임상검사실에서의 혈소판 수 계산은 지혈이상의 진단과 치료에 필수적이며, 혈소판 수가 적은 경우 혈소판 수혈이 필요하고 항암치료 후 혈소판 수 경과를 모니터링하는데 매우 중요하다. 정도관리는 환자결과를 내보내기 전에 검사실에서 오류를 줄이고 교정하는 과정이며 분절된 적혈구는 혈소판과 크기가 비슷하여 혈소판 수 계산에 영향을 미친다. 검사실에서 내부정도관리low QC물질이 2SD를 벗어난 것을 경험하였고, 지금까지 용혈과 혈소판 지표들과의 관계에 대해 밝혀진 것이 충분하지 않아 연구를 시작하였다. 이에 본 연구에서는 XN CHECK low level QC물질을 이용해 PLT-I, PLT-O, PLT-F 방법간의 혈소판 수치를 비교하였으며, 용혈검체를 만들어 5가지 혈소판지표들에 대해 비교분석 하였다. 그 결과PLT-F방법에서 CV값이 가장 적게 나타났으며, 용혈검체에서 P-LCR 수치가 18.4%에서 31.9%로 증가함을 보였다. 이 연구를 통해 혈소판 수치가 낮은 경우는 PLT-F방법으로 하는 것이 더 정확하며, 검체가 용혈이나 변질이 의심되는 경우 이를 평가할 때 P-LCR을 새로운 지표로 제시하고 있으며, 사람 혈액검체를 이용한 추후 연구가 더 필요할 것이라고 사료된다.
최근 지구온난화로 인한 기상이변, 도시화로 인한 도심의 열섬현상 등으로 도시 온도변화 및 지표면 온도 변화에 대한 관심이 증대되고 있다. 우리나라에서는 1904년부터 현재까지 기온, 강수량 등 기상 데이터를 수집하고 있다. 최근에는 종관기상관측장비(ASOS; Automated Surface Observing System) 96개소, 방재기상관측장비(AWS) 494개소의 지상기상관측망을 운영하고 있다. 그러나 지상관측망의 경우 각 설치 지점에 대한 점 데이터를 제공하고 있으므로, 측정 지점을 제외한 곳의 지상기상 데이터는 보간법을 통해 예측하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 지상의 지표면 온도 측정의 해상도를 향상시키기 위해 위성영상을 이용한 지표면 온도를 산출하고, 그 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 이를 위해 서울특별시를 대상으로 Landsat 8 OLI TIRS의 위성영상을 계절별로 획득하고, 열적외 밴드에 NASA식을 적용하여 지표면 온도로 변환하였다. 지상의 측정 자료는 AWS를 통해 측정한 기온 데이터를 활용하였다. AWS 기온 데이터는 관측소 기반의 점 데이터이므로, Landsat 영상과의 비교를 위해 크리깅 보간법으로 보간을 수행하였다. 위성영상기반의 지표면 온도와 AWS 기온 데이터를 비교한 결과 계절에 따른 온도차는 RMSE값을 바탕으로 가을, 겨울, 여름, 봄의 순서로 Landsat 위성영상의 적용 가능성을 판단할 수 있었으며, 위성영상의 시기별 평균온도와 AWS 온도 사이에는 최대 평균 $2.11^{\circ}C$이내, 최대 RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$인 것을 감안하면 정확도 향상을 위해 NASA식에 보정값이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.
국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.
Determining design rainfall is the first step to plan an agricultural drainage facility. The objective of this study is to evaluate whether the current method for parameter estimation is reasonable for computing the design rainfall. The current Gumbel-Kendall (G-K) method was compared with two other methods which are Gumbel-Chow (G-C) method and Probability weighted moment (PWM). Hourly rainfall data were acquired from the 60 ASOS (Automated Synoptic Observing System) stations across the nation. For the goodness-of-fit test, this study used chi-squared (𝛘2) and Kolmogorov-Smirnov (K-S) test. When using G-K method, 𝛘2 statistics of 18 stations exceeded the critical value (𝑥2a=0.05,df=4=9.4877) and 10, 3 stations for G-C method, PWM method respectively. For K-S test, none of the stations exceeded the critical value (Da=0.05n=0.19838). However, G-K method showed the worst performances in both tests compared to other methods. Subsequently, this study computed design rainfall of 48-hour duration in 60 ASOS stations. G-K method showed 5.6 and 6.4% higher average design rainfall and 15.2 and 24.6% higher variance compared to G-C and PWM methods. In short, G-K showed the worst performance in goodness-of-fit tests and showed higher design rainfall with the least robustness. Likewise, considering the basic assumptions of the design rainfall estimation, G-K is not an appropriate method for the practical use. This study can be referenced and helpful when revising the agricultural drainage standards.
본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.
식물공장은 통제된 공간에서 인공적인 환경을 조성과 자동화 설비를 통해 식물을 계획적으로 생산하는 시설이다. 하지만 식물공장은 내부 환경 제어 기술에 비해 재배 과정의 자동화 도입이 미비한 상황이다. 이는 다수의 근로자 투입으로 인한 운영비용 상승의 문제를 초래한다. 따라서 본 연구는 식물공장의 재배 과정에 자동화 도입 전후를 비교하여 경제성을 평가하고자 하였다. 첫째, 자동화 도입이 필요한 작업을 선정하기 위해 식물공장의 작업 과정을 파악하였다. 파악된 작업 과정은 재배 식물의 생육 과정을 중심으로 나열하고 자동화를 도입할 작업을 선정하였다. 둘째, 선정된 작업에 방안별 투입과 산출을 비교할 경제성 평가 방법을 설정하였다. 셋째, 방안별 소요비용의 계산에 필요한 변수를 설정하였다. 넷째, 방안별 소요비용의 산정을 위한 계산 식을 도출하였다. 마지막으로 작업별 손익분기점을 분석하고 전체 작업에 대한 손익분기점을 통해 운영 기간에 따른 자동화 도입의 적절성을 확인하였다. 분석 결과, 식물 재배를 위한 6가지 작업에 자동화를 도입할 경우 손익분기점은 3.4년으로 분석되었다. 이는 대상 식물공장을 3.4년 이상 운영할 경우 자동화 도입은 경제성 측면에서 우수하다고 판단할 수 있다. 본 연구는 식물공장에 자동화 도입에 따른 손익분기점을 분석함으로써 국내외 다양한 식물공장의 자동화 도입에 따른 경제성 분석을 위한 기초 자료로 활용 가능할 것으로 판단된다. 향후 수행될 연구는 자동화 도입에 적절한 식물공장의 기준을 선정하고 효율적인 자동화 도입 방안을 수립하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 많은 수의 지구관측용 광학위성이 개발되어 위성영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 위성영상의 활발한 활용을 위해서 신속한 전처리 과정이 요구된다. 위성영상 정합은 두 영상을 하나의 특정한 좌표계로 변환하여 등록하는 기술로서 원격탐사 분야에서 영상정합 기술은 서로 다른 대역의 영상을 정렬하거나, 두 위성영상 간의 상대적인 위치 오차를 수정하는데 사용된다. 본 논문에서는 서로 다른 Ground Sample Distance (GSD)를 가지는 위성영상 간의 자동 영상정합 방법을 제안하였다. 제안방법은 개선된 특징점 매칭방법과 강인한 변환모델 추정기법을 기반으로 하며, 다음과 같이 5가지 처리과정으로 구성된다: 중첩 영역 계산, 개선된 특징점 탐지, 특징점 매칭, 강인한 변환모델 추정, 영상 리샘플링. 특징점 탐지를 위해서 중첩영역을 추출하여 두 영상의 GSD가 유사하도록 영상 리샘플링을 수행하였다. 특징점 매칭 단계에서는, Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 알고리즘을 사용하여 영상정합 성능을 향상시켰다. 영상정합 실험은 KOMPSAT-3A와 RapidEye영상을 실험대상으로 수행되었으며 제안방법의 성능검증은 정성적, 정량적 두 가지 방법으로 수행되었다. 영상정합의 재투영오차는 RapidEye GSD를 기준으로 1.277 (8.3 m)에서 1.608 (10.452 m)의 픽셀 정확도를 보였다. 즉, 결론적으로, 제안방법을 통해 이종해상도 위성영상의 영상정합 가능성을 확인하였다.
본 연구는 COVID-19의 대유행으로 인해 자동 인공 호흡기의 공급이 세계적인 긴급 수요에 비해 원활하지 않은 상황에 도움이 될 수있는 저가형 응급 인공 호흡기의 설계 및 구현을 제안한다. AMBU-bag과 기성용 임베디드 마이크로컨트롤러 보드를 사용하여 구현이 용이하고 비용을 최소화했다. 또한, 3D 프린팅은 전 세계 기업과 전문가들이 프로토타입 하드웨어를 구축하는 데 사용하는 반면, 주변 환경에서 쉽게 구할 수 있는 재료는 많은 첨단 기술에 접근하기 어려운 국가의 사람들이 시스템을 제조할 수 있도록 한다. 설계한 간이 인공호흡기 모형의 특징은 암부 백을 자동화했다는 점, 3d 프린팅을 사용하지 않는다는 점, 속도조절이 가능하다는 점이다. 속도 조절이 가능하게 함으로써 사용하는 환자의 상황에 맞게 환기가 가능하다. 연구 시 보완할 점으로는 첫 번째, 사용한 와이퍼 모터의 구동 시작점을 고정하기 어렵다는 것이다. 이를 보완하기 위한 방법으로 위치 피드백기능이 있는 브러시 DC모터로 교체하는 방법이 있다. 두 번째로 팔부분과 고정 틀이 나무 재질이라 암부 백을 장기적으로 압축하는 과정에서 암부백이 마모될 가능성 있다는 것이다. 이를 보완하기 위해 암부백이 닿는 틀과 팔 부분을 실리콘과 같은 재료로 감싸 마찰을 최소화해야 할 필요가 있다.
현재 우리나라 기상청에서는 6개월 누적강수량 기준인 SPI6(standardized precipitation index 6)을 이용하여 기상가뭄을 지역별로 평가하고 있다. 하지만, SPI는 69개 기상관측소의 강수량만을 고려하여 산정되는 지수로 복합적인 이유로 나타나는 가뭄사상은 정확하게 판단하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 강수량만을 고려한 SPI와 강수량, 식생지수 및 기온을 복합적으로 고려하는 SDCI(Scaled Drought Condition Index)를 경기도 지역을 대상으로 산정 및 비교하고자 하였다. 또한, SPI와 SDCI의 비교를 통해 산정된 결과를 활용하여 지점자료기반 가뭄지수와 위성영상기반 가뭄지수의 장단점을 파악하고자 하였다. SDCI를 산정하기 위해 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료, 종관기상관측(ASOS) 자료 및 크리깅 기법을 사용하였다. 강수량의 지속기간은 2014년의 8개 시점에 대해 1개월, 3개월, 6개월을 각각 적용하여 SDCI1, SDCI3, SDCI6을 산정하였다. SDCI 산정 결과, SPI와 달리 약 두달 전부터 가뭄양상을 나타내기 시작하여 경기도 시군별 가뭄에 대해서 잘 드러냈다. 이를 통해, 위성영상자료와 지점자료의 결합이 가뭄지수 변화 양상에 있어서 효율성을 높였으며, 기존의 건조 지역과 더불어 습윤 지역에 대해 가뭄예측 가능성을 증대시켰음을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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