• 디자인학연구
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• 제19권5호
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• pp.213-222
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• 2006

본 논문은 인터랙션 디자인 관련 디자이너들이 기능적 프로토타입(Working Prototype)을 제작할 때 쉽게 활용할 수 있는 저작 도구 MIDAS(Media Interaction Design Authoring System)를 제안하며, 그에 관련된 조사 연구와 사례 연구를 통해 검증된 유용성에 관해 기술한다. MIDAS는 기술적 구현 경험이 부족한 디자이너들이 디지털 아날로그 입 출력 제어, 소프트웨어-하드웨어 통합, 혼합 현실 기술 등을 디자이너들이 사용하는 기존 멀티미디어 제작 환경 내에서 간편히 응용할 수 있게 한다. 디자이너들에게 필요한 인터랙티브 제품 프로토타이핑 도구의 요구 사항을 도출하기 위해 인터랙션 디자인 과정 고찰, 관련 연구 분석, 실무 디자이너 인터뷰를 수행 하였다. 이를 바탕으로 널리 활용되고 있는 멀티미디어 저작 도구인 디렉터와 플래시를 기반으로 프로토타이핑 도구를 개발하였다. 이 도구를 활용하여 다양한 인터랙션 디자인 프로젝트 사례 연구를 진행하였다. 사례연구를 통하여 디자이너들이 기존 디자인 구현 과정에서 겪던 기술적인 어려움들이 MIDAS를 통해 효과적으로 해소함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 프로토타이핑 도구 및 방법은 인터랙티브 제품 디자인 영역 이외에도 인터랙티브 미디어아트, 탠저블 인터페이스와 연관된 인간 컴퓨터 상호작용 (Human Computer Interaction)분야의 교육 및 연구에도 기여 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경생물
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• 제32권2호
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• pp.118-128
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• 2014

경기만에서 분리된 Skeletonema marinoi-dohrnii complex의 생장률을 구하기 위하여 영양염이 제한되지 않는 조건 하에서 무균 회분배양으로 넓은 범위의 광조건($5{\sim}500{\mu}mol\;m^{-2}s^{-1}$)과 수온($2{\sim}35^{\circ}C$)에 걸쳐 실험하였다. 실험 결과로부터 온도와 광이 각각 $26.1^{\circ}C$, $197{\mu}mol\;m^{-2}s^{-1}$인 최적조건에서 이 종의 최대 ${\mu}_{max}$는 $2.48d^{-1}$을 보였다. 또한 실제 해역에서 Skeletonema 종들의 온도에 따른 자원경쟁을 고려할 때 $5{\sim}15^{\circ}C$에서 S. marinoi-dohrnii complex의 상대적으로 높은 생장률 ($0.79{\sim}1.61d^{-1}$)은 늦겨울에서 봄철에 대증식을 일으킬 수 있음을 시사한다. 이 결과는 해양생태계 모델의 정확성과 실재성을 개선하는데 기초자료로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.135-155
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• 2022

본 연구는 Organic Light-Emitting Diodes(OLEDs) 산업의 하위기술 분야를 도출하여 특허 동향을 분석하고 각 하위기술 분야별 기술 가치, 독창성, 다양성을 분석한다. 특허 자료 수집을 위해 OLED 기술과 관련된 국제 특허 분류(International Patent Classification) 집합을 정의하고, 이를 활용해 2005년부터 2017년까지 출원된 OLED 연관 특허를 수집하였다. 이어서 토픽모델을 이용하여 대량의 특허 문서를 12가지 주요 기술로 구분하고 각 기술에 대한 동향을 조사하였다. 그중 터치 센서, 모듈, 이미지 처리, 회로 구동 관련 특허는 증가 추세를 보였으나 가상 현실, 사용자 인터페이스 관련 특허는 최근 감소하였고, 박막 트랜지스터, 지문 인식, 광학필름 관련 특허는 지속적인 추세를 보였다. 이후 각 기술 그룹에 포함된 특허의 전방 인용 수, 독창성, 다양성을 조사하여 기술적 가치를 비교하였다. 결과로부터 전방 인용 수, 독창성, 다양성이 높은 이미지 처리기술, UI/UX, 모듈 기술, 점착 기술 분야가 상대적으로 높은 기술적 가치를 보여주었다. 본 연구를 통해 기업의 기술 전략 수립과정에서 활용 가치가 높은 정보를 제공한다.

• 철학연구
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• 제93호
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• pp.231-260
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• 2011

시몽동의 개체화론과 변환의 방법론은 물질과 생성에 관한 현대 자연 철학의 가능성 및 철학과 과학의 관계에 대한 새로운 전망을 제시한다. 시몽동의 반실체론적 관점에 따르면, 존재는 퍼텐셜 에너지로 충전된 준안정적 시스템으로서, 잇따르는 평형상태들을 가로지르는 양자적 도약을 통해서 점진적으로 자기 복잡화한다. 개체화는 전(前)개체적 상태에서 개체화된 상태로 변이하며 존재의 상(相)들을 생성하는 작용이다. 개체화 일반의 패러다임 모델인 물리적 개체화는 형상 중심의 질료형상도식이 갖는 불충분성을 제시하고 물질의 자발적인 형상화 역량과 물질에 내재하는 역동적인 관계적 작용의 실재성을 입증한다. 개체(구조나 형태)의 발생은 자연에 내재하는 퍼텐셜들의 차이와 크기의 등급들 사이의 불일치를, 내적 공명, 정보 소통, 변환적 관계를 통해서 해결하는 일종의 해(解)로서 일어난다. 시몽동은 현대 물리학의 개념들을 변환적으로 차용하여 고대 자연철학의 '피지스'를 부활시키면서 새로운 비환원적 유물론의 가능성을 보여주었다. 특히 귀납도 연역도 변증법도 아닌 시몽동 고유의 '변환'은 근원적인 존재론적 과정이자 독특한 사유 방법으로서 철학을 비롯한 여러 학문들 간의 상호-관계와 지식의 연결망을 구축하는데 새로운 관점을 제공한다는 점에서 주목할 만하다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제5권2호
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• pp.89-98
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• 2005

Background: DNA vaccination represents an anticipated approach for the control of numerous infectious diseases. Used alone, however, DNA vaccine is weak immunogen inferior to viral vectors. In recent, heterologous prime-boost vaccination leads DNA vaccines to practical reality. Methods: We assessed prime-boost immunization strategies with a DNA vaccine (minigene, $gB_{498-505}$ DNA) and recombinant vaccinia virus $(vvgB_{498-505})$ expressing epitope $gB_{498-505}$ (SSIEF ARL) of CD8+ T cells specific for glycoprotein B (gB) of herpes simplex virus (HSV). Animals were immunized primarily with $gB_{498-505}$ epitope-expressing DNA vaccine/recombinant vaccinia virus and boosted with alternative vaccine type expressing entire Ag. Results: In prime-boost protocols using vvgBw (recombinant vaccinia virus expressing entire Ag) and $vvgB_{498-505}$, CD8+ T cell-mediated immunity was induced maximally at both acute and memory stages if primed with vvgBw and boosted with $vvgB_{498-505}$ as evaluated by CTL activity, intracellular IFN-staining, and MHC class I tetramer staining. Similarly $gB_{498-505}$ DNA prime-gBw DNA (DNA vaccine expressing entire Ag) boost immunization elicited the strongest CD8+ T cell responses in protocols based on DNA vaccine. However, the level of CD8+ T cell-mediated immunity induced with prime-boost vaccination using DNA vaccine expressing epitope or entire Ag was inferior to those based on vvgBw and $vvgB_{498-505}$. Of particular interest CD8+ T cell-mediated immunity was optimally induced when $vvgB_{498-505}$ was used to prime and gB DNA was used as alternative boost. Especially CD7+ T cell responses induced by such protocol was longer lasted than other protocols. Conclusion: These facts direct to search for the effective strategy to induce optimal CD8+ T cell-mediated immunity against cancer and viral infection.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제2권3호
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• pp.121-136
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• 1987

본 연구는 1983년부터 시작한 농작물중의 잔류농약 Monitoring program으로서 우리나라의 농작물중의 농약잔류량을 파악하고 이를 기초자료 (back data)로 우리나라 실정에 맞는 농작물중의 잔류농약허용량을 선정하기 위하여 시행되었다. 금년도에는 86년도의 대상농약인 유기인제 (8종), 카바메이트제(3종)에 유기염소제 살균제인 Captan, Captafol을 추가하였으며 대상식품으로 상치, 무우, 감자, 파, 감, 고구마를 예년도의 대상식품이었던 도마도, 풋고추, 사과, 복숭아, 콩, 오이, 배추중에는 Captan, Captafol을 경기, 충남, 경북, 전북의 4개 지역에서 채취하여 G.C.-NPD, ECD를 사용하여 그 잔류량을 조사한 결과 다음과 같다. 1. Diazinon은 32.0%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.0872ppm, 평균은 0.0020ppm이었다. 2. Fenthion(MPP)는 16.4%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.0395ppm, 평균은 0.0007ppm이었다. 상치, 가지, 고구마에서는 검출되지 않았다. 3. Fenitrothion(MEP)는 30.5%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.0628ppm이었고 평균 0.0026ppm이었다. 4. Phenthoate(PAP)는 7.0%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.0069ppm, 평균 0.0001ppm이었다. 감자, 가지, 감, 고구마에서는 검출되지 않았다. 5. EPN은 13.3%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.0250ppm, 평균은 0.0030ppm이었다. 감자에서는 검출되지 않았다. 6. Dimethoate는 27.3%의 검출율을 보였으며 검출범위는 ND∼0.0826ppm, 평균은 0.0049ppm이었다. 7. Parathion은 22.7%의 검출율을 보였으며 검출범위는 ND∼0.0771ppm, 평균 0.0021ppm이었다. 김, 고구마에서는 검출되지 않았다. 8. Malathion은 10.9%의 검출율을 보였으며 검출범위는 ND∼0.0098ppm, 평균 0.0001ppm이었다. 상치, 무우에서만 검출되었다. 9. Carbaryl(NAC)은 6.3%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.8452ppm, 평균은 0.0336ppm이었다. 상치와 쑥갓에서만 검출되었다. 10. Isoprocarb(MIPC)는 31.3%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.1180ppm, 평균 0.0104ppm이었다. 11. BPMC는 22.7%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.5106ppm, 평균 0.0085ppm이었다. 12. Captan은 58.7%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.1970ppm, 평균은 0.005ppm이었다. 13. Captafol은 2.3%의 검출율을 보였고 검출범위는 ND∼0.0312ppm, 평균은 0.0003ppm이었다. Captafol은 파에서만 검출되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.535-542
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• 2002

최근 IT 산업이 급성장하면서 화상 회의, 게임, 채팅 등에서의 아바타(avatar) 제어를 위한 자연스러운 인터페이스 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 동적 윤곽선 모델(active contour models; snakes)을 이용하여 복잡한 배경이 있는 컬러 CCD 카메라 영상에서 얼굴과 눈, 입, 눈썹, 코 등의 얼굴 요소에 대해 윤곽선을 추출하거나 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 일반적으로 스네이크 알고리즘은 잡음에 민감하고 초기 모델을 어떻게 설정하는가에 따라 추출 성능이 크게 좌우되기 때문에 주로 단순한 배경의 영상에서 정면 얼굴의 추출에 사용되어왔다 본 연구에서는 이러한 단점을 파악하기 위해, 먼저 YIQ 색상 모델의 I 성분을 이용한 색상 정보와 차 영상 정보를 사용하여 얼굴의 최소 포함 사각형(minimum enclosing rectangle; MER)을 찾고, 이 얼굴 영역 내에서 기하학적인 위치 정보와 에지 정보를 이용하여 눈, 입, 눈썹, 코의 MER을 설정한다. 그런 다음, 각 요소의 MER 내에서 1차 미분과 2차 미분에 근거한 내부 에너지와 에지에 기반한 영상 에너지를 이용한 스네이크 알고리즘을 적용한다. 이때, 에지 영상에서 얼굴 주변의 복잡한 잡음을 제거하기 위하여 색상 정보 영상과 차 영상에 각각 모폴로지(morphology)의 팽창(dilation) 연산을 적용하고 이들의 AND 결합 영상에 팽창 연산을 다시 적용한 이진 영상을 필터로 사용한다. 총 7명으로부터 양 눈이 보이는 정면 유사 방향의 영상을 20장씩 취득하여 총 140장에 대해 실험한 결과, MER의 오차율은 얼굴, 눈, 입에 대해 각각 6.2%, 11.2%, 9.4%로 나타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having the same condition of

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.515-528
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• 2020

통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.404-414
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• 2013

이 연구는 경호전공 대학생의 진로장벽과 진로결정효능감 및 진로준비행동의 관계를 검증하고자 한다. 이 연구는 2012년 서울, 경기도 소재 3개 대학의 경호전공 대학생을 모집단으로 설정한 다음, 유의표집법을 활용하여 최종 130명을 활용하였다. 설문지의 타당도 및 신뢰도는 확인적 요인분석과 신뢰도 분석을 통해 검증하였으며, 설문지의 타당도는 외생변수의 경우 .664, 내생변수의 경우 .787이상으로 나탔다. 이 연구에서는 신뢰도분석을 위하여 AMOS 18.0과 SPSSWIN 18.0 프로그램을 활용하여 공변량구조분석의 기법을 활용하였다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 경호전공 대학생의 자기명확성 부족은 진로결정 효능감에 부적 영향을 미친다. 둘째, 경호전공 대학생의 자기명확성 부족은 진로준비행동에 영향을 미치지 않는다. 셋째, 경호전공 대학생의 나이문제는 진로결정효능감에 부적 영향을 미친다. 넷째, 경호전공 대학생의 나이문재는 진로준비행동에 영향을 미치지 않는다. 다섯째, 경호전공 대학생의 신체적열등감은 진로결정효능감에 영향을 미치지 않는다. 여섯째, 경호전공 대학생의 신체적열등감은 진로준비행동에 영향을 미치지 않는다. 일곱째, 경호전공 대학생의 진로결정효능감은 진로준비행동에 영향을 미친다.