시스템엔지니어링을 수행하는데 있어서 요구사항의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다. 요구사항들의 명확한 정의는 개발문제의 명확한 정의를 의미하면 이는 개발사업의 위험부담을 초기에 제거하는 중요한 역할이 된다. 시스템 개발에 있어서 성패를 가름 지을 수 있는 첫 관문인 요구사항의 추출 방법들을 식별하고 비교 분석하였다. 본 논문에서는 요구사항 추출을 위한 방법들을 간략히 소개하고 각 방법의 장점과 단점을 기술하였으며, 각 방법의 학습난이도, 적용할 이해당사자의 특성별로 정리하였다.
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
대부분의 프로그램 실행 시간은 루프 구조에서 소비되기 때문에 순차 루프 프로그램으로부터 병렬성을 추출하는 것은 프로그램을 빠르게 실행하는 데 필수적이다. 병렬성을 추출하기 위한 기존의 연구들은 주로 불변 자료 종속 거리에 초점을 맞추어왔다. 본 논문에서는 중첩 루프에서 자료 종속성을 제거하는 방법과 자료 종속성 제거 방법을 확장한 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 제안한다. 이 두 가지 방법들은 모두 자료 종속 거리에 관계없이 적용할 수 있다. 중첩 루프에서의 자료 종속성 제거 방법과 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성을 추출하는 방법을 기존의 방법들과 CRAY-T3E에서 성능 평가를 하였다. 두 개의 방법 모두가 기존의 방법들보다 매우 우수함을 보였다.
디지털 TV 서비스의 시작으로 시청자의 효율적인 방송 컨텐츠 이용의 필요성이 제시되었고, 이를 위한 사용자 맞춤형 서비스와 방송 컨텐츠의 특징 추출 및 표현 방법 등, 지능형 TV에 대한 연구가 수행되고 있다. 지능형 TV의 방송 컨텐츠의 비디오 요약과 비디오 하이라이트 등의 제작을 위해 MPEG-7 비주얼 기술자를 이용하여 비주얼 특성을 추출할 수 있다. 특히 비디오의 컬러 특징을 추출하는 MPEG-7 컬러 기술자를 이용한 특징 추출 위해서는 압축된 비디오를 복호하고 비디오의 프레임을 획득하여 특징을 추출하게 되지만, 이 과정은 비주얼 특징 추출 시간을 증가시켜 압축된 방송용 컨텐츠에 MPEG-7 컬러 기술자의 적용을 어렵게 한다. 본 논문은 압축된 비디오의 컬러 특성 추출 속도의 향상을 위해 비디오 압축 영역에서 MPEG-7 컬러 기술자를 적용할 수 있는 방법을 제안하였다. 압축된 비디오에서 DC 프레임을 추출하여 컬러 특징 추출 시간이 감소하였고 검색 율의 변화는 크지 않았다. 본 논문에서 제안한 방식은 방송용으로 압축된 비디오의 비주얼 특징을 고속으로 추출할 수 있는 방법으로의 활용이 가능할 것이다.
현재 홍수유출량을 산정하기 위해서 실무에선 각 하천마다 유출량에 대한 자료들이 부족한 실정으로 Clark 및 Snyder 등의 여러 가지 합성단위도법을 이용하여 홍수유출량을 추정하고 있는 실정이다. 이와 같이 합성단위도법을 이용하여 유출량 추정시 가장 중요시 되는 도달시간 및 저류상수 등의 매개변수를 산정하기 위하여 수자원분야에서도 GIS의 기법을 도입하여 대상유역의 수문학적 지형인자들을 추출하는 방법을 채택하고 있다. 이는 과거의 방법에 비하여 손쉽고 정확하며 신뢰성 있는 자료들을 제공하고 있지만 하천망 생성 및 유역분할 등을 생성하는 과정에서 각 적용시킨 모형마다 약간의 차이를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 각 방법들에 의해 추출되어지고 있는 지형인자들을 보다 정확하고 신뢰성 있는 수문학적 지형인자를 추출하고 이를 강우-유출모형에 적용시켜 자연하천유역의 홍수유출량을 추정하기 위하여 적절한 지형인자 추출 방법을 제시하고자 한다. 강우-유출 모의시 중요시되는 매개변수 산정을 위해 수자원종합관리시스템을 구현하기 위해 국내기술로 개발된 HyGIS 모형과 기존의 지형인자 추출 방법 중에 하나인 Arcview GIS 모형을 적용하여 분할된 소유역 및 격자크기별로 지형인자들을 추출하여 두 모형의 차이를 비교 분석하였으며 이를 토대로 매개변수 및 홍수유출량 추정에 미치는 영향을 분석 하였다. 추정된 유출량을 검증하기 위하여 실측된 유량자료로 개발된 수위-유량관계곡선식을 이용한 홍수량과 비교 검토하였다.
본 연구에서는 식물세포배양액에서 회수한 식물세포인 biomass로부터 항암제 paclitaxel을 효율적으로 회수하기 위해, microwave를 이용한 추출 (MAE) 방법을 도입하여 기존의 유기용매 추출 (CSE) 방법과 추출효율을 비교하였다. CSE 방법에서 추출온도 25, $30^{\circ}C$에서는 추출시간 (3, 6, 10 min)에 대해 추출효율이 온도에 영향을 받지 않은 반면, 40, $50^{\circ}C$에서는 추출시간 10 min에서 paclitaxel 수율이 감소하는 경향을 보여 온도에 영향을 받음을 알 수 있었다. CSE 방법의 경우 총 4회의 추출로 식물세포 내 대부분의 paclitaxel을 회수 (>99%) 가능한 반면 MAE 방법의 경우 1회의 추출로 식물세포 내 대부분의 paclitaxel을 회수 (>99%) 가능하였다. MAE 방법이 CSE 방법보다 paclitaxel를 회수하는데 있어서 높은 추출효율, 공정시간 단축, 에너지 절감 효과가 있음을 알 수 있었다. 또한 MAE 공정에서 최적의 biomass/methanol의 비율은 1/1 (w/v)임을 알 수 있었다.
서론: 최근 임상 연구와 논문의 활성화 속에 높은 신뢰도를 보장하는 방법을 따르는 예들은 아직 많지 않다. 이에 연구의 편향을 최소화하는 무작위 추출의 개념과 바른 방법에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 최근까지 발표된 무작위 추출에 대한 문헌 고찰을 통해 무작위 추출의 기본 개념 및 필요성을 정리하고 바른 무작위 추출을 위한 조건 및 무작위 추출의 종류별 방법들(단순 무작위 추출, 순열화 블록 무작위추출, 계층화)에 대해 살펴 보았다. 결과 및 결론: 무작위 추출은 임상 연구에서 편향을 줄이고 통계적 검사를 이용한 자료 분석의 보장된 유효성을 제공한다. 이렇듯 보다 신뢰도 높은 연구 결과를 도출해 낼 수 있는 방법인 무작위 추출에 대한 개념 재정립 및 바른 무작위 추출 방법의 제안은 연구자들에게 꼭 필요한 과정이라 할 수 있겠다.
출구조사에서 투표소 표집방법으로는 지금까지 판단표집의 일종인 대표구 추출방법과 층화 대표구의 두 가지 방법이 주로 사용되고 있지만 아직 어느 방법이 더 효과적인가에 대해서 체계적인 연구가 이어지지 않았다. 본 연구는 지금까지 논의되어 온 네가지 투표소 추출방법 중에서 어느 방법을 사용할 때 오차가 가장 적을것인지 그리고 어느 정도의 투표소를 추출하는 것이 적절한지에 대해서 분석해 보았다. 17대 총선에서 1위와 2위간의 격차가 8% 이내로 경합을 보인 50개 선거구를 대상으로 투표소 추출방법과 추출규모를 달리했을 때 예측오차가 어떻게 달라지는가를 분석한 결과, 과거 선거결과를 토대로 투표소를 정치성향별로 정렬한 후 체계적으로 추출하는 '종단적 체계적 추출방법'이 지금까지 주로 사용되었던 대표구 혹은 층화후 대표구 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 그리고 표집규모는 9개에서 11개 정도의 투표소 추출이 적절한 것으로 나타났다.
본 연구는 의성작약(Paeonia lactiflora)의 가공공정별 생리활성과 성분 변화를 확인하였으며 이에 따라 최적의 가공공볍을 찾아 추후 제품생산에 자료를 제공하고자 한다. 본 연구에 사용된 작약은 의성에서 생산되는 의성작약(Paeonia lactiflora)을 사용하였으며 가공방법으로는 거피를 제거한 것과 제거하지 않은 것을 절단하여 건조 후 사용하였다. 추출 샘플로는 가공한 작약을 술에 담가 볶은 것(주초)과 볶은 것(초), 건조 한 것 세 가지로 나누어 추출하였다. 추출방법으로는 온도별 열수추출과 농도별 알코올추출을 진행하였다. 온도별 열수추출은 100g의 작약과 500ml의 정제수를 60℃, 80℃, 100℃에 3h 추출하였고 농도별 알코올추출은 100g의 작약과 각각 500ml의 10%, 30%, 50%, 70%, 90% 에탄올을 상온에 6d 추출하였다. 추출을 통해 얻은 샘플로 항산화활성과 주요성분함량을 조사하였다. 항산화활성은 1g/kg의 농도로 DPPH assay 실험을 활용하였다. 실험 결과 열수추출물의 경우 60℃에서 추출한 초가 가장 좋은 활성을 가지고 있었고, 에탄올추출에서는 90% 에탄올에서 추출한 초가 가장 활성이 높았다. 주요성분 분석으로는 Paeoniflorin과 Albiflorin의 함량을 조사하였는데 2g/kg로 샘플을 희석한 뒤 HPLC(Water 2695, Water 5996PDA, 칼럼-Xbridge C18)이용하여 분석한 결과 Paeoniflorin은 90% 에탄올에서 추출한 주초가 가장 많았고, Albiflorin은 90% 에탄올에서 추출한 초가 가장 많았다. 본 실험의 결과 항산화활성과 주요성분의 최적 조건은 90% 에탄올에서 추출한 초인 것을 확인하였으며, 추후 다양한 가공방법을 활용하여 생리활성검증과 주요성분 분석을 진행 할 예정이다.
컴퓨터 비전 분야에서 전경을 추출하기 위한 영역 분할(segmentation) 방법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 특히, 전경이 배제된 배경 영상과 현재 프레임의 차이를 이용하여 전경을 추출하는 배경 차분(background subtraction) 방법은 요구하는 계산량에 비해 우수한 품질의 전경 추출이 가능하므로 실시간 처리가 필요한 비전 시스템에 다양하게 응용되고 있다. 그러나 배경 차분 방법만을 이용하여서는 배경이 동적으로 변하는 환경에서 정확한 전경을 추출해 내지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정적인 배경과 동적인 배경이 공존하는 환경에서 영역 분할을 효과적으로 수행하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정적인 배경 영역에 대해서는 기존의 배경 차분 방법을 이용하여 전경을 추출하고, 동적인 배경 영역에 대해서는 깊이 정보를 이용하여 전경을 추출하는 하이브리드 방식을 사용한다. 정적인 배경에 동적인 영상을 프로젝터로 투영하는 환경에서 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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