 있어서도 STC 패러다임의 실효성이 입증되었기에, 향후 이러한 서사 작법 패러다임을 적용하여 다른 시리즈물을 분석하고 기획하는 데 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 하지만 그 전에 MCU의 다른 주요 캐릭터가 중심이 된 텍스트들이라거나, MCU와 유사한 형태로 기획된 다른 영화들을 추가적으로 점검함으로써 다수의 분석 사례를 축적하고, 이러한 사례의 의의 및 문제점에 대해 다양한 논의를 이어 갈 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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