• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.500-507
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• 2021

가상현실 산업은 Covid-19 이후 비대면 콘텐츠 수요 급증과 메타버스에 대한 관심과 더불어 재도약할 기회를 얻었다. 따라서 이러한 흐름과 함께 가상현실 콘텐츠를 대중화를 위해서는 양질의 콘텐츠 제작과 가상현실 특성에 맞는 스토리텔링 연구가 지속적으로 이루어져야 한다. 이처럼 가상현실 특성을 적용한 콘텐츠가 사용자 피드백을 통해 효과적으로 제작되기 위해서는 해당 콘텐츠를 평가할 수 있는 정량적 지표가 필요하다. 본 연구에서는 가상현실 콘텐츠를 관람하는 과정을 분석하여 머리 움직임을 정량적 지표로 설정하였다. 이후 실험자는 5개 애니메이션을 관람하고 이에 따라 기록된 머리 움직임 정보와 몰입도 간의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과는 머리 움직임 속도가 상대적으로 느릴 때 높은 몰입도를 나타내었고, 머리 움직임 속도가 콘텐츠 몰입도 정도를 나타내는 지표로 유의미하게 사용될 수 있다는 것을 알 수 있었다. 이렇게 도출된 결과는 이후 창작자가 가상현실 콘텐츠 제작을 할 때 프로토타입 제작 후 적용된 스토리텔링 방식의 유효성을 검증할 수 있는 정량적 지표로 사용될 수 있다. 이러한 방식은 제안된 스토리텔링 방식 문제점을 빠르게 파악하고 더 나은 방식을 제안할 수 있어 콘텐츠의 질을 향상시킨다. 본 연구는 머리 움직임 속도라는 정량적 지표를 기반으로 몰입도를 분석하는 기초연구로 양질의 가상현실 콘텐츠 제작과 가상현실 콘텐츠 대중화에 기여하고자 한다.

• 동남아시아연구
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• 제21권2호
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• pp.43-75
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• 2011

The article focuses on the impact and Acceptance of Hindu culture in Modern Southeast Asian Buddhism. The purpose of this study is to examine critically the influential epic Ramayana on Siam culture, Thai Ramayana version 'Ramakien', reveal instances of Buddhist Modification. The Ramayana by the great sage Valmiki is considered by Indians to be the first great literary work to be produced in India. The influence of this work is to be seen not only through centuries but even in other countries, such as Thailand where there are modified modern versions. In this paper, I have three objectives : (1) I may discuss the epic Ramayana of India gave birth to the Ramakien of Thailand. In modern times Valmiki's epic was made to fit the spiritual trends current in the new Chakri dynasty, which were themselves based on Brahmanic tradition and Theravada buddhism. With regarding to the structure of the Traibhumi cosmography, and the relationship between merit and power implied by this cosmography ranks all beings from demons to deities in a hierarchy of merit which accrues according to karma the actions of past lives. (2) I analyze how to have attempted to dissect the Hindi and Thai version of the Ramayana. The Hindu concept of kingship is also depicted in the life of Rama. The Hindus see in Rama the norm of a true Hindu life characterized by the Caste and Dharma. In Thai transformed version, it does not preach Hindu values of personal or social life. The Ramakien emphasized that the Buddhism were higher than all other laws, and that the King is regarded as the incarnation of Phra Ram, and thus is also the narration of the righteous buddhist ruler. (3) I discuss how cultural or social contexts can influence the structure of the royal Wat. The whole epic was painted by the order of Rama I in the galleries of the Wat Phra Keo. In other words, it is the very centre of the dynastic cult enshrining the Emerald Buddha, the most iconic expression of the Ramakien tradition were officially amalgamated. Rama I was continued the process of elaborating and stabilizing the complex religious pattern, with Buddhism at the pinnacle. My finding will support the idea that the Ramakien is particularly appealing to the Thai people because it presents the image of an ideal king, Rama, who symbolizes the force of virtue or dharma while Thotsakan represents the force of evil. Eventually the force of good prevails. Being Buddhists, the Thai poets bring into the story the Buddhist philosophy(especially, the law of cause and effect, karma). This paper examines the role of the Hindu epic Ramayana in the historical and cultural contact between Hindu India and Buddhist Southeast Asia. It should now be possible to evaluate what elements of Hindu culture were transmitted into Thai through the Rama story.

• Journal of Korean Academy of Oral Health
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• 제41권4호
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• pp.290-295
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• 2017

Objectives: Dental plaque emits red fluorescence under a visible blue light near the ultra-violet end of the light spectrum. The fluorescence characteristics of each microorganism have been reported in several studies. The aim of this study was to evaluate changes in red fluorescence of oral microorganisms that is affected by blood in the culture media. Methods: The gram-positive Actinomyces naeslundii (AN, KCTC 5525) and Lactobacillus casei (LC, KCTC 3109) and gram negative Prevotella intermedia (PI, KCTC 3692) that are known to emit red fluorescence were used in this study. Each bacterium was activated in broth and cultivated in different agar media at $37^{\circ}C$ for 7 days. Tryptic soy agar with hemin and vitamin $K_3$ (TSA), TSA with sheep blood (TSAB), basal medium mucin (BMM) medium, and BMM with sheep blood (BMMB) were used in this study. Fluorescence due to bacterial growth was observed under 405-nm wavelength blue light using the quantitative light-induced fluorescence-digital (QLF-D) device. The red, green, and blue fluorescence values of colonies were obtained using image-analysis software and the red to green ratio (R/G value) and red to total RGB ratio (R/RGB value) were calculated for quantitative comparison. Results: The QLF-D images of the AN, LC, and PI colonies showed red fluorescence in all media, but the fluorescence of all bacteria was reduced in TSA and BMM media, compared with in TSAB and BMMB media. Both the R/G and the R/RGB values of all bacteria were significantly reduced in growth media without blood (P<0.001). Conclusions: Based on this in vitro study, it can be concluded that red fluorescence of oral bacteria can be affected by growth components, especially blood. Blood-containing medium could be a significant factor influencing red fluorescence of oral bacteria. It can be further hypothesized that bleeding in the oral cavity can increase the red fluorescence of dental plaque.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.167-179
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• 2021

하천 합류부는 두 하천이 만나 형성되는 지역으로 합류부 구간의 혼합 매커니즘을 이해하기 위해서는 지류의 다양한 유입조건에 따른 본류와의 수체혼합의 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측을 통한 현장데이터를 획득하기 어렵기 때문에 수리 및 수질 수치모형을 통한 연구가 주로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 지류와 본류의 합류의 혼합 현상을 규명하는 인자로 유속과 수심 등 기본적인 수리학적 인자들 외에 최근 하천 유사측정을 위해 부유사농도의 지표로 연구되고 있는 ADCP의 초음파산란도를 활용하여 합류부에서 상이한 유사특성을 가진 두 수체가 혼합되는 양상을 측정하여 합류부의 혼합 특성을 해석하고자 하였다. 초음파산란도는 부유사와 관련되는 인자로 SonTek ADCP 이동식으로 측정된 초음파산란도(SNR)자료를 빔퍼짐에 대한 보정, 물에 의한 흡수를 고려하여 보정한 후 3차원 혼합거동의 공간적인 분포를 도출하였다. 그리고 측정기간 중 드론(UAV), LISST를 이용하여 합류부의 혼합양상을 모니터링하여 초음파산란도를 이용한 분석결과와 비교하였다. 분석결과, ADCP로부터 제공되는 초음파산란도를 보정한 결과 합류부의 3차원적인 유사 혼합의 공간적 특성을 규명하는 데 적합한 인자라고 할 수 있었고, 상이한 본류와 지류의 유입을 고려하였을 때 다양한 혼합 거동을 분석하는데 지표로 사용이 가능함을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 남강과 낙동강의 합류부에 대해 초음파산란도를 활용하여 합류부의 혼합 특성을 분석하였다.

• 대한화장품학회지
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• 제47권2호
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• pp.163-170
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• 2021

본 연구는 인체 친화적인 소재로 여드름균을 제거하는 기술을 만들기 위해서 진행하였다. 먼저 여드름균을 운모 디스크에 흡착시켜 생장시킨 후 원자현미경을 통해 바이오필름이 제대로 성장하였는지를 확인하였다. 이미지 상으로 형태가 둥글게 변하였고 사이즈도 평균 17% 정도 길어졌으며 물질을 구분하는 공명주파수의 위상 값이 단일값으로 관찰된 것을 볼 때 세균막이 운모디스크 전체를 덮어서 자란 바이오필름을 확인할 수 있었다. 이렇게 바이오필름을 생성시킨 여드름균에 여러 가지 아미노산 50 mM을 각각 처리하여 관찰한 결과 valine, serine, argine, leucine을 처리하였을 때 여드름균의 농도가 감소한 것을 발견하였다. 나노인덴터와 AFM 컨택모드로 스캔을 한 결과 valine (Val)을 처리한 여드름균 바이오필름의 강도가 증가해 있는 것을 확인하였다. 이것은 균을 보호하는 외곽의 세균막이 형성 억제됨으로써 세균막보다 더 높은 강도일 수 있는 균을 측정했기 때문일 수 있다. 여드름균과 Val을 처리한 여드름균에 균과 바이오필름 내부의 세균막을 볼 수 있는 형광물질을 각각 태깅하고 형광 이미지를 관찰한 결과 저농도 Val을 처리한 여드름균에서는 세균막이 관찰되었으나 10 mM 이상의 Val을 처리할 때부터 여드름균의 세균막이 형성 억제됨을 알 수 있었다. 뿐만 아니라 Val 10 mM 이상의 농도에서는 여드름균 전체의 농도도 감소하는 것을 알 수 있었다. 즉, 세균막이 형성 억제됨으로써 약화된 여드름균의 결합력에 의해서 여드름 균의 농도가 감소한 것으로 볼 수 있다. 마침내 Val의 투입은 세균막 생성을 억제함으로써 여드름균을 제거하는 효능이 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.318-331
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• 2022

최근 하드웨어 연산 장치와 소프트웨어 기반 프레임워크의 발전으로 딥러닝 네트워크를 활용한 머신 태스크가 다양한 산업 분야 및 개인 IoT 장비에서의 활용이 기대되고 있다. 그러나 딥러닝 네트워크를 구동하기 위한 장치의 고비용 문제와 서버에서 머신 태스크 결과만을 전송받을 때 사용자가 요구하는 결과를 받지 못할 수 있다는 제한 사항을 극복하기 위하여 Collaborative Intelligence (CI)에서는 피처 맵의 전송을 그 해결 방법으로 제시하였다. 본 논문에서는 CI 패러다임을 지원하기 위하여 방대한 데이터 크기를 갖는 피처 맵의 효율적인 압축 방법을 실험을 통해 분석 및 제시하였다. 해당 방법은 전통적인 비디오 코덱에서의 압축 효율을 높이기 위하여 피처 맵의 재정렬을 적용하여 중복성을 높였으며, 정지 영상 압축 포맷과 동영상 압축 포맷을 동시에 활용하여 압축 효율을 높이고 머신 태스크의 성능을 유지하는 피처 맵 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 이와 같은 방법의 분석을 통해 MPEG-VCM의 피처 압축 앵커 대비 BPP와 mAP의 BD-rate에서 14.29%의 성능이 향상됨을 검증하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권2호
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• pp.300-307
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• 2022

매우 짧은 펄스 폭의 X선 자유전자 레이저(XFEL)를 이용한 시간 분해능 연속 펨토초 결정학(time-resolved serial femtosecond crystallography, TR-SFX)기법에서 반응 물질과 생체분자 결정 샘플간의 혼합률(mixing rate)과 결정 샘플과 X선 레이저 간의 충돌률(hit rate)은 생체분자의 시분해 구조 변화에 대한 정확한 이미지 획득 및 효율적인 샘플소비와 같은 TR-SFX의 분석 성능을 결정짓는 핵심인자이다. 본 연구에서는 극초단 내 일어나는 생체분자의 시분해 구조 변화 해석을 위해 초고속 믹싱 기능을 가짐과 동시에 공압 기반의 주문형 액적 젯팅이 가능한 두 가지 다른 방식의 샘플 전달시스템을 고안하였다. 한 방식은 이중 노즐을 통해 토출된 액적의 고속 충돌에 유발된 관성 믹싱을 기반으로 하고 있으며, 다른 방식은 마이크로믹서가 내장된 공압 젯팅을 기반으로 하고 있다. 먼저, 이중 노즐을 통해 토출된 액적의 충돌에 대한 동적 거동 및 액적 내부 관성 유동에 대한 믹싱에 대한 실험 및 수치해석적 연구를 수행하였다. 다음으로 마이크로믹서가 내장된 공압 젯팅 시스템의 성능을 유사한 방법을 통해 평가하였다. 본 연구에서 개발한 샘플 전달시스템은 질환을 유발하는 특정 단백질들의 기작을 규명하거나, 항체 의약품과 신약 후보 물질 탐색하는 데 있어 필수적인 3차원 생체 분자 구조분석 연구에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.661-672
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• 2022

COVID-19를 발생시키는 SARS-CoV2 바이러스가 발생한 후 전염병은 전 세계로 확산되며, 감염 사례와 사망자의 수가 빠르게 증가함에 따라 의료자원의 부족 문제가 야기되었다. 이것을 해결하려는 방법으로 인공지능을 활용한 흉부 X-ray 검사가 일차적인 진단 방법으로 관심을 받게 되었다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 COVID-19 판독 방식들에 대해 종합적으로 분석하는 것에 목적을 두고 있다. 이 목적을 달성하기 위해 292개의 논문을 일련의 분류 방법을 거처 수집했다. 이러한 자료들을 토대로 Accuracy, Precision, Area Under Curve(AUC), Sensitivity, Specificity, F1-score, Recall, K-fold, Architecture, Class를 포함한 성능 측정정보를 분석했다. 그 결과로 평균 Accuracy, Precision, AUC, Sensitivity, Specificity 값은 각각 95.2%, 94.81%, 94.01%, 93.5%, 93.92%로 도출되었다. 연도별 성능 측정정보는 점차 증가하는 값을 나타냈고 이 외에도 Class 수, 이미지 데이터 수에 따른 변화율, Architecture 사용 비율, K-fold에 관한 연구를 진행했다. 현재 인공지능을 활용한 COVID-19의 진단은 독자적으로 사용되기에는 여러 문제가 존재하지만, 의사의 보조수단으로써 사용됨에는 부족함이 없을 것으로 예상된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.