지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과 이를 활용하여 작업의 우선도를 계산하는 방법인 정책 모델 주도 메타-플래닝을 제안한다. 정책 모델은 메타-플래닝 과정에서 작업의 유틸리티를 명시적으로 계산할 수 있는 기능을 제공하며, 기초 모델을 통해 다양한 서비스 간의 유용성을 비교할 수 있게 해준다. 또한, 모델의 구성을 온톨로지를 활용함으로써 확장성을 가지는 특징이 있다. 실험을 통해 동적 환경에서 정책 모델에 따라 로봇의 행동이 변화하는 것을 관찰할 수 있었고, 이를 통해 서비스가 필요에 따라 우선도의 비교를 통해 선택되는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 최근 일본의 임상연구 관련 규율의 특색을 검토한 것이다. 첫째, 우리나라와 같이 일본에서도 그 동안 연구부정에 대해서는 엄벌주의를 취하여 왔지만, 최근 일본에서는 연구윤리정책을 제재가 아닌 교육연수에 의한 연구공정성 확보로 방향을 전환하였다는 점과 2018년 4월부터 시행된 임상연구법은 임상연구에 관한 자금제공 정보의 공표를 의무화하여 임상연구에 따른 자금제공의 투명성을 높인 점 및 의학계 연구의 윤리심사의 집약화 및 피험자를 집중시켜 증례나 우수한 연구자를 모집하여 임상연구·치험을 집약화한 점, 둘째, 그 동안 역학연구에 관한 윤리지침(이하, 「역학지침」이라 함)과 임상연구에 관한 윤리지침(이하, 「임상지침」이라 함)으로 이원화되어 있었던 윤리지침을 인간을 대상으로 하는 의학계 연구에 관한 윤리지침(이하, 「통합지침」이라 함)으로 통합 정비하여 임상연구와 역학연구에 필요한 윤리지침의 중복과 흠결을 보완했다는 점 이외에도 피험자보호를 위한 리스크 평가제도를 둔 점 이외에도 평가의 선결문제인 「침습」 개념을 명확히 했다는 점에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 임상연구관련 국제규범상의 공통적인 내용인 「위험과 이익의 평가 문제」는 연구자의 연구가 적절히 고안되었는지를 검사하는 수단이다. 이는 연구윤리위원회가 피험자에게 가해질 위험이 정당화될 수 있는지 여부를 결정하는 방법이며, 장래의 피험자가 임상시험의 참여여부를 결정하는 중요한 기준이 되기도 한다. 그러므로 피험자의 리스크 평가의 선결문제인 「침습」 개념을 명확히 정의한 것은 의미 있는 것이다. 본 연구에서는 특히 최근 일본의 임상시험에서의 연구부정방지 대책에 대한 인식의 전환, 연구심사 및 피험자의 집약화를 통환 연구의 효율성 제고, 피험자 보호를 위한 리스크 평가의 전제가 되는 「침습」 개념의 명확화와 범위의 확장 등에 관한 논점을 중심으로 검토한 것이다.
Recently, flexible cages have been introduced in an attempt to absorb and reduce the abnormal load transfer along the anterior parts of the spine. They are designed to be used with the pedicle screw systems to allow some mobility at the index level while containing ROM at the adjacent level. In this study, a finite element (FE) study was performed to assess biomechanical efficacies of the flexible cage when combined with pedicle screws with flexible rods. The post-operated models were constructed by modifying the L4-5 of a previously-validated 3-D FE model of the intact lumbar spine (L2-S1): (1) Type 1, flexible cage only; (2) Type 2, pedicle screws with flexible rods; (3) Type 3, interbody fusion cage plus pedicle screws with rigid rods; (4) Type 4, interbody fusion cage plus Type 2; (5) Type 5, Type 1 plus Type 2. Flexion/extension of 10 Nm with a compressive follower load of 400N was applied. As compared to the Type 3 (62~65%) and Type 4 (59~62%), Type 5 (53~55%) was able to limit the motion at the operated level effectively, despite moderate reduction at the adjacent level. It was also able to shift the load back to the anterior portions of the spine thus relieving excessively high posterior load transfer and to reduce stress on the endplate by absorbing the load with its flexible shape design features. The likelihood of component failure of flexble cage remained less than 30% regardless of loading conditions when combined with pedicle screws with flexible rods. Our study demonstrated that flexible cages when combined with posterior dynamic system may help reduce subsidence of cage and degeneration process at the adjacent levels while effectively providing stability at the operated level.
최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.
The Child Occupant Safety Assessment was first introduced and carried out by Euro NCAP in 2003, with the goal of ensuring manufacturers to develop safe vehicles for passengers of all ages; the objective was to evaluate the safety and protection offered by different Child Restraint Systems (CRS) in the event of a crash. In 2013, the formerly used P child dummy series was replaced by newer and more biofidelic Q1.5 and Q3 child dummies, representing 1.5 and 3 year old children respectively. The frontal and side impact dynamic performances of the Q1.5 and Q3 were tested within all classes of vehicles assessed by Euro NCAP at the time. As an extension to that initiative, Q6 and Q10 child dummies were later developed representing children of 6 and 10 years old. Since the protection of larger children during vehicle crashes relies greatly on the interaction of vehicle restraint systems such as seat belt and the CRS, instrumented Q6 and Q10 dummies will be used to assess the protection offered in the event of front and side impact crashes. In this paper, we focused on injury criteria of Q6 and Q10 child dummies at 64 kph 40% offset frontal crash test. The whole procedure was designed with DFSS analysis. The full vehicle sled test results of both dummies were conducted with different restraint systems settled through previous sled test. It showed that several injury criteria and image data were collected as the result of the full vehicle sled test. Based on the results of these investigations, this paper describes which factor is most important and combination shows the best performance when evaluating rear seat occupant protection for Q6 and Q10 child dummies.
정시성이 보장된 도시철도에 대한 수송 의존도가 높아짐에 따라 수송 능력 뿐만 아니라 이용객의 편의성이 중요시 되고 있다. 이에 본 연구에서는 도시철도역사의 개선 및 신규 역사 건설 시 이동속도, 환승거리와 같은 보행 환경을 사전에 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 3차원 실내지도 저작 모듈과 보행 알고리즘을 수행하는 모듈로 구성되어 있다. 3차원 실내지도 저작 모듈에서는 3차원 공간 모델링, 네트워크 생성 및 평가 결과 표출 등의 기능을 수행하며, 보행 알고리즘에서는 경로탐색, 통행량 배정, 종합서비스 수준 평가 등의 기능이 있다. 이러한 기능의 핵심적인 부분은 공간정보 DB와 동적 통행정보 DB를 유기적으로 연결하여, 전후 상황 등 다양한 시나리오의 적용과 분석을 반복적으로 수행할 수 있다는 점이다. 또한, 향후 시뮬레이터의 활용 방안 제시를 위해 실제 운영 중인 역사를 대상으로 Test-Bed를 구축하고, 역사통행로의 개선 전 후의 보행 속도를 분석하여 개선 효과에 대한 정량적 지표를 산출하였으며, 향후 추가적인 분석을 위한 DB의 확장 가능성에 대해 논의하였다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.
본 연구는 최근 사회경제적 이슈가 되고 있는 동반성장의 개념과 실천 방향에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 동반성장의 정책적 개념을 살펴보고 유사한 개념인 상생협력과 공생발전과도 비교 분석하고자 한다. 또한 동반성장을 통해 글로벌 경쟁력을 만들어 낸 선진국 사례들로부터 교훈을 찾아내고 우리의 사회 문화적 특성에 맞는 한국형 모델을 제안하고자 한다. 한국형 동반성장 모델은 미국의 시장중심형, 일본의 문화기반형, 유럽의 정책주도형 등의 장점을 융합할 필요가 있다. 이를 위해 한국형 모델은 공동체적 에너지를 창출해내는 한국인의 잠재력 활용, 통제와 자율의 융합형 제도 개선, 미래지향적 협력관계를 위한 기업들의 행동변화 등 세 가지 요인을 핵심으로 할 필요가 있다. 한국형 모델의 실현을 위해 필요한 정부의 역할과 과제, 그리고 동반성장위원회의 역할에 대해서도 논의하고자 한다.
지진재해대책법이 2009년 3월에 발효됨에 따라 가속도 지진관측을 수행하여야 할 기관이 대폭 확대되었다. 소방방재청의 추정에 의하면 최소 400개소의 자유장 가속도 관측소가 설치될 예정이다. 지진계측기의 성능 향상과 통신 기술의 발달로 지진관측소 설치가 보편화되면서 지진관측의 주 기능이 신속 피해 예측과 경보 발령 등 지진방재에 적극적으로 활용할 수 있도록 전환되고 있다. 신속 지진피해 예측의 기반기술인 실시간 지진동 영상화기법을 소개하였다. 이 기술은 신속한 지진피해 평가를 위한 실시간 자료 취합뿐 아니라 시각적으로 정보를 파악할 수 있도록 개발되어 활용되고 있다. 한편 지진피해는 주로 S 파와 연속되는 표면파에 의해 발생한다. 최초로 도달하는 P 파로부터 최대 지반운동 크기와 지진 피해를 예측하여 경보를 발령하는 것이 지진조기경보체계이다. 지진조기경보의 기술개발 현황과 함께 2007년 오대산지진에 적용한 예를 소개하였다. 조기경보 기술은 기상청의 지진통보 체계를 획기적으로 개선시킬 수 있다. 또한 지역별로 분산된 주요 국가 시설물의 지진방재를 위해 활용할 수 있는 분산형 조기경보 시스템의 구성과 활용방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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