이 논문은 육계 사육농가들에 대한 설문조사 자료를 이용하여 홀드업 문제로 인한 저투자 문제가 존재하는지를 분석하였다. 육계사육농가는 계열화업체와 계약시에 계사를 보유하여야 한다. 만약 계열화업체가 홀드업을 야기할 가능성이 있음을 농가가 알 경우 농가는 관계특수 자산에 대해 최적이 아닌 그보다 적은 양을 투자할 것이다. 분석결과를 보면, 육계 사육 농가가 금번 계약이 종료된 이후에 새로운 계열화업체를 찾기 어려울 경우 저투자 문제가 존재함을 보여주고 있다. 또한 육계 사육 농가는 계열화업체로부터 계약서에 없는 부당한 사항을 요구당할 경우 통계학적 유의성은 낮지만 그로 인해 저투자 문제가 발생할 수 있음을 보여준다.

Getting on and off an elevator is one of the most important parts for multi-floor navigation of a mobile robot. In this study, we proposed the method for the pose recognition of elevator doors, safe path planning, and motion estimation of a robot using RGB-D sensors in order to safely get on and off the elevator. The accurate pose of the elevator doors is recognized using a particle filter algorithm. After the elevator door is open, the robot builds an occupancy grid map including the internal environments of the elevator to generate a safe path. The safe path prevents collision with obstacles in the elevator. While the robot gets on and off the elevator, the robot uses the optical flow algorithm of the floor image to detect the state that the robot cannot move due to an elevator door sill. The experimental results in various experiments show that the proposed method enables the robot to get on and off the elevator safely.

Ethyl (4-(2,3-dihydro- 1H-indene-5-carboxyamido) benzoate)는 노화방지 효과가 있으나 난 용성 및 결정화 특성을 가지고 있어 제형화 및 2차 가공을 통해 입자내 활성성분을 담지시키는데 어려움이 있으 며, 3,5,7-trihydroxy-4’-methoxy-8-prenylflavone는 플라보노이드(flavonoid)류의 일종으로 미백기능 을 가지고 있으나 복합제형에 사용할 경우 제형의 착색을 일으키는 물질 중 하나이다. 본 연구에서는 전기방사법 을 이용하여 유용성/난용성 생리활성성분인 ethyl (4-(2,3-dihydro-1H-indene-5-carboxyamido) benzoate) 와 3,5,7-trihydroxy-4’-methoxy-8-prenylflavone 성분을 각각 poly (methyl methacrylate)와 polycaprolactone 고분자 입자 내에 담지 시키고 이를 화장품 제형에 적용했을 때 나타나는 효과에 대해서 기술 하였다. 입자내 활성성분을 담지시킨 고분자 입자를 제조하는 과정에는 고분자의 농도, 노즐의 구조, 그리고 고 분자와 생리활성 성분의 상용성이 중요한 역할을 하였다. 아울러 3,5,7-trihydroxy-4’-methoxy-8-prenylflavone가 캡슐화된 polycaprolactone 고분자 입자를 금속산화물이 포함된 화장품 제형과 혼합하였을 경우, 고분자 입자는 캡슐화 되지 않은 flavonoid가 제형에 포함되었을 경우 나타나는 착색현상을 방지하는 데 효과적 일 수 있다는 결과를 확인하였다.

Global localization is one of the essential issues for mobile robot navigation. In this study, an indoor global localization method is proposed which uses a Kinect sensor and a monocular upward-looking camera. The proposed method generates an environment map which consists of a grid map, a ceiling feature map from the upward-looking camera, and a spatial feature map obtained from the Kinect sensor. The method selects robot pose candidates using the spatial feature map and updates sample poses by particle filter based on the grid map. Localization success is determined by calculating the matching error from the ceiling feature map. In various experiments, the proposed method achieved a position accuracy of 0.12m and a position update speed of 10.4s, which is robust enough for real-world applications.