JBI(Java Business Integration)기반의 ESB(Enterprise Service Bus)는 웹서비스표준으로 서비스의 유통경로를 구현한 SOA(Service Oriented Architecture)의 한 방법이다. 광범위한 벤더로 구성된 JBI기반의 ESB는 서비스를 플러그인 할 수 있는 확장성의 장점을 가지고 있지만 사용자가 서비스유닛을 사용하기 위해선 복잡한 절차의 패키징과정을 수동으로 연동해야 하고, 순차적인 절차를 따른 배포방법을 사용해야 하는 비효율적 유지관리의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컴포넌트간의 연동을 위한 모델링에서 배포의 전 과정을 통합하여 관리할 수 있는 사용자 중심의 컴포넌트 배치도구를 설계 및 구현하였다. 배치도구의 설계를 위해 첫째, 기존 JBI를 지원하는 배치도구를 분석하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 둘째, JBI 기반의 ESB에서 가지고 있는 문제점 등을 기반으로 요구사항을 도출해 내었다. 그리고 최종적으로 JBI를 지원하는 컴포넌트의 스키마를 분석을 통한 모델링의 속성 및 패키징, 배포, 검증 기능을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 도구를 이용하면 사용자는 컴포넌트의 연동을 위한 모델링에서 배포의 전 과정을 별도의 도구와 수작업 없이 배치도구 내에서 통합적으로 수행하고 관리할 수 있으며 GUI기반의 컴포넌트 모델링과 관리를 통하여 사용자는 사용성과 편리성을 높일 수 있다. 또한 컴포넌트의 유효성검증 및 경로에 대한 유효성검증을 통하여 서비스유닛을 배포하는데 발생 할 수 있는 오류를 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2007년부터 2년마다 열리는 세계대회를 7회에 걸쳐 2019년 세계여자핸드볼선수권대회까지 상위 5개 국가의 전력을 분석하고 대한민국과 비교를 통해 대한민국 여자핸드볼팀의 전력분석 및 강화를 위하여 진행하였다. 연구의 대상은 세계여자핸드볼선수권에 참가한 41개 국가 팀 중, 3회 이상 4강(4위)에 성적을 거둔 5개 국가, 네덜란드, 노르웨이, 러시아, 스페인, 그리고 프랑스까지 총 5개 국가 팀을 최종 연구대상으로 선정하였다. 자료는 국제핸드볼연맹(IHF)에서 제공하는 기록 중 총 참가국 41개국의 경기기록을 분석하여 순위를 선정하였으며, SPSS/PC+ Ver21.0 프로그램을 이용하여 기술통계 및 빈도분석을 실시하였다. 세계여자핸드볼 상위 5개 팀 대회 기록을 바탕으로 볼 때 차후 신체조건에 대한 열세를 만회할 수 있는 핸드볼 공격 및 수비 전략이 필요하고 이에 대한 세부적인 후속연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 대한민국 여자핸드볼선수들의 경기력 향상의 기초자료로 활용하고 향후 2021년 도쿄올림픽의 여자핸드볼 경기에서 보다 높은 경기수준을 높일 수 있는 단초 역할을 기대한다.
본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
최근 십여 년 사이에 급속도 발전한 스마트폰 카메라의 성능과 전 세계적으로 높아진 보급률을 기반으로 스마트폰 영화제작을 통한 다양한 국제 교류의 가능성을 연구해 볼 것이다. 정부와 자본 중심의 교류, 단순한 영화제작교육 이라는 목표에서 벗어나 민간 중심의 문화 교류에 방향성을 두고자 한다. 2017년 11월 17일부터 22일까지 진행된 <한국-베트남 영화제>의 부대행사로 <스마트폰 영화 워크숍>이 열렸다. 영화제 기간 내에 3일 동안 진행된 워크숍으로 한국의 영화감독과 베트남의 영화학도들 간의 국제 협업 프로젝트로 주목을 받은 행사였다. 본 연구자는 이 워크숍의 멘토로 참여하여 실무중심의 연구를 진행하였다. 워크숍의 팀 구성과 시나리오, 촬영장비, 일정 등 한국에서의 Pre production부터 현지에서 작품을 완성하고 상영에 이르기까지 Production, Post production의 전 과정을 단계별로 짚어보았다. 직접 경험한 국제 워크숍 교류 사례 분석을 통해 시행착오와 개선방안 등을 모색하고 나아가 문화교류의 성과와 향후 기대 효과에 대해서도 가늠해 볼 것이다. 이 경험적 실무 사례연구를 참고삼아 국제 워크숍 교류가 활발히 이루어지기를 기대한다.
남부지역 논에서 봄감자를 재배하고 수확시기를 달리하여 상서 수량과 괴경의 품질 분석 등을 통해 적정 수확시기를 제시하고자 하였다. 봄감자 수량은 개화 후 30-50일에 총수량, 상서수량 등이 최대에 도달하였으며, 상품성 있는 감자의 비율도 높았다. 기형서나 열개서 등 외부생리장해도 개화 후 40일까지는 발생하지 않았으나, 그 이후에는 일부 괴경에서 발아하는 등 2차 생장이 나타났다. 영양성분중에 탄수화물이 60% 이상으로 높고, 개화 후 50일까지는 유의미한 차이를 보이지 않았다. 그리고 조단백질 함량은 수확시기가 늦어짐에 따라 점차 낮아졌다. 괴경의 무기질 함량도 수확시기가 늦어짐에 따라 점차 감소하였으며, 개화 후 30-40일에 가장 낮았다. 따라서 남부지역 봄 감자 재배 시 수확적기는 고온이나 침수의 영향을 덜 받으면서 괴경 비대가 최대에 이르는 개화 후 30-40일인 것으로 판단된다.
에케베리아 라우이(Echeveria laui)와 엘레강스(Echeveria elegans)의 기내 식물체 대량생산을 위하여 캘러스와 신초 유도, 신초생장과 발근에 영향을 미치는 생장조정제 종류 및 농도를 구명하고 형성된 식물체의 기외 순화조건을 구명하고자 본 연구를 수행하였다. 캘러스 유도에 적합한 부위를 구명하기 위해 잎을 상부, 중부, 하부로 나누어 NAA와 BA의 농도별로 치상한 결과, E. laui는 엽상중부를 이용 하였을 때 $NAA\;1\;mgL^{-1}+BA\;1\;mgL^{-1}$의 혼용처리에서 캘러스가 100% 형성되었으며, E. elegans는 엽중부에서 $NAA\;2\;mgL^{-1}+BA\;4\;mgL^{-1}$ 혼용배지가 83.3%로 가장 높은 캘러스 형성을 보여 캘러스 형성에 효율적일 것으로 생각된다. 캘러스로부터 신초 형성율은 E. laui에서는 $NAA\;0.1\;mgL^{-1}+BA\;3\;mgL^{-1}$ 혼용배지, E. elegans는 $NAA\;0.3\;mgL^{-1}$ 단용배지에서 가장 높았다. 또한 신초의 증식에 적합한 배지는 E. laui는 $NAA\;1\;mgL^{-1}+BA\;1\;mgL^{-1}$ 혼용배지에서 신초가 10.4개, E. elegans는 $NAA\;1\;mgL^{-1}+BA\;0.1\;mgL^{-1}$ 혼용배지에서 12.0개로 신초가 가장 많이 형성되었으며, 형성된 재분화체는 정상적인 식물체로 생장하였다. 기외 순화조건의 경우, 용토에 따라 생육은 큰 차이를 보이지 않았으며, 관상가치를 고려하여 차광막 35 ~ 55%에서 순화 처리하는 것이 적합할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 최적의 기내 배양 조건 및 재분화 식물체 순화조건 체계확립을 통해 고부가 다육식물인 E. laui와 E. elegans의 대량생산이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 우리나라에 자생하고 있는 비비추속 식물 6종(일월비비추, 주걱비비추, 다도해비비추, 좀비비추, 한라비비추, 흑산도비비추)의 정단을 이용하여 대량증식과 품종개발 등을 위한 기내증식체계를 확립하고자 하였다. 정단은 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 mg/L BA와 0.1, 0.5, 1.0, 2.0 mg/L TDZ를 0.1 mg/L NAA와 각각 혼용한 조건과 PGRs을 무첨가한 조건(control)의 MS배지에 배양하였다. 배양 8주 후에 embryogenic callus, somatic embryo, crown bud, 그리고 신초와 뿌리의 분화 및 생육, 생체중 등에 대하여 조사하였다. 6종의 비비추 식물 모두에서 control에 비하여 PGRs 처리구의 embryogenic callus와 somatic embryo 형성율, 다신초 분화율이 높았다. 분화된 신초의 개수는 일월비비추는 2.0 mg/L TDZ에서 5.4개, 주걱비비추와 다도해비비추는 1.0 mg/L TDZ에서 각각 3.3개, 5.8개, 좀비비추는 0.5mg/L BA에서 11.1개, 흑산도비비추는 0.5 mg/L TDZ에서 9.8개, 한라비비추는 1.0 mg/L BA, 0.1 mg/L TDZ에서 8.1개로 가장 많았다. Somatic embryo 형성에서는 다도해비비추와 흑산도비비추가 처리한 PGRs에 대해 효과적이었고, 일월비비추, 주걱비비추, 좀비비추, 한라비비추에서는 상대적으로 효과가 적었다. 4종의 자생 비비추(일월비비추, 주걱비비추, 다도해비비추, 흑산도비비추)에서 조사된 crown bud도 control에 비하여 PGRs 처리구에서 더많이 형성되었다. 주걱비비추는 cytokinin의 종류 및 농도와 상관없이 callus와 신초 분화에 큰 효과가 나타나지 않았지만, crown bud의 형성에는 TDZ에서 약간 증가하였다.
경기도 북부에 위치한 3개 사격장 식생조사를 통해 우점 식물인 물억새와 갈풀을 수경재배조건에서의 RDX 흡수실험 대상 식물로 선정하였다. 화약물질 비오염토에서 재배한 두 종 식물의 유식물을 사용하여 대조군, 무처리군 및 RDX 농도 10, 20, 30 및 40 mg/L인 1/4 Hoagland 용액에서 4배수로 수경재배하였다. 실험기간 15일 동안 배양액을 주기적으로 채취하여 pH와 RDX 농도를 관측하고, 실험이 종료된 다음에는 식물체 내 RDX를 추출하여 지상부 및 지하부 내 함량을 측정하였다. RDX에 노출된 기간 동안, 두 종의 식물에서 RDX에 의한 어떤 식물독성도 보이지 않았다. RDX에 대한 유사1차반응 제거상수는 물억새와 갈풀에서 각각 $0.0143{\sim}0.0484day^{-1}$ and $0.0971{\sim}0.1853day^{-1}$의 범위이었다. 식물체량에 평균화한 RDX 제거 상수는 RDX 초기농도에 따라 감소하였고, 물억새와 갈풀에서 각각 $0.27{\sim}1.01mL{\cdot}g^{-1}day^{-1}$ and $0.87{\sim}1.66mL{\cdot}g^{-1}day^{-1}$의 범위에 있는 것으로 산정되었다. 처리 15일 후, 물억새 처리구에서 반응조 용액 내 RDX 제거비율은 초기 RDX 농도가 증가함에 따라 49.0%에서 23.7%로 감소하였고 평균 7.3%의 RDX는 식물체내 잔류하였다. 갈풀을 식재한 반응조에서 초기 RDX량의 16.8% 및 5%가 각각 반응조 내 용액과 식물체에 잔류하였다. 물억새에서는 발견되지 않았던 미확인 극성물질이 갈풀 지상부 및 지하부에서 다량 검출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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