변형모델(deformable model)은 볼륨의료영상(volumetric medical image)으로부터 복잡한 인체기관의 3차원적 경계를 분할해내기 위해 효과적인 방법을 제공한다. 그러나, 기존 변형모델은 초기와 의존성, 오목한 경계(concavity) 분할의 비적합성, 그리고 모델내 요소간 자체교차(self-intersection)의 제한점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 이러한 제한점을 극복하고, 오목한 구조를 포함하는 복잡한 인체기관의 경계를 분할하기에 적합한 새로운 변형모델을 제안하였다. 제안한 변형모델은 볼륨영상 피라미드(pyramid)를 기반으로 다해상도(multiresolution)의 모델 정제화(refinement)를 수행한다. 다해상도 모델 정제화는 전역적 시셈플링(global resampling) 및 지역적 리샘플링(local resampling)를 통하여 저해상도의 모델로부터 점차 고해상도의 모델로 이동하면서 객체의 경계를 계층적으로 분할해가는 방법이다. 다해상도 모델에 의한 계층적 경계 분할은 초기화 조건에의 의존성을 극복할 수 있게할 뿐 아니라, 빠른 속도로 원하는 객체의 경계에 수렴할 수 있게 한다. 또한 지역적 리샘플링은 모델 구성요소의 정규화를 수행함으로써 객체의 오목한 부분을 성공적으로 분할할 수 있게 한다. 그리고, 제안 모델은 기존 변형모델에서 포함하는 내부 힘(internal force)과 외부 힘(external force)외에 자체교차방지 힘(non-self-intersection force)을 추가함으로서 효과적으로 모델내의 자체교차를 방지할 수 있게 하였다.
지구 물리학이나 의공학 분야등에서 이용되왔던 전기비저항 탐사법은 관심 영역에 전류 입력을 가한 후, 그에 대한 전압 응답을 측정하여 관심 영역 내의 전기비저항 분포를 규명하는 방법으로서 역해석 문제의 범주에 포함된다. 따라서 일반적인 역해석 문제가 지니고 있는 해의 존재성, 유일성, 그리고 측정 데이터에 대한 해의 연속적 의존성이라는 기본적 문제들을 가지게된다. 이러한 역해석 문제의 해결에는 정확한 정해석 풀이법과 효율적인 역해석 방법이 요구되어진다. 본 논문에서는 정해석 방법으로 유한요소법을, 역해석 방법으로는 전체 최적점을 발견할 가능성이 높은 유전 알고리즘을 최적화 방법으로 사용하였다. 기존의 역해석 문제의 해결책으로 제시되어왔던 기울기 방법에 기반한 결정론적 최적화 알고리즘들이 지니고 있는 국소해로의 수렴, 즉 단순한 전기비저항 분포의 불연속성 확인이라는 한정된 정보의 획득을 넘어서 실제 전기비저항 분포와 가장 가까운 분포는 전체 최적점 근처에서 발견될 수 있음을 보이고자 한다. 이러한 전기비저항 분포의 역해석적인 규명을 간단한 2차원 수치해석문제를 풀어보므로서 확인해본다.
Song and Nagaki(2007)에 나타나 있는 것과 같은 동북아지역의 황사(먼지모래폭풍: DSS) 저감을 위한 비음부담 공조체제는 참여국의 협정불이행으로 실행가능성에 문제가 제기된다. 만일 비협조적 전략이 각국에게 보다 현실적이 라면, 내쉬균형이 실현가능한 비용분담 게임의 결과를 예측하게 하여줄 수 있다. 본 연구에 따르면, 연속전략게임의 경우, ADB의 황사저감사업의 비용이 각국 투자에 의해 조달된다는 가정하에 무한한 내쉬균형이 발견된다. 또한, 비연속전략은 3각형 평면으로 나타나는 연속전략의 내쉬균형의 꼭짓점으로 나타나게 되며, 공조적 게임의 결과는 무한한 균형 점들을 1개의 점으로 수렴하게 된다.
본 논문에서는 학습계수를 발생한 오차에 따라서 적응적으로 갱신할 수 있는 학습알고리즘에 은닉 노드의 수를 다양하게 변화시킬 수 있는 적응 역 전파(Back Propagation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 국소점을 벗어날 수 있는 것으로 기대되고, 수렴환경에 알맞은 은닉 노드의 수를 설정할 수 있다. 모의실험에서는 두 가지의 학습패턴을 가지고 실험하였다. 하나는 X-OR 문제에 대한 학습과 또 다른 하나는 $7{\times}5$ 도트 영문자 폰트에 에 대한 학습이다. 두 모의실험에서 국소 점으로 안주할 확률은 감소하였다. 또한, 영문자 폰트 학습에서의 신경회로망은 기존의 역 전파 알고리즘과 HNAD 알고리즘에 비하여 약 41.56%~58.28%정도 학습효율이 향상됨을 고찰하였다.
멀티캐스팅에서는 호를 지원하는 통신용 버퍼, 프로세서의 복제능력, 전송대역폭 등의 자원을 모든 멤버들이 공유하는 까닭에 많은 멤버가 참여하게 될 때 자원의 결핍을 초래하여 서비스 품질(Quality of Service)을 보장하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해서는 멀티캐스팅을 수행하는 멀티캐스터 (multicaster)들을 계층화하여 연결하고 각각의 멀티캐스터들이 처리 능력 범위 내에서 동작되도록 하는 방안이 제시되었다. 본 논문에서는 이러한 방안을 실제 시스템에서 실현하기 위하여 하이퍼큐브 형태의 초병렬컴퓨터를 기반으로 멀티캐스터를 계층화하여 다지점통신 서버를 구현하는 방안을 제시하였으며, 이때 하이퍼큐브 컴퓨터의 노드간을 연결하는 링크의 전송 트래픽이 과도하게 증대되지 않고 안정적인 값 내에 수렴하는 것을 확인함으로써 하이퍼큐브 초병렬 컴퓨터를 기반으로 대용량 다지점통신 서버를 구성할 수 있음을 입증하였다.
IEEE 802.11n 표준에 제시된 3가지 블록길이(648, 1296, 1944)와 4가지 부호율(1/2, 2/3, 3/4, 5/6)을 지원하는 다중모드 LDPC(low density parity check) 복호기의 최적 설계조건을 분석하였다. 최소합 알고리듬과 layered 복호방식이 적용된 LDPC 복호기의 고정소수점(fixed-point) 시뮬레이션 모델을 Matlab으로 개발하였다. 고정소수점 시뮬레이션을 통해 복호기 내부 비트 폭, 정수 부분과 소수 부분의 비트 폭에 따른 복호 수렴속도를 분석하여 다중모드 LDPC 복호기의 하드웨어 구현을 위한 최적의 설계조건을 탐색하였으며, 블록길이와 부호율에 따른 복호성능을 분석하였다.
최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.
동일한 위치에서 같은 장면을 담고 있지만 서로 다른 시간에 획득된 두 장의 영상을 서로 비교하여 움직이는 자동차등에 의한 겹침과 같은 이상점의 집합을 검출할 수 있다. 영상들의 서로 다른 밝기 특성에 의한 영향을 줄이기 위하여 다항식 회귀 모델에 근거한 밝기 보정을 하였다. 이상점 집합으로 인한 영향을 약화시키면서 정확한 이상점 검출을 위하여 회귀분석을 단순히 반복하는 알고리듬을 도입하였다. 본 논문에서는 회귀분석을 반복하는 알고리듬의 성능을 잡음분산의 추정의 수렴 특성을 관찰하므로 분석하였으며, 교정 상수를 잡음분산 추정에 사용하여 강인한 검출이 가능하도록 하였다. 합성 영상과 실제 영상에 검출 알고리듬을 실험하여 그 강인성을 보였다.
판에 작용하는 등분포하중과 등변분포하중에 의한 휨 모멘트를 계산하기 위해 무차원 방정식에 대한 유한 차분법으로 제시하고 변장비와 격자수에 따른 수치해의 수렴을 분석하였다. 유한 차분법의 수치해는 격자점을 최대 11,520개까지 사용하여 해를 구하였고 변장비에 따른 최적 격자수를 제시하였다. 본 수치해는 Levy형 해석 해와 달리 자유단의 모멘트 경계조건을 만족하며 자유단과 고정단의 교점부근에서는 특이한 모멘트 분포를 보인다. 등분포하중과 등변분포하중에 의한 Levy형 해석해의 무차원 휨 모멘트 값과 본 결과를 비교하였으며 특이한 분포를 보이는 자유단과 그 부근을 제외하면 두 값은 동일한 것으로 나타났다.
본 연구는 변화하는 복지환경 가운데 안전에 대한 사회적 관심과 중요성에 기초하여 사회복지전공 대학생들을 대상으로 하는 안전교육의 필요성을 제기하고 안전교육을 실시하기 위한 교과목 개발 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 사회복지 현장 및 학계 전문가 12인을 대상으로 델파이 기법을 활용한 조사를 실시하고 기술 통계분석과 응답의 안전성, 내용타당도를 검증하였다. 연구 결과 교과목의 명칭은 '사회복지와 안전'으로, 교과목의 학점 및 시간은 정규교과목(3학점 3시간 2학점 2시간), 교과목의 목적 및 목표는 '안전관리의 필요성 및 안전의식 정립', '시설 유형에 따른 안전관리방법 학습'을 포함 9개의 의견이 수렴되었다. 교과목의 내용에 관한 의견으로는 '사회복지 종사자의 위험관리', '시설 내 안전사고 발생 시 대응방안'을 포함 20개의 의견이 수렴되었다. 마지막으로 본 연구의 제한점과 새로운 교과목이 성공적으로 운영되기 위한 세부적인 방안 마련을 위한 후속 연구를 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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