• 비파괴검사학회지
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• 제22권5호
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• pp.465-473
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• 2002

영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제14권1호
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• pp.16-25
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• 2003

후두암은 유병율이 높지만 조기에 발견하면 90% 이상의 치유율과 발성기능의 보존이 가능하며 현재 음성분석을 이용한 진단법이 시도되고 있으나 정립된 선별검사법은 없는 실정이다. 성문전도검사(electroglottography, EGG)는 성대의 진동양상을 알 수 있는 비침습적 검사로서 발성과 음성합성의 연구에 많이 사용되고 있다. 본 연구는 EGG에서 관찰되는 파라미터들을 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron)구조의 신경회로망(artificial neural network)으로 감별하는 기법을 이용하여 후두암 감별법에 대한 연구로서 부산대학교병원을 내원한 후두암 환자 10명과 양성후두질환 26명을 대상으로 새로 고안한 Electroglottograph(v1.0)를 이용하여 검사하고 이의 임상적 유용성을 평가하였다. EGG 파라미터인 closed quotient(CQ), speed quotient(SQ), speed index(SI), fundamental frequency(F0), Jitter, Shimmer 등은 MATLAB 6.5 (Mathwork, Inc.)로 작성한 분석 프로그램을 이용하여 추출하였다. 각 환자에서 추출된 EGG 파라미터들을 다층 퍼셉트론 구조의 신경회로망으로 감별하였다. CQ는 각 질환군 간에 유의한 차이가 없었지만 SQ, SI, Jitter, Shimmer 등은 성대질환의 특성에 따라 유의한 차이를 보였다. 신경회로망에서 감별한 결과 CQ를 제외한 SQ, SI, Jitter, Shimmer 등에서 71.3-90%의 후두암의 감별율을 보였다. 또한 SQ, SI, Jitter, Shimmer를 3개씩 조합한 실험에서는 SQ-Jitter-Shimmer와 SQ-SI-Shimmer의 후두암의 감별율이 93%로 가장 높았고, SQ-SI-Jitter 90.9%, SI-Jitter-Shimmer 88.6%로 전체적으로 85% 이상의 높은 감별율을 나타내었다. 이러한 결과는 EGG검사와 신경회로망을 이용한 양성과 악성 후두질환의 감별이 가능함을 시사한다. 향후 성대 질환의 병태생리를 대변할 수 있는 파라미터가 추가로 개발되고 분류 알고리듬이 개선된다면 EGG를 이용한 성대질환의 감별 진단이 보다 정확해질 것으로 사료되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제20권2호
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• pp.100-113
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• 2017

유도분극(induced polarization; IP) 탐사는 분극 현상으로 인해 매질에서 발생하는 과전압을 측정하는 전기전자 탐사법으로 주로 금속 광상을 찾을 때 사용되었으나 장비의 발전에 힘입어 최근에는 지하수, 환경 오염, 지반 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. IP 탐사에는 충전율을 측정하는 시간영역 IP 탐사, 진동수 효과를 측정하는 진동수영역 IP 탐사, 그리고 복소수 전기비저항을 측정하는 복소 전기비저항 탐사와 광대역 IP (spectral IP; SIP) 탐사 등이 있다. 또한, 최근에는 전극 형태의 측정 방법의 단점을 보완하기 위해 전자기 유도에 기초한 IP 법도 개발되어 지속적으로 연구가 진행되고 있다. 다양한 IP 탐사법에 대한 체계적인 이해를 돕기 위해 이 논문에서는 1) 송신원 형태와 측정 자료를 기준으로 IP 탐사법을 분류하고 이들에 대한 개념 정리와 함께 2) 각 탐사법의 수치 모델링 및 역산 알고리듬 발전 과정을 자세히 기술하고 3) 마지막으로 IP 탐사의 다양한 현장 활용 사례를 소개하고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.383-390
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• 2019

본 논문에서는 AISC 표준 단면을 설계 변수로 하는 캔틸레버 타입 헬리데크 모델의 유전 알고리즘 최적설계를 소개한다. AISC 표준 단면을 단면 형상별로 분류하고 단면적 순으로 정렬한 후 정수 단면 번호를 부여하여 설계 변수로 최적설계를 수행하였다. 이 과정을 통하여 이산화된 설계 변수를 가지는 최적설계 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘을 적용하였다. 또한, 제약조건으로 허용응력 및 허용응력비 검사 조건을 모두 고려하여 구조물의 구조 안정성을 고려한 설계를 수행하였다. 최적설계 과정중 매 반복계산 마다 수행되는 구조 해석 시간을 단축시키기 위해 선형 중첩법을 사용하였고, 이를 통해 구조해석 시간을 약 75% 감소시킬 수 있었다. 또한 헬리데크 최적설계의 경량 효과를 높이기 위해 부재 그룹 세분화를 하였고, 그 결과를 선행 연구 모델, 기존의 부재 그룹 모델과 비교하였다. 그 결과 선행연구 대비 약 30톤의 부재를 절감할 수 있었으며, 구조적으로도 보다 안전한 헬리데크 설계를 얻을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2460-2470
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• 2009

본 연구에서는 마취 단계에서 마취 심도 평가를 위한 파라미터 추출을 수행하였다. 연구대상은 평균 나이 $42{\pm}9.13$세, 신체등급 분류상 1 또는 2 등급에 속하는 산부인과 수술 환자를 선택하였다. 투약제로는 Enflurane으로 전신 마취를 시행하였다. HRV 신호는 ECG 신호로부터 R 피크치 검출 알고리즘에 의해 획득 되었다. HRV 데이터는 전처리 단계를 거쳤고, 마취 단계별 마취심도 평가 파라미터를 개발하기 위하여 마취단계를 마취 전, 마취유도, 수술중, 각성, 마취 후 등으로 구분하여 시행하였다. 본 연구에서는 마취단계에서 웨이브렛 변환을 이용한 HRV신호 분석 알고리듬이 제안되었다. 세 종류의 웨이브렛 함수를 적용한 PSD 분석 결과 마취 단계에 따라 모두 비슷한 양상을 나타내었으나, 이들 중 Daubeches 10의 실험 결과가 보다 양호하게 관측되어 마취 단계별 마취심도를 평가할 수 있는 특징 파라미터로서 가장 적절하다는 판단하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3C호
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• pp.141-148
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• 2010

지반내 존재하는 자연전위, 돌발성 전기잡음, 60Hz 전기잡음 등은 전기비저항 시험에 있어서 신뢰성을 저하하는 요인 중의 하나이다. 특히 최근 개발된 저주파 교류를 사용하는 PDC-R(Pseudo DC Resistivity) 시험의 자료해석에 있어서도 해석의 신뢰성을 저하시키는 요인이 되고 있다. 즉 직류기반 전기비저항 시험, 교류기반 전기비저항 시험 모두에 있어서 정도의 차이가 있을 뿐 전기잡음은 전기비저항 기법의 신뢰도에 여전히 영향을 주고 있다. 본 연구에서는 PDC-R 기법의 자료해석에 있어서 전기잡음의 영향을 최소화하여 기법의 신뢰성을 제고할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 이를 구현하는 자동화 알고리듬을 이용하여 PDC-R 기법의 적용성도 개선하도록 하였다. 본 연구에서 제안하는 PDC-R 시험데이터의 자동화 해석기법은 두 단계로 구성되어 있는데, 그 첫 번째는 다중필터링을 사용하여 입력전류와 동일한 주파수 성분을 추출하는 것이고, 두 번째 단계는 추출된 자료 중에서 안정적 거동의 신호성분만 분류해 내는 작업을 수행하는 것이다. 이러한 자동화 기법은 자연전위, 돌발성 잡음, 60Hz 전기잡음 등을 포함한 가상의 조화함수를 이용하여 그 정확성과 안정성을 확인하였다. 또한 현장적용을 통하여 제안된 기법의 적용성 및 정확성도 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.