본 논문에서는 컴퓨터 단층촬영(CT) 이미지를 이용한 합성곱 신경망(CNN)을 기반의 골감소증 및 골다공증 예측 모델을 제안한다. 기존의 CNN은 단일 CT 이미지에서 예측에 중요한 지역정보를 활용하지 못하다는 문제가 있다. 본 논문에서 이를 해결하고자 CT 이미지를 정규화하여 질감 정보가 다른 두 개의 이미지로 변환하고, 해당 이미지를 활용한 한 쌍의 신경망 네트워크를 제안한다. 동일한 구조를 가진 네트워크 각각의 신경망은 질감 정보가 다른 이미지를 입력으로 사용하고 비유사성 손실함수를 통해 다른 정보를 학습한다. 최종적으로 제안 모델은 중요한 지역정보를 포함한 단일 CT 이미지의 다양한 특징 정보를 학습하며, 이를 앙상블하여 골감소증 및 골다공증 예측 정확도를 높인다. 실험 결과를 통해 제안 모델의 정확도 77.11%를 확인할 수 있으며 Grad-CAM을 이용하여 모델이 바라보는 특징을 확인할 수 있다.
본고는 위기 이전 우리나라의 상위 재벌기업이 과연 정부의 암묵적 투자손실보전(implicit loss-protection)에 기인하여 위험이 큰 사업에 과다하게 투자하였는가를 실증적으로 규명하여 보고자 하였다. 본고는 먼저 이론적 모형을 통하여 한 경제에 투자손실보전에 대한 기대하에서 투자를 한 기업과 그렇지 않은 기업이 공존할 때, 전자는 후자에 비하여 1) 투자를 많이 하게 될 뿐 아니라, 2) 불확실성의 증가에 대하여 투자를 더욱 늘릴 유인이 존재한다는 것을 보여주었다. 본고는 실증분석에서는 우리나라 상장기업(제조업 및 전산업)의 투자함수를 1992년~97년 기간에 대해 매출액 가속도모형(sales accelerator model)을 이용하여 추정한 결과, 투자손실보전에 대한 기대가 투자결정시 가장 중요하게 작용하였을 것으로 선험적으로 판단되는 5대 재벌기업과 이러한 기대가 가장 작았을 것으로 판단되는 독립기업간에 이론적으로 예상되었던 차이가 관찰되었다. 먼저 전체표본기업에 대한 분석(pooled regressions)에서는 5대 재벌기업은 여타기업에 비하여 매출액의 시차분포와 같은 통상적인 투자의 결정요인으로 설명될 수 없는 높은 투자수준의 차이가 두 그룹간 미래 수익성 전망의 차이, 유동성제약의 정도에 있어서의 차이, 기업규모에서의 차이 등에 기인할 가능성은 작은 것으로 나타났다. 한편 그룹별 분석(regressions by group)에서 5대 재벌기업은 수익률의 불확실성이 증가할 때 오히려 투자를 늘리는 것으로 관찰되었는데, 이는 여타기업에서 불확실성의 계수가 유의하지는 않지만 음수로 추정된 것과는 대조적이었다. 위의 결과는 과거 우리나라의 상위 재벌기업들이 재벌의 부도를 정부가 정치 경제적으로 수용하기 어려울 것이라는 대마불사(大馬不死)의 기대하에 고위험사업에 과다하게 투자하였다는 주장을 뒷받침한다고 판단된다. 향후 유사한 문제의 재발 방지를 위해서는 투자결과에 대한 책임을 투자자인 기업이 져야 함을 철저히 인식하도록 제도 및 관행상 개선노력이 필요하다고 판단되며, 특히 부실기업정리과정에서 부실에 대한 책임을 투자자가 지는 선례(先例)를 확립해 나가는 것이 무엇보다 중요할 것이다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
빅데이터 기반의 추천시스템 모델링에서 바이어스, 분산, 오류 및 학습은 성능에 중요한 요소이다. 이러한 시스템에서는 추천 모델이 설명도를 유지하면서 복잡도를 줄여야 한다. 또한 데이터의 희소성과 시스템의 예측은 서로 반비례의 속성을 가지기 마련이다. 따라서 희소성의 데이터를 인수분해 방법을 활용하여 상품간의 유사성을 학습을 통한 상품추천모델이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이 모델의 손실함수에 대한 최적화 방안으로 max-norm 규제를 적용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 한다. 해결방안은 기울기를 투영하는 확률적 투영 기울기 강하법을 적용하는 것이다. 많은 실험을 통하여 데이터가 희박해질수록 기존의 방법에 비해 제안된 규제 방법이 상대적으로 효과가 있다는 것을 확인하였다.
타이어 Curing공정은 공기압 타이어의 제조시 상당히 정교한 단계를 거쳐서 이루어지며, 이는 타이어 설계에 큰 영향을 줄 뿐만아니라, 타이어의 성능에도 관건이 있다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 타이어의 molding 공정을 분석하였다. 유한요소해석 프로그램인 MARC가 Cured 타이어 내부의 Curing Bladder 팽창과정해석에 이용되었다. 비압축성 요소로 Curing Bladder를 모형화하였으며, MARC의 접촉문제해석기법(contact option)을 이용하여 Cured 타이어 내부와 Curing Bladder 외부의 접촉부위를 Simulation하였다. 본 연구의 주요 관심내용으로서는 Curing Bladder의 형상변화에 따른 Curing Bladder의 팽창거동해석과, Cured타이어와 Curing Bladder의 접촉부위에서 얻을 수 있는 접촉압력의 비교.검토이다. 타이어 Curing시 타이어와 Bladder의 Contact과정을 해석하여, 아래와 같은 결과를 도출하였다. Bladder의 형상은 Cylinderical 형상 보다는 Toroidal 형태가 접촉압 분포의 균일성 및 크기 측면에 서 우수한 것으로 판단된다. Curing Bladder의 증심선 부위 보다 이에서 약간 떨어진 부위에서 최대 접촉압력이 발생되며, 이는 타이어 내면의 굴곡현상과 깊은 관련이 있윰 것으로 사료된다. 타이어 Bead부의 Carcass 자연평형현상이 유지된 제품을 얻기위해서는, Side-Bead구간의 접촉압력 증가가 필요하며, 이를 위하여는 Bladder 형상이 Cylinderical 보다는 Toroidal 형태가 유리하고, Bead부의 Gage Down, 전체직경의 증가 및 높이의 증가가 유리한 것으로 판단된다. 본 연구 결과를 이용하여, 타이어 Curing과정에서 발생되는 불량제품의 원인파악 및 타이어 설계자가 원하는 제품생산의 불가능한 원인을 파악하는데 도움을 줄 것이다.를 C의 structure와 pointer를 기반으로 하게끔 변경시키고 이에 따르는 제반 변경 사항을 수정 보완하여 프로그램의 분석을 용이하게 하며 기능의 변경 및 추가가 수월하게 하였고 메모리를 동적으로 관리할 수 있게 하였다. 또한 기존의 smpl에 디버깅용 함수 및 설비(facility) 제어용 함수를 추가하여 시뮬레이션 프로그램 작성을 용이하게 하였다. 예를 들면 who_server(), who_queue(), pop_Q(), push_Q(), pop_server(), push_server(), we(), wf(), printfct() 같은 함수들이다. 또한 동시에 발생되는 사건들의 순서를 조종하기 위해, 동시에 발생할 수 있는 각각의 사건에 우선순위를 두어 이 우선 순위에 의하여 사건 리스트(event list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과 0.05 - 0.10 mm/hr 의 범위로서 이로 인한 강우손실량은 큰 의미가 없음을 알았다.재발이 나타난 3례의 환자를 제외한 9례 (75%)에서는 현재까지 재발소견을 보이지 않고 있다. 이러한 결과는 다른 보고자들과 유사한 결과를 보이고 있지만 아직까지 증례가 많지 않기 때문에 생존율을 얻
음선 모델링에서 다층 해저 바닥을 고려하는 경험적 방법 중 하나는 단일층 가정으로써, 다층 구조에 대한 평면파 반사계수를 사용하는 것이다. 본 연구자는 이층 해저 바닥에 대해 단일 층 가정의 유효성을 조사하고, 음속비, 송수신 거리 당 층 두께, 1차 반사파의 스침각의 함수로 표현되는 간단한 부등식 조건을 얻었다. 부등식 조건으로부터, 단일 층 가정이 실제 해양 환경의 중주파수 음선 모델링에 적용될 수 있음을 보였다. 마지막으로 한국 동해와 유사한 해양환경에 대해 수치실험을 수행하였다. 다층 해저 바닥에 대한 평면파 반사계수를 적용한 기하학적 빔 모델을 이용하여 비상관 전달손실을 계산하고, 서울대학교에서 개발한 포물선 방정식 패키지인 SNUPE 2.0의 결과와 비교하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.