본 논문에서는 치밀 유방영상에서 mass형 암 검출을 목적으로 하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 제시하는 방법과 기존의 방법과의 차이점은 1) mass 영역의 중심의 위치와 반경을 영상신호의 불규칙성에 영향을 받지 않고 안정적으로 결정하는 방법을 제시하고, 2) mass형 유방암 영상에 적용하기 적합한 방사형 필터를 개발하며, 3) mass형 유방암 검출을 위해 mass 경계선의 불규칙성, mass 영역 중심부의 homogeneity, mass 영역의 이심율에 근거하여 다중 특징 함수 개발에 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기존의 시스템보다 치밀 유방에 적용하였을 때 false alarm은 영상 당 1개 정도 높으나 true alarm 비율은 10%이상 향상 되었다.
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.
도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 관련주체인 이용자와 공급자의 입장을 모두 반영할 필요가 있다. 본 연구에서는 총통행시간, 형평성, 환경비용을 평가지표로 설정하고, 3가지 평가지표에 대한 관련주체의 요구사항이 만족되는 대안 중 소요예산을 최소화하는 최적 도로용량 증대 대안을 선정하는 문제를 모형화하였다. 일반적으로 도로용량 증대를 위한 소요예산 추정문제는 Network Design Problem(NDP)로 다루어지며, 이용자와 공급자의 다른 입장을 고려하기 위해 Bi-level 최적화문제로 모형화된다. 본 연구에서는 장래 교통수요의 불확실성을 반영하기 위해 확률모형(Stochastic model)을 적용하고, 평가지표별 신뢰도를 차별화하기 위해 Chance-constrained model(CCM)를 적용하였으며, 3가지 평가지표의 제약식을 만족하면서 소요예산을 최소화하는 목적함수를 만족하는 최적대안을 선정하기 위해 렉시코그라픽(Lexicographic) 최적화문제로 접근하였다. 예제 네트워크를 통하여 분석한 결과, 평가지표별 신뢰도 및 교통수요 변화율이 클수록 더욱 많은 소요예산이 요구되며, 평가지표별 신뢰도가 클수록 장래 교통수요의 변화에 더욱 탄력적으로 대응할 수 있는 대안이 선정되었다. 제안된 모델은 다양한 관련주체의 입장을 모두 고려한 최적 도로용량 증대 대안과 소요예산을 선정함과 동시에, 도로용량 증대량의 변화에 따른 평가지표간 상쇄관계(Tradeoff)와 도로 네트워크 개선을 위한 예산 배분의 포트폴리오를 정책결정자에게 제공 가능하다.
본 논문에서는 고이득 이중 반사경 안테나(DTA: Dual Reflector Antenna)의 성능 향상을 위한 최적설계 기법으로 유전 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하였다. 또한, 최적설계과정에서 반복해석에 요구되는 계산 시간을 줄이고자 ADE 안테나의 각 반사경의 표면전류분포 계산에 반복적 물리광학법(IPO: Iterative Physical Optics)을 이용하였다. 물리광학법 적용시 음영지역에 대한 고려 및 다중반사에 의한 영향을 MFIE(Magnetic Field Integral Equation) 기반의 반복적인 계산을 통해서 해의 정확도를 향상시켰다. 또한, 설계변수의 축소 및 제작 가능한 부드러운 곡면 형성을 위하여 베지어 곡선을 적용하였다. 이럴 경우, 베지어 곡선의 제어점이 설계변수로 설정이 된다. 최적설계를 위한 목적함수로 HPBW(Half Power Beam Width), FNBW(First Null Beam Width), SLL(Side Lobe Level) 등을 고려하였으며, 설계 및 해석의 결과를 기존의 상용 해석프로그램과 비교하였다.
본 논문은 원격 공동 실험을 위한 플랫폼인 PCS(Platform for Collaborative System) 개발에 관한 연구이다. PCS는 특정 응용 분야를 목적으로 하지 않고, 모든 분야의 공동 실험 시스템을 개발할 수 있는 범용의 공동 실험 플랫폼이다. PCS는 공동 실험에 필요한 객체인 통신, 세션, 사용자, 어플리케이션, 미디어, 메시지 객체와 이들에 대한 관리 메커니즘 함수를 가진 관리 객체로 구성된다. 관리 객체는 공동 실험 객체와 이들을 관리하는 오퍼레이션으로 구성되며, 관리 객체 사이의 상호작용을 통하여 제어정보 및 데이타를 처리한다. 또한, PCS는 공동 실험을 위한 어플리케이션 공유 기술을 통하여 단일 사용자 어플리케이션을 다중 사용자 어플리케이션으로 활용할 수 있도록 하고, 공유 어플리케이션을 통한 원격기기 제어 기능을 제공한다. PCS 플랫폼은 원격 공동 실험을 위한 환경을 제공하며, 여러 공동 실험 시스템의 하부 구조로 사용될 수 있다.
4차 산업혁명의 도래와 교육 환경의 변화에 따라 대학 수업에서 팀 단위의 과제 수행이 증가하고 있다. 팀 기반의 수업에서 효과적인 팀의 편성은 학생들의 만족도와 교육의 효과에 영향을 미치는 중요한 문제이지만, 기존의 연구들은 팀 편성의 결과에 대한 사후분석에 중점을 두고 있어서 실제 수업에서 활용하기는 어려웠다. 본 연구에서는 학생들의 능력을 비롯한 여러 특성들을 반영하여 균형적인 팀을 편성하는 방법에 대한 수리적 모형을 제시하였다. 배정의 기준이 되는 특성값들은 학생들의 능력값 처럼 점수일 수도 있고, 성별과 같이 2진값, 그리고 학년이나 학과와 같이 다중값인 경우를 포함한다. 이 문제는 균형배분문제의 일종으로 0-1 정수계획법의 형태를 가지며, 목적함수는 균형을 달성하는 방법에 따라 선형 또는 비선형이 된다. 본 연구에서 제시한 기본 모형이나 확장된 모형은 실제 수업에서 다양한 요소들을 고려하여 팀을 균형 있게 편성하는 상황에 응용이 가능하다.
컴퓨터 비전에서 단일 영상 기반의 초고해상도 영상 복원의 중요성과 확장성으로 관련 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 최근 딥러닝에 대한 관심이 증가하면서 딥러닝을 활용한 단안 영상 기반 초고해상도 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 딥러닝을 기반으로 하는 단안 영상 기반 초고해상도 복원 연구는 복원 성능을 향상시키기 위해 네트워크의 구조, 손실 함수, 학습 방법에 초점이 맞추어 연구가 진행되었다. 한편, 딥러닝 네트워크를 깊게 쌓지 않고 초고해상도 영상 복원 성능을 향상시키기 위해 추출된 특징 맵을 강조하는 Attention Module에 대한 연구가 다양한 분야에 적용되어 왔다. Attention Module은 다양한 관점에서 네트워크의 목적에 맞는 특징 정보를 강조 및 스케일링 한다. 본 논문에서는 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 구조의 Channel Attention과 Spatial Attention을 설계하고, 다양한 관점에서 특징 맵을 강조하기 위해 다중 Attention Module 구조를 설계하여 성능을 분석 및 비교한다.
구간별 상수 구조를 가지는 관측값으로부터 변화점을 식별하기 위해 FLSA가 자주 사용되고 있다. FLSA는 총변동벌점을 이용하기 때문에 평균 수준이 단조성을 가지는 경우에는 변화점 식별에서의 일치성이 보장되지 않는다는 특징이 있다. ℓ1 추세필터는 오차제곱합과 기울기 차이에 대한 ℓ1 벌점의 합을 목적함수로 가지는 구간별 선형 구조 추정방법으로 구간별 선형 구조에서의 변화점을 식별하기 위해 활용할 수 있다. 한편, ℓ1 추세필터의 경우에도 총변동벌점을 이용하므로 FLSA와 마찬가지로 변화점 식별에 있어서 비일치성을 보일 것으로 예상할 수 있는데 이와 관련된 연구는 아직까지 많이 이루어져 있지 않다. 이 연구에서는 모의실험을 통해 구간별 선형 모형에서 변화점을 식별하기 위해 사용되는 ℓ1 추세필터의 비일치성에 대해 살펴본다.
본 연구의 목적은 현재 서울시를 포함한 수도권 지역에서 가장 높은 수송분담율을 차지하고 있는 지하철망 상 통행흐름의 시 공간적 구조를 밝히고, 그러한 통행흐름과 토지이용의 관계성을 밝히는 것이다. 특히 본 연구에서는 지난 2004년 7월 이후 수도권 대중교통이용자의 대부분이 이용하고 있는 교통카드 통행거래자료 중 매년 주중 하루치의 통행 트랜잭션 데이터베이스에 대하여 데이터마이닝 기법을 적용하여 지난 4년간 수도권 지하철망 상 통행흐름의 위상학적 구조를 비교분석하였다. 또한 하루 중 시간대별 통행흐름의 공간적 특징을 분석하기 위하여 하루를 아침 출근시간대, 낮 시간대, 저녁 퇴근 시간대로 나누어 수도권 지하철망 상의 각 지하철역의 시간대별 출발통행량과 도착통행량을 산출하고, GIS를 이용하여 그 공간적 패턴을 비교한 결과 시간대별로 확연한 차이가 나타남을 확인하였다. 그리고 지하철 통행흐름의 위상학적 구조와 토지이용과의 관계성을 밝히기 위하여 각 지하철역의 시간대별 출발 도착 통행량과 그 지하철역 주변지역의 토지이용상태를 반영하는 지리적 변수들 간의 상관관계분석과 다중회귀분석을 실시하였으며, 분석 결과 시간대별 출발 통행량 및 도착 통행량 관계를 설명하는 선형 대수식을 도출하였다. 함수식의 적합성 판명을 위하여 공선성진단과 이분산성분석을 실시하였다.
중성자 검출기의 교정을 위한 기초자료를 제공할 목적으로 당 연구실에서 보유하고 있는 $^{239}$ Pu-Be, $^{241}$Am-Li 및 241Am-F 중성자선원에 대한 평균 및 유효에너지와 중성자당 등가선량 환산인자를 계산하였다. 이들은 중성자 스펙트럼 및 중성자의 에너지 함수로서 주어진 등가선량에 대한 여러 보고 자료에 따라 수치계산법을 도입하여 구해졌다. 그 계산결과는 $^{239}$ Pu-Be, $^{241}$Am-Li 및 $^{241}$Am-F 순서로 각각 다음과 같이 주어진다 1. 평균에너지 4.07$\pm$0.33, 0.42 및 1.41 MeV; 2. 중성자의 단일충돌과정에 의하여 인체가 받게되는 선량의 개념에 따라 구한 유효에너지 4.45$\pm$0.344, 0.51 및 1.47 MeV; 3. 중성자의 다중충돌과정에 의하여 인체가 받게되는 선량의 개념에 따라 구한 유효에너지 4.50$\pm$0.36, 0.50 및 1.45 MeV; 4. 중성자당 단일충돌 등가선량 환산인자 (2.74$\pm$0.07)$10^{-8}$ , 1.58$\times$$10^{-8}$ 및 2.34$\times$$10^{-8}$ rems/(n/$\textrm{cm}^2$); 5. 중성자당 다중충돌 등가선량 환산인자 (3.55$\pm$0.09)$10^{-8}$ , 2.19$\times$$10^{-8}$ 및 2.82$\times$$10^{-8}$ rems/(n/$\textrm{cm}^2$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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