• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.26-39
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• 2015

최근 몇 년간 차세대 방송으로 일컬어지는 UHD (Ultra High Definition) 방송 기술에 대한 많은 연구 및 개발이 진행되고 있다. 사람들의 이목이 집중되는 큰 스포츠 이벤트는 새로운 방송 기술을 홍보하기 위해 좋은 기회인만큼, KBS에서는 2014년에 있었던 세 번의 큰 스포츠 이벤트인 KBL (Korean Basketball League) 프로농구 결승전, 2014 브라질 월드컵, 2014 인천 아시안게임에 대해 4K 라이브 중계방송을 실시하였다. 특별히 KBL 프로농구 결승전은 세계 최초 지상파 4K 라이브 중계방송이었으며, 월드컵과 아시안게임에 대해서는 UHDTV를 보유한 시청자들이 각자의 집에서 UHD 방송을 즐길 수 있었다. 본 논문에서는 세 번의 스포츠 이벤트에 대한 전체적인 제작 및 전송과정에 대해 정리하였다. 특별히 경기 현장에서의 방송 제작, 실시간 HEVC 인코딩, SFN 전송, 국가과학기술연구망인 KREONOET을 통한 4K 무압축 영상에 대한 IP 전송 등에 대해 설명하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권4호
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• pp.167-172
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• 2008

최근 한양대학교에서는 고해상도 연속절단면 컬러해부영상자료를 이용하여 표준한국인 성인남성 체적소 모델 HDRK-Man을 개발하였다. HDRK-Man 은 기존의 다른 모델들과 마찬가지로 누워있는 인체의 영상을 사용하여 제작하였기 때문에 등과 엉덩이 부분이 납작하다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 HDRK-Man 체적소 모델을 변형이 용이한 면(surface) 모델로 변환하였고 전신외형을 보정한 후 외형 보정이 선량 계산에 미치는 영향을 평가하였다. 면 모델로의 변환 작업은 상용 소프트웨어인 $3D-DOCTOR^{TM}$, $Rapidform^{(R)}$2006, $Rhinoceros^{(R)}$4.0을 사용하였고, 전신외형의 보정작업은 $MAYA^{(R)}$8.5을 사용하였다. 면의 형태로 변환된 모델은 곧바로 몬테칼로 선량계산에 사용한 수 없으므로, 다시 체적소 모델로 변환하여 선량계산을 수행하였다. MCNPX 몬테칼로 코드를 이용하여 보정 전후의 유효선량을 계산하여 비교해 본 결과 전체적으로 큰 차이는 없었으며, 예상대로 전 (AP), 좌(LLAT), 우(RLAT) 방향에 비하여 후 (PA)방향에서 상대적으로 가장 큰 차이를 보였다. 본 연구를 통하여 변환된 면(surface) 모델은 방사선 방호 분야에서 활용할 수 있는 다양한 자세를 갖는 변형된 인체모델 개발에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제28권2호
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• pp.145-152
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• 2015

본 연구에서는 까마귀쪽나무 잎과 열매 추출물의 항염증 활성을 비교하고자 마우스 대식세포주인 RAW 264.7 cell에서 LPS에 의해 유도된 COX-2/PGE2와 iNOS/NO 및 염증성 cytokine 인 TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, IL-6의 생성 억제 정도를 확인하였다. 그 결과, 동일한 농도 조건($10{\mu}g/ml$)에서 까마귀쪽나무의 열매 추출물이 잎 추출물에 비해 NO, $PGE_2$, iNOS, 염증성 cytokine인 TNF-${\alpha}$, IL-$1{\beta}$, IL-6의 생성량 모두에서 억제 효능이 우수하게 나타났다. 따라서 까마귀쪽나무가 보여주는 항염증 효과적 측면과 안전성의 두가지 측면을 고려할 때, 까마귀쪽나무의 열매 추출물이 저농도에서 잎 추출물보다 항염증 효과가 우수하거나 동등하며, 그 안전성이 크다고 판단됨으로 까마귀쪽나무의 열매추출물이 항염증 효능을 가진 기능성 식품 소재로써 개발 가능성이 있음을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.