측면주사 소나 영상 획득의 효율성을 향상시키고자 저해상도의 수중 영상을 복원 기법을 이용하여 고화질 영상으로 개선시키는 연구가 시도되고 있다. 측면주사 소나 영상은 광학 영상과 같은 2차원 신호를 사용한다는 측면에서 기존 광학 영상 복원에 적용된 기법의 응용을 고려할 수 있다. 광학 영상에 대한 가장 대표적인 복원 방법 중 하나는 스파스 코딩이며, 수중 영상의 희소성을 분석하여 스파스 코딩 기법을 수중 영상에 적용할 수 있음을 증명하는 연구가 진행되었다. 스파스 코딩은 입력 신호에 대하여 사전과 스파스 계수의 선형 결합으로 복원 신호를 얻는 방식이다. 하지만 스파스 계수의 값을 정확히 추정하기 위해서는 많은 연산량을 필요로 한다. 본 연구에서는 스파스 코딩 기반의 수중 영상 초해상도 복원을 수행하되, 수중 영상 내 객체 영역에 한해서 선택적으로 복원 기법을 적용하는 방법을 제안함으로써 전체 연산 시간을 단축시킨다. 이를 위하여 수중 영상에서 경계를 검출하고 그 분포에 따라 객체 영역과 비객체 영역을 구분하는 방법을 제안하고, 이를 스파스 코딩 기반의 초해상도 복원 기법과 접목시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방식과 동일 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio) 수치를 유지하며, 영상 복원에 필요한 시간은 32 % 만큼 단축시킴을 확인함으로써 제안 방법의 유효성을 증명하였다.
초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상 처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역 검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Multiple 연산으로 대비차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육 영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인하였다.
건물의 고층화와 규모의 증가로 인해 프로젝트 설계단계에서의 시공성을 반영한 엔지니어링 기술의 중요성이 점점 커지고 있다. 특히, 설계단계에서의 가설작업을 위한 설비, 장비 및 공법과 관련된 엔지니어링 기술적용의 노력은 시공성 및 프로젝트 성과 향상에 크게 기여할 수 있다. 이에 본 연구에서는 고층 건축공사의 시공성 향상을 위하여 가설공사를 중심으로 설계단계에 요구되는 시공엔지니어링 업무를 도출하고자 하였다. 우선, 문헌고찰과 전문가 집단면접을 통해 27개의 예비 업무를 도출하였으며, 그 후 설문조사를 통하여 각 업무의 필요성 및 중요도를 분석하였다. 분석 결과, 골조공사 및 양중장비 계획과 관련된 대부분의 업무가 상대적으로 중요한 것으로 분석되었다. 마지막으로 요인분석을 통해 21개의 엔지니어링 업무를 선정하였으며, 이들 업무는 크게 1)골조공사 및 측량/동선계획, 2)양중 및 콘크리트 압송계획, 3)공간구획계획, 4)용수계획, 5)가설건물 및 전력/조명계획의 5개 요인으로 분류되었다. 본 연구의 결과는 설계단계에서 시공엔지니어링 업무를 효과적으로 반영할 수 있는 프로세스 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
콘크리트, 모르타르 등 건설재료의 강도와 작업성은 구성하는 잔골재의 조립률, 입자 크기, 흡수율 등의 물리적 특성에 영향을 받는다. 특히, 잔골재의 입자 크기와 그에 따른 입도 분포는 시공 품질을 좌우하는 건설재료의 작업성을 결정한다. 최근 들어 건설현장에서는 천연모래의 수급 불안정으로 다양한 종류의 잔골재를 사용하고 있는데, 잔골재의 입자 크기에 대한 검증 없이 사용하는 경우 건설재료의 품질 저하 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이 논문에서는 잔골재의 입자 크기가 모르타르의 레올로지 거동에 미치는 영향을 분석하여 건설재료의 작업성 평가에 대한 기초 자료를 제공하고자 한다. 모르타르의 작업성 평가를 위해서는 일반적으로 많이 사용하는 미니 슬럼프 플로 시험과 건설재료용 레오미터를 이용하여 레올로지 특성, 즉 항복응력과 소성점도를 측정하였다. 사용한 샘플은 일반 모래에 대한 체가름 시험을 통해 입자 크기에 따라 분류한 11가지 종류의 모래를 동일한 배합비로 모르타르를 제조하여 사용하였다. 실험결과 입자 크기가 0.7 mm 이하로 작아질수록 모르타르의 항복응력과 소성점도가 점진적으로 증가하였다. 입자 크기가 0.34 mm 이하로 작아지면 모래 입자의 흡수율에 따른 영향이 커짐을 확인하였고, 흡수율만큼 배합수를 증가시키면 이에 대한 영향을 제거할 수 있었다. 따라서 0.34 mm 잔분에 대한 흡수율 보정은 건설재료의 작업성 관리에 매우 중요함을 확인하였다.
본 연구는 1998년 7월부터 9월까지 득량만 19개 정점 표층에서 수질, 식물플랑크톤 군집의 구조와 동태 및 적조의 특징을 규명하였다. 조사기간 중 월별 평균 수온은 24.0~28.6$^{\circ}C$, 염분은 25.0~28.6$\textperthousand$로 월별 및 정점간 변이가 컸다. 본 해역의 Chlorophyll-$\alpha$의 농도는 7월과 8월에 평균 11.59mg/m$^3$, 7.52mg/m$^3$를 나타내어 일차생산이 높았으며, 9월의 수질은 부영양화 단계에 있었다. 조사기간 중 출현한 식물플랑크톤군집은 돌말류가 89종류, 와편모조류가 19종류, 규질편모조류가 3종류 등 총 111분류군이었다. 식물플랑크톤 현존량은 최저 1.3$\times$$10^4$cells/ι(9월, 정점 17)에서 최고 3.8$\times$$10^{6}$cells/ι(7월, 정점 10)까지 변화하였다. 7월에는 거의 전 해역에서 황갈색의 적조가 발생되었고, 평균 현존량 1.8$\times$$10^{6}$cells/ι을 보였으며 이때 적조원인종은 Prorocentrum minimum, Chaetoceros curvisetus, Ceratium furca, Thalassiosira sp. 등이었으며, 만의 상부에서는 p. minimum, 만의 중앙부와 만 입구에서는 ch. curvisetus, 녹동항 주변에서는 c. furca와 Thalassiosira sp.에 의해 적조가 각각 발생되었다. 본 해역에서 질소와 같은 영양염류의 분포는 만의 상부와 녹동항 주변에서 높았고, 적조발생시 수온 23.8~29.7$^{\circ}C$ 그리고 염분 23.1~27.0$\textperthousand$였다.
본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
산성암반배수가 발생되는 지역을 중심으로 사면구조물의 피해현황과 환경오염 실태를 파악한 결과를 하면 다음과 같다. 첫째, 산성암반배수가 발생하는 절취사면은 대부분 숏크리트공법으로 처리하고 있으며, 산성암반배수가 사면구조물의 안정성에 악영향을 미치고 있다. 둘째, 숏크리트는 산성암반배수에 의해서 현저하게 열화되어 가고 있으며, 용수발생량이 많은 곳은 배면공동이 발견되는 경우도 있다. 셋째, 절취사면에서 산성암반배수가 발생되는 곳은 국부적으로 불안정하고, 이를 보강하기 위하여 앵커와 록볼트를 사용하고 있으나 강산성암반배수에 의해 부식될 우려가 크다. 넷째, 식생공의 경우 산성암반배수가 잔디 씨앗의 발아 및 성장에 악영향을 미치고 있어 일부 지역에서는 생석회를 사용하여 산성암반배수를 중화시키고 있으나 근본적인 대책은 되지 못하고 있다. 다섯째, 황철석의 풍화로 발생한 산에 의해 배수가 낮은 pH를 유지하면서 중금속들을 용출시켜 지속적으로 배출하여 부근 토양, 지하수와 하천수를 오염시킬 개연성이 매우 크다. 산성암반배수의 발생 가능성을 암석유형별로 평가한 결과 편마암, 화강암의 경우 산성배수 발생 가능성이 낮은 군으루 열수변질을 받근 화산암, 응회암, 탄질셰일, 금속광산 폐석시료는 산성배수 발생 가능성이 높은 군으로 분류되었다. 따라서 토목건설공사과정에서 빈번히 발생될 것으로 예상되는 사면절취에 의한 암반산성배수에 대비하여 발생개연성이 있는 지역에 대한 지반정보의 확보 및 대책기술의 개발이 요구되고있다.
본 연구에서는 한국인의 시각적 특성을 반영한 불쾌글레어의 합리적인 예측을 위해 국내에 실제적으로 적용 가능한 불쾌글레어 예측식을 작성하는 것이 최종목표로 하고 있으며, 본 논문에서는 주변의 일반적인 사무실 건물의 조명환경을 대상으로 기본 단위로 구획하여 실물대모형(Mock-up)을 제작하여 실험을 진행하고 글레어에 최대 영향요인인 광원휘도를 비롯한 배경휘도, 입체각, 광원면적, 루버종류와 불쾌글레어의 관계를 도출하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 다음과 같이 4단계로 나누어 연구를 진행하였다. 첫째, 불쾌글레어 평가등급을 정의하고 분류하기 위하여 선행연구에서 사용된 평가등급을 조사하여 연구목적에 부합되도록 수정하여 실험에 적용할 수 있도록 하였다. 둘째, 기존 불쾌글레어 평가실험식에 대한 검토를 통해 실험변수, 변수범위, 평가대상, 평가내용 등을 선정하였다. 셋째, 연구의 목적에 부합되도록 실험변인을 조절할 수 있는 실물대모형(Mock-up)을 제작하여 불쾌글레어 평가실험을 실시하였다. 최종적으로 불쾌글레어감과 광원휘도, 루버종류, 광원면적, 피험자위치간의 관계분석을 통해 실험변수의 민감도를 분석하였다. 연구 결과 인공광원의 불쾌글레어감에 영향을 주는 주요 변수는 광원휘도, 루버의 유무, 광원면적, 피험자위치(입체각) 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 기술의 발달로 국내에 10명 중 8명은 스마트폰을 사용하고 있다. 또한, 스마트폰을 이용한 다양한 어플리케이션들이 개발되었다. 이로 인해, 스마트폰 중독현상이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 특히, 스마트폰 중독은 스스로가 조절하기 어렵고, 자각하기 힘들다. 주로 설문지를 중심으로한 연구들에서, 스마트폰 중독을 진단하기 위해 예를 들면 S-척도와 같은 연구를 수행해왔다. 본 연구에서는 ECG(심전도)와 Eye Gaze 신호를 이용한 검출 방법을 제안하고자 한다. 피험자가 감정 영상을 시청했을 때, 피험자의 ECG 신호와 Eye Gaze 신호를 각각 Shimmer와 스마트아이를 이용하여 측정한다. 더불어, ECG 신호의 S-transform 결과를 특징으로 추출한다. 또한 동공의 직경, 시선과의 거리, 눈 깜빡임으로 구성된 Eye Gaze 신호로부터 12개의 특징을 추출한다. 분류기는 랜덤 포레스트를 이용하여 학습시키고 피험자의 데이터를 이용하여 스마트폰 중독군을 검출한다. 검출한 결과와 실험 전 진행한 S-척도 결과와 비교한 결과 ECG는 87.89%의 정확도, Eye Gaze는 60.25%의 정확도를 보여주는 것을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1057-1067
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2014
인간게놈 프로젝트 이후 질병과 연관된 변이유전자를 탐색하기 위해 유전형질의 차이에 영향을 주는 단일 유전자를 중심으로 전장유전체 연관성 연구가 활발하게 진행되어왔다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 접근한 단일유전자 분석방법에 한계점이 발견되면서 최근에는 다중유전자 분석방법이나 유전자-유전자간의 상호작용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중이다. 이 중 다중차원축소방법은 유전자-유전자간의 상호작용의 연관성을 찾아내기 위하여 고차원을 일차원으로 축소하는 방법으로 이진형 반응변수를 기반으로 크게 활용되고 있다. 본 논문에서는 이 방법을 생존시간으로 확장하여 생존시간과 연관된 유전자-유전자간의 상호작용을 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 가속화 고장시간 회귀모형 하에서 표준화잔차 스코어를 분류기준으로 사용하여 다중차원축소방법을 적용하는 방법으로 AFT-MDR이라고 지칭하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여 기존에 제안된 Surv-MDR과 Cox-MDR과의 검정력을 비교하였으며 국내의 백혈병환자 자료분석에 적용하였다. 시뮬레이션 결과로부터 AFT-MDR은 유전율이 높을수록 검정력이 커지며 회귀모형에 기반하여 공변량의 효과를 고려할 수 있다는 장점이 있으나 센서링 비율이 높아지면서 검정력이 매우 떨어진다는 단점이 발견되었다. 따라서 이를 보완하기 위한 추후연구의 필요성이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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