국가 해양영토에 대한 해양 불법행위, 영해 침범 등 안보위협사항과 해양사고, 해양오염에 따른 피해저감 대책을 마련하고, 안전하고 깨끗한 해양 이용 및 효율적인 해양자원 개발을 위한 해양 감시체계 구축이 필요하다. 해양감시를 위해서는 시공간성, 정확도, 운용성의 정보 특성이 요구되며, 가능한 광역에 대한 실시간 정보가 상시적으로 제공되어야 한다. 본 특별호는 각 플랫폼의 특성을 파악하여 광역감시망 체계 구축을 위한 활용 가능성을 평가하고, 향후 다양한 플랫폼 간 융복합 연구 방향을 제시하기 위하여 발간하였다. 2015년부터 한국해양과학기술원과 협동연구기관에서 준실시간으로 위성, 무인항공기와 HF 해양레이더를 이용한 선박과 적조탐지를 위한 "국가해양영토 광역감시망 구축 기반연구" 사업을 수행 중이다. 이번 특별호의 목적은 해양감시에서의 통합시스템의 중요성을 소개하고, 해양재해, 오염과 사고 감시에 대한 원격탐사 기술과 활용에 대한 최근 연구에 대한 토론의 장을 만드는 것이다.
본 연구의 목적은 1998년 보은 지역에서 발생한 산사태와 관련 자료간의 공간적인 관련성을 밝히고, 이를 이용하여 산사태 취약성도를 작성 및 검증하는 것이다. 산사태 위치는 항공사진 및 현장조사를 통해 탐지되었고, 지형, 토양, 임상, 토지 피복 둥의 자료는 GIS를 이용하여 공간 DB로 구축되었다. 산사태 발생과 관련된 요인으로써, 경사, 경사방향, 지형곡률, 지형종류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상, 임상 영급, 임상 경급, 임상 밀도, 암상, 선구조로 부터의 거리, 토지 피복 등이 사용되었다. 산사태와 이러한 요인들간의 관계를 밝히기 위해, 베이지안 확률 기법인 weight of evidence 기법이 적용되어서 >$W^{+}$->$W^{-}$인 constrast값을 계산하였다. 그 constrast값을 모두 합하여 산사태 취약성 지수를 계산하였고, 그 지수값을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 산사태 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설 등을 계획하는데 사용될 수 있다.
우리나라의 지질은 화강암과 편마암이 주를 이루나 시추공 레이다 토모그래피 탐사자료에서 이방성이 나타나는 것은 드문 일이 아니며 심지어는 결정질 암반에서 나타나기도 한다. 이방성 문제를 해결하기 위해 불균질 타원형 이방성 매질을 가정하여 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였으며, 이를 계속적으로 개량하여 왔다. 개발된 알고리듬에 의한 역산 결과는 세 종류의 변수, 즉 최고속도, 최저속도, 대칭축 방향의 세 종류의 토모그램으로 영상화할 수 있다. 이 논문에서는 먼저 개발된 알고리듬에 대하여 논의하고, 국내에서 수행한 4가지의 이방성 레이다 토모그래피 탐사 사례에 대해 소개한다 전반부의 두 사례는 토목 구조물의 건설을 위한 지반조사의 일환으로 수행한 사례로서, 주목적은 석회암 용식공동의 탐지에 있었다. 후반부의 두 탐사 사례는 결정질 암반인 편마암과 화강암 지역에서 수행한 사례이다. 이들 4가지 사례에서 이방성을 야기하는 원인은, 화강암 지역에서 수행한 사례에서는 미세 열극이 일정한 방향으로 배열함에 있었으며, 나머지 석회암과 편마암 지역에서의 사례는 특정광물이 일정한 방향으로 배열함에 있었다 이들 이방성 토모그래피 탐사 사례에 대한 논의를 통하여, 지하 매질이 이방성을 될 경우, 이방성의 분포는 지하의 상태 변화를 이해하는 데에 매우 중요한 역할을 하며, 이방성 분포 자체가 매우 중요한 정보라는 결론을 얻을 수 있었다. 특히 최고속도와 최저속도의 차이를 최고속도로 정규화한 값으로 정의한 이방성 계수와 대칭축 방향은 이방성 토모그래피 영상을 해석함에 매우 유용함을 확인하였다.verlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.time을 최소화하는 동시에 클라이언트들의 제한된 에너지 소비를 최소화하는데 목적이 있다. 제안기법에 대한 평가는 수학적 분석을 통해 HIDAF 기법과 기존의 브로드캐스트 기법의 성능을 비교 분석한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.4
현재 항공우주연구원은 2008년에 발사 운용 예정인 통신-해양-기상위성의 주요 탑재체들 중의 하나로 한반도 주변 해역의 환경 상태를 정밀 측정하려는 정지궤도 해색센서(GOCI)를 개발하고 있다. 본 논문에서는 해색센서의 궤도상 임무성능 검증을 원할이 수행하기 위해 통합적 광선 추적 기법을 이용한 임무성능 검증 수치모사 모델을 개발 제시한다. 수치모사 모델 내에서 태양은 지구 방향으로 복사에너지를 방사하는 구형 광원으로 입력되었고, 구면인 지구 표면 중 한반도를 중심으로 한 2500km x 2500km 넓이의 곡면 관측 영역은 지표와 해수면으로 구분하여 서로 다른 특성의 람버트 산란 면들로 정의되었다. 수치모사 모델 내에서 해색센서 광학시스템은 태양을 출발하여, 지표 및 해수면의 환경적 특성 변화를 반영하는 반사도의 변화에 따라 산란 후 입사되어오는 광선들의 경로를 추적하여 초점면 광소자에 맺히게 하여준다. 이러한 통합적 광선 추적 기법을 이용하여 개발 중인 해색센서가 궤도상에서 한반도 동남부 연해 상에서 가상적으로 발생된 반사율 감소 0.014에 해당하는 적조현상을 탐지해낼 수 있음을 수치모사 입증하였다. 이 같은 결과는 본 논문에 기술된 통합적 광선 추적 기법을 이용한 과학임무 성능 검증 수치모사 모형은 해색센서 뿐만 아니라, 다른 과학적 측정 목적의 위성 탑재체의 임무성능 검증에도 활용 할 수 있는 기반 기술을 확립하였다는 의의를 제공한다.
영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.
광학영상화검층은 광원과 CMOS 영상 센서를 이용하여 시추공벽을 이미지로 구현하는 물리검층 기술로 지하의 불연속면에 대한 여러 가지 원위치 정보를 고분해능으로 제공한다. 최근 시추공영상화검층은 지반침하 모니터링, 암반 무결성 평가, 응력으로 인한 단열 변화 탐지, 극지에서의 빙하 연대측정 등 그 활용범위가 매우 다양해졌다. 현재 국내외로 많이 이용되고 있는 시추공영상화검층 시스템은 장비 사양에 따라 한계점을 가지고 있어 적용 범위에 대한 검증과 여러 가지 시추공 환경에 대한 적절한 품질관리가 필요하다. 그러나 광학영상화검층의 자료로 도출되는 이미지는 원위치 정보로 정확도, 구현도, 신뢰성에 대한 검증에 직접적인 비교 확인이 어렵다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 고품질 자료 취득 방법과 자료 처리 방법을 확인하기 위해 시추공 환경과 유사한 모듈화 된 균열모형시추공을 설계·제작하여 현재까지 보고되지 않은 실험에 대한 결과를 얻고자 하였다. 검출기 자기계 방향 확인의 정확성을 검증하고, 노출시간에 따른 색상의 구현도 및 균열의 분해능 관계, 정확한 간극 측정을 위한 자료 처리 방법 등을 제시하였다. 다양한 시추공 환경을 모사한 균열모형시추공 실험을 통해 고분해능의 신뢰성 높은 광학영상화검층의 자료 취득 및 해석이 가능할 것으로 기대된다.
인터넷의 성장과 개인의 참여는 사생활 정보 보호에 관련된 비효율적 관리 방안에 대한 문제의식을 불러일으키고 있으며 이를 해결하기 위한 여러 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존에 존재하는 문서 분류 방법론을 이용하여 개인의 사적 공간을 나타내는 프라이버시의 항목 중 개인을 식별할 수 있거나 개인이 민감해 할 수 있는 사생활 정보를 담고 있는 문서를 탐지 혹은 분류하는 방법에 대해서 다룬다. 논문의 실험에서 기존의 학습데이터에 추가적으로 개인정보의 유형에 관련된 하위 학습 데이터를 추가함으로써 자동 문서 분류 알고리즘의 성능 측정치를 높이는 것을 시도하였다. 또한 개인정보의 유형에 따라 알고리즘에 효과적으로 적용하는 방향을 제시하기 위하여 기존 논문에서 나타난 개인정보의 유형들을 분석하였다. 개인정보 관련 문서로 분류된 학습 대상과 함께 개인정보에 영향력이 있는 개인정보 유형들을 추가 학습시켜 알고리즘이 학습하는 문서 자질(feature)의 질(quality)을 높였다. 높아진 학습 자질의 질로 인하여 기존의 Na$\ddot{i}$ve Bayes 방법론을 이용한 평가 측정치가 높아질 수 있었다.
우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.
포항 지열 개발지역에서 지열수 유동을 파악하기 위하여 자연전위(self-potential; SP) 탐사를 수행하고 양수시험 동안에 SP 장기 관측을 실시하였다. 이를 위해 시추 작업이 시작되기 이전에 대상 지역의 자연전위의 분포를 알아보기 위하여 배경 SP 탐사를 수행하였다. 양수시험은 2003년 12월의 24시간과 2004년 3월의 72시간 동안의 두 번에 걸쳐서 시행되었는데, SP장기 관측은 이러한 양수시험 전후로 128채널 자동 SP측정 시스템을 이용하여 이루어졌다. 배경 SP 탐사에서는 지열수 순환의 상승부로 해석될 수 있는 뚜렷한 양의 이상이 시추공을 중심으로 북쪽에서 관측되었다. 양수 시험으로 인하여 일어나는 심부 지열 저류층의 유동 양상 및 지열수 흐름 방향을 탐지할 목적으로 수행한 1차 및 2차 SP 장기 관측 자료에서 양수 및 양수 중단에 의한 직접적인 SP 변화는 뚜렷하게 보이지 않았다. 이러한 이유는 다양한 물리탐사 방법으로 밝혀졌듯이 상부에 낮은 전기비저항의 미고결 퇴적층이 깊이 약 360m 두께로 덮고 있어 지열수 유동에 의한 전기역학적 전위가 지표 부근에서 심하게 감쇠되었기 때문으로 해석된다. 하지만 예비 양수시험 및 장기 양수 시험 동안에 얻어진 지하수 분석 자료와 SP 관측 자료를 비교한 결과 양수로 인한 SP 변화가 비교적 크게 나타나는 몇몇 측점들을 확인할 수 있었다. 이러한 큰 폭의 SP 변화는 시추공을 중심으로 남서부에 위치한 측점에서 예비 및 장기 양수시험 동안에 반복하여 관측되었는데, 이 지역은 3차원 MT 해석 결과에서 나타난 심도 $600m\~1,000m$ 하부의 저비저항 이상대와 일치한다. 따라서 시추공을 중심으로 남서부 지역은 시추공과 수리지질학적으로 연결되어 있음을 추정할 수 있다.은 $2.34{times}10^{-4}$초임을 알 수 있었다. 또한 동물 실험에서도 동일한 방법으로 시간에 대한 거리 그래프와 획득-보정간의 지연 시간 등을 분석한 결과 팬텀 데이터와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 결론 : 팬텀, 동물 실험 모두에서 시간에 대한 거리 값과 각각의 경우에 획득-보정간의 지연 시간을 분석한 결과 데이터 값은 ${\pm}1\%$ 이내에서 일치하였으며, 데이터 획득-보정 지연 시간은 2.34H10-4 초 이내 즉, 실시간으로 얻을 수 있어 새로운 호흡운동 조절 방사선치료 기술의 임상적용에의 가능성을 확인할 수 있었다.X>$44.7\%$로 $19.2\%$인 저선량군에 비해 훨씬 좋은 예후를 보였다. 단변량분석에서 예후에 영향을 미치는 중요인자로는 환자의 나이, 전신수행도, 종양의 위치, 수술절제범위, 표적체적, 방사선총선량 등이었다 다변량분석에서 통계적으로 유의한 인자는 환자의 나이(p=0.012), 수술절제범위(p=0.000), 방사선선량군(p=0.049)이었다. 방사선괴사와 같은 방사선으로 인한 직접적인 만성합병증은 추적관찰기간 동안 발생하지 않았다. 결론: 3차원 입체조형치료기법을 통하여 70 Gy까지의 방사선을 부작용 없이 조사할 수 있었고, 근치적 국소요법의 일환으로 방사선 선량증가가 전체 생존기간 및 무진행 생존기간을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.: 유방암치료에서 virtual wedge는 통상 사용하는 physical wedge에 비하여 주변 연부조직선량, 반대편 유방선량, 동측 페선량 및 심장선량을 감소시켜 급, 만성 방사선 부작용의 위험을 감소시킬 수 있는 임상적으로 매우 유용한 방법이며 또한 방사선조사시간을 단축시킴으로써 선형가속기의 부하를 줄일
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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