• 제목/요약/키워드: 구성 알고리즘

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머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발 (Building battery deterioration prediction model using real field data)

  • 최근호;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.243-264
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    • 2018
  • 현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

얼굴 모션 추정과 표정 복제에 의한 3차원 얼굴 애니메이션 (3D Facial Animation with Head Motion Estimation and Facial Expression Cloning)

  • 권오륜;전준철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권4호
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    • pp.311-320
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    • 2007
  • 본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.

X선 스펙트럼 모델을 이용한 DR 화소값과 디텍터 흡수에너지의 관계에 대한 정량적 분석 (Quantitative Analysis of Digital Radiography Pixel Values to absorbed Energy of Detector based on the X-Ray Energy Spectrum Model)

  • 김도일;김성현;호동수;최보영;서태석;이재문;이형구
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제15권4호
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    • pp.202-209
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    • 2004
  • 현재 평판 디텍터를 이용한 디지털 방사선 촬영기술은 방사선 진단 기술 분야에 있어서 매우 중요하고 유용하게 사용되고 있다. 비정질 실리콘 광센서를 사용하는 디지털 방사선 촬영기에는 흡수되는 방사선 에너지를 가시광선으로 변환하는 신틸레이터로 보통 CsI(TI)를 사용한다. 신틸레이터에서 만들어진 가시광선은 이차원 평면으로 구성된 비정실 실리콘 광 다이오드에서 전기적 신호로 전환된다. 좋은 질의 영상을 얻기 위해서는 디지털 방사선 촬영기(Digital Radiography, DR) 디텍터의 방사선에 대한 세부적인 특성 연구가 필수적이다. 이러한 이유로 조사선량과 디지털 방사선 촬영기의 신호의 관계에 대해서 많은 연구가 이루어졌지만 현재까지의 연구에서는 고정된 관전압의 조건에서 두 변수의 관계에 대한 연구가 이루어졌다. 이에 본 연구에서는 X선 스펙트럼 모델인 SPEC-78을 사용하여 조사선량 대신 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호와의 관계를 규명하였다. SPEC-78의 주요 입력변수인 X-ray 튜브의 고유 필터 값을 구하기 위해 조사선량을 측정하여 계산한 조사선량과 비교하였다. 물질에 흡수되는 X-ray의 에너지를 계산하는 알고리즘을 상정하여 디텍터에 흡수되는 에너지를 계산하고 다양한 조건에서 실제 X선 영상의 화소값을 획득하였다. 두변수의 관계를 이용해 특성곡선을 얻었으며 이 결과를 검증하기 위해서 물과 알루미늄으로 제작된 팬텀을 이용하였다. 다양한 조건에서 팬텀 영상의 화소값을 측정하였고 특성곡선과 비교하였다 이러한 과정으로 진행된 연구의 결과로 디텍터에 흡수되는 에너지와 디지털 방사선 촬영기의 신호는 거의 선형적임을 알 수 있었다. 또한 팬텀을 이용한 실험에서도 산란된 광자의 영향으로 유발된 약간의 오차에도 불구하고 측정되어진 화소값은 특성곡선과 잘 일치하였다 본 연구를 통해 규명되어진 두 변수의 관계는 예상과 거의 일치하였지만 산란선에 대한 부분은 흡수에너지 계산 알고리즘에서 빠져있어 더 연구가 되어야 할 부분이다. 본 연구를 통해 얻어진 자료들은 디지털 방사선 촬영기의 전처리 과정에 있어서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이라 생각된다.

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WPS와 장갑 장치 기반의 동적 제스처 인식기의 구현 (An Implementation of Dynamic Gesture Recognizer Based on WPS and Data Glove)

  • 김정현;노용완;홍광석
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제13B권5호
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    • pp.561-568
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    • 2006
  • 차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼

베이지안 모델을 이용한 하구수생태계 부착돌말류의 생태 네트워크 (Ecological Network on Benthic Diatom in Estuary Environment by Bayesian Belief Network Modelling)

  • 김건희;박채홍;김승희;원두희;이경락;전지영
    • 생태와환경
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    • 제55권1호
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    • pp.60-75
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    • 2022
  • 베이지안 알고리즘 모델은 입력된 자료를 기반으로 확률을 계산하는 모델 알고리즘으로써 주로 복합재난 및 수질관리를 위해 사용되었다. 최근에는 생물 간, 혹은 생물-비생물 요인들 사이의 생태학적 구조를 파악하고 이를 이용한 생태 네트워크 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 국내 하구수생태계의 부착돌말류 군집 변화와 이화학적 요인들 사이의 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 부착돌말류 건강성 변화의 주요 요인들을 파악하였다. 베이지안 분석을 위해 본 연구 자료를 위해 물환경측정망의 생물 측정망을 기준으로 전국 하구 지역에 분포하는 668개 지점을 2008년부터 2019년까지 연간 2회 조사를 수행하였다. 자료는 서식지 요인, 물리적 요인, 화학적 요인, 생물학적 요인으로 분류하였으며 이를 베이지안 네트워크 모델에 입력하여 전국 및 해역별 하구수생태계 네트워크 분석을 수행하였다. 2008년부터 2019년까지 전국 하구수역에서 부착돌말류는 총 625개 분류군이 출현하였으며 2목, 5아목, 18과, 141속, 595종, 29변종, 1품종으로 구성되었다. Nitzschia inconspicua의 누적 세포밀도가 가장 높았으며 Nitzschia palea가 뒤를 이었고, 이외에도 Pseudostaurosira elliptica와 Achnanthidium minutissimum 분류군의 누적 세포밀도가 높았다. 부착돌말류를 이용한 하구수생태계 건강성 평가 결과는 조사 지점이 증가함에 따라서 대체로 보통(C등급)~나쁨(D등급) 등급의 비율이 증가하였으나 조사 시기에 따른 등급별 변화는 매우 미약하였다. 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 하구수생태계 부착돌말류 건강성 평가 결과와 서식지 정보 및 이화학적 수질 정보 사이의 관계를 분석한 결과, 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요인은 생물 요인이었으며 서식지 및 이화학적 요인은 상대적으로 민감도가 낮았다. 하구수생태계 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 부착돌말류 분류군은 Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, Pseudostaurosira elliptica으로 나타났으며 생물 요인 이외에도 서식지 인근의 공단과 축사의 비율이 건강성 평가 점수에 많은 영향을 미쳤다. 해역에 따라서 부착돌말류 건강성 평가 점수에 민감한 주요 분류군 조성은 다르게 나타났으나 모든 해역에서 부착돌말류의 세포밀도와 AFDM 및 Chl-a는 부착돌말류 건강성 점수에 민감한 영향을 미치지 않았다. 베이지안 네트워크 분석은 하구수생태계와 같이 복잡한 생태구조에서도 건강성에 영향을 미치는 주요 분류군과 요인들을 파악하는데 유용하였으며 이를 통해 향후 훼손된 하구수생태계의 복원을 수행함에 있어서 복원 대상을 보다 정확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

항공 LiDAR 원자료 필터링 조건에 따른 산림지역 수치표고모형 정확도 평가 (The Accuracy Evaluation of Digital Elevation Models for Forest Areas Produced Under Different Filtering Conditions of Airborne LiDAR Raw Data)

  • 조승완;최형태;박주원
    • 농업생명과학연구
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    • 제50권3호
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    • pp.1-11
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    • 2016
  • 3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.

계층적 Level-of-Detail 표현을 이용한 해마의 국부적인 형상 분석 (Local Shape Analysis of the Hippocampus using Hierarchical Level-of-Detail Representations)

  • 김정식;최수미;최유주;김명희
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제11A권7호
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    • pp.555-562
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    • 2004
  • 뇌의 하부 구조인 해마의 전역적 부피 감소와 국부적 형상 변화는 정신의학적 질환에 깊게 관련되어 있다. 해마 구조에 관한 형상 분석 연구는 크게 해마 형상 표현 모델을 구축하고, 이러한 형상 표현으로부터 형상 유사성을 계산하는 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 포함하는 복합적인 옥트리 기반의 형상 표현을 이용하여 해마의 형상을 분석하기 위한 새로운 방법을 제시한다. 우선 해마에 관한 MRI 데이터를 입력으로 받아, 마칭큐브 알고리즘을 사용하여 다해상도 메쉬 모델을 구축한다. 이렇게 구성된 다각형 모델은 깊이맵 기반의 복셀화 방법을 이용하여 중간 단계의 이진 복셀 데이터로 변환된다. 그리고 변환된 복셀 데이터로부터 슬라이스 기반의 골격화 방법에 의하여 해마의 3차원 골격을 추출한다. 그런 후에 옥트리 기반의 다해상도 형상 표현을 얻기위해 해마의 메쉬, 복셀, 골격 데이터를 계층적으로 공간 분할하여 저장하고, 광선 추적 기반의 메쉬 샘플링 방법을 적용하여 샘플 메쉬 데이터를 추출한다. 최종적으로, 형상간 유사성 측정을 위하여 추출된 골격으로부터 방사되는 광선들과 충돌되는 각 샘플 메쉬 쌍에 대하여 $L_2$과 하우스도르프 거리를 계산하고 인터랙티브한 국부적 형상 분석을 지원하기 위하여 마우스 피킹 인터페이스를 채택한다. 이것은 형상의 국부적 변화에 대하여 다양한 해상도에 기반한 형상 분석을 가능하게 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제시한 형상 분석 방법이 회전과 스케일 등의 변환에 강인하고, 특히 형상의 국부적 변화 정도를 정확도를 유지하면서 빠르게 평가하는데에 효과적임을 확인하였다. 경로의 수신 신호가 완전 동기 된 수신 신호임을 확인하였다.omonas aeruginosa PA01과 $82\%$로 가장 높은 유사성을 보였고 Pseudomonas arvilla C-1와는 $71\%,$ Pseudomonas putida KT2440과는 $59\%,$ 그리고 Pseudomonas sp. CA10과는 $53\%$의 상동성이 각각 존재하는 것으로 확인하였다.)을 가지고 있음이 확인되었다. 사람에 직접적인 유해성을 가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도

다중 플랫폼(위성, 무인기, AIS, HF 레이더)에 기반한 시나리오별 선박탐지 모니터링 (Operational Ship Monitoring Based on Multi-platforms (Satellite, UAV, HF Radar, AIS))

  • 김상완;김동한;이윤경;이임평;이상호;김정훈;김근용;유주형
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권2_2호
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    • pp.379-399
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    • 2020
  • 불법 선박 탐지는 해양 감시 체계 구축에서 중요한 요소 중 하나이다. 효과적인 해양 감시를 위해서는 광역적이고 지속적인 해상 감시 수단이 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 SAR, HF 레이더, 무인기 그리고 AIS 통합 기반의 선박탐지 모니터링을 가능성을 검토하였다. 각 플랫폼별 시·공간 관측 특성을 고려하여 선박감시 시나리오는 HF 레이더 자료와 AIS 자료를 이용한 상시감시 시스템과 인공위성과 무인기를 활용한 이벤트 감시 시스템으로 구성되었다. 상시감시 시스템은 아직까지 HF 레이더 자료의 낮은 공간해상도로 인한 탐지 가능 선박크기 제한 및 정확도의 한계가 있다. 그러나, 인공위성 SAR 자료를 사용한 이벤트 감시 시스템은 추출된 선박 위치와 AIS 자료를 이용한 불법 선박 탐지, 그리고 SAR 영상에서 추출된 선박속도, 이동방향에 대한 정보 또는 HF 레이더 자료를 이용한 선박 트래킹 정보는 무인기 감시체계로의 전환에 주요한 정보로 활용될 수 있다. 시나리오 구성을 위한 실험을 위해 2019년 6월 25일부터 6월 26일까지 2일간 충청남도 서천군 홍원항 서측에 위치한 연도를 중심으로 통합 현장 실험을 수행하였다. 이로부터 KOMPSAT-5 SAR 영상, 무인기 영상, HF 레이더 자료 및 AIS 자료가 성공적으로 수집되었고 각각 개발된 알고리즘을 적용하여 분석되었다. 개발된 선박감시 모니터링 시스템은 다중 플랫폼으로부터 수집된 자료 및 분석 결과의 가시화 뿐만 아니라 추후 상시 및 이벤트 선박감시 시나리오를 구현에 기반이 될 것이다.

Event-related 기능적 MRI 영상을 통한 얼굴인식과정에서 수반되는 무의식적인 인종구별 (Implicit Distinction of the Race Underlying the Perception of Faces by Event-Related fMRI)

  • 김정석;김범수;전신수;정소령;최보영
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제9권1호
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    • pp.43-49
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    • 2005
  • 기능적 자기공명영상기법(functional MRI: fMRI)을 통해서 인간의 뇌에 대한 연구가 지난 수년 동안 활발하게 진행되어 왔다. 이러한 기능적 자기공명영상기법의 파라다임에는 Block-diagram 방법과 최근에 개발되어 이용되는 Event-related 방법이 있다. Block-diagram 방법은 여러 블록으로 구성하여 피험자들에게 자극을 인가하여 뇌의 반응신호들을 통해 뇌의 기능을 설명해 주는 데, 이러한 뇌의 기능이 얼굴인식과 관련하여 여러 조건을 포함한 자극인 경우 뇌의 인지 시스템을 설명을 해 주는 데 한계가 있다. 따라서 Event-related 방법을 이용하여 얼굴인식에 관여하는 뇌의 인지시스템에 관련된 부분을 설명하고, 또한 그 영역에서 인종구별과 같은 의식적으로는 관찰되지 않지만 무의식적으로 관찰되는 뇌의 생리적인 현상을 보여주고자 한다. 본 연구는 Event-related 방법에 대한 이해와 얼굴인식에 적용되는 파라다임 알고리즘을 개발하여 피험자들을 통해 해당조건들은 (유명한국인, 무명한국인, 유명 백인 미국인, 무명 백인미국인) 각 Event로 구성하여 한 블록인 Event-related 파라다임으로 변경하여 얼굴을 인식하는데 주로 담당하는 영역인, Ventral occipital-temporal cortex 내의 fusiform face area(FFA)를 확인하고 그 영역에서 의식적으로 반응하는 뇌의 활동과 무의식적으로 반응하는 뇌의 활동을 생리학적 또는 심리학적으로 해석하는데 용이하도록 여러 파라미터들 (즉 Event 간격 , Event의 수, Null Event, TR 간격 등)을 최적화하였다. 자기공명영상기법을 이용한 이러한 뇌 기능 연구는 의학적인 응용연구로서 신경 과학분야와 정신의학적인 측면에서 널리 이용될 것으로 보이며 더 나아가 심리학적측면의 기초 연구로서 발전의 토대가 될 것으로 사료된다.다. 불가능하여 차나무 재배지 부적합한 것으로 나타났다.35\%$일 경우 알칼리-실리카 반응에 의한 팽창을 가장 효과적으로 방지할 수 있는 것으로 판단된다.는 accessory 개발과 보급이 중요하다.에 대하여 500MU 조사 후 방사선량의 측정결과 Field size의 영향은 거의 존재하지 않았으며, beam off 후 $1{\sim}2$분 뒤 측정 시작 시점에서 대략 $1{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며, 반감기는 약 $3{\sim}4$분인 것으로 측정되었다. Primus 15MV의 경우 S병원에서 측정을 수행하였으며, $25{\times}25cm^2$ Field size에 대하여 500MU 조사 뒤 방사선량을 측정한 결과, beam off후 $1{\sim}2$분 뒤 측정시점에서 대략 $3.26{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며 10MV X선보다 대략 3.3배 큰 값을 나타내었다. 결과 : 일일 치료환자가 $20{\sim}50$명이고, 환자 1인당 Wedge filter의 교체작업이 $1{\sim}2$회일 때 10MV의 경우 연간선량이 $0.08{\sim}0.4mSv$로 평가되었으며, 15MV의 경우 $0.27{\sim}1.36mSv$로 평가되어 작업종사자의 연간 허용선량인 20mSv에 비해 안전한 것으로 평가되었다.서 정상조직이 적게 조사되었다. 결과 : 기존의 ICRU계획은 그 효과 및 안전성이 입증되었음에도 불구하고 CT를 이용한 CTV계획 등을 적용 한다면 잔류종양이 적은 경우 정상조직에 대한 조사를 줄이면서 잔류종양에 목표선량을 조사할 수 있을 것이다. 다만 잔류종양이 큰 경우는 정상조직에 대한 조사선량을 줄이기 위한 효과적 치료계획에

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지자체 사이버 공간 안전을 위한 금융사기 탐지 텍스트 마이닝 방법 (Financial Fraud Detection using Text Mining Analysis against Municipal Cybercriminality)

  • 최석재;이중원;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.119-138
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    • 2017
  • 최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.