• 제목/요약/키워드: 시간-보간법

검색결과 165건 처리시간 0.024초

딥러닝 기반 국내 지반의 지지층 깊이 예측 (Deep Learning based Estimation of Depth to Bearing Layer from In-situ Data)

  • 장영은;정재호;한진태;유용균
    • 한국지반공학회논문집
    • /
    • 제38권3호
    • /
    • pp.35-42
    • /
    • 2022
  • 지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

히스타민 기관지유발 검사 -일정시간 흡입법- (Histamine Bronchial Provocation Test -Timed Tidal Breathing Technique-)

  • 정연태;원경숙;박해심
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
    • /
    • 제41권3호
    • /
    • pp.270-276
    • /
    • 1994
  • 연구배경 : 임상에서 기관지과민성의 측정은 천식의 진단과 심한 정도 판정에 유용하므로 널리 쓰이고 있다. 비특이적 기관지 과민성의 측정은 히스타민등의 약물에 의한 기관지 유발검사법이 비교적 쉽게 시행할 수 있으므로 흔히 사용된다. 약물에 의한 기관지 유발검사시 에어로졸의 흡입방법으로 정량 흡입법(dosing technique with counted number of breaths)과 일정시간 흡입법(timed tidal breathing technique)이 널리 사용되고 있다. 일정시간 흡입법은 간단하면서 정확도와 재현성은 정량 흡입법과 차이가 없으며, 비싼 dosimeter가 필요하지 않다. 저자들은 이러한 관점에서 이 검사법은 국내의 임상 현실에 적합한 방법으로 생각하여 히스타민을 이용하여 일정시간 흡입법으로 기관지과민성 측정하는 방법을 소개하고자 한다. 방법: 대상은 정상대조군 42예, 기관지천식 환자 12예, 비염 환자 10예, 그리고 상기도감염 10예이었다, Jet nebulizer를 사용하였으며, 히스타민을 buffered phosphate saline 에 녹혀서, 0.0625부터 25.0mg/ml까지 연속적인 농도의 용액으로 준비하였다. 검사방법은 코를 nose clip으로 막고 마스크를 이용하여 입으로 에어로졸을 2분간 흡입한다. 흡입 후 $FEV_1$을 30초와 90초 후 2번 측정한다. 먼저 생리식염수를 흡입한 후 기저 $FEV_1$ 구한 후, 최저 농도의 히스타민 용액부터 흡입하여 $FEV_1$이 20% 이상 감소할 때까지 반복 흡입한다. 유발농도 20은 먼저 대수 양-반응곡선을 그린 후, 마지막 두 점을 직선 보간(linear interpolation)하여 구하였다. 결과: 생리식염수 흡입후 FEV1보다 20% 이상 감소하는 농도까지 히스타민 흡입은 정상대조군 42예 중 10예를 제외하고 각각의 대상군에서 모두 가능하였으며, 히스타민 유발농도 20을 구할 수 있었다. 정상대조군의 히스타민 유발농도 20의 기하학적 평균값(Geometric Mean${\pm}$Standard Deviation)은 $8.27{\pm}2.22mg/ml$, 기관지 천식군은 $0.33{\pm}3.02mg/ml$, 비염군은 $0.85{\pm}3.24mg/ml $, 그리고 상기도감염군은 $1.47{\pm}1.98mg/ml$이었다. 히스타민 2.5mg/ml 이상의 고농도 용액의 에어로졸 흡입시는 가벼운 부작용은 있었으나 대부분 흡입이 가능하였다. 결론: 히스타민 일정시간 흡입법은 간단한 기구로 시행할 수 있으므로, 우리 현실에 적합한 기관지 유발검사법이라고 생각한다.

  • PDF

강 뼈대 구조물의 지진위험도 평가에 대한 부분구속 접합부의 영향 (Effect of Partially Restrained Connections on Seismic Risk Evaluation of Steel Frames)

  • 허정원;조효남
    • 한국전산구조공학회논문집
    • /
    • 제14권4호
    • /
    • pp.537-549
    • /
    • 2001
  • 본 논문은 강 뼈대 구조물의 보-기둥 접합부의 사실적인 상태를 묘사하기 위하여 부분구속 접합부(Partially Restrained (PR) connections)를 고려한 지진하중 상태하의 신뢰성 해석과 접합부 및 그들에 내재된 불확실성이 구조물의 위험도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 신뢰성해석을 위하여 응답면기법(Response Surface Method), 유한요소법(Finite Element Method), 일차신뢰도법(First Order Reliability Method), 그리고 반복선형보간 기법(Iterative Linear Interpolation Scheme)을 효과적으로 결합한 추계유한요소법(Stochastic Finite Element Method)을 제안하였다 일반적으로 모멘트-상대회전각 곡선에 의해서 표현되는 보-기둥에 대한 부분구속 접합부(PR connections)의 거동이 본 논문에서는 네 개의 매개변수를 사용하는 리차드 모델(Four-parameter Richard Model)을 사용하여 모사하였다. 지진하중에 대하여, 부분구속 접합부에서의 재하(Loading), 제하(Unloading) 및 재재하(Reloading) 거동은 모멘트-상대회전각 곡선과 Masing법칙을 사용하여 표현하였다. 시간영역에서 지진가속도를 구조물에 작용시킴으로써 지진하중의 사실적인 재현을 도모하였다. 다양한 주요 비선형성의 원인들을 고려한 부분구속 접합부를 가지는 강 뼈대 구조물의 신뢰성해석이 지진위험도를 평가하기 위하여 수행되었다. 제안된 기법의 명확한 이해를 돕기 위하여 한 예제를 제시하였다.

  • PDF

수정곡면 카세그레인 안테나의 복사특성 해석 (Analysis of Radiation Characteristics of the Shaped Cassegrainian Antenna)

  • 류황;주기호
    • 공학논문집
    • /
    • 제3권1호
    • /
    • pp.159-169
    • /
    • 1998
  • 이 논문에서는 수정곡면 카세그레인 안테나의 복사특성을 해석하였다. 부반사판의 복사특성은 GTD를 이용하여 계산되었고, 완전한 복사패턴은 반사파와 회절파의 합으로 표현되었다. 부반사판의 해석을 위해서 부반사판의 1,2차 미분값을 국지보간법을 이용하여 구했다. 주반사판의 복사특성 해석은 PO를 사용하여 유도된 표면전류밀도를 적분하므로써 수행되었다. Jacobi-Bessel 급수를 이용하여 적분식을 변형시켜서 계산 시간을 단축시켰다.

  • PDF

GSIS환경에서 Kriging보간법을 이용한 이동오염원 배출량산정에 관한 연구 (A Study on the Estimation of Mobile Source Emission by Kriging Interpolation in the GSIS Environment)

  • 성동권;김태승;정일록;김태근;조기성
    • 한국측량학회지
    • /
    • 제17권3호
    • /
    • pp.273-282
    • /
    • 1999
  • 대기환경분야에 GSIS를 활용하기 위해서는 우선적으로 이러한 연속면적 성질을 지닌 대기오염이나 기후인 자를 비롯한 연속면(continuous surface)의 특성을 가진 환경인자의 공간분포를 도면화 할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 몇몇의 한정된 지점에서 측정된 점관측(point observation)자료에 의존하여 전 지역의 분포를 추정해야 한다. 본 연구에서는 자동차에 의한 대기오염물질 발생현황을 실질적으로 파악하기 위한 조사ㆍ연구의 일환으로 서울시 전지역을 대상으로 실시한 서울시 교통센서스의 자동차 통행량 자료, 오염물질별 배출계수 및 GIS-T용 수치지도등의 자료들을 이용하여 오염물질 배출특성을 지역별, 항목별, 시간별로 가시화 할 수 있는 GSIS기법의 적용성을 검토하고자 하였다.

  • PDF

신경망 이미지 부호화 모델과 초해상화 모델의 합동훈련 (Joint Training of Neural Image Compression and Super Resolution Model)

  • 조현동;김영웅;차준영;김동현;임성창;김휘용
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
    • /
    • pp.1191-1194
    • /
    • 2022
  • 인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

  • PDF

딥러닝 기법을 활용한 위성 관측 해수면 온도 자료의 결측부 복원에 관한 연구 (Restoration of Missing Data in Satellite-Observed Sea Surface Temperature using Deep Learning Techniques)

  • 박원빈;최흥배;한명수;엄호식;송용식
    • 해양환경안전학회지
    • /
    • 제29권6호
    • /
    • pp.536-542
    • /
    • 2023
  • 인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.

제목을스마트 시설환경 실시간 제어를 위한 마이크로 병렬 컴퓨팅 기술 분석 (A Benchmark of Micro Parallel Computing Technology for Real-time Control in Smart Farm (MPICH vs OpenMP))

  • 민재기;이동훈
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
    • /
    • pp.161-161
    • /
    • 2017
  • 스마트 시설환경의 제어 요소는 난방기, 창 개폐, 수분/양액 밸브 개폐, 환풍기, 제습기 등 직접적으로 시설환경의 조절에 관여하는 인자와 정보 교환을 위한 통신, 사용자 인터페이스 등 간접적으로 제어에 관련된 요소들이 복합적으로 존재한다. PID 제어와 같이 하는 수학적 논리를 바탕으로 한 제어와 전문 관리자의 지식을 기반으로 한 비선형 학습 모델에 의한 제어 등이 공존할 수 있다. 이러한 다양한 요소들을 복합적으로 연동시키기 위해선 기존의 시퀀스 기반 제어 방식에는 한계가 있을 수 있다. 관행의 방식과 같이 시계열 상에서 획득한 충분한 데이터를 이용하여 제어의 양과 시점을 결정하는 방식은 예외 상황에 충분히 대처하기 어려운 단점이 있을 수 있다. 이러한 예외 상황은 자연적인 조건의 변화에 따라 불가피하게 발생하는 경우와 시스템의 오류에 기인하는 경우로 나뉠 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 시설환경 내의 다양한 환경요소를 실시간으로 분석하고 상응하는 제어를 수행하여 수학적이며 예측 가능한 논리에 의해 준비된 제어시스템을 보완할 방법을 연구하였다. 과거의 고성능 컴퓨팅(HPC; High Performance Computing)은 다수의 컴퓨터를 고속 네트워크로 연동하여 집적적으로 연산능력을 향상시킨 기술로 비용과 규모의 측면에서 많은 투자를 필요로 하는 첨단 고급 기술이었다. 핸드폰과 모바일 장비의 발달로 인해 소형 마이크로프로세서가 발달하여 근래 2 Ghz의 클럭 속도에 이르는 어플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)가 등장하기도 하였다. 상대적으로 낮은 성능에도 불구하고 저전력 소모와 플랫폼의 소형화를 장점으로 한 AP를 시설환경의 실시간 제어에 응용하기 위한 방안을 연구하였다. CPU의 클럭, 메모리의 양, 코어의 수량을 다음과 같이 달리한 3가지 시스템을 비교하여 AP를 이용한 마이크로 클러스터링 기술의 성능을 비교하였다.1) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 1GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 2) 2.0 Ghz, 4 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 32Bit Linux(ARMv71). 3) 1.5 Ghz, 8 Processors, 32 Cores, 2GByte/Processor, 64Bit Linux(Arch64). 병렬 컴퓨팅을 위한 개발 라이브러리로 MPICH(www.mpich.org)와 Open-MP(www.openmp.org)를 이용하였다. 2,500,000,000에 이르는 정수 중 소수를 구하는 연산에 소요된 시간은 1)17초, 2)13초, 3)3초 이었으며, $12800{\times}12800$ 크기의 행렬에 대한 2차원 FFT 연산 소요시간은 각각 1)10초, 2)8초, 3)2초 이었다. 3번 경우는 클럭속도가 3Gh에 이르는 상용 데스크탑의 연산 속도보다 빠르다고 평가할 수 있다. 라이브러리의 따른 결과는 근사적으로 동일하였다. 선행 연구에서 획득한 3차원 계측 데이터를 1초 단위로 3차원 선형 보간법을 수행한 경우 코어의 수를 4개 이하로 한 경우 근소한 차이로 동일한 결과를 보였으나, 코어의 수를 8개 이상으로 한 경우 앞선 결과와 유사한 경향을 보였다. 현장 보급 가능성, 구축비용 및 전력 소모 등을 종합적으로 고려한 AP 활용 마이크로 클러스터링 기술을 지속적으로 연구할 것이다.

  • PDF

패러포일 투하 시스템의 궤적 추종 제어기의 설계 (Design of Trajectory Following Controller for Parafoil Airdrop System)

  • 양빈;최선영;이정태;임동근;황정원;박승엽
    • 한국항행학회논문지
    • /
    • 제18권3호
    • /
    • pp.215-222
    • /
    • 2014
  • 본 논문은 패러포일 투하 시스템을 설계하고 분석하는데 있다. 패러포일 시스템의 6-자유도(6-DOF) 모델을 새우고, 비선형 모델 예측 제어와 PID 제어 방법이 펄럭 편 요각을 제어하기 위해 각각 적용되었다. 펄럭 편 요각의 오버슈트 시간 및 세팅 시간의 결과를 비교하면서 PID제어 방법을 사용하는 것으로부터 펄럭 편 요각이 좀 더 안정화 되는 것을 확인하였다. 그런 다음 MATLAB에 의해 수행된 궤적 추종 효과의 시뮬레이션 결과에 의해 궤적 추종 제어기가 설계되었다. 패러포일 궤적의 측 방향 오차가 그것의 측 방향 편차 제어 방법에 의해 제거 될 수 있었다. 참고로 측 방향 편차는 현재 경로계획의 보간법에 의해 얻어졌다. 그리고 설계된 궤적을 사용하면서, 풍 외란을 추가하는 것으로부터 궤적 추종 시스템이 시뮬레이션 되었다. 시뮬레이션 결과는 풍외란이 PID로 제어되는 펄럭 편 요각 변화에 의해 제거됨으로써 설계된 궤적에 아주 만족하였다.

부채살 SPECT 데이터를 위한 정칙화된 기댓값 최대화 재구성기법 개발 (Development of Regularized Expectation Maximization Algorithms for Fan-Beam SPECT Data)

  • 김수미;이재성;이수진;김경민;이동수
    • 대한핵의학회지
    • /
    • 제39권6호
    • /
    • pp.464-472
    • /
    • 2005
  • 목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.