산업안전에 대한 관심이 증가하는 가운데 최근 제조현장에서 다양한 방법으로 적용되고 있는 스마트공장 기술을 활용한 산업재해 방지 기술도 다양하게 연구되고 있다. 하지만 현실적인 문제로 인해 산업재해의 큰 비중을 차지하는 중소기업에서 이러한 스마트공장 기술의 적용을 통한 산업재해 방지에 어려움이 따르고 있다. 본 연구에서는 산업재해 유형별 맞춤형 모니터링 및 경보 시스템을 개발하고 실제 현장에 적용하였으며, 이를 통해 중소기업에서 활용할 수 있는 적정 스마트공장 기술을 통한 산업재해 방지 기술을 실증하였다. 작업자 신체 접근, 누전 및 과전류, 고온에 의한 화재 및 화상, 유해물질 배출이라는 네 가지 주요 재해 유형에 대해 비전센서, 전류센서, 온도센서 및 가스센서를 활용하여 맞춤형 모니터링 시스템을 구축하였다. 더불어 모니터링 된 위험요소 빠르게 인지할 수 있도록 작업환경에 맞는 알림 방안을 적용하고, 실시간 데이터 전송 및 디스플레이를 활용하여 작업자와 관리자가 재해 위험을 효과적으로 인지할 수 있도록 하였다. 이러한 적정 스마트공장 기술의 적용 및 실증을 통한 효과를 확인하고 이러한 산업안전 기술의 확산에 대해 논의하고자 한다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술의 발전으로 현실의 객체를 더욱 사실적인 가상의 그래픽으로 표현하는 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 포인트 클라우드는 3차원 공간 좌표와 색 정보 등을 포함하는 수많은 점을 사용해 3차원 객체를 표현하는 기술로 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터를 사용하고 데이터 처리에 더욱 복잡한 연산이 필요하므로 포인트 클라우드를 사용한 서비스를 제공하기 위해서는 거대한 데이터 저장 공간과 높은 성능의 연산 장치가 필요하다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서 포인트 클라우드를 2차원 평면에 투영한 다음 비디오 코덱을 사용해 압축하는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. V-PCC 기술은 포인트 클라우드를 점유 맵 (Occupancy map), 기하 영상 (Geometry image), 속성 영상 (Attribute image) 등의 2차원 영상과 2차원 영상과 3차원 공간 사이의 관계를 알려주는 보조 정보를 사용해 압축한다. 복호화된 포인트 클라우드의 밀도를 높이거나 객체를 확대할 때, 일반적으로 3차원 연산을 사용하지만 연산 방식이 복잡하고 많은 시간을 소모하며 새로운 포인트의 정확한 생성 위치를 결정하기 힘들다는 한계가 존재한다. 이에 본 논문은 V-PCC의 포인트 클라우드가 투영된 영상에 2차원 보간 (Interpolation) 기술을 적용해 적은 연산으로 보다 정확한 추가 포인트 클라우드를 생성하는 방안을 제안한다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 AR 기술을 활용하여 안내된 과학탐구 프로그램을 개발함에 있어서 초등 예비교사들이 무엇에 중점을 두었으며, 어떠한 어려움을 겪었는지 분석하고, 이를 토대로 예비교사의 역량 함양 및 양성교육을 위한 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 AR 기반 안내된 탐구 프로그램을 개발하는 강의에 참여한 초등 예비교사들의 사례를 수집하고 그들이 중점을 둔 부분과 겪은 어려움을 프로그램 '설계 단계'와 '제작 단계'로 범주화하여 분석하였다. 분석 결과, 프로그램 설계 단계에서 예비교사들은 능동적인 탐구과정을 촉진하는 시나리오를 구성하고, 동시에 AR 기술이 지닌 고유의 행위유도성으로서 3D 환경의 생생한 시각 자료를 구성하여 가상세계와 실세계에서의 탐구 경험을 의미 있게 연결짓는 데에 중점을 두었다. 또한 예비교사들은 시나리오의 설계, 탐구 프로그램 개발을 위한 정보 수집, 초등학생의 능동적 관찰을 이끄는 방법구현에 어려움을 경험하였으며, 탐구에 대한 근본적 의문으로 어려움을 겪었다. 또한 예비교사들은 AR 기술의 장점을 살리는 것을 어려워하였으며, 컨텐츠 제작 프로그램인 CoSpaces에 대한 배경지식이 부족하여 탐구 프로그램을 구상하는 데에 어려움을 겪었다. 프로그램 제작 단계에서는 초등학생들이 탐구에 집중할 수 있는 환경을 조성하기 위해, 예비교사들은 프로그램 조작을 쉽고 단순하게 구성하고자 했으며, 게임적 요소나 쌍방향적 상호작용 요소를 추가하여 학습자의 흥미를 높일 방법에 중점을 두었다. 또한 CoSpaces를 이용한 프로그래밍 과정에서 어려움을 겪었다. 이러한 결과를 바탕으로 예비교사 역량 함양 및 교사양성교육 방안 모색을 위한 시사점에 대해 논의하였다.
적절한 기후와 토양 조건을 조성하여 제어되는 온실에서 농작물을 재배하는 것은 중요한 연구 및 적용 과제가 되어왔다. 온실의 적절한 환경 조건은 최적의 식물 성장, 작물 수확량 향상을 위해 필요하다. 본 연구는 온도센서, 토양 센서, 작물 센서, 카메라 등 각종 센서와 장비를 연결하는 온실 IT기술을 적용하여 농작물 재배 환경과 생육 상태를 실시간으로 모니터링하는 웹 기반 원격 모니터링 시스템 구축을 목적으로 하였다. 측정항목은 기온, 상대습도, 일사량, CO2 농도, 양액 EC, pH, 배지온도, 배지 EC, 배지 수분함량, 수액 흐름, 줄기 직경, 과실 직경 등이다. 개발된 온실 모니터링 시스템은 네트워크 시스템, 센서가 부착된 데이터 수집 장치, 카메라로 구성되었다. 원격 모니터링 시스템은 서버/클라이언트 환경에서 구현되었다. 온실 환경 및 작물에 대한 정보는 데이터베이스에 저장된다. 저장된 정보 중 성장 및 환경에 대한 항목을 추출 비교하고 분석할 수 있다. 스마트 온실을 위한 통합 모니터링 시스템은 스마트 온실 관리를 위한 환경 및 작물성장을 이해하고 응용 실무에 사용될 것이다.
Objectives : We recently have reported that constituents of OMC-2010 have an immuno-modulatory effects via inhibiting tumor necrosis factor (TNF)-alpha and interleukin (IL)-5. In this study, based on previous data, we investigated the effects of combinations with each OMC constituents on splenocyte cytotoxicity, cytokine productions, and ovalbumin (OVA) induced experimental allergic asthma. Methods : Mouse splenocytes were pre-treated with ethanol extract of constituents of Rehmannia glutinosa (RG), Pinellia ternata (PT), Schisandra chinensis (SC). We made 4 combinations using RG, PT, and SC (A;1:1:1, B;2:1:1, C;1:2:1, D;1:1:2). The cells were pretreated with A, B, C, or D for 1 h, then stimulated with lipopolysaccharide (LPS, $1{\mu}g/ml$) for 48 h. Then the cells were harvested for real-time reverse transcription polymerase chain reaction to detect cytokine productions. Then using effective combination from RG, PR and SC, we administrated the combination orally, then challenged with OVA to induce asthma. Then we analyzed the airway hyper-reactivity (AHR), lung histology and lung TNF-${\alpha}$ and IL-5 mRNA. Results : A. B. C. and D did not showed significant cytotoxicity on splenocytes. Pre-treatment of A inhibited the expression of TNF-${\alpha}$ and IL-5 significantly, but not B, C, and D. In experimental asthma, administration of A significantly inhibited the increase of AHR, lung damage, TNF-${\alpha}$ and IL-5 expression. Conclusions : Theses results could suggest that inhibitory effects of the ideal combination with RG, PT and SC (1:1:1) could be applied to treatment of asthma and study of asthma mechanisms.
본 논문은 정맥주사 시 발생할 수 있는 불안정 요소들을 보완하기 위해 간호사들에게 환자의 정맥주사 관련 정보를 실시간으로 제공할 수 있는 정맥주사 관리 시스템을 개발하는 것에 관한 논문이다. 정맥주사 관리시스템은 App기반의 사용자 S/W와 Web 기반의 관리자 S/W로 구성되어 있다. 사용자 S/W는 사용자가 스마트 폰, 태블릿 PC, 간호용 PDA 등의 스마트 장치를 통해 정맥주사가 필요한 환자에 대한 환자의 정보확인과 환자에게 부여된 정보 코드를 인식하여 환자를 구분하는 기능, 정맥주사 처치 이후 처치 내용과 처치 물품울 입력하고 이를 업로드 및 공유하는 기능을 제공하도록 구현했다. 관리자 S/W는 사용자 App을 통해 업로드된 정맥주사 처치 결과, 정맥주사 처치 물품에 대한 기록을 확인할 수 있고 사용자 관리 기능, 긴급공지 등록 및 관리 기능, 데이터 업로드 기능을 수행할 수 있다. 구현된 시스템은 아직 실제 병원에서 사용하고 있는 EMR 시스템에 테스트를 진행하지 않은 상태이다. 이에 추가 연구를 통해 S/W를 최적화하고 병원과의 협력을 통해 실제 환경 적용 테스트를 진행할 예정이다.
본 논문에서는 자동항법 비행이 가능한 무인기를 활용하여 미세먼지 등의 대기 오염물질을 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 기존 대기 질 관리 시스템은 고정된 센서 박스를 통한 관제나 조종장치를 이용한 드론의 측정 센서를 통하여 정보를 취득하는 방식을 사용했다. 이는 한정된 공간과 모니터링을 위한 별도의 데이터 수집 및 전송들의 추가적인 절차가 진행되어야 하는 단점을 가진다. 본 논문에서 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비행정보 지정을 통한 자율항법 비행이 가능한 무인기에 위치 정보를 위한 GPS 모듈과 미세먼지 측정을 위한 PMS7003 모듈을 내장하고 수집된 정보는 SD 모듈에 저장하고 비행 종료 후 전송버튼을 통해 블루투스로 연결된 스마트폰 앱을 통하여 원격 데이터베이스에 저장되는 원스톱 구조의 시스템을 구성한다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 HTML5 기반의 웹 모니터링 페이지를 구성하여 관심 사용자에게 제공된다. 본 연구의 결과는 무인 비행체를 통한 환경 모니터링 시스템에 활용될 수 있으며, 향후 아황산가스 및 이산화탄소 등의 다양한 오염물질 측정 센서를 추가하여 토털 환경 관제 시스템으로 발전시키고자 한다.
본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.
Objective: Daweizi (DWZ) is a famous indigenous pig breed in China and characterized by tender meat and high fat percentage. However, the expression profiles and functions of transcripts in DWZ pigs is still in infancy. The object of this study was to depict the transcript profiles in DWZ pigs and screen the potential pathway influence adipogenesis and fat deposition, Methods: Histological analysis of backfat tissue was firstly performed between DWZ and lean-type Yorkshire pigs, and then RNA sequencing technology was utilized to explore miRNAs, lncRNAs and mRNAs profiles in backfat tissue. 18 differentially expressed (DE) transcripts were randomly selected for quantitative real-time polymerase chain reaction (QPCR) to validate the reliability of the sequencing results. Finally, gene ontology (GO) and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG) enrichment analysis were conducted to investigate the potential pathways influence adipocyte differentiation, adipogenesis and lipid metabolism, and a schematic model was further proposed. Results: A total of 1,625 differentially expressed transcripts were identified in DWZ pigs, including 27 upregulated and 45 downregulated miRNAs, 64 upregulated and 119 down-regulated lncRNA, 814 upregulated and 556 downregulated mRNAs. QPCR analysis exhibited strong consistency with the sequencing data. GO and KEGG analysis elucidated that the differentially expressed transcripts were mainly associated with cell growth and death, signal transduction, peroxisome proliferator-activated receptors (PPAR), AMP-activated protein kinase (AMPK), PI3K-Akt, adipocytokine and foxo signaling pathways, all of which are strongly involved in cell development, lipid metabolism and adipogenesis. Further analysis indicated that the BGIR9823_87926/miR-194a-5p/AQP7 network may be effective in the process of adipocyte differentiation or adipogenesis. Conclusion: Our study provides comprehensive insights into the regulatory network of backfat deposition and lipid metabolism in pigs from the point of view of miRNAs, lncRNAs and mRNAs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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