탄소나노튜브(CNT)의 분산성을 개선하기 위하여 $HNO_3$와 $H_2SO_4$를 사용하여 표면을 개질하였고, 적외선 분광법(FT-IR)과 산-염기 적정법을 통하여 CNT의 표면에 카르복실산이 도입된 것을 확인하였다. CNT의 분산성을 확인하기 위하여 초음파를 이용하여 톨루엔, 디메틸포름아마이드 (DMF) 및 N-메틸피롤리돈(NMP) 등의 유기용매에 개질 전(rCNT) 및 개질 후(mCNT)를 각각 분산시키고, 실시간 광학현미경(real-time video microscope)으로 분산거동을 관찰하였다. rCNT에 비해 mCNT가 극성이 큰 DMF 및 NMP 용매에 분산이 잘 되었으며 비극성인 톨루엔에는 분산성이 나쁨을 알 수 있었다. 또한, DMF에 CNT를 분산시킨 후, 폴리메틸메타크릴레이트(PMMA)를 용해시키고 이를 필름으로 제조한 후 주사전자현미경(SEM)을 통하여 분산형태를 관찰한 결과 mCNT의 분산성이 우수하였다.
본 연구는 최근 활용도가 급속히 확대되고 있는 드론을 활용한 ITS 검지기 성능평가 방안을 부산광역시의 사례를 중심으로 제시하고. 드론을 활용하여 센터 자체적으로 성능평가를 시행할 경우의 경제성에 대해 분석하고자 하였다. 부산시에서 운영중인 DSRC, 영상검지기, 레이더검지기 설치지점 중 분석대상 지점을 선정하여 드론촬영을 실시하고, 영상분석을 통해 통행속도, 대기행렬, 지체시간 등의 데이터를 확보하여 검지기수집 데이터와 비교하였다. 비교분석 결과, DSRC, 영상검지기 등 대다수의 주요 검지기 성능평가에 드론활용이 가능하다는 것을 충분히 확인하였으며, 실제로 현장의 상당수 검지기의 성능개선이 필요하다 사실도 손쉽게 파악할 수 있었다. 또한, 센터 자체인력으로 성능평가 수행시 외부기관 위탁시와 비교하여 절반 이하의 비용이 소요되어 비용과 시간 측면에서 매우 경제성이 높은 것으로 분석되었다.
During the past decades, there has been a fundamental change in the objectives and nature of mathematics education, as well as a shift in research paradigms. The changes in mathematics education emphasize learning mathematics from realistic situations, students' invention or construction solution procedures, and interaction with other students of the teacher. This shifted perspective has many similarities with the theoretical . perspective of Realistic Mathematics Education (RME) developed by Freudental. The RME theory focused the guide reinvention through mathematizing and takes into account students' informal solution strategies and interpretation through experientially real context problems. The heart of this reinvention process involves mathematizing activities in problem situations that are experientially real to students. It is important to note that reinvention in a collective, as well as individual activity, in which whole-class discussions centering on conjecture, explanation, and justification play a crucial role. The overall purpose of this study is to examine the developmental research efforts to adpat the instructional design perspective of RME to the teaching and learning of differential equation is collegiate mathematics education. Informed by the instructional design theory of RME and capitalizes on the potential technology to incorporate qualitative and numerical approaches, this study offers as approach for conceptualizing the learning and teaching of differential equation that is different from the traditional approach. Data were collected through participatory observation in a differential equations course at a university through a fall semester in 2003. All class sessions were video recorded and transcribed for later detailed analysis. Interviews were conducted systematically to probe the students' conceptual understanding and problem solving of differential equations. All the interviews were video recorded. In addition, students' works such as exams, journals and worksheets were collected for supplement the analysis of data from class observation and interview. Informed by the instructional design theory of RME, theoretical perspectives on emerging analyses of student thinking, this paper outlines an approach for conceptualizing inquiry-oriented differential equations that is different from traditional approaches and current reform efforts. One way of the wars in which thus approach complements current reform-oriented approaches 10 differential equations centers on a particular principled approach to mathematization. The findings of this research will provide insights into the role of the mathematics teacher, instructional materials, and technology, which will provide mathematics educators and instructional designers with new ways of thinking about their educational practice and new ways to foster students' mathematical justifications and ultimately improvement of educational practice in mathematics classes.
Oliveira, Marilia Teresa de;Feranti, Joao Pedro Scussel;Coradini, Gabriela Pesamosca;Chaves, Rafael Oliveira;Correa, Luis Felipe Dutra;Linhares, Marcella Teixeira;Thiesen, Roberto;Silva, Marco Augusto Machado;Brun, Mauricio Veloso
Journal of Veterinary Science
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제22권3호
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pp.44.1-44.15
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2021
Background: Intraoperative fluids are still poorly studied in veterinary medicine. In humans the dosage is associated with significant differences in postoperative outcomes. Objectives: The aim of this study is to verify the influence of three different fluid therapy rates in dogs undergoing video-assisted ovariohysterectomy. Methods: Twenty-four female dogs were distributed into three groups: G5, G10, and G20. Each group was given 5, 10, and 20 mL·kg-1·h-1 of Lactate Ringer, respectively. This study evaluated the following parameters: central venous pressure, arterial blood pressure, heart rate, respiratory rate, temperature, acid-base balance, and serum lactate levels. Additionally, this study evaluated the following urinary variables: urea, creatinine, protein to creatinine ratio, urine output, and urine specific gravity. The dogs were evaluated up to 26 h after the procedure. Results: All animals presented respiratory acidosis during the intraoperative period. The G5 group evidenced intraoperative oliguria (0.80 ± 0.38 mL·kg-1·h-1), differing from the G20 group (2.17 ± 0.52 mL·kg-1·h-1) (p = 0.001). Serum lactate was different between groups during extubation (p = 0.036), with higher values being recorded in the G5 group (2.19 ± 1.65 mmol/L). Animals from the G20 group presented more severe hypothermia at the end of the procedure (35.93 ± 0.61℃) (p = 0.032). Only the members of the G20 group presented mean potassium values below the reference for the species. Anion gap values were lower in the G20 group when compared to the G5 and G10 groups (p = 0.017). Conclusions: The use of lactated Ringer's solution at the rate of 10 mL·kg-1·h-1 seems to be beneficial in the elective laparoscopic procedures over the 5 or 20 mL·kg-1·h-1 rates of infusion.
영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.
최근들어 디지털 영상 기술의 발달로 많은 영화들이 디지털화되어 제작되고 있고, 이러한 디지털 영화를 직접 상영할 수 있는 디지털 시네마로의 전환이 빠르게 진행되고 있다. 하지만 아직 까지 디지털시네마에서 요구하는 2K이상의 고해상도를 지원하는 촬영 장비는 매우 고가이기 때문에 디지털 영화의 제작에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 저가의 일반 비디오 카메라와 디지털 스틸 카메라의 조합을 통해 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 비디오 카메라로 촬영한 저해상도 비디오 영상과 동시에 일정한 간격의 키프레임마다 함께 촬영된 고해상도 이미지들을 이용하여 새로운 고해상도 비디오 영상을 합성하는 것이다. 비디오 합성은 프레임 단위로 이루어지는데, 먼저 현재 프레임의 픽셀마다 대응되는 점의 위치를 앞뒤 키프레임들에서 찾는다. 대응점은 현재 프레임과 키프레임 간의 광흐름(optical flow)을 계산하여 찾게 된다. 대응점이 구해지면 키프레임의 고해상도 이미지에서 대응점 위치의 이미지 블럭을 가져와 현재 프레임의 해당 픽셀 위치에 복사한다. 만일 키프레임에서의 대응점을 찾을 수 없는 경우에는 현재 저해상도 비디오 프레임의 확대 이미지를 빈곳 채움에 이용하여 이미지를 완성한다. 본 연구의 결과는 고해상도 비디오 합성 외에 비사실적 비디오 렌더링 등과 같은 영상 효과의 구현에도 적용할 수 있다.
년 논문에서는 MPEG과 JPEG, H.26X 계열 등의 DCT-기반 영상/비디오 컨텐츠에 효과적인 암호화 방법을 제안하였고, 이를 최적화된 하드웨어로 구현하여 고속동작이 가능하도록 하였다. 영상/비디오의 압축, 복원 및 암호화로 인한 많은 연산량을 고려하여 영상의 중요한 정보(DC 및 DPCM계수)만을 암호화 대상 데이터로 선정하여 부분 암호화를 수행하였다. 그 결과 암호화에 소요되는 비용은 원 영상 전체를 암호화하는 비용이 감소하였다. 여기서 Nf는 GOP내의 프레임수이고 PI는 B와 P 프레임에 존재하는 인트라 매크로블록의 수이다. 암호화 알고리즘으로는 다중모드 AES, DES, 그리고 SEED를 선택적으로 사용할 수 있도록 하였다. 제안한 암호화 방법은 C++로 구현한 소프트웨어와 TM-5를 사용하여 약 1,000개의 영상을 대상으로 실험하였다 그 결과 부분 암호화된 영상으로부터 원 영상을 추측할 수 없어 암호화 효과가 충분함을 확인하였으며, 이 때 암호화에 의한 압축률 감소율은 $1.6\%$에 불과하였다. Verilog-HDL로 구현한 하드웨어 암호화 시스템은 하이닉스 $0.25{\mu}m$ CMOS 팬텀-셀 라이브러리를 사용하여 SynopsysTM의 디자인 컴파일러로 합성함으로써 게이트-수준 회로를 구하였다. 타이밍 시뮬레이션은 CadenceTM의 Verilog-XL을 이용해서 수행한 결과 100MHz 이상의 동자 주파수에서 안정적으로 동작함을 확인하였다. 따라서 제안된 암호화 방법 및 구현된 하드웨어는 현재 중요한 문제로 대두되고 있는 종단간(end-to-end) 보안에 대한 좋은 해결책으로 유용하게 사용될 수 있으리라 기대된다.
최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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