단순 베이지언 분류모형은 구현이 간단하고 효율적이기 때문에 실용적으로 사용하기에 적합하다. 그러나 이 분류모형은 많은 기계학습 도메인에서 우수한 성능을 보임에도 불구하고 문서분류에 적용되었을 경우에는 그 성능이 매우 낮은 것으로 알려져왔다. 본 논문에서는 단순 베이지언 분류모형중 가장 성능이 우수한 것으로 알려진 다항 시행접근 단순 베이지언 분류모형을 개선하는 세가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 범주에 대한 단어의 확률추정방법을 문서모델에 기반하여 개선하는 것이고, 두 번째는 문서의 길이에 따라 범주와의 관련성이 선형적으로 증가하는 것을 억제하기 위해 길이에 대한 정규화를 수행하는 것이며, 마지막으로 범주판정에 중요한 역할을 하는 단어들의 영향력을 높여주기 위하여 상호정보가중 단순 베이지언 분류방법을 사용하는 것이다. 제안하는 방법들은 문서분류기의 성능 평가를 위한 벤치마크 문서집합인 Reuters21578과 20Newsgroup에서 기존의 방범에 비해 상당한 성능향상을 가져옴을 알 수 있었다.
캐릭터 애니메이션 기술의 발달로 가상공간에 애니메이트되는 캐릭터의 수가 점점 증가되고 있으며, 캐릭터 자체 골격구조의 관절 개수와 캐릭터를 덮고 있는 메쉬의 폴리곤 개수도 점점 증가하는 추세이다. 따라서, 실시간 가상환경에서 다수의 캐릭터를 전처리 과정 없이 시뮬레이션할 경우 전체 군중시스템 성능의 저하가 예상된다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해 모션 다단계(motion level-of-detail) 기법을 제시한다. 모션 단순화 기법은 캐릭터의 움직임을 제어하는 골격(관절)구조와 캐릭터의 형태를 시각적으로 표현하는 기하(메쉬)구조를 단순화 하는 방법으로 기존 동작과 단순화된 동작의 차이를 최소화 한다. 골격구조 단순화를 위한 JPC(joint posture clustering)방법은 특정 관절의 연속된 모션 시퀀스에서의 유사 자세 집단을 추출하여 하나의 자세로 표현하는 방법으로, 모션의 특성에 따라 동적으로 관절을 단순화하여 관절 시뮬레이션 시간을 줄이는 방법이다. JPC방법은 골격구조가 시간에 따라 동적으로 변형되기 때문에 골격구조의 계층구조를 재 구축할 시간이 필요하지만, 기존 동작과 유사성을 잃지 않는 단순화된 동작 생성이 가능하다. 유사 자세 집단을 추출하기 위해 전체 모션 시퀀스에서 관절의 프레임간 자세 차이를 수식화하여 테이블 형태로 구성하고 이를 통해 기존 동작의 유사성을 잃지 않으며 관절의 단순화 율을 최대화 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 또한, 실시간 군중 환경의 성능을 더욱 향상시키기 위해 시간에 따라 변형되는 캐릭터 메쉬의 단순화 기법을 적용한다. 실험결과 모션 다단계 기법은 실시간 군중환경에서 캐릭터의 수가 많고 복잡한 골격구조와 기하구조로 구성된 관절 궤적의 변화가 심하지 않은 동작에 대해 특히 효율적이다.
본 연구는 심미적 영향요소 중 하나인 단순/복잡이 과연 선호도에 어떠한 영향을 주고 다른 심미적 차원들과 어떠한 관계를 갖는지를 정립하기 위한 기초연구로 진행되었다. 이에 따라, 본 연구는 단순/복잡, 균형 그리고 선호도를 가지고 진행하였다. 본 연구는 근본적인 질문으로부터 시작하였다. 첫째, 심미적 차원 중 하나인 단순/복잡이 다른 요소인 균형과의 관계. 둘째, 심미적 영향요소인 단순/복잡 그리고 균형과 선호도와의 관계를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 제품들을 범주화하고 각 범주별 제품들을 대상으로 실험하여 범주별 성향을 찾고 이를 기본으로 디자인 프로세스에 적용하여 검증하도록 한다.
본 논문은 혼합형 폴리라인 단순화와 공간 에너지 집중을 이용한 GIS 벡터맵 데이터 압축을 제안한다. 제안한 방법에서는 GIS 벡터맵에서 폴리라인 속성을 가지는 레이어들에 대해, 최소 면적 오차 기반의 혼합형 폴리라인 단순화 및 공간 에너지 집중에 의하여 선택된 레이어 내의 폴리라인 데이터들을 압축한다. 제안한 단순화 및 공간 에너지 집중는 폴리라인의 형상을 유지하면서 데이터 압축 효과를 향상시킨다. 가시적 화질과 압축률을 통한 평가 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법보다 우수한 화질과 높은 압축률을 보임을 확인하였다.
외부 데이터가 진료병원 Server에 저장됨에 있어서 판독을 의뢰하지 않을 경우, 대부분의 병원이 무상으로 이루어 지고 있는 상황이며 이에 외부 데이터 단순 import의 효율적인 관리를 위한 수가 적용 여부를 검토하였다. 2007년 3월부터 4월까지 서울 경기 지역의 PACS가 도입 된지 1년 이상, 병상 수 500Bed 이상의 종합 대학병원 25곳에 근무하는 각 병원의 PACS 운영실 및 PACS 관리자를 대상으로 하였다. 외부 데이터에 관한 10가지 항목의 설문지를 작성하여 각 병원의 PASC 담당자 및 관리자를 대상으로 E-mail을 이용한 자기 기입 방식, 전화를 통한 질의응답 방식으로 조사하였다. 조사된 25개의 종합 대학병원의 96%이상이 외부 데이터 단순 import를 지원하고 있었으며, 그 중 92%의 병원은 무상으로 이루어지고 있었다. 이와 같이 진행 되는 부분에 대하여 각 병원의 PACS 담당자 70% 이상이 단순 import에 대한 수가 적용의 필요성을 느끼고 있으며, 현재 많은 병원에서 단순 import의 무상 지원으로 인한 문제점을 인식하고 있었다. K병원을 기준으로 단순 import에 년간 H/W 소요 비용은 336만원이고, 년간 인건비 소요비용은 421만원이다. 또한 단순 import 한 건당 평균 데이터 size는 48MB 정도로 조사되었다. 환자 입장에서 진료에 참고자료로 사용 될 외부 데이터의 정확한 저장과 정당한 PACS 사용을 위해서는 그에 상응하는 수가가 적용 되어야 할 것이다. 보험심사평가원 급여기준에 따라 수가적용이 인정되어 의료영상 디지털화로 인한 초기의 고액 투자비용 보장과 회수를 위해 단순 Import의 수가 적용이 반드시 필요하다고 사료 된다.
단순 베이즈 분류($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classification)는 출력변수가 주어졌을 때 입력변수들이 조건부 독립이라는 가정에 기반한다. 단순 베이즈 가정은 비현실적이지만 고차원의 확률 추정 문제를 일련의 일차원 확률 추정 문제로 단순화 시킨다는 장점이 있으며, 특히 스팸 메일 필터링, 추천 시스템(recommendation system) 등 방대한 데이터를 다루는 분야야에서 흔히 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 출력변수간의 카이제곱 통계량에 기반한 변수선택법을 제안한다. 이 방법은 단순 베이즈 분류의 장점인 데이터 처리 및 계산의 단순성을 유지하면서도 설명력이 있는 변수를 선택할 수 있으며 SNP(single nucleotide polymorphism)에 의한 질병의 분류 등의 초고차원 혹은 빅데이터에서 유용할 것으로 기대된다.
배경: 기흉 환자를 수술하기 전에 폐기포의 위치, 숫자, 크기와 모양을 파악하기 위하여 단순 흉부 X선 사진이나 흉부 컴퓨터 단층 촬영등을 이용한다. 단순 흉부 X선 사진은 간편하고 저렴하나 정확도가 낮고, 흉부 컴퓨터 단층 촬영은 정확하나 비용이 많이든다. 그러나 흉강조영술을 이용하면, 폐기포의 상태를 비교적 저렴하고 정확히 파악할수 있으리라 예상되어, 이를 확인하기 위하여 본 임상 실험을 계획하였다. 대상 및 방법: 대상은 개흉이나 흉강내시경을 이용하여 폐기포 절제를 시행한, 원발성 자연 기흉 환자 22명이었다. 수술전에 단순 흉부 X선 사진과 흉강조영술을 시행하여, 이를 수술시의 폐기포의 소견과 비교하였다. 결과: 흉강조영술의 Sensitivity는 75%로 단순 흉부 X선 사진의 30%에 비하여 높았고, 정확도(Accuracy)도 72.7%로 단순 흉부 X선 사진의 36.4%에 비하여 높았다. 그러나 Specificity는 흉강조영술이 50%로 단순 흉부 X선 사진의 100%에 비하여 낮았다. 검사로인한 합병증은 없었다. 결론: 결론적으로 기흉의 수술전 검사로서 흉강조영술은 단순 흉부 X선 사진에 비하여 높은 진단적 가치를 지녔으며, 안전하게 이용될 수 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.
본 연구는 강제진동으로 인해 교량에 발생되는 휨 변위를 효과적으로 완화하는 것이 목적이다. 단순보의 휨거동 제어를 위하여 스프링과 mass의 관계를 결합한 CTMD(Combine Tuned Mass Damper)를 개발하였다. 개발한 CTMD는 교량의 특성에 따라 질량비의 조절이 가능하도록 CTMD 내부의 Mass를 가감할 수 있는 Mass slot과 Mass block을 설계 제작하였다. CTMD에 적용된 Spring의 최대하중은 33.15N으로 고정하였다. 개발된 CTMD의 성능을 평가하기 위하여 길이 10m, 폭 0.6m, 높이 0.74m인 단순보를 제작하였다. 단순보의 지점조건은 한단 힌지, 한단 롤러로 구성하였다. 실험 방법은 단순보의 중앙에 CTMD를 설치하고 Mass를 조절하여 질량비에 변화를 주어 실험하였다. 이때 질량비에 따른 휨 거동 제어효과는 단순보의 중앙에 설치한 LVDT를 이용하여 측정하였다. 가진 조건은 단순보의 최대 휨 거동을 유발시키기 위하여 단순보의 힌지단에서 1.25m 떨어진 곳에 관성형가진기를 설치하여 3Hz로 흔들었다. 실험 결과 최적의 질량비가 2.1일 때 휨 거동 변위의 감쇠율이 약 71.2%로 최상의 제어효과를 나타내는 것으로 확인되었다.
최근 발생하는 반복적인 홍수피해를 최소화하기 위한 실시간 도시홍수예보 연구에서는 정확한 유출, 침수결과를 나타내는 모형과 그 모형의 모의시간 단축이 중요한 핵심요소이다. 서울특별시를 비롯한 주요 도시지역의 하수관망은 그 개수는 많고 복잡하여 실시간 도시홍수예보에 적합하지 않아 강우-유출모형의 단순화를 진행한다. 하지만 하수관망의 단순화는 연구자의 주관과 단순화 방식에 따라 유출결과가 크게 달라질 수 있으며 2차원 침수분석에서는 그 차이가 더욱 크게 발생한다. 따라서 본 연구에서는 하수관망의 개수 및 분포가 각각 다른 여러 도시지역의 하수관망을 일정 기준으로 단순화하고 2차원 침수분석을 통해 하수관망 규모에 따른 단순화 모형의 정확성을 평가하고자 한다. 하수관망의 단순화 분석은 서울시의 주요 상습침수구역인 신림, 관악, 도림천 유역을 대상으로 진행하였으며 구축한 SWMM에서 노드의 누가유역면적을 4가지 범위로 나누어 단순화를 위한 범위산정 기준으로 설정하였다. 이를 통해 산정된 단순화 모형의 침수결과는 실시간 도수홍수예보에 적합한 정확도 높은 유출모형 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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