구조 시스템을 구성하는 구조부재들의 상대적인 중요도를 판별하는 것은 성능기반 지진공학에서 매우 중요한 과정이다. 확률기법의 하나인 First-Order Second Moment 방법을 이용하여, 각 구조부재들의 불확실한 성능 때문에 발생하는 구조 시스템의 요구 성능의 불확실성을 예측할 수 있고, 이런 과정을 통해서 구조부재의 중요도를 판별할 수 있다. 특정한 구조부재의 불확실한 성능에 대한 구조 시스템의 요구성능이 민감할수록 그 구조부재의 중요도는 높아진다는 점을 이용하여 중요부재를 판별한다. 따라서 요구성능의 민감도가 상대적으로 큰 구조부재는 그렇지 않은 부재보다 더 중요하다고 할 수 있다. 개발된 중요부재 판별법은 연성 철근콘크리트 프레임의 중요부재를 판별하는 과정에 적용함으로써 방법을 검증하였고, 적용 가능성을 보여주었다.
주파수 판별기는 주파수를 디지털 비트 신호로 변환해주는 회로로서 변조기, 동기화 회로 등에 쓰인다. 본 논문에서는 여러 종류의 일차, 이차 주파수 판별기의 구조를 모델링하고 양자화 잡음 성능을 분석하며, 새로운 구조의 델타-시그마 주파수 판별기 구조를 제안한다. 이론적 분석과 유도된 수식으로부터 출구 잡음을 구하고 모의실험으로 타당성을 검증하였다. 제안된 주파수 판별기는 전 디지털 회로로서 전 디지털 위상 잠금 루프의 궤환 경로에 적용될 수 있다.
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 위키피디아 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자하는 위키피디아 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 위키피디아 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.
U-healthcare는 종래의 헬스케어 영역에 유비쿼터스 기술을 접목하여 개인의 건강상태 관리를 도와주는 서비스이다. 이의 기반이 되는 기술인 질환 유무를 판별하는 기법은 그 동안 헬스케어 영역에 적용시켜 왔다. 하지만, 적시에 언제 어디서나 지속적인 모니터링이 요구되는 U-health환경에서는 기존의 기계학습기법을 그대로 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 통계기반의 질환 유무 판별 기법을 제안한다. 본 판별 기법은 질환 판별에 이용되는 생체신호와 신체증상의 종류로 배열 구조를 설정하고 축적된 데이터로부터 생체신호와 신체증상간의 쌍에 누적 빈도 수를 기록하여 학습한 뒤 고안한 판별식을 적용시켜 사용자의 질환을 판별하는 기법이다. 제한적인 검증이지만 약 360명의 실제 환자 데이터를 이용하여 기법을 검증하였고, 빠른 속도와 지속적인 개선이 가능한 기법임을 알 수 있었다. 추후 정확한 데이터를 기반으로 다른 기법과의 비교 검증으로 엄밀한 검증이 요구된다.
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자 하는 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다.
단백질의 구조적 동등성을 평가를 위한 형태 기반의 기술자에 대한 연구는 제한적으로 이루어지고 있으며 대부분 지역적 특성 값으로 표현된 지역적 접근 방법이 다수를 이루고 있다. 지역적 특성과 전역적 특성을 포함하는 형태기술자의 경우 각 특성들이 동등한 중요도로 결합되어 있다. 본 연구에서는 선형 회귀분석을 적용하여 각 특성에 대한 중요도를 최적화하여 형태기술자를 재정의 하였다. 최적화된 형태기술자를 단백질의약품인 인슐린 모델에 적용하여 구조적 동등성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 최적화된 형태기술자는 동일한 그룹에 속한 인간 인슐린 단백질 모델과 지역적으로 다른 구조를 가지는 인슐린 아날로그 그룹을 명확히 구분할 수 있음을 확인하였고 이러한 성능은 이전 연구의 형태기술자와 3D 저니크 기술자보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 제안한 방법은 고해상도 단백질 3차 구조 정보를 활용하여 유사성을 판별한 RMSD 방법과 유사하게 서로 다른 표면 구조를 가지는 단백질을 구별할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시하는 형태기술자 및 최적화된 동등성 평가 함수는 SAXS 분석과 같이 저해상도 단백질 표면 모델을 확보할 수 있는 분석에 적용하여 단백질의 구조적 동등성을 판별할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 암석 판별 탐구에서 중학교 영재학생들의 과학적 관찰과 추론의 특징을 탐색하기 위함이었다. 이를 위하여 영재교육원에 다니는 19명의 중학교 1학년 학생들에게 과학 교과서에서 중요하게 다루는 화성암, 변성암, 퇴적암이 포함된 5가지 암석 샘플을 나누어 주고 각 암석의 형성과정, 종류, 이름 등을 유추해 보도록 하였다. 연구 결과, 학생들이 주로 주목하는 암석의 특징은 색, 조직, 구조로 나타났다. 전형적인 암석의 경우 기억에 의존하여 즉각적으로 암석 판별에 성공하나 관찰에 근거한 유의미한 추론이 이루어지지 못하는 반면, 판별에 어려움을 겪는 암석의 경우 관찰에 근거한 유의미한 추론 과정이 담화를 통해 드러나기도 하였다. 또한 유의미한 관찰 결과로부터 과학적 추론을 타당하게 구성하였으나 암석 판별에 실패한 경우도 나타났다. 본 연구 결과는 중학생들의 암석 판별 탐구 활동에서 학생들의 현 수준을 파악하고, 학교 현장에서 이루어지는 암석 판별 탐구가 학생들에게 과학적 관찰과 추론의 경험을 제공할 수 있도록 방안을 모색하고, 시사점을 제공하고자 한다.
본 논문에서는 유방암 초음파 이미지를 학습한 multi-modal 구조를 이용하여 유방암을 판별하는 인공지능을 제안한다. 학습된 인공지능은 유방암을 판별과 동시에, 설명 가능한 인공지능 기법과 ROI를 함께 사용하여 종양의 위치를 나타내준다. 시각적으로 판단 근거를 제시하기 때문에 인공지능의 판단 신뢰도는 더 높아진다.
치매 환자나 혼자 힘으로 전혀 움직이지 못하는 노인 환자는 간병 인력 부족으로 낙상 사고 및 욕창 발생 가능성이 매우 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일정 주기마다 감지한 압력 세기를 기준으로 머리, 어깨, 엉덩이 등 주요 신체 부위를 판별하여 환자의 누운 자세를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 신체적 특성에 무관하게 신체 부위 판별이 가능하도록 격자 구조로 압력 센서를 배치한 스마트 매트를 제작하였다. 스마트 매트는 $7{\times}7$ 배열 크기의 2개 모듈을 조합하여 구성하였다. 각 모듈은 모두 49개의 FSR-406 센서로 구성되며 독립적으로 압력을 감지한다. 각 모듈에 대해 필터를 사용한 누적 압력 합 등 압력 분포를 이용해 상체 또는 하체에 해당하는 신체 부위를 순차적으로 판별한다. 제안한 알고리즘은 머리, 어깨, 엉덩이 부위 등 계층-1에 속한 신체 부위간 포함 관계를 조사해 5가지 누운 자세를 판별할 수 있다.
본 연구에서는 새로운 환경 문제로 인식되고 있는 지하철 운행시 차내소음 문제해결을 위해서 차내 소음에 영향을 미치는 요인들을 규명하였다. 또한 환경부 소음 규제 진동법 시행규칙에서 규정된 철도소음 규제값(70dB)을 기준으로 70dB이상, 이하의 두 집단으로 분류한 다음 측정된 359여개의 소음 및 기하구조, 운영요소 자료를 이용하여 소음규제 기준 및 심각도 기준에 대한 판별분석을 수행하였다. 그에 대한 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 지하철 운행시 차내소음의 심각도를 판별할 때 기하구조에서는 궤도형태가, 운영요소에서는 속도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 향후 지하철 노선 건설 시에는 궤도형태에 대한 고려가 필요하며 건설 후 운영적인 부분에서도 적절한 속도유지에 대한 방안마련이 필요하다. 둘째, 본 연구에서 구축된 판별모형은 비교적 높은 예측률을 보여 향후 지하철에 대한 개선대안 수립 시 활용할 수 있다. 결론적으로 지하철 차내소음 심각도가 높을 경우 판별값이 소음의 규제기준을 최대한 넘지 않도록 기하구조 및 운영요소들에 대한 재조정이 필요하다. 본 연구의 판별모형은 소음 심각도에 대한 예측을 가능하게 하여 쾌적하고 안락한 지하철 환경을 만들어 줄 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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