IT기술의 발전은 기존의 컴퓨터 환경과 더불어 수많은 모바일 환경 및 사물 인터넷환경을 통해 사람의 삶을 편리하게 하고 있다. 이러한 모바일과 인터넷 환경의 등장으로 데이터가 급속히 폭증하고 있으며, 이러한 환경에서 데이터를 경제적인 자산으로 활용 가능한 Big Data 환경과 서비스가 등장하고 있다. 그러나 Big Data를 활용한 서비스는 증가하고 있지만, 이러한 서비스를 위해 발생되는 다량의 데이터에는 보안적 문제점이 있음에도 불구하고 Big Data의 보안성에 대한 논의는 미흡한 실정이다. 그리고 기존의 Big Data에 대한 보안적인 측면의 연구들은 Big Data의 보안이 아닌 Big Data를 활용한 서비스의 보안이 주를 이루고 있다. 이에 따라서 본 연구에서는 Big Data의 서비스 산업의 활성화를 위하여 Big Data의 보안에 대한 연구를 하였다. 세부적으로 AHP 기법을 활용한 Big Data 환경에서 보안관리를 위한 구성요소를 파악하고 그에 대한 우선순위를 도출하였다.
The purpose of the study is to investigate how uptake counts of $^{201}Tl$ of radioisotopes in the human body could change, when taking computed tomography and magnetic resonance imaging right after injecting contrast media. $^{201}Tl$ radioisotope substances of iodine contrast medium, which is a computed tomography contrast medium, and paramagnetic contrast medium, which is an magnetic resonance imaging contrast medium, were used as study materials. First, $^{201}Tl$ was put into 4 cc of normal saline in test tube, and then a computed tomography contrast medium of Iopamidol$^{(R)}$ or Dotarem$^{(R)}$, was put into 2 cc of normal saline in test tube. An magnetic resonance imaging contrast medium of Primovist$^{(R)}$ or Gadovist$^{(R)}$ was also put into 2 cc of normal saline in test tube. Each contrast medium was distributed to make $^{201}Tl$ as 3 mCi, with a total of 4 cc. Gamma camera, low energy high resolution collimator, and pinhole collimator were used to obtain images. The uptake count of $^{201}Tl$ was measured with 1000 frames of images, and obtained after 10 times of repetition. This study revealed that the use of Gadovist$^{(R)}$, which is an magnetic resonance imaging contrast medium, showed the smallest number of uptake count, after measuring $^{201}Tl$ uptake count by low energy high resolution collimator. On the other hand, the use of Iopamidol$^{(R)}$, which is a computed tomography contrast medium, showed the biggest difference in uptake count, when measuring $^{99m}Tc$ uptake count by Pinhole collimator. When examining with gamma camera, using contrast medium and $^{201}Tl$, identifying the changes of uptake count is very important for improving the value of diagnosis.
이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.
최근 핵가족화, 개인화 등과 같은 사회구조 변화로 개인 및 사회적 문제가 대두되고 있으며, 부정적 감정 증폭으로 인해 다양한 문제의 원인이 되기도 한다. 과거에 심리적 안정감을 주는 가족 구성원의 부재는 현대인의 감정적 어려움의 대표적인 원인으로 꼽을 수 있다. 이러한 개인 및 사회적 문제를 일상생활에서 사용자와 교감하는 컴패니언 로봇의 공감 인터랙션을 통해 해결하고자 한다. 본 연구에서는 감성 로봇 프로토타입 제작을 통해 정교한 공감 인터랙션 디자인을 하였으며, 실험을 통해 연구를 진행하였다. 그 결과로 감성 로봇의 공감 인터랙션에 얼굴 인터랙션이 크게 영향을 미치며, 부정 감성에서 인터랙션이 로봇의 공감도를 높이는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 본 연구는 감성 로봇을 제작하여 더욱 정교한 인터랙션을 구현하였다는 점과, 실험 결과를 바탕으로 로봇의 공감 인터랙션 디자인 가이드라인을 제시하였다는 점에서 이론적 및 실용적 의의가 있다.
본 논문에서는 사용자의 가상환경 내의 위치 정보에 대한 감각을 향상시키는 방법론으로서 햅틱 피드백(haptic feedback)과 사운드 피드백(sound feedback)의 모달리티를 활용한 그리드(grid)를 제안한다. 제안된 그리드는 사용자의 3차원 공간 내의 움직임(explorative procedure)에 추가적인 비 시각적인(non-visual) 위치정보 피드백을 부여하는데 그 목적을 두고 있다. 햅틱 모달리티를 활용한 3차원 그리드는 SensAble사의 PHANTOM(R) Omni$^{TM}$ 를 활용하여 설계되었으며, 사운드 모달리티를 활용한 경우 저주파 배경음의 주파수 특성(frequency characteristics of sound source)을 사용자 손의 공간 좌표값에 근거하여 재생 시의 표본 추출 비율(sampling rate)를 연속적으로 바꾸는 방식으로 설계되었다. 이러한 공간 그리드는 두 모달리티 각각의 독립적인 제시 및 동시 제시/제거를 통해 평가되었으며, 동시 제시의 경우 두 모달리티간의 어긋남(cross-modal asynchrony)이 없도록 설계되어 사용자의 공간 작업 시 모달리티간의 조화 (manipulating congruency)를 확보할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 얻어진 결과는 그것의 통계적 유의미성을 분석하기 위해 다원변량분석과 사후검증(Turkey. HSD)을 거쳐 해석이 되었다. 공간 내 특정 좌표 선택을 기준으로 하는 그리드의 사용자 평과 결과, 3차원 내의 움직임에 대해 햅틱 및 사운드 피드백의 비 시각적 피드백은 사용자의 공간 작업의 오차를 줄여 주고 있음이 확인되었다. 특히 시각적인 정보만으로 확인하기 어려운 Z축 상의 움직임은 그리드의 도움으로 그 오차정도가 50% 이상 줄어 드는 것으로 확인되었다(F=19.82, p<0.01). 이러한 시각적 정보를 보존하는 햅틱, 사운드 피드백 방식을 HCI의 중요한 요소인 사용성과 유용성과 연관시켜 MMHCI(multimodal human-computer interaction) 방법론으로의 적용 가능성을 검토해 본다.
수면 중에 부정기적으로 발생하는 인체 이상유형을 모니터링하기 위한 블랙박스 프로그램을 구현하였다. 인체 블랙박스 시스템은 생체 신호를 계측하는 센서와 알람, 전등, 네트워크 카메라와 같은 보조 장치 및 신호를 모니터링 하는 컴퓨터로 구성되어 있다. 신체 이상 증상의 원인을 정확하게 규명하기 위하여 PPG, EOG, EEG, 호흡센서, 온도센서, G-센서 및 마이크로폰과 같은 다양한 센서를 이용하였다. 이상 증상이 발생하면 시스템은 치료에 활용할 수 있는 정보를 제공하기 위해서 환자의 상태를 기록한다. 신체 이상유형을 감지하게 위하여 적절한 센서 위치를 선정한다. 측정 데이터의 유형별 정상 범위에 근거하여, 신체 이상유형을 구별하기 위한 신호 수준을 선정하였다. 이상 신호가 계측되면 전등 및 알람, 네트워크 카메라가 동시에 작동하고, 센서 신호 및 비디오 데이터가 저장된다.
현재 각종 스마트 기기가 발전되고 최근엔 인간의 신체에 부착되어 스마트 컴퓨팅이 가능한 Wearable Device 가 다양하게 연구되고 있다. 또한 인간의 환경적, 유전적 요인으로 인해 기미, 여드름, 아토피, 두피 트러블 등의 피부 질환들이 지속적으로 증가하고 있어 치료를 위한 개인의 의료 부담이 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 피부 미용과 관련된 다양한 피부 트러블을 분석하고, 관리할 수 있는 높은 휴대성과 진단 정확성을 가진 스마트폰이나 태블릿 기반의 스마트 헬스케어 이미징 시스템 개발의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 IoT를 기반으로 수분 및 UV 센서를 활용한 Wearable Device인 스마트 미밴드 H/W 및 센서정보 모니터링 S/W를 결합한 통합 시스템을 제안한다.
Son, Yeonghoon;Jeong, Ye Ji;Kwon, Jong Hwa;Choi, Hyung-Do;Pack, Jeong-Ki;Kim, Nam;Lee, Yun-Sil;Lee, Hae-June
Journal of electromagnetic engineering and science
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제15권3호
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pp.151-157
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2015
The increasing use of mobile phones has raised public concern about the possible biological effects of radiofrequency electromagnetic field (RF-EMF) exposure on the human brain. To investigate the potential effect of RF-EMF exposure on the brain, we examined the behaviors and hippocampal morphology of C57BL/6 mice after sub-chronic exposure to RF-EMFs with a relatively high SAR level (5.0 W/kg). We applied a 2-hour daily exposure of WCDMA 1,950 MHz using a reverberation chamber that was designed for whole-body exposure for 60 days. In the behavioral tests, RF-EMF did not alter the physical activity or long-term memory of mice. Moreover, no alteration was found in the neuronal and glial cells in the hippocampus by RF-EMFs. In this study, we showed that sub-chronic whole body RF exposure did not produce memory impairment and hippocampal morphological alteration in C57BL/6 mice.
2018학년도부터 초 중 고등학교에서 소프트웨어 교육이 시행될 예정이다. 소프트웨어 교육의 핵심 내용 중의 하나는 알고리즘 교육이라고 할 수 있다. 다른 분야와 마찬가지로 알고리즘 교육도 학생들의 주도적 활동이 성공을 좌우한다고 볼 수 있으며 학생들의 주도적 학습은 학생들의 흥미와 몰입도를 높일 때 이끌어낼 수 있다. 이에 본 논문에서는 알고리즘 교육에 스포츠 경기를 접목하여 소프트웨어 배틀이라는 개념을 제안하였다. 소프트웨어 배틀은 가상의 세계에서 프로그래밍된 개체들이 중간에 사람의 개입 없이 주어진 문제를 해결하는 경기를 하는 것으로 정의하였다. 이는 다양한 주제에 적용될 수 있는데 본 논문에서는 알고리즘 교육의 대표적 주제인 정렬 분야에 적용을 시도하였다. 알고리즘 교육을 소프트웨어 배틀에 적용한 결과는 학생들이 생소한 면을 느끼기는 하였지만 대체적으로 긍정적인 반응을 보였다. 이는 소프트웨어 배틀이 여러 교육 방법 중에 하나로 활용될 수 있음을 나타낸다고 할 수 있다.
본 논문은 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 웨어러블 기기를 이용하여 화재 감지 자율 주행 로봇을 제어하는 시스템을 제안하였다. 사용자의 EMG 신호를 읽어내기 위한 기기로는 Myo armband를 이용하였다. EMG 신호의 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전송한 후 동작을 분류하였다. 그 후 다시 블루투스를 이용하여 분류한 데이터 값을 uBrain 로봇으로 전송해 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였다. 로봇을 조종 가능한 명령으로는 직진, 우회전, 좌회전, 정지를 구성하였다. 또한 로봇이 사용자로부터의 블루투스 신호를 받아오지 못하거나 사용자가 주행모드 변경의 명령을 내리면 로봇이 자율 주행을 하도록 하였다. 로봇이 주변을 돌아다니면서 적외선 센서로 화재를 감지하면 LED를 깜빡여 로봇 주변의 상황을 확인할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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