고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.
제반 수문학적 문제 해결을 위하여 강우사상에 대해 최대평균우량깊이-유역면적-지속기간 관계곡선을 작성하고 있다. 본 연구에서는 상기 관계곡선의 항목 중 최대평균우량깊이를 가뭄심도의 항으로 대체한 가뭄심도-영향면적-지속기간 관계 곡선의 작성방법을 제시하고자 한다. 우리나라 전역의 기상청 월 강수량 자료로부터 산정된 SPI 가뭄지수는 EOF 기법을 이용하여 핵심적인 공간정보로 축약되며, 이를 다시 Kriging 기법을 이용하여 우리나라 전역에 대해 $6km{\times}6km$의 해상도를 가진 SPI 값으로 할당하였다. 격자기반의 가뭄지수 자료의 시간적 분포특성과 공간특성이 고려된 주요 가뭄사상을 식별한 후, 이를 분석하여 최종적으로 영향면적별 지속시간별 가뭄지수가 산정된다. 이에 따라 가뭄심도-가뭄면적-가뭄지속기간 관계곡선이 도시된다. 우리나라 전역에 대한 곡선 작성 결과, 지속기간이 짧고 영향면적이 작을수록 가뭄심도가 깊어지며 영향면적이 증가할수록 가뭄심도가 낮아진다는 면에서는 강우분석시와 비슷한 모양을 보여준다고 할 수 있으나, 가뭄심도의 면적에 따른 감소율은 가뭄분석시의 강우깊이의 면적에 따른 감소율보다 훨씬 작은 것으로 나타났다.
본 연구는 비점오염원 중 하나인 야적퇴비의 효율적인 탐지를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델과 DeepLabv3+ 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 이용하여 수집된 고해상도 영상을 바탕으로, 두 모델의 정량적 및 정성적 성능을 비교 분석하였다. 정량적 평가에서 YOLOv8 모델은 다양한 지표에서 우수한 성능을 나타내며, 특히 야적퇴비의 덮개 유무를 정확하게 식별할 수 있는 능력을 보였다. 이러한 결과는 YOLOv8 모델이 야적퇴비의 정밀한 탐지 및 분류에 효과적임을 시사하며, 이를 바탕으로 야적퇴비의 관리 등급을 산정하고 비점오염원 관리에 기여할 수 있는 새로운 접근 방법을 제공한다. 본 연구는 UAV와 딥러닝 기술을 활용한 야적퇴비 탐지 및 관리가 기존 현장 조사 방식의 한계를 극복하며 정확하고 효율적인 비점오염원 관리 전략 수립 및 수계환경 보호에 기여할 것으로 기대된다.
임상 초음파 검사를 사용한 간 표면의 결절성 변화를 관찰하는 방법은 간경변 진단에 유용하게 사용되고 있다. 하지만 초음파 영상에서 필연적으로 발생되는 speckle 노이즈는 간표면과 echo 패턴 변화의 식별을 어렵게 하므로 간경변 진단에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구의 목적은 간경변 초음파 영상의 노이즈를 효율적으로 줄일 수 있는 변형된 중간값 위너 필터(median modified Wiener filter, MMWF)를 모델링하여 적용 가능성을 확인하는 것이다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자를 통해 초음파 영상을 획득하였고, 각각의 영상마다 제안하는 MMWF 알고리즘과 conventional filter 들을 적용하였다. 획득된 초음파 영상들의 정량적 화질 평가인자로는 변동 계수(coefficient of variation, COV)와 가장자리 상승 거리(edge rise distance, ERD)를 사용하였다. ACR 팬텀과 실제 간경변 환자의 초음파 영상 모두에서 MMWF 알고리즘이 conventional filter 보다 COV와 ERD 값이 모두 향상되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안하는 MMWF 알고리즘은 노이즈 레벨을 줄일 수 있음과 동시에 공간 분해능을 향상시킬 수 있어 간경변 환자의 진단률 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
검사 결과의 적시성과 정확성은 임상의가 특히 생명을 위협하는 감염이나 시력과 같은 중요한 장기 및 기능이 위험에 처한 경우, 효과적이고 표적화된 항균 요법을 결정하고 즉시 시행하는데 중요한 요소이다. 가능한 한 최단 시간 내에 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 matrix assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) 질량분석기기반 분석을 개선하고 최적화하기 위한 추가 연구 노력이 이루어져야 할 것이다. MALDI-TOF 질량분석기기반 세균 식별은 주로 임상 시료에서 병원체를 분리 및 정제하는 기술, 스펙트럼 라이브러리 확장 및 소프트웨어의 업그레이드에 중점을 둔다. 기술이 발전함에 따라 많은 MALDI-TOF 기반 미생물 동정 데이터베이스 및 시스템이 허가되어 임상에 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고, 포괄적인 임상미생물의 특성화를 위해서는 MALDI-TOF 질량분석기 기반 항균제 내성 분석을 개발하는 것이 여전히 필요하다. 특정 적용 범주, 일반적인 분석물질, 주요 수행방법, 한계 및 해결점을 포함하여 임상 연구에서 MALDI-TOF의 적용이 중요하다. 임상 미생물 검사실에서 업무 활용을 위해 임상병리사들의 교육 및 훈련을 통한 전문성 확보가 필수적이며, 데이터베이스 구축과 경험을 극대화하여야 할 것이다. 향후 더 강력한 데이터베이스의 활용으로 다양한 분야에서 MALDI-TOF 질량분석기가 적용될 것으로 보인다.
본 연구에서는 진동원으로서 교통하중(고속열차)에 대해 수직 방진기능과 수평 면진기능을 조합한 3차원 하이브리드 면진시스템(Tridimensional Hybrid Isolation System, THIS)을 제안하였고, 고속열차 진동에 대한 THIS의 수직 진동 사용성 개선 효과를 해석적으로 평가하였다. 해석을 위하여 실제 16층의 공동주택을 상용구조해석프로그램의 고유치해석과 침실 바닥판에 대한 펄스 응답 분석을 통해 주요 진동모드를 식별하였고, 이 주요 진동 모드를 가지고 바닥판의 수평과 수직, 회전 자유도를 가지는 16개 층의 골조 모델을 제작하였다. 해석방법은 실제 고속철도가 통행할 때 철로와 인접한 구조물에서 계측한 가속도를 진동원으로 적용하고 THIS의 강성과 감쇠비를 변수로 상태-공간방정식을 이용하여 동적해석을 수행하였다. 그 결과, 기존 구조물의 수직 고유주기 대비 THIS의 수직 주기가 커질수록 층별 바닥판 응답이 저감되기 시작하는 임계 주기비가 다르고, 주기가 5배 이상(0.006 이하의 강성비)일 때 모든 바닥판의 가속도 수준이 비면진 대비 약 70% 이하로 감소하였다. 또한, THIS의 감쇠비에 대한 응답 제어에 미치는 영향이 매우 적은 것으로 나타났다. 마지막으로 THIS에 대한 수직 진동 사용성 개선 효과를 확인하기 위하여 비면진 구조물과 0.006의 강성비와 0.03의 감쇠비를 가지는 THIS가 적용된 구조물에 대하여 1층과 16층 바닥판 가속도를 AIJ, SCI, AISC 진동 사용성 기준에 따라 평가하였고, 기존에 주거지 사용성 기준을 만족하지 못한 데 반해, THIS 적용 후 주거지 사용성 기준을 모두 만족하는 것을 확인하였다.
홍역의 예방을 위한 백신이 도입되었음에도 불구하고, 최근 십수년 간 영유아 및 성인 인구에서 홍역 발생이 지속되고 있다. 본 종설에서는 서태평양지역(Western Pacific Region, WPR)에서 수행되었던 홍역 항체양성도 연구들을 체계적으로 검토하여 홍역에 대한 집단면역도의 추이를 평가하고자 하였다. 서태평양지역에서 수행된 항체양성도 연구에서 도출된 전 연령대의 항체 유병율을 조사한 관찰 연구를 탐색하기 위해 온라인 데이터베이스 PubMed과 Embase를 검색하였다. 다음 변수들이 서로 다른 연구군에서 추출되다: 논문 식별자(제목, 제1 저자, 발행 연도), 포함 및 제외 기준, 연구 장소, 대상 연령, 대상 수, 국가/지역, 인구, 방법 및 혈청양성도(%). 검색 결과, 총 69건의 연구가 포함되었다. 1-6세 연령 그룹 중에서의 항체양성도는 중국이 81-100%로, 한국 86-94%로, 호주 77-91%로 상대적으로 높게 나타났다. 7-18세 청소년에서는 중국과 호주에서의 양성도는 시간이 지나도 상대적으로 일정하게 유지되었지만, 한국에서는 2011년(66%), 2014년(69%), 2014년(50%) 등으로 감소하는 추세가 있었다. 비슷한 하향 추세가 한국 성인 인구 중 19-39세에서 2011년(74%), 2019년(71%), 2019년(64%)에서도 관찰되었다.
본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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