철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.
지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 소종과 외상출혈 치료에 사용되며, 주로 간암, 간경화 등의 간 질환 치료제로 사용되어 온 산겨릅나무 추출물에서 식품 및 음료 등과 같은 기능성 식품으로서의 다양한 산업적 응용분야에 널리 응용될 수 있는 기초연구의 일환으로 산겨릅나무 추출물을 이용하여 항산화 활성, 항지질과 산화 활성, 항미생물 활성, 항보체 활성을 실험하였으며, 또한 유용한 생리활성 성분을 분리, 동정하고자 하였다. 그 결과 산겨릅나무 추출물은 DPPH free radical 소거법에 의한 항산화 활성 실험에서는 ehtyl acetate 분획 ($RC_{50}= 3.15\;{\mu}g/m{\ell}$), butanol 분획 ($RC_{50}= 5.17\;{\mu}g/m{\ell}$)에서 강한 항산화 활성을 보였다. 또한 분리된 2개의 화합물도 대조군인 ${\alpha}-tocopherol$ 이나 BHA보다 유사하거나 강한 항산화 활성을 나타냈다. linoleic acid에 대한 항지질과산화 활성 실험은 15일 째에 물층을 제외한 추출물, 분획물 및 화합물에서 높은 활성을 나타냈으며 특히 화합물 2 (85%)는 항산화 물질로 알려진 catechin (85%)과 유사한 활성을 나타내었다. 박테리아에 대한 향균실험은 Staphylococus aureus 에서만 활성을 보이지 않았을 뿐 다른 피검균에서는 높은 활성을 보였다. 하지만 대부분의 피검균에 대하여 강한 활성을 보인 ethyl acetate 분획에서 분리된 화합물 1, 2는 모든 피검균에 대해 활성을 보이지 않았다. 다만 fungal strain인 Candida albicands에 대해 각각 $250\;{\mu}g/m{\ell}$. $500\;{\mu}g/m{\ell}$의 생육 억제 농도를 나타내었다. 보체계 활성화능을 측정한 결과 물 층 24%를 제외한 다른 분획물은 10% 이하의 낮은 억제효과를 보이거나 활성이 나타나지 않았다. 산겨릅나무 ethyl acetate 분획을 silica gel이 충전된 grass open column에 넣은 후, toluene, acetone, methanol의 혼합용매로 순차용출 (stepwise)시킨 후, ODS와 silica gel을 이용하여 column chromatography를 실시함으로서 2종의 단일 물질을 얻었다. 이 화합물은 $^lH-$ 및 $^{13}C-NMR$, IR, UV, EI/FAB-Mass spectrum을 이용하여 기기분석한 결과 compound 1은 catechin으로, compound 2는 ${\rho}-Hydroxyphenethyl$ alcohol 1-O-{\beta}-_D-(6'-O-galloyl)-glucopyranoside$로 동정되었으며, 특히 compound 2의 경우 산겨릅나무에서 처음 분리되었다. 위 결과 산겨릅나무 추출물은 항산화 활성, 항지질과산화 활성, 항미생물 활성이 우수하였다. 또한 산겨릅나무 추출물을 이용한다면 식품 및 음료 등과 같은 기능성 식품으로서의 다양한 산업적 응용분야에 널리 응용될 수 있으리라 사례된다.
클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 PaaS(Platform as a Service)와 행정안전부 전자정부 표준프레임워크는 모두 웹 서비스 개발자가 개발 목적을 만족하는 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 기본 공통자원을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경이다. 웹 기반 공간정보 서비스를 구축하는 경우에도 이러한 기술들을 사용하면 미들웨어 소프트웨어 또는 플랫폼 공통 기능들을 바로 활용할 수 있다. 그러나 공간정보 서비스 개발 분야에서 이러한 기반 기술들의 적용 가능성을 검토하거나 적용 시스템의 성능을 평가한 연구는 아직 발표된 사례가 없다. 따라서 이번 연구에서는 공간정보 서비스에 대한 적용 가능성을 살펴보고자 성능평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 시스템은 OGC WPS 2.0 표준을 적용한 공간영상 정보처리 서비스를 대상으로 하였다. 실험 시스템은 Cloud Foundry 오픈소스를 이용한 PaaS 환경을 구축한 뒤 전자정부 표준프레임워크를 적용한 웹 서비스로 설계, 구축하였다. 실제 성능 평가실험은 영상처리 기능을 PaaS 클라우드 환경에서 구동하는 경우와 PaaS에 전자정부 표준프레임워크를 같이 적용한 경우를 비교하는 방식으로 수행하였다. 실험 조건은 300명과 500명에 해당하는 동시 사용자가 3,600초 동안 이 시스템에 접속하여 정보처리를 요청하고 실험 환경으로 구축한 웹 서비스가 이에 대하여 응답하는 시간을 기록하는 방식으로 하였다. 성능 측정 결과 PaaS 클라우드 환경에서 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 시스템 구축하였을 때 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 공공 부분의 웹 기반 공간정보 응용 서비스 구축에서 PaaS 클라우드 컴퓨팅과 전자정부 표준프레임워크가 중요한 요소가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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