목적 : 본 연구는 RGP 렌즈 착용 상태에서 렌즈후면과 각막전면에 존재하는 눈물층의 두께와 눈물의 굴절력을 측정하였다. 방법 : 본 연구의 대상자는 20명(평균연령 23.02±1.89세)이 참여하였다. 각 참여자는 각막곡률의 측정값에 따 라 피팅상태가 flat fit, alignment fit, steep fit이 되도록 3개의 다른 BC의 RGP를 피팅하였다. RGP렌즈를 착 용한 상태에서 OCT로 눈물층 두께 측정, 자동굴절계를 이용하여 눈물렌즈의 굴절력을 측정하였다. 결과 : 측정결과 베이스 커브에 따라 발생한 렌즈 후면과 각막 간의 눈물층 높이의 평균값은 플랫한 피팅 상태 에서는 6.20±1.06 μm, 정렬된 피팅상태에서는 9.10±1.55 μm, 스팁한 피팅상태에서는 12.5±1.50 μm으로 통 계적으로 유의한 차이가 나타났다(F(2, 57)=103.05, p<0.010). 피팅상태에 따라 생성된 눈물렌즈의 굴절력은 플 랫 피팅인 경우 –0.85±0.75 D, 정렬된 경우 –0.48±0.85 D, 스팁 피팅인 경우 +1.56±0.77 D로 통계적 으로 유의하게 나타났다(F(2, 57)=53.71,p<0.010). 3가지 피팅에 따라서 RPG 렌즈 후면과 각막전면의 있는 눈 물 렌즈의 두께와 눈물 렌즈로 생성된 굴절력과의 상관관계 분석에서 r=0.58로 다소 높은 상관관계를 보였다. 결론 : 본 연구에서는 정렬된 피팅이 된 경우, 최소의 굴절력 조정이 요구되며, 반면 스팁한 피팅인 경우 더 많 은 조정이 필요하다.

우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있 도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정 점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요 한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태 계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리 나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.

오늘날 위치 수집 기술의 발전과 모바일 기기의 증가로 사람의 이동 궤적 데이터를 활용할 기회가 증가하고 있다. 특히 스마트폰 궤적 데이터에서 체류 지점의 도출은 이를 기반으로 다음 방문 장소 예측, 소요 시간 예측, 장소 추천 등 다양한 응용에 기초가 되는 분석이다.본 연구는 스마트폰 GPS 궤적 데이터에서 체류 지점을 도출하고, 체류 지점에 대한 맥락정보 부여 방안에 초점을 두었다. 생활 패턴 마이닝을 최종 목표로 하여 맥락정보 생성 절차를 체계화하였다. 맥락정보 부여를 위해 카카오 POI를 사용하였으며, POI 카테고리의 재분류, 거주지 추정을 위한 건물군 데이터의 추가, 시간 정보를 고려한 맥락정보 수정 그리고 대단위 건물군내 상업시설 통합 등의 과정을 체계화하였다. 생성된 맥락정보를 바탕으로 개인의 체류 시간, 체류 빈도, 이동 궤적, 이동 반경을 속성값으로 생성하였다. 이후 생활 패턴 분석을 위해 차원 축소, 군집화 과정을 거쳐 각 군집의 특징을 파악하였 다. 본 연구는 안양시 거주민 47명의 약 일주일간 스마트폰 GPS 데이터를 수집하여 적용하였으며, 체계화 된 체류 지점과 맥락정보 를 활용하여 생활 패턴을 마이닝함으로써 맥락정보 활용 가능성을 입증하였다는 점에 의의가 있다.

기후 변화에 따른 위험성은 전 세계적으로 오랜 기간 강조되고 있으며, 이를 극복하기 위한 노력은 해운분야에서도 국제해사 기구를 중심으로 이어지고 있다. 연소과정에서 발생한 매연을 제어하기 위하여 매연 생성 특성에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 에틸렌 가스를 기반으로 한 대향류 확산화염에서 불활성 기체인 질소를 혼합하여 화염온도, 화염형태, 매연 생성 관련된 화학종의 상태변 화를 확인하기 위해 광소멸법과 화학반응 수치해석을 수행하였다. 연구 결과. 질소의 혼합비율이 증가함에 따라 화염온도 감소와 매연체 적분율 감소로 이루어졌다. 매연 입자가 분포하는 구간도 감소하였으며, 30% 이상 혼합비율이 높아지면 체적분율 감소율이 감소하였다. 매연 성장에 관여하는 화학종들의 몰분율도 감소하였다. HACA 반응 관련 화학종은 탄화수소 연료 비율에 따라 영향을 받으나, 홀수탄소 경로 관련 화학종은 탄화수소 연료 비율뿐만 아니라 화염온도 영향을 받는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 MnSO4이 B. thuringiensis의 곤충독소 형 성에 미치는 영향을 분석하여 신속 검출배지 개발의 기초 자료를 제안하고자 하였다. 본 실험에 사용한 균주는 순 천대학교 식품위생안전실험실에 보관되어 있던 B. thuringiensis reference 1주(KCTC 1511)와 식품에서 분리 된 wild type strain 9주를 사용하였다. B. thuriengiensis의 곤충독소 생성 확인은 식품의약품안전처의 곤충독소 확인 시험법에 따라 실험하였다. 0.005%-MnSO4이 첨가된 Nutrient agar는 배양 48시간에 3개 평판 중 2개 평판 (66.6%)에서 곤충독소가 관찰되었고, 120시간에 3개 평판 (100%) 모두에서 곤충독소가 관찰되었다. AK agar는 48 시간 배양 후 3개 평판 중 1개 평판(33.3%)에서 곤충독소 가 관찰되었으며, 배양 120시간에 3개 평판(100%) 모두에 서 곤충독소가 관찰되었다. 이러한 결과는 포자형성에 사 용되는 AK agar보다 식품공전에서 제시하고 있는 포자형 성 배지인 0.005%-MnSO4 Nutrient agar가 B. thuringiensis 의 곤충독소를 신속하게 생성시키는 것으로 나타났다. B. thuringiensis 10개 균주를 24시간 배양하여 관찰한 결과, 0.000%-MnSO4 배지에서 10개 평판 중 1개 평판(10%), 0.001%-MnSO4이 첨가된 배지의 10개 평판 중 2개 평판 (20%)에서 곤충독소가 관찰되었다. 0.002%-MnSO4이 첨가 된 배지는 10개 평판 중 3개 평판(30%)에서 곤충독소가 관찰되었다. 0.003%-0.009%-MnSO4이 첨가된 배지에서는 곤충독소가 관찰되지 않았다. 이러한 결과로 보아 24시간 배양 시까지는 0.002%-MnSO4이 첨가된 Nutrient agar가 B. thuringiensis의 곤충독소를 가장 신속하게 생성시키는 것으로 나타났다. B. thuringiensis의 곤충독소는 포자형성 과 동시에 생성된다는 보고와 MnSO4이 포자형성에 기여 한다는 보고를 종합하여 보면, MnSO4이 B. thuringiensis 의 포자형성을 가속화하고 이로 인해 곤충독소도 신속하 게 생성된 것으로 판단된다. 따라서 B. thuringiensis의 곤 충독소를 신속하게 생성하기 위해 기존 식품공전에서 제 시하고 있는 Nutrient agar보다 0.002%-MnSO4이 첨가된 Nutrient agar를 사용하는 것이 효율적일 것으로 판단된다. 그러나 Nutrient agar와 0.002%-MnSO4 Nutrient agar의 24 시간 배양 후 곤충독소 생성율의 차이는 작게 나타나 다 수의 wild type B. thuringiensis를 대상으로 추가적인 연구 가 필요할 것으로 판단된다.

본 논문에서는 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 심층학습에 기반한 3D 안면 재구성 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기본 사항 모듈과 상세 사항 모듈로 구성된다. 입력 받은 웹툰 캐릭터 영상에 대해서 기본 사항 모듈의 요소인 Albedo 모듈을 적용해서 안면에 들어오는 빛의 양을 계산하여 Albedo 맵을 생성한다. 그 리고 기본 사항 모듈의 다른 구성 요소인 FLAME 모듈에서는 입력 영상에 대한 기본적인 3D 안면 형태를 생 성한다. 이와 동시에 상세사항 모듈을 적용해서 실제 사람과 다르게 이목구비가 변형된 웹툰 캐릭터 영상의 표정이나 얼굴 깊이와 같은 특징을 살리는 세부사항을 추출한다. 계산한 세부사항들을 토대로 세부사항 맵을 생성하여 앞서 FLAME 모듈에서 생성된 3D 안면 형태와 결합하여 세부사항 안면 형태를 생성한다. 그 후 Albedo 모듈에서 생성된 Albedo 맵까지 적용하면 최종적으로 웹툰 캐릭터 영상에 대한 3D 안면 재구성이 완 료된다. 본 연구에서는 웹툰 캐릭터뿐만 아니라 안면이 스타일화된 애니메이 션 캐릭터에 대해서도 결과를 생성하고, 이를 기존 연구와 비교하여 그 우수성을 입증한다.

Path planning is necessary for mobile robots to perform precise and rapid tasks. A collision avoidance function must be included so that the robot can move safely during work, and it must be able to create an optimal path to reduce work execution time and save energy. In this paper, we propose a smart route generation algorithm that searches for global route with an algorithm that can speed up route search and integrates the TEB algorithm that can search for regional optimum routes in real time according to the situation. The performance of the proposed algorithm was verified through actual driving experiments of mobile robots.

농업 재배지 토양으로부터 auxin 생성세균 KSD16, KSD33 그리고 KSD36를 분리하였다. 분리 균주 KSD16, KSD33 그리고 KSD36 는 16S rRNA 유전자 계통분석을 통해 Arthrobacter 속으로 분류되 었다. 이들 균주는 R2A배지에 0.1% L-tryptophan를 첨가한 배지에서 28℃, 48 시간 배양한 결과, auxin 의 일종인 indole-3-acetic acid (IAA)를 204.4 mg L-1 생성하는 것으로 확인되었다. IAA 생성세균의 녹 두종자 발아에 미치는 영향을 확인한 결과, Arthrobacter 속 균주 KSD16, KSD33 그리고 KSD36 는 대조 군에 비해 뿌리길이와 발근수가 증가하였다. Arthrobacter 속 균주의 녹두 성장촉진 효과를 확인한 결과, 녹두의 발아율이 대조군보다 73.4 % 증가하는 특징을 나타내었다.

컴퓨터 그래픽 기술을 활용하여 디지털 콘텐츠를 만드는 분야에서 군인 또는 무기를 캐릭터나 소품으로 사 용할 경우가 많다. 특히 컴퓨터 게임 분야에서는 다양한 전쟁 게임이 만들어지고 있으며 현대 군인을 군복 을 비롯한 군장비나 사용하는 각종 무기, 이수송 장비 등에서 위장용 패턴이 필요할 수 밖에 없다. 현대 군 인들이 전투 현장에서 적군에게 눈에 잘 띄지 않도록 하는 위장 패턴은 다양하게 발전되어 왔고 다양한 전 투 현장에 따라 특유의 무늬 패턴을 사용한다. 사용되는 컬러는 다양한 환경에서 자주 나타나는 색이 포함 되면서도 최대한 적은 컬러로 생산 할 수 있도록 만드는 것을 주요 목표로 한다. 따라서 사막이나 바위, 숲, 계절 등을 고려하여 주로 사용되는 주요 컬러를 선택하고 이들 환경에서 잘 눈에 띄지 않을 만한 패턴 형 태에 이러한 컬러를 적용하는 방식으로 군복에 위장색을 적용한다. 본 논문에서는 기존 연구들이 대부분 2 차원 적인 이미지 배경에 2차원 이미지에 텍스처를 입혀 위장 패턴을 만들고 적용하는 데 중점을 두고 있 지만, 게임과 같은 3차원 콘텐츠 애셋을 만드는 데 유연하게 적용할 수 있는 프로시저럴 위장 패턴 텍스처 생성 기법을 제안하고자 한다. 3차원 디지털 모델에 uv를 적용한 경우나 uv맵 없이 3차원 좌표계에서 텍스 처 패턴을 생성하는 시스템을 제시하고자 한다.

The bones of the human body support the structures of the body and provide protection for a person’s internal organs. Bone metabolic diseases are on the rise due to a significant increase in life expectancy over a short period of time. Therefore, we investigated the osteoblast differentiation promoting and osteoclastogenesis inhibitory activities of fermented Benincasa hispida cong. (HR1901-BS, HR1901-BSaf). We evaluated the alkaline phosphatase (ALP) activity of MC3T3-E1 mouse calvarial-derived osteoblasts. We also evaluated expression of ALP, osteocalcin (OCN), and runt-related transcription factor 2 (Runx2), which regulate osteoblast differentiation. To assess effects on osteoclast formation, tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP) activity in RAW264.7 cells was analyzed. ALP activity increased by 121-136% and 140-156%, respectively in the presence of HR1901-BS and HR1901- BSaf. Expression of osteoblast differentiation factor also increased significantly. We also confirmed that HR1901-BS and HR1901-BSaf decreased TRAP activity in osteoclasts by 35-47% and 23-39%, respectively. Our results showed that fermented Benincasa hispida cong. (HR1901-BS, HR1901-BSaf) increase bone mineralization and osteoblast differentiation activity in MC3T3-E1 cells, and inhibit bone resorption activity in RAW264.7 cells. In conclusion, fermented Benincasa hispida cong. (HR1901-BS, HR1901-BSaf) can be used as an effective natural resource for preventing and treating bone-related diseases.

Although probiotics have been shown to improve health when consumed, recent studies have reported that they can cause unwanted side effects due to bacterial-human interactions. Therefore, the importance of prebiotics that can form beneficial microbiome in the gut has been emphasized. This study isolated and identified bacteria capable of producing biopoymer as a candidate prebiotic from traditional fermented foods. The isolated and identified strain was named WCYSK01 (Wissella sp. strain YSK01). The composition of the medium for culturing this strain was prepared by dissolving 3 g K2HPO4, 0.2 g MgSO4, 0.05 g CaCl2, 0.1 g NaCl in 1 L of distilled water. The LMBP(low molecular weight biopoymers) produced when fermentation was performed with sucrose and maltose as substrates were mainly consisted of DP3 (degree of polymer; isomaltotriose), DP4 (isomaltotetraose), DP5 (isomaltopentaose), and DP6 (isomaltoheptaose). The optimization of LMBP (low molecular weight of biopolymer) production was performed using the response surface methodology. The fermentation process temperature range of 18 to 32oC, the fermentation medium pH in the range of 5.1 to 7.9. The yield of LMBP production by the strain was found to be significantly affected by q fermentation temperature and pH. The optimal fermentation conditions were found at the normal point, and the production yield was more than 75% at pH 7.5 and temperature of 23oC.

DEA(data envelopment analysis) is a technique for evaluation of relative efficiency of decision making units (DMUs) that have multiple input and output. A DEA model measures the efficiency of a DMU by the relative position of the DMU’s input and output in the production possibility set defined by the input and output of the DMUs being compared. In this paper, we proposed several DEA models measuring the multi-period efficiency of a DMU. First, we defined the input and output data that make a production possibility set as the spanning set. We proposed several spanning sets containing input and output of entire periods for measuring the multi-period efficiency of a DMU. We defined the production possibility sets with the proposed spanning sets and gave DEA models under the production possibility sets. Some models measure the efficiency score of each period of a DMU and others measure the integrated efficiency score of the DMU over the entire period. For the test, we applied the models to the sample data set from a long term university student training project. The results show that the suggested models may have the better discrimination power than CCR based results while the ranking of DMUs is not different.

MMORPG 게임의 특성상 이러한 사용자들에게 어떻게 효율적이고 안전하며 개인화된 네트워크 서비스를 제 공할 것인가 하는 문제가 시급히 해결되어야 할 과제입니다. 클러스터링 알고리즘은 네트워크 사용자 행동 을 분석할 때 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정해야 하며 생성된 클러스터에도 의미 기능이 부족합 니다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 사용자 행동 데이터의 특성에 대한 클러스터 분석을 수행하고 LFM, 행렬 분해 및 기타 방법을 적용하여 네트워크 사용자 행동 클러스터링을 위한 자동 클러스터 레이블 생성 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 사용자 행동 데이터의 규모를 미리 결정할 필요가 없으며 클 러스터링 과정에서 클러스터 레이블을 동시에 생성할 수 있으며 생성된 클러스터 레이블은 사용자 행동의 실제 의미를 따릅니다.

본 연구는 여성 교정공무원의 소명의식의 생성과정과 내용을 살펴보았고, 이를 한 개인의 시간, 교정시설이라는 공간, 상호작용이라는 측면에서 분석했다. 연구는 Clandinin 과 Connelly(2000)가 제시한 3차원 측면 내러티브 탐구방법으로 접근했다. 연구결과는 요약하면 교정공무원으로서의 직업소명의식의 생성과 발달의 개념으로 서 그 시작과 끝은 인간에 대한 믿음과 애정이라고 할 수 있다. 연구자는 연구결과에 근거하여 교정공무원의 소명의식에 대한 논의를 했고, 이를 강화할 수 있는 교정 정책 적 차원에서의 구체적 제안을 했다.