• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1347-1348
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• 2015

본 논문에서는 기상레이더 데이터에서 섞여있는 강수에코 및 비강수에코를 분류하기 위하여 Interval Type-2 FCM based RBFNN의 도움으로 사례 및 에코 분류기의 설계를 제안한다. 학습과 테스트 데이터는 현재 기상청에서 사용하는 UF radar data를 사용하였으며, 사례 분류기와 에코패턴 분류기의 데이터를 각각 생성한다. 전처리 과정인 사례 분류를 통하여 강수사례 혹은 비강수사례를 분류하여 강수사례일 경우 에코패턴분류를 진행하며, 비강수사례일 경우 데이터에 관측된 모든 반사도 값을 제거한다. 사례 및 에코 분류기는 Interval Type-2 FCM based RBFNN을 통하여 패턴분류를 진행하며, 패턴분류 성능을 확인한다. 또한 후반부 파라미터의 동정 시, 각 규칙에 파라미터를 전역적으로 구하는 LSE와 각 규칙에 대한 파라미터를 독립적으로 구하는 WSLE의 비교연구를 수행한다. 분류기의 성능을 확인하기 위하여 사례 분류 후 에코패턴분류의 결과는 현재 기상청에서 사용하고는 품질검사(QC) 데이터와 비교하여 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.536-541
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• 2014

기상레이더를 통해 취득된 데이터에는 지형에코, 파랑에코, 이상에코, 그리고 청천에코등이 존재한다. 각 에코는 여러 종류의 비강수에코이고, 이 비강수에코를 제거하기 위해 각 에코들의 특성을 분석하였다. 기상레이더 데이터는 매우 방대한 양이기 때문에 전처리 절차를 통해 분석된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs : Radial Basis Function Neural Networks)과 에코 판단 모듈을 이용하여 기상레이더 데이터에서 강수에코와 비강수에코들을 구별하기 위한 에코 패턴분류기를 설계하였다. HCM(Hard C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs 와 FCM(Fuzzy C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs를 이용하여 출력성능은 비교 및 분석된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.957-960
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• 2013

에코 드라이빙은 운전자에게 차량 성능을 알려주는 피드백 정보의 사용을 의미한다. 본 논문은 운전자에게 운전하는 동안 순간 연비를 표시하는 피드백 장치의 성능을 평가하였다. 약 67km의 도로를 주행하면서 상용차의 OBD 포트로부터 데이터를 측정하였다. 연료 효율에서 관찰된 변화는 연비가 10.6%가 향상되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.242-247
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• 2015

본 논문은 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Network) 패턴분류기를 기반으로 강수 에코와 비(非)강수 에코를 분류하는 방법을 제시한다. 강수 에코와 비(非)강수 에코를 분류하기 위하여 기상레이더 자료의 특성을 분석하였다. 이를 기반으로 UF 데이터의 전처리를 실시하여 입력변수(DZ, SDZ, VGZ, SPN, DZ_FR, VR)를 선정 하였고 학습데이터 및 테스트데이터로 구성하였다. 마지막으로, 기상청에서 사용되고 있는 QC 데이터는 제안된 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 사용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.545-550
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• 2013

패턴 인식 분야에 있어서 데이터 분류는 해당 데이터에서 유용한 정보를 추출하기 위해서 반드시 수행해야 하는 과정 중 하나이다. AdaBoost 알고리즘은 Boosting 알고리즘을 실제 데이터 분석에 이용할 수 있도록 개량한 것으로, Random guessing이나 Random forest와 같이 정확한 결과를 도출할 확률이 50%보다 조금 높은 약한 분류기와 가중치 값의 조합을 통해 높은 분류 성능을 가지는 강한 분류기를 생성하는 방법을 뜻한다. 본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 비강수에코 중 강수에코와 그 특성이 유사하여 기상 예보를 수행하는 데 방해가 되는 채프에코를 식별하는 알고리즘의 구현에 대한 연구를 수행하였다. 기상 현상 관측을 위해 사용하는 레이더 데이터를 정적 클러스터링과 동적 클러스터링 과정을 통해서 유사도를 기반으로 한 클러스터를 생성한 후, 이를 예보관의 채프에코 판별 결과에 따라 채프에코와 비채프에코로 나누어 학습 데이터를 구성한 후 AdaBoost 알고리즘에 적용하여 분류기를 구현하였다. 제안한 AdaBoost 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 실제 채프에코가 발생한 레이더 데이터를 적용하였으며, 실험 결과를 통해서 제안한 알고리즘이 효과적으로 채프에코를 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.6114-6118
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• 2013

본 연구에서는 초음파 탐상시험의 펄스 반사법으로 각각 용접결함에 따른 초음파 펄스파형모형을 연구하였다. 균열은 예리하고 선명한 신호들을 발생한다. 탐촉자를 결함주위로 이동하면 에코높이는 변한다. 긴 균열에서는 탐촉자가 결함 주위를 원형으로 목돌림주사법을 사용하여 탐상하면 에코높이는 급격히 감소한다. 그 에코 봉우리는 바늘과 같이 얇고 날카롭다. 기공은 단일 결함으로부터 발생하는 에코는 예리하고 선명하다 하지만 집단의 기공들은 다수의 반사들이 중첩되고 트레이스가 들쭉날쭉한 에코가 발생한다. 슬래그 개재물은 크랙과 슬래그 결함위치에서 각각 목돌림 주사법을 사용하여 탐상하면 그 에코형상은 어느 정도 차이를 볼 수 있었다. crack은 그 에코높이가 급격히 변하는 반면에 슬래그 개재물은 증가${\rightarrow}$감소${\rightarrow}$증가${\rightarrow}$감소된다. 또한 다수 밀집된 기공의 위치에서 결함은 대표적 에코형상과 같은 잡다한 에코형상은 슬래그에서는 볼 수 없었다. 용입불량은 결함의 에코형상은 크랙과 같이 날카롭고 예리하게 나타났고, crack과 비슷한 에코형상은 갖고 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.883-889
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• 2021

본 연구는 2020년 5월부터 2020년 12월까지 복부초음파 검사를 위해 내원한 101명의 환자를 대상으로 하였다. 횡파탄성측정검사법을 이용하여 초음파 검사 시 초음파 영상(에코 패턴, 비장비대, 간염) 소견에 따른 탄성도를 알아 알아보고자 하였다. 에코 패턴의 정상 그룹의 횡파탄성측정값은 5.75±1.58 kPa였으며, 에코 패턴의 비정상 그룹은 8.84±4.94 kPa로 에코 패턴 비정상 그룹에서 횡파탄성측정값이 높게 나타났다(p<0.05). 정상 비장 크기에서 간 탄성도 값은 6.33±2.54 kPa였으며, 비장비대의 간 탄성도 값은 13.73±5.48 kPa로 나타났다. 비장비대일 경우 간 탄성도 값이 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p<0.05). 비장 크기가 증가할수록 간 탄성도 값이 1.485배, 간염이 진행될수록 간 탄성도 값이 1.573배 증가하는 것으로 나타났다(p<0.05). 초음파 영상 소견과 횡파탄성측정법 간 일치도 분석 결과 Kappa 값이 0.922(p<0.05)로 높게 나타났으며, 두 검사 방법 간에 높은 일치도를 보였다. 간 초음파 소견과 함께 횡파탄성측정법 검사의 간 탄성도 값을 추가적으로 비교한다면 간 섬유화 진단에 있어 많은 도움이 될 것으로 생각된다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권3호
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• pp.273-276
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• 2024

자발에코대조(spontaneous echo contrast)는 B 모드 초음파 영상에서 관찰되는 소용돌이 모양의 연기 같은 에코 패턴으로, 일반적으로 혈액 정체 또는 저유량 상태에서 발생한다. 이러한 혈류역학적 교란은 느린 흐름으로 인해 낮은 전단 응력을 발생시켜 혈관내피세포의 기능 장애를 유발하고 응고 인자인 섬유소원의 활성화를 촉진한다. 결과적으로 적혈구를 포함한 혈액 세포가 쉽게 응집하여 혈전 형성의 전구체인 자발에코대조를 형성한다. 자발에코대조는 주로 좌심방확장증이 있는 환자의 좌심방이나 심방세동 환자의 좌심방귀에서 발견되며, 드물게 경동맥에서도 관찰될 수 있다. 이 사례 보고서에서는 전이성 암환자의 경동맥이중초음파검사 중 관찰된 자발에코대조의 영상 소견을 제시하고 임상적 의미를 논의하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.969-972
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• 2013

본 논문에서는 화물 트럭과 같은 상용차의 에코 드라이빙 지원을 위한 OBU 단말 장치를 설계하였다. 제안한 OBU 장치는 하이패스 요금징수 기능과 에코 드라이빙 기능이 융합된 장치이다. 제안한 OBU 장치의 성능을 확인하기 위해서 실 도로에서 테스트 주행을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.217-222
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• 2015

클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.