• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제10권1호
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• pp.35-42
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• 2005

유류로 오염된 토양의 생물학적 복원에서 휘발성 유기화합물(VOCs)을 제거하기 위한 biofilter의 적용 가능성에 대하여 알아보았다 대표 오염물질로 diesel을 선정한 후 총 86일 동안 ceramic과 polymer,이 두 종류의 담체를 사용하여 SV(공간속도)와 유량, 입구농도 등을 조사하여 최적의 운전조건을 찾고자하였다. 운전초기 30일간 SV를 $153\;h^{-1}$ 고정하여 입구농도를 증가시키며 ceramic 및 polymer biofilter의 제거효율 변화에 대하여 알아보았다. Ceramic 및 polymer 담체에서는 총 VOCs의 입구농도가 10 ppmv 이하일 때 각각 평균 $67\%$ 및 $15\%$의 제거효율을 보였으나, 입구농도를 30 ppmv까지 증가시켰을 때 ceramic 담체는 제거 효율이 $60\%$까지 저하되었고, polymer 담체의 경우 $80\%$의 제거효율을 보였다. 또한, Diesel VOCs의 입구농도와 공간 속도의 증가에 따른 총 VOCs의 제거효율에 미치는 영향을 알아보았다. 공간속도가 $153\;h^{-1}$에서 $204\;h^{-1}$와 $306\;h^{-1}$로 증가함에 따라 총 VOCs의 제거 효율은 점차적으로 감소하여 polymer 담체의 경우 평균 제거효율이 $82\%$에서 $80\%,\;77\%$로 약 $5\%$ 감소함을 관찰하였다. Polymer 담체에서는 공간속도의 증가에도 불구하고 benzene과 toluene모두 약 $81\~86\%$의 영역에서 일정한 제거효율을 보이는 것으로 나타났다. 반면, ceramic 담체에서 benzene의 경우 공간속도 $153\;h^{-1}$에서 평균 $87\%$의 제거효율을 보였고, 공간속도가 $204\;h^{-1}$에서 $306\;h^{-1}$로 증가함에 따라 $79\%$에서 $74\%$로 약 $5\%$가 감소하였다. Toluene의 제거효율은 공간속도의 증가에 따라 $80\%$에서 $76\%$로 $4\%$ 감소하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.1-18
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• 2014

RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.316-328
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• 2021

본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.305-314
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• 2023

의료기술의 발전과 방사선 치료 장비의 발전으로 세기변조방사선치료와 같은 고 정밀 방사선치료의 빈도수가 증가하였다. 정밀하고 복잡한 치료계획에서 방사선 치료 시 영상유도방사선치료는 필수가 되었다. 특히 선형가속기에 진단용 영상장비의 도입으로 CBCT스캔이 가능해졌으며 이는 3차원 이미지를 통해 환자의 자세를 검·교정할 수 있게 되었다. 보다 정밀한 환자 자세의 재현이 가능해졌지만, 영상획득과정에서 환자에게 전달되는 피폭선량은 무시할 수 없다. 방사선 치료분야에서 방사선 방호최적화는 필요하며 피폭저감화를 위한 노력은 필요하다. 하지만 3차원 CBCT영상 획득 시 피폭저감화를 위해 촬영조건을 변경하여 촬영할 경우 환자의 위치정렬을 할 수 없을 정도의 화질이나 인공물이 발생해서는 안 된다. 본 연구에서Rando phantom을 활용해 각 촬영조건별 영상을 스캔하고 평가하였다. 100 kV, 80 mA, 25 ms, F1 filter 180° 조건에서 가장 높은 SNR이 나타났다. 관전압, 관전류가 높아질수록 Noise가 감소했으며 보우타이필터는 높은 관전류에서 최적의 효과를 나타냈다. 실제 스캔된 이미지를 토대로 환자위치정렬이 모든 촬영조건에서 가능했으며 가장 낮은 SNR을 나타낸 70 kV, 10 mA, 20 ms, F0 filter 180° 조건에서 충분히 환자자세정렬을 위한 영상유도방사선치료는 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 촬영조건에 따른 영상평가를 실시하였으며 피폭 저감화를 위해 낮은 관전압과 관전류, 작은 회전각 스캔이 선량 저감화에 효과적일 것으로 보인다. 이를 토대로 CBCT촬영 시 환자의 피폭선량을 가능한 낮게 해야 할 것이다.