만성 콩팥질환은 조기에 발견할 경우 치료가 가능하지만 질병이 진행될수록 회복이 불가능해지며 결국 이식이나 투석 등 신대체요법을 사용하여야 한다. 초음파 검사는 콩팥암, 염증성질환, 결절성 질환, 만성콩팥질환 등을 진단하는 검사 방법으로 콩팥의 크기, 내부 에코의 특성 등의 정보를 이용하여 염증의 정도에 대한 정보를 확인하기 위해서 사용된다. 현재 임상에서 질병의 정도는 사구체 여과율의 수치를 사용한다. 하지만 초음파에서도 염증과 질병의 정도 변화는 관찰이 가능하다. 본 연구에서는 초음파 영상을 컴퓨터 알고리즘을 이용하여 콩팥의 질병이 진행됨에 따라 변화하는 명도와 크기, 겉질과 속질의 불분명해지는 것을 수치로 정량화하여 임상에서 사용되고 있는 사구체여과율과 비교하여 영상이 일치하는지 실험하였다. 전체 영상 105증례에서 정상 콩팥 영상 35증례, 초기 콩팥질환 영상 35증례, 말기 콩팥질환 영상 35증례로 실험하였다. 영상의 겉질의 명도를 구하고 겉질과 신동 부분의 명도차이를 기울기로 구했고, 초음파 특성상 매끄럽지 못한 부분의 그래프는 함수 regrass를 이용하였다. 크기감소는 원본 데이터의 값으로 구하였다. 분석한 결과 영상은 영상의학과 판독과 일치하였고, 사구체 여과율과 비례하였다. 이는 향후 알고리즘 연구가 계속 진행된다면 초음파 영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
전 세계가 직면한 심각한 대기오염의 주요 원인 중 하나는 도로 이동원의 배출 가스이다. 차량 배출 가스 저감을 위해 여러 국가가 노력하고 있으며 서울시도 2030년까지 온실가스 배출 40% 감축 목표를 설정하여 활발한 배출 가스 감축 정책을 실시하고 있다. 이러한 정책의 시행을 위해서는 실질적인 정책적 지표가 필요하다. 국내 배출 가스량은 대부분 환경부 산하국립환경과학원의 속도 함수인 배출계수에 의해 산정되지만 동적 변수인 속도는 친환경차량목표 보급 대수 산정 지표로 활용하기에 한계가 있다. 따라서 본 연구는 서울시 자동차 등록정보와 한국교통안전공단 자동차 검사 정보를 활용하여 서울시 배출 가스량 원단위를 산정하였다. 차종, 연료, 주행거리 등 주요 변수에 따른 배출 가스 경향성을 파악하여 그룹화하고 자동차 검사에서 측정하는 일산화탄소, 탄화수소, 질소산화물, 매연을 기준으로 하였다. 그 결과 모델연도와 주행거리에 따라 배출 가스량 원단위가 유의미한 추세를 보였다. 이는 서울시 친환경 차량 전환 시 모델연도가 오래되고 주행거리가 긴 영업용 차량을 우선적으로 전환하기 위한 정책적 지표로 활용할 수 있을 것이다.
PSO(Particle Swarm Optimization)는 군집(swarm)을 구성하는 단순한 개체들인 입자(particle)들이 각자의 경험을 공유하여 문제의 해답을 찾는 최적화 알고리즘으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. PSO에 대한 연구는 최적화를 위해 군집이 적합한 영역으로 빠르게 수렴하도록 하는 파라미터 값의 선정, 토폴로지, 입자의 이동에서 주로 이루어지고 있다. 표준 PSO 알고리즘은 입자 자신과 최고의 이웃이 제공하는 정보만을 이용해서 이동하므로 다양한 영역을 탐색하지 못하고 지역적 최적점에 조기 수렴하는 경향이 있다. 본 논문에서는 군집이 다양한 영역을 탐색하기 위해, 각 입자는 더 나은 경험을 가진 이웃입자들의 정보를 상대적인 중요도에 따라서 참조하여 이동하도록 하였다. 다양한 영역의 탐색은 표준 PSO 알고리즘보다 지역적 최적화의 확률을 줄이고 탐색 속도를 가속화하며 탐색의 성공률을 높일 수 있다. 또한 군집이 지역적 미니멈으로부터 벗어나기 위한 검사 전략을 제안하여 탐색의 성공률을 높였다. 제안한 PSO 알고리즘을 평가하기 위하여, 벤치마크 함수들에 적용한 결과 최적화의 진행 속도 개선과 탐색 성공률의 향상이 있었다.
효율적으로 깊이지도를 획득하기 위해 다양한 방법의 지역 기반스테레오 매칭 방법이 사용된다. 일반적인 지역기반 스테레오 매칭에 사용되는 비용값 계산 방법을 통해 깊이지도를 생성하게 되면 객체의 경계 영역이 무너지거나, 유사한 텍스쳐 정보가 연속적으로 나타나는 영역에서 부정확한 깊이값을 얻는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 깊이지도의 정확성을 높이기 위해 2가지 단계를 거쳐 최종 깊이지도를 생성한다. 처음으로, 일반적으로 사용하는 지역기반 스테레오 매칭 비용 함수와 입력 영상의 기울기를 고려한 초기 비용값을 가이드 필터를 이용하여 최적의 비용값을 찾아 초기 변위지도를 생성한다. 스테레오매칭을 수행할 경우, 시점의 차이로 인해 보이지 않는 영역에서 정확한 변위값을 찾지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 좌영상과 우영상을 기반으로 획득한 변위지도를 사용하여 교차검사를 함으로써 폐색영역을 찾아낸다. 폐색 영역을 이웃한 화소의 값을 사용하여 채울 경우 실선과 같은 오류가 결과 영상에 나타나게 된다. 이러한 오류 영역을 제거하기 위해 마지막으로 가중치를 적용한 중간값 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 방법을 사용하여 획득한 깊이지도가 기존의 방법보다 정확한 깊이값을 얻는 것을 확인할 수 있었다.
이 연구는 임팩트해머 실험을 통해 얻은 FRF 데이터를 분석하여 유효질량을 설정하고 부재의 물성치를 추정하는 방법을 제시하였다. 또한 콘크리트 구조물에 대한 콘크리트강도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 연구에서 측정된 FRF 데이터로부터 파라미터를 보정하고 유효질량을 추출하여 강성 및 감쇠치를 실증적으로 추정하였다. 연속계를 단자유도계로 모델링 시에 유효질량은 부재의 유연성 혹은 강성의 영향과 세장정도 및 경계조건에 영향을 받는다. 이 연구에서 실시한 실험에서 유연하고 휨이 지배하는 양단고정보와 캔틸레버보의 참여계수는 각각 0.330과 0.261으로 나타났으며, 유사한 부재에 대한 기준데이터로 적용할 수 있다. 콘크리트부재는 강성이 크며, 낮은 세장비와 기둥 상부에서 작용하는 자중을 고려하여 참여계수를 1.0으로 보정하여 콘크리트강도를 추정하였으며, 실제 콘크리트강도와 근사한 값을 나타내어 실무에 적용할 수 있는 기법으로 판단된다.
임베디드 소프트웨어의 적합성 테스트는 소프트웨어의 기능이 명세를 따라 정확히 구현되었는지 검사하는 것이다. 적합성 테스트에서 테스트 시나리오는 소프트웨어의 전체 기능을 테스트할 수 있도록 추출되어야 한다. 일반적으로 테스트 시나리오는 단순히 전체의 기능들을 한 번씩 테스트해 보는데 초점이 맞춰져 있다. 하지만 테스트 시나리오는 테스트 수행의 효율성을 고려할 필요가 있다. 이 연구에서는 각 함수들을 테스트하는데 걸리는 시간과 사용자 입력으로 인해 발생하는 대기 시간을 고려하여 최적화된 테스트 시나리오를 추출하는 기법을 제안한다. 테스트 시나리오를 추출하기 위해 상태 머신 다이어그램과 테스트 케이스를 바탕으로 그래프 형태의 테스트 모델을 생성한다. 테스트 모델에는 테스트 수행 시간과 사용자 입력에 대한 정보가 포함되어 있다. 최적화된 테스트 시나리오는 테스트 모델을 기반으로 수정된 최단거리 알고리즘을 이용하여 추출한다. 제안하는 테스트 시나리오 작성 기법을 이용하면 테스트 수행 시간을 줄일 수 있고, 테스트 자동화를 향상시킬 수 있다.
이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.
이 논문의 목적은 ML 프로그램의 소스(source)를 수정하여 ML의 예외상황 처리기의 수행속도를 개선하고자 하는 것이다. ML은 함수를 값으로 주고받을 수 있으며 타입을 이용하여 프로그램을 검사해 주는 언어이다. 이러한 ML의 예외상황 처리부분을 사용함으로서 프로그래머는 쉽게 자신의 프로그램의 예외적인 동작을 기술할 수 있다. 하지만, 이러한 예외상황을 처리하기 위해서는 많은 계산이 필요하기 때문에, 예외상황을 처리하는 프로그램 부분이 병목 현상을 일으키는 경우가 많다. 프로그램의 소스를 바꾸어서 예외상황 처리부분이 존재하지 않는 같은 동작을 하는 다른 프로그램으로 바꾸는 방법은 이미 알려져 있지만, 도리어 수행시간이 느려진다. 위의 바꾸는 방법은 '나중에 할 일을 넘겨주는 방식(Continuation Passing Style)'이라고 부르는 방식으로 프로그램의 소스를 바꾸는 방법을 조금 수정하여, 예외상황을 처리하는 부분을 위의 '나중에 할 일(continuation)'과 같은 방식으로 넘겨주어 예외상황 처리부분이 모두 사라지게 된다. 그러나, 이러한 방식은 모든 프로그램내 표현(expression)을 모두 위와 같은 방식으로 바꾸기 때문에, 이로 인해 발생하는 계산이 예외상황을 처리하는 계산보다 더 많아지게 된다. 이 논문에서는 이러한 단점을 개선하여 프로그램내에서 예외상황 처리부분을 없애는데 꼭 필요한 표현 만을 정적분석을 사용하여 골라내어 이를 선택적으로 변환하는 방법을 사용한다.
다중센서자료를 동시에 활용하기 위해서는 센서 간의 정밀한 기하보정이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선형정보를 추출하여 고해상도의 광학영상과 SAR 영상 간의 기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기준영상과 대상영상에 대하여 수동으로 매칭쌍을 추출하여 두 영상 간의 좌표체계를 개략적으로 일치시켜주는 과정을 전처리로 수행하였다. 방사적 특성이 다른 두 영상에 대하여 Canny edge operator를 통해 선형 화소를 추출한 뒤, 비용함수를 구성하여 유사하다고 생각되는 점을 초기 매칭쌍으로 선정하고, 그 중에서 이상치로 판단되는 오매칭쌍을 제거하고 남은 대상을 최종 매칭쌍으로 추출하였다. 본 기법을 통해 영상 전역에 걸쳐서 고르게 분포된 다수의 매칭쌍을 추출할 수 있었을 뿐만 아니라, 고도가 높거나 고도 변화가 큰 지역적 특성으로 인해 지리적 위치오차를 포함하는 지역에서 추출된 매칭쌍을 효과적으로 제거할 수 있었다. 최종적으로 추출된 매칭쌍을 이용하여 piecewise linear function과 affine transformation을 결합한 새로운 변환모델식을 적용하여 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 수동으로 추출된 검사점을 통해 1.58의 RMSE 값을 도출하였다.
본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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