매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.
정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.
본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
멜라닌 색소는 피부색의 주요 원인이다. 멜라닌 색소는 멜라닌 세포에서 생성된 다음 각질 세포로 전달되어 결국 피부 표면에 다양한 색상을 부여한다. 많은 탈색제 및 피부 미백제가 개발되었지만, 색소 침착을 감소시키기 위한 재료에 대한 수요는 여전히 증가하고 있다. 본 연구에서 천연 화합물을 사용하여 탈색 및 피부 미백에 대한 재료를 찾으려고 시도한 결과 겨우살이(Viscum album var. coloratum) 추출물이 색소 침착을 억제할 수 있음을 발견하였다. 인간 멜라닌 세포에 겨우살이 추출물(mistletoe extracts, ME)을 처리했을 때 색소 침착이 극적으로 감소하였다. 프로모터 리포터 분석은 ME 처리가 HM3KO 흑색종 세포에서 microphthalmia-associated transcription factor (MITF), melanophilin (MLPH), tyrosinase related protein 2 (TRP-2), and tyrosinase (TYR) 유전자의 전사를 억제한다는 것을 보여주었다. 일관되게 ME는 MITF, TRP-1 및 TYR과 같은 색소 침착 관련 분자의 단백질 수준을 감소시켰다. 또한 ME는 cAMP Responsive Element Binding Protein (CREB), AKT 및 ERK의 인산화를 감소시켰다. 이러한 결과는 ME가 색소 침착과 관련된 세포 내 신호 전달의 조절을 통해 멜라닌 생성을 억제한다는 것을 시사한다. 끝으로 ME는 색소 침착에 대한 생체 내 평가 모델인 제브라피쉬 배아의 멜라닌 생성을 현저하게 억제하였다.
코로나19로 가속화된 비대면 환경은 디지털 가상 생태계와 메타버스의 보급을 가속화했다. 메타버스가 지속가능성을 갖기 위해서는 현실 세계와 호환될 수 있는 디지털 트윈이 핵심이며, 이를 위한 핵심 기술은 증강현실이다. 이에 본 연구에서는 증강현실에 대한 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 증강현실 연구가 나아갈 방향을 제시하고자 한다. 2009년부터 2022년 3월까지 출판된 국내외 증강현실 논문의 11,049편의 초록을 바탕으로 LDA 기반 토픽 모델링을 수행하여 증강현실의 종합적 연구 동향, 국내와 해외 연구 동향 비교, 메타버스 개념 등장 이전과 이후의 연구 동향을 살펴보았다. 그 결과 증강현실 관련 연구의 토픽은 디바이스, 네트워크 통신, 외과/수술, 디지털 트윈, 교육, 시리어스 게임, 카메라/비전, 색채 적용, 테라피, 위치 정확도, 인터페이스 디자인의 11개로 도출되었다. 메타버스가 화두가 된 이후의 연구에서는 카메라/비전, 교육, 디지털 트윈, 외과/수술, 상호작용 성능, 네트워크 통신의 6개 토픽으로 도출되었다. 본 연구를 통해 다양한 학문 분야의 융합적인 성격을 가진 메타버스 증강현실에 관한 활발한 연구를 독려하고, 실무자들에게 유용한 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.
멜론은 풍부한 비타민과 섬유질을 제공하는 작물로 대부분 토양에서 재배하고 있다. 그러나 수경재배를 통해 생산량과 품질을 높이기 위한 시도가 늘어나고 있는 추세에 있으며, 생육을 최대화할 수 있는 배지에 대한 요구도가 높은 작물이다. 본 연구에서는 입상 암면 배지를 이용하여 근권부 용량을 다르게 수경재배한 경우와 코이어 및 암면 슬라브 배지를 활용하여 수경재배한 경우 멜론의 수체와 과실의 생육에 어떠한 영향이 있는지 파악하고자 하였다. '금세계' 품종(Cucumis melo L. cv. Geumsegye)을 입상 암면 용량을 1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 4.0L로 달리하여 수경재배하였으며, 코이어 슬라브와 암면 슬라브를 사용해 재배하였다. 작물의 초장, 엽장, 엽폭 등 생육 특성을 조사하여 로지스틱 모델을 적용하였으며, 과실의 특성을 분석하였다. 멜론의 생육 특성은 1.0L 용량의 입상 암면에서 재배한 것에 비해 4.0L 용량에서 유의하게 증가하였고, 코이어 슬라브와 암면 슬라브에서 가장 높은 결과를 나타내었다. 암면 슬라브에서 재배한 멜론에서 가장 과실 생체중과 과장, 과폭이 크게 나타났다. 수경재배 시 입상 암면 용량은 4.0L 수준에서 가장 생육이 좋으며, 코이어 슬라브와 암면 슬라브 등을 이용하는 것이 가장 좋은 생육을 보였다. 앞으로 무네트 멜론의 근권부 환경에 따른 생육을 확인하는 연구가 추가적으로 수행될 필요가 있다.
메탄, 프로판 등을 주성분으로 하는 연료가스는 폭발위험장소에서 사용될 수 있으며, 누출로 인한 공정조건의 영향으로 불균일한 혼합기를 형성할 수 있다. 균일한 혼합기를 대상으로 측정된 문헌 데이터를 이용한 화재 폭발 위험성 평가, 손상 예측은 가스 누출에 의한 실제 폭발 사고와 다른 결과를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 가스 누출시 나타날 수 있는 농도 변화에 있어서 불균일성 혼합기의 폭발압력, 화염속도 등의 폭발특성을 조사하였다. 길이 0.82 m의 스테인리스 재질의 밀폐 배관에서 수행하였으며 컬러 초고속 카메라 및 압력 센서를 사용하여 관찰하였다. 또한 배관 내의 시간에 따른 농도차이 변화에 대해 회귀분석 모델을 사용하여 불균일 혼합물의 정량화 방법을 제안하였다. 본 연구의 농도 불균일성 조건에 있어서 메탄 폭발 시 전파화염은 불균일성 농도가 높아짐에 따라 화염 면적의 증가가 관찰되었고 이는 난류 화염의 주름진 화염 구조와 유사하였다. 메탄의 최대압력까지 걸리는 소요시간은 불균일성이 클수록 감소하였고, 폭발압력은 불균일성이 클수록 증가하였다. 농도가 불균일한 메탄의 KG(폭연지수)의 범위는 1.30~1.58 [MPa·m/s]으로서 메탄의 농도가 균일성에서 불균일성로 변화하면서 17.7% 증가하였다.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 스마트팔찌와 스마트워치의 물리적 특성이(예: 모양, 색상, 소재, 크기, 무게, 기술적 기능) 소비자의 기능적, 심미적, 상징적 가치 지각에 미치는 영향을 확장된 기술수용모형을 사용하여 탐색하였다. 스마트팔찌나 스마트워치를 사용한 경험이 있는 미국 거주 성인 남녀를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 최근 1년 사용했거나 현재 사용중인 제품에 대한 다양한 물리적 특성과 그에 대한 평가를 질문하였다. 연구 결과, 전면 디스플레이 모양이 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤는데, 구체적으로 원과 정사각형은 직사각형보다 유의하게 높은 상징적 가치를 보였다. 손목밴드의 소재 역시 상징적 가치에 유의한 영향을 미쳤으며, 여러 소재 중에서도 금속과 가죽의 상징적 가치가 높게 나타났다. 또한, 제품의 크기가 클수록 높아지는 상징적 가치를 확인하였다. 이 외에도 활동 추적, 알람 시계, 거리 추적과 같은 기술적 기능은 기능적 가치를, 시계, GPS, 이메일 같은 기술적 기능은 심미적 가치를, 보폭계, GPS, 이메일은 상징적 가치를 높게 지각하도록 했다. 이러한 결과는 스마트팔찌와 스마트워치에 대한 소비자 욕구를 이해하여 제품을 개선하거나 신제품 개발하는 자료로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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