Green building certifications and environmental assessments are extensively implemented and studied to decrease the environmental impact during the life cycle of buildings. However, most of them are not appropriate to assess the environmental performance during the construction phase due to the difference of environmental factors. To develop an environmental index of construction projects, normalization should be conducted to compare the relative impact of each factor. As a first step, this study deduced normalization references of 4 environmental factors : noise, waste, greenhouse gas, and dust.
본 논문에서는 이미지 밝기와 명암을 명확하고 객관적으로 평가하기 위한 정규화된 수 표현자를 제안한다. 제안하는 수 표현자는 이미지를 구성하는 각각의 픽셀 데이터 값을 확률밀도함수(PDF)의 가중치로 사용하고 이를 정규화하여 객관적으로 표현되도록 정의되었다. 제안된 정규화 된 이미지 수 표현자는 감마보정 처리 시에 객관적인 감마 값 선택 기준을 제시하므로 적응형 감마보정처리가 가능하다.
QA 과정을 통해 30개의 정규화 보정값을 얻고, 1개의 기준 데이터 설정 후 29개의 정규화 보정값과 비교하였다. 또한 각 정규화 보정값을 PET raw data 에 적용시켜 재구성된 영상을 동일한 ROI를 그려 SUV 와 count 로 비교평가 하였다. 30개의 정규화 보정값은 차이가 발생하지 않았으며, 각각의 정규화 보정값을 적용시킨 PET 영상도 크게 차이가 없었다. 핵의학 영상은 정량분석을 위해 불감시간 보정 및 광자의 감쇠 및 산란 등 물리적 현상에 대한 보정이 필요하고, 정규화 보정 또한 무시할 수 없는 보정 과정이다. 따라서 이런 과정을 통해 PET 장비의 균일성이 유지되고 여러 디텍터의 효율도 균등해야 영상의 왜곡을 방지할 수 있고, 질 좋은 영상을 만드는데 꼭 필요한 과정이므로 매일 QA 과정이 필요하다고 사료된다.
데이터마이닝과 바이오인식 분야의 판별모델의 성능평가 방법을 이종의 공간 데이터 셋의 매칭에 적용함으로써 좋은 매칭결과를 보이는 판별모델을 도출하고자 한다. 이를 위하여 매칭 기준별 매칭 후보객체 쌍의 거리 값을 구하고, 이들 거리 값을 Min-Max 방법과 Tanh 방법으로 정규화하여 유사도를 산출한다. 산출된 유사도를 CRITIC 방법, Matcher Weighting 방법 그리고 Simple Sum 방법으로 결합하여 형상유사도를 도출하는 판별모델을 적용하였다. 각 판별모델을 PR곡선과 AUC-PR로 평가한 결과, Tanh 정규화와 Simple Sum 방법을 적용한 판별모델의 AUC-PR이 0.893으로 가장 높게 나타났다. 따라서 이종의 공간 데이터 셋의 매칭을 위해서는 Tanh 정규화를 이용하여 각 매칭기준별 유사도를 산출하고 Simple Sum 방법으로 형상유사도를 구하는 판별모델이 적합한 것으로 사료된다.
전력선 전자유도 전압에 대한 어떤 시설물의 차폐계수를 산정하려면 그 시설물이 있는 장소에서의 유도전압과 없는 장소에서의 유도전압을 비교한다. 장소의 차이에 기인한 파리미터들을 동일한 환경에서의 것으로 정규화시켜 주어야 한다. 파라미터별로 정규화를 하는 요소별 보정 방식이 기본이지만 함수 관계의 미지성으로 어떠한 파라미터의 보정율 산정이 곤란하다면 유도전압 계산의 결과 값은 모든 파라미터의 영향이 이미 반영되어 있는 것이므로 계산된 유도전압의 기준값을 두고 보정하고자 하는 환경의 유도전압 계산값과의 비를 산정하면 전체 파라미터에 대한 보정이 내포적으로 이루어지는 통합보정 방식을 사용할 수 있다.
현재 전 세계적으로 이상기후로 인해 자연재해가 증가하고 있으며, 우리나라 또한 집중호우, 태풍, 홍수 등의 자연재해로 인해 경제적 손실뿐만 아니라 인명피해도 증가하는 추세이다. 2014년도에만 약 2천억원의 재산피해가 발생 하였고, 5천억원 이상이 피해를 복구하는데 사용되었으며, 피해금액과 복구금액은 지속적으로 증가하고 있다. 최근 발생한 토사재해의 경우에는 인구가 밀집한 도심지에서 발생하여 매우 단기간에 치명적인 피해를 야기 시키고, 사회적 관심을 크게 일으키기도 했다. 이처럼 자연재해가 인구가 밀집되어있고, 사회적재화가 많은 도심에서 발생할 경우 그 피해규모는 더욱 커질 수 있으므로 이에 대한 적절한 대응방안이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 대구지역에 대한 토사재해를 물리적 취약성과 사회적 취약성으로 구분하여 평가하고 이를 종합하여 평가하였다. 물리적 취약성은 Flow-R 모형을 사용하여 토사재해의 발생 가능성 및 정도를 평가하고, 발생지역의 건물 구분에 따라 그 취약성의 정도를 달리하였다. 사회적 취약성의 경우는 대구지역의 집계구 단위를 기준으로 하여, 다양한 사회적 지표에 계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 지표에 대한 가중치를 산정하였다. 이후 물리적 취약성과 사회적 취약성의 값을 0에서 1사이로 정규화 시키고 정규화된 값을 다시 곱하여 0에서 1사이로 정규화 하여 취약성 정도로 나타내었다. 본 연구결과는 대구지역에 대한 토사재해의 취약성을 평가함으로써 대구 도심지에서 발생할 수 있는 토사재해 위험구역을 선정하고 방재시설을 준비하는데 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
음성 인식에서 기존의 음성 특징 추출 방법은 명확하지 않은 스레숄드 값으로 인해 부정확한 음성 인식률을 가진다. 본 연구에서는 음성과 비음성에 대한 특징 추출을 묵음 특징 정규화를 융합한 음성 인식 성능 향상을 위한 방법을 모델링 한다. 제안한 방법에서는 잡음의 영향을 최소화하여 모델을 구성하였고, 각 음성 프레임에 대해 음성 신호 특징을 추출하여 음성 인식 모델을 구성하였고, 이를 묵음 특징 정규화를 융합하여 에너지 스펙트럼을 엔트로피와 유사하게 표현하여 원래의 음성 신호를 생성하고 음성의 특징이 잡음을 적게 받도록 하였다. 셉스트럼에서 음성과 비음성 분류의 기준 값을 정하여 신호 대 잡음 비율이 낮은 신호에서 묵음 특징 정규화로 성능을 향상하였다. 논문에서 제시하는 방법의 성능 분석은 HMM과 CHMM을 비교하여 결과를 보였으며, 기존의 HMM과 CHMM을 비교한 결과 음성 종속 단계에서는 2.1%p의 인식률 향상이 있었으며, 음성 독립 단계에서는 0.7%p 만큼의 인식률 향상이 있었다.
본 논문에서는 기존의 영상 정규화에 기반 한 워터마킹을 개선하여 잘림을 동반한 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 기법을 제안한다. 영상 정규화의 기준이 되는 무게 중심은 영상의 전체 화소 값을 사용하므로 잘림이 발생한 경우 무게 중심이 달라지고 이로 인해 중심 모멘트 값과 정규 영상 또한 달라지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 영상이 잘림에 의해 훼손되더라도 항상 일정한 위치에 나타나는 불변의 무게중심을 구하여 이를 이용하여 제한된 영역을 구하고 이 영역 내부의 화소 정보만을 사용하여 중심 모멘트와 정규 영상을 구한다. 이렇게 구해진 정규 영상은 잘림을 동반한 기하학적 공격이 발생하더라도 원 영상과 동일한 형태의 정규영상을 얻을 수 있으며 정규 영상을 이산 퓨리에 변환 (Discrete Fourier Transform: DFT) 하여 워터마크를 삽입함으로써 기하학적 공격에 강인한 워터마킹 기법이 된다.
본 연구는 PET/CT 장비로 $^{18}F--FDG$ 방사성 의약품 주입 후 60분에서 검출된 췌장질환자 60명의 SUVm 데이터 분포를 정규분포 화 시키는 가설을 설정하여 PET/CT 이중시간 검사에서 지연 검사 시행을 결정할 수 있는 기준으로 제시하였다. 비정규분포를 나타내는 SUVm 데이터를 BOX-COX 변환과 Johnson 변환을 통해 정규분포 화 하였다. 정규 분포 95% 신뢰구간 하단에서 지연검사를 결정할 수 있는 경계값 SUVm 2.52를 제시하였다. 통계적 검증을 통해 제안된 경계값은 췌장암 구별을 위한 지연시간 검사에서 (120분, 180분)두 실험군 모두 적용할 수 있는 유의한 상관관계를 보였으며, 통계적으로 유의하다(p<0.05). C-Value는 췌장암 군과 췌장염 군을 감별에서는 췌장암 판별에 통계적으로 유의하다 (p<0.01). C-Value graph를 이용해서 지연시간 120분 검사가 지연시간 180분 검사보다 유용성이 있음을 확인하였다. 경계값 SUVm 2.52를 기준으로 이중시간 검사를 결정했을 때, 현재 대다수의 핵의학과 개설병원에서 시행하고 있는 단일 시간 PET/CT 검사보다, 췌장암 조기 발견과 감별에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 열화된 이미지상에서의 자동 패턴 분할을 위해 농담 정규화 정합(NGC)법과 다중 템플레이트를 이용하여 검사 이미지내의 각 문자의 정합 계수치 합을 이용한 문자나 패턴을 자동으로 분할(segmentation)하는 알고리즘을 제안한다. 전통적인 NGC를 사용하는 검사 알고리즘은 기준 패턴의 기하학적인 level 값에 의해 계산되어 지기 때문에 검사 이미지의 획득이 불완전하다면 정합의 부독율(reject rate)은 높아진다. 제안한 알고리즘은 가시화가 좋지 않은 영상 회득 시 문자부와 배경부를 효과적으로 자동으로 분류하며 이미지 영역내의 정보와 정규화 된 상관관계를 이용하여 실제 영상에 적용시켜 제안된 알고리즘의 검증을 목표로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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