지하의 단층들이 지표면까지 도달하지 못하면 단층의 유무를 인지 못하는 경우가 있다. HVSR 분석법으로 지표면 아래 단층의 존재를 판별할 수 있는지 살펴보기 위해 포항분지 흥해지역 동편의 곡강단층을 통과하는 지역을 선정하여 연구를 진행하였다. 교차하는 두개의 측선에서 조밀하게 관측한 배경잡음으로 HVSR 분석을 통해 공명주파수를 산정하였다. 연구지역 내 시추 자료의 기반암 깊이 정보와 시추 지역의 공명주파수를 이용해 상관식을 도출한 후 두측선에서의 공명주파수를 상관식에 적용해 기반암 심도를 산출하였다. HVSR 분석 결과 두 측선에서 기반암 심도가 급격히 변하는 곳이 있다. 특히 곡강단층 인근에서 공명주파수가 급격히 변화하였고, 기존에 알려진 단층이 없는 지역에서도 공명주파수와 기반암 심도가 급격히 변화하는 곳이 있음을 알 수 있었다. 이 형상은 이전에 알려지지 않은 blind fault와 관련이 있을 것으로 사료된다. 본 연구는 지표면에서 인식하지 못하는 단층을 식별하기 위한 HVSR 방법의 적용 가능성을 확인하였다.
폭설로 인한 도로 미끄러짐과 함께 영하의 기온으로 도로와 차량 통행용 다리, 터널 출입구 쪽에서 주로 발생하는 블랙아이스는 운전자의 시야에서는 아스팔트의 이미지가 투과되어 보이기에 잘 인식되지 않아서 자동차들이 미끄러지는 (슬립 현상) 상황을 발생시키기에 차량이 제동력을 잃어서, 대형 교통사고로 이어져 심각한 인명과 재산상 손실을 초래하고 있다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 블랙아이스 감지 방법들(인공위성 촬영, 초음파 수신으로 미끄러짐의 패턴을 확인, 도로 표면의 온도측정, 차량 주행 중 타이어의 마찰력 차이를 확인하기)의 단점들을 보완하고, 블랙아이스를 감지하는 센서의 크기를 줄여서 많은 이동체에 적용할 수 있도록 하고자 적외선 카메라를 이용하여 도로 상태를 확인하고, 이 정보를 딥러닝 학습을 통하여 블랙아이스를 판별하는 방법을 제안하고자 한다.
최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문은 공유형 전동킥보드 시스템 운영 시, 관리 상 발생할 수 있는 주차 문제를 해결하기 위해 반납 인증사진으로 주차, 비주차 구역을 판단하는 AI모델을 제시한다. 본 연구에서는 주차/비주차 구역 배경 관련 객체를 판별하기 위해 ADE20K에 Pre_trained된 Segfomer_b0 모델과 점자블록, 전동킥보드에 Fine_tuning한 Segfomer_b0 모델을 통해 주차/비주차에 관련된 객체의 Segmentation map을 추출하고, Swin 모델을 통해 주차/비주차 구역을 이진 분류하는 방법을 제시하였다. 최종적으로 총 1,689장을 직접 라벨링한 후 진행한 Fine_tuning SegFomer 모델은 mAP가 81.26% 수준으로 전동킥보드와 점자블록을 인식하였으며, 총 2,817장을 훈련한 Classification 모델은 92.11%의 정확도와 91.50%의 F1-Score로 주차구역과 비주차 구역을 분류하는 것이 가능하였다.
현대의 산업화 사회에서는 자동인식을 통해서 사람과 사물을 식별하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그 대표적인 예로 바코드를 이용한 접촉식 판별기술이 있고, 라디오 주파수를 이용한 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 들 수 있다. RFID의 경우는 무선 주파수를 이용하기 때문에 대량의 사물을 동시에 인식 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만. 어떠한 상황에서 리더의 요청에 응답을 하는 리더-태그 시스템이기 때문에 사용자의 프라이버시 침해 문제를 야기 할 수 있다. 사용자의 프라이버시 침해문제를 막기 위해서 많은 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서, Miyako Ohkubo의 Hash체인을 이용한 프라이버시 보호 기법은 정보유출, 위치추적공격(Location Tracking Attack), 전방위보안성(Forward Security)과 같은 프라이버시 침해문제들로부터 사용자의 프라이버시를 보호 할 수 있는 프로토콜이다. 그러나 Hash함수를 태그에 구현하는 것은 현재까지는 불가능한 상황이다. 또, Martin Feldhofer의 AES(Advanced Encryption Standard)를 사용한 프로토콜은 실제로 태그에 구현 가능하면서 내부구조가 8bit인 AES를 사용함으로써 암호학적인 강도를 높였으나, 프라이버시 침해 문제에서 단점을 드러냈다. 이러한 단점을 보완한 AES기반에서의 개선된 RFID 프라이버시 보호 프로토콜은 실제적으로 태그에 구현 가능한 AES를 이용한 암호화 체인을 통해서 프라이버시 보호에 우수하면서 실제 사용이 가능한 프로토콜을 제안하였다[1]. 그러나, 이 프로토콜은 생성되는 키 값들이 물리적 공격을 통해서 노출이 되었을 때, 이전의 seed값과 키 값들이 노출 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 프라이버시보호에 새로운 키 생성 방법을 통한 강력한 프로토콜을 제안 한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였다. 평소 식사량은 조금 적게 혹은 적당하게 섭취하는 사람이 대부분이었으며 남자가 여자보다는 배부르게 먹는 경 향이 유의적으로 높았다(p<0.05). 식사는 혼자 하는 경우가 남자
광고(廣告)는 판매(販賣)와 소비(消費)를 연결하는 기능을 수행하면서 같은 시간에 점점 더 많은 소비결정(消費決定)을 해야 하는 소비자(消費者)들의 정보세계(情報世界)를 넓혀 합리적(合理的) 소비(消費)를 조장하고 이를 통하여 공급자(供給者) 내지 판매자(販賣者)들간의 경쟁을 유발하여 시장(市場)의 투명성(透明性)을 높여준다. 그런 반면 광고(廣告)는 소비자(消費者)들의 순간적인 판단에 영향을 미치는 속성이 있으므로 광고(廣告)의 공정성(公定性)을 확보하는 것이 중요한 정책적 과제가 된다. 동시에 기업(企業)의 이윤동기(利潤動機)에 입각하여 결정하는 광고(廣告)의 양(量)이 사회적으로 적정한 수준에 있는 것인지 아니면 자원낭비(資源浪費)를 유발하는 것인지 판별하는 것도 광고매체(廣告媒體)의 범람에 대한 공공정책(公共政策)의 시각을 형성하는 데 필수적인 과제이다. 이러한 제반 정책과제(政策課題)에 대응하여 공정거래법(公正去來法)을 위시하여 허다한 법률이 시행되고 있으나 복잡다기한 광고규제(廣告規制) 전반을 관철하는 통일된 논리가 확립되어 있다고 할 수는 없을 것이다. 본고(本稿)는 금후 점증하는 광고(廣告)의 중요성에 비추어 광고(廣告)의 설득적(說得的) 측면(側面)과 정보적(情報的) 측면(側面)의 양면성을 인식하면서 광고규제(廣告規制)의 경제학적(經濟學的) 논거(論據)가 되는 광고(廣告)의 후생효과(厚生效果)에 관한 제학설(諸學說)을 종합적으로 개관함으로써 광고(廣告)의 본질에 대한 인식과 합리적 광고규제(廣告規制)를 위한 기본시각을 제공하고자 한다.
비닐포장 하부에 위치한 콩의 생장 초기에 발생한 초엽을 인식하기 위한 연구를 수행중이다. 선행 연구에서 비닐포장에 접촉한 콩 초엽으로 인해 비닐포장 상부 표면의 열 반응 분포에 변화가 있음을 발견하였다. 현장에서 주행 중에 콩 초엽의 위치를 실시간으로 인식하고 연동된 선형 또는 회전형 엑츄에이터를 제어하여 정확한 위치에 천공을 수행하기 위해서는 계측 시스템과 제어 시스템간의 시간적 차이를 최소할 수 있는 실시간 신호 처리 기술이 필수적이다. 선행 연구에서 사용한 다중 IR 센서의 분해능은 $16{\times}4pixel$이며 주파수는 3 Hz로, 폭이 30cm 내외인 비닐포장 상부의 정밀 분석에 한계가 있음을 발견하였다. 이를 해결하기 위하여 분해능과 계측 주기를 개선할 수 있는 초소형 ($1cm{\times}1cm{\times}1cm$) 열화상 센서를 이용하였다. LWIR(Longwave infrared)영역에 해당하는 $8{\mu}m{\sim}14{\mu}m$의 영역에서 $0.05^{\circ}C$의 분해능을 보이는 $ Lepton^{TM}$ (500-0690-00, FLIR, Goleta, CA)모델을 사용하였다. 프레임당 $80{\times}60$ 픽셀의 정보가 2 Byte의 단위로 계측이 되며 9 Hz의 주파수로 대상면의 열 분포를 측정할 수 있다. 이론적으로 초당 정보 전송량은 86,400 Byte ($80{\times}60{\times}2{\times}9$)이며, 1 m를 진행하는 주행형 천공기에 적용할 경우 1 프레임당 10cm 정도의 면적을 측정하므로, 최대 위치 판정 분해능은 약 10 cm / 60 pixel = 0.17 cm/pixel로 상대적으로 정밀한 위치 판별이 가능하다. $80{\times}60{\times}2Byet$의 정보를 0.1초 이내에 분석해야 하는 기술적 과제를 해결하기 위하여 천공 작업기에 적합한 상용 SBC(Single board computer)의 클럭 속도(1 Ghz)로 처리 가능한 공간 분포 분석 알고리즘을 개발하였다. 전체 이미지 도메인을 한 번에 분석하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위하여 공간정보 행렬을 균등히 배분하고 별도의 프로세서에서 Feature를 분석한 후 개별 프로세서의 결과를 경합식으로 판정하는 기술을 연구하였다. 오픈 소스인 MPICH(www.mpich.org) 라이브러리를 이용하여 개발한 신호 분석 프로그램을 클러스터링으로 연동된 개별 코어에 설치/수행 하였다. 2D 행렬인 열분포 정보를 공간적으로 균등 분배하여 개별 코어에서 행렬의 Spatial domain analysis를 수행하였다. $20{\times}20$의 클러스터링 단위를 이용할 경우 총 12개의 코어가 필요하였으며, 초당 10회의 연산이 가능함을 확인하였다. 병렬 클러스터링 기술을 이용하여 1m/s 내외의 주행 속도에 대응이 가능한 비닐포장 상부 열 분포 분석 시스템을 구현하였다.
본 연구는 관계혜택에 따라 패밀리 레스토랑의 시장을 세분화하고 각 세분시장 간의 인구통계학적 특성, 레스토랑 방문행태, 관계의 질, 관계성과에 차이가 있는지를 살펴보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 미국 내 패밀리 레스토랑 고객을 대상으로 얻은 총 510부의 자료를 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석, 군집분석, 다변량 분산분석, 판별분석, 교차분석, 일원배치 분산분석을 통해 분석하였다. 요인분석 결과 확신적, 특별대우, 사회적 혜택 등 세 개의 관계혜택요인을 도출하였으며, 군집분석 결과 관계혜택의 정도에 따라 '높은 관계혜택 소비자,' '중간 관계혜택 소비자,' '낮은 관계혜택 소비자'의 세 개의 세분시장이 도출되었다. 세 개의 세분시장그룹은 연령(p<0.05)과 교육수준(p<0.05)에 차이가 있었다. 또한 관계혜택을 높게 인식하는 소비자일수록 레스토랑의 방문빈도(p<0.001), 관계의 질(p<0.001), 관계성과(p<0.001)가 보다 높게 나타났으며, 그 뒤를 중간 관계혜택 소비자, 낮은 관계혜택 소비자 순으로 높게 인식하는 것으로 나타났다. 결과적으로 패밀리 레스토랑은 높은 관계의 질과 관계성과를 얻기 위해 고객들에게 높은 관계혜택을 제공해야할 것이다. 이에 대한 실무적인 시사점을 제시하였다.
본 연구는 노인환자가 인식하는 간호사와의 상호작용을 측정하기 위해 개발된 the Korean version of Nurse-Patient Interaction Scale (K-NPIS)을 한국 요양병원에 입원한 노인환자를 대상으로 간호사와의 상호작용을 측정의 신뢰도와 타당도를 검증하려는 목적으로 시행되었다. 진주시, 순천시, 남원시에 소재하는 4개의 요양병원에 입원한 노인환자 202명을 대상으로 신뢰도와 타당도 검증을 실시하였다. 문항분석과 내적일관성 검증을 통해 K-NPIS의 Cronbach α 값은 .96이었다. 전문가들을 통한 내용타당도 검증에서 내용타당도 지수가 0.8 이상으로 확인되었으며, 확인적 요인분석을 거쳐 최종 단일속성으로 구성된 12개 문항 각 10점 척도의 최종 도구가 도출되었으며, 재원기간에 따라 K-NPIS의 점수가 유의하게 차이가 나(p=.042) 판별타당도도 검증되었고, 천장효과나 바닥효과는 나타나지 않았다. 이와 같이 K-NPIS는 신뢰도와 타당도가 높은 도구임이 검증되어 요양병원에서 노인환자를 대상으로 간호사-환자의 상호작용을 측정하는 도구로 사용되는데 적절한 것으로 보이나 장차 준거타당도를 검증할 필요가 있다. K-NPIS는 노인환자가 인식하고 있는 간호사와의 상호작용을 자가보고 형식으로 측정하는 것이므로, 노인환자와의 상호작용을 기반으로 한 돌봄 중재의 성과를 평가하여 간호서비스 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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