본 논문에서는 이더넷 광 네트워크 구현용 핵심 부품인 1.25 Gbps 단일집적 양방향 광전 SoC (Monolithic integrated hi-directional optoelectronic system-on-a- chip)의 전기적 혼신을 감소시키기 위한 임플란트의 전기적 절연 특성을 분석하였으며, 측정결과로부터 임플란트의 등가회로를 추출하였다. InP 기판상에 단일집적된 양방향 광전 SoC의 구성은 다음과 같다. 먼저 송신부는 전기신호를 광신호로 바꾸어 전송하는 레이저 다이오드(Laser Diode)와 레이저 다이오드의 출력을 모니터링하기 위한 모니터 포토다이오드(Monitor Photodiode)로 구성된다. 그리고 수신부는 디지털로 변조된 후 입력된 광신호를 전기신호로 변환하는 디지털 포토다이오드(Digital photodetector)로 구성된다. IEEE 802.3ah와 ITU-T G.983.3가 요구하는 기가비트 수동 광 네트워크 (Gigabit-Passive Optical Network)용 ONU (Optical Network Unit)의 양방향 광전 모듈의 규격을 만족하기 위해서는 수신부의 수신감도는 -24 dBm (@ BER (Bit Error Rate)=10-12)을 만족해야 하므로, 모듈 내의 전기적 혼신은 DC에서 3 GHz까지 -86 dB이하로 유지되어야 한다. 한편, 임플란트 구조의 측정 및 분석 결과, 단일 InP 기판상에 집적된 레이저 다이오드와 모니터 포토다이오드 간의 간격과, 그리고 모니터 포토다이오드와 디지털 포토다이오드간의 간격을 200 mm 이상을 유지하면서, 20 mm 폭의 임플란트를 삽입하였을 경우, -86 dB 이하의 전기적 혼신을 만족하였다. 본 논문에서 사용하고 분석한 임플란트 구조 및 특성은 단일집적 양방향 광전 SoC 뿐만 아니라, 아날로그/디지털 혼합모드 SOC의 설계 제작용 기본 데이터로 활용할 수 있다., 1.0 mm로 나타났다. 하체 고정기구를 사용한 환자군에서 디지털재구성사진과 모의 치료사진의 차이는 좌우, 전후, 두미 방향에 따라 각각 $1.3{\pm}1.9\;mm$, $1.8{\pm}1.5\;mm$, $1.1{\pm}1.1\;mm$, 디지털재구성사진과 조사영역사진 간의 차이는 각각 $1.0{\pm}1.8\;mm$, $1.2{\pm}0.9\;mm$, $1.2{\pm}0.8\;mm$, 조사영역사진 간의 평균 표준편차는 각각 0.9 mm, 1.6 mm, 0.8 mm로 고정기구를 사용하지 않았을 때보다 유의하게 재현성이 향상된 것으로 나타났다. 결 론: 본 연구에서 고안된 하체 고정기구는 골반부암 환자 치료 시 편안함을 제공해 주고 재현성 향상에 도움을 주는 것으로 사료된다..) 이 때 방사선 조사량의 중앙값은 3,600 cGy이었다. 이후 추가 방사선 치료 시 계획용 CT를 사용하지 않고 2-oblique fields 사용하여 치료한 경우가 87명(35.4%)이었는데 방사선 조사량의 중앙값은 1,800 cGy이었다. 전 환자에서 1일 1회 180 cGy로 치료하였다. 전 환자에서 조사된 총 방사선량의 중앙값은 5,580 cGy이었다. 수술 후 방사선 치료를 시행한 경우 중앙값은 5,040 cGy이었고 수술을 받지 않은 환자 중앙값은 5,940 cGy이었다. 근접조사 방사선 치료는 총 34명(13.8%)에서 시행되었고, 전 환자에서 high dose rate Iridium-192를 사용하였다. 조사범위는 종양에서 longitudinal margin의 중앙값은 1 cm, prescribed isodose curve에서 axial length의 평균값은 8.25 cm, 폭은 2 cm, 그리고 전후 폭의 중앙값도 2 cm이었다. Fraction size의 중앙값은
리튬이온전지의 음극활물질로 사용되는 $Li_4Ti_5O_{12}$를 건식 볼밀법으로 합성하였고, $Li_4Ti_5O_{12}$의 전기화학적 특성을 향상시키기 위하여 탄소소재인 polyvinyl chloride (PVC)를 첨가하였다. PVC는 $Li_4Ti_5O_{12}$를 합성하고 난 후에 첨가하였을 때 스피넬 구조를 갖는 물질이 잘 합성되었음을 X-ray diffraction (XRD) 실험으로 확인하였다. 합성하기 전에 탄소재를 첨가하여 열처리를 한 경우에는 탄소재가 미량 첨가되더라도 다른 결정구조의 물질이 합성되는 것을 확인할 수 있었다. 탄소재를 첨가하지 않은 $Li_4Ti_5O_{12}$의 경우 전기전도도 값이 약 $10{\mu}S\;m^{-1}$으로 부도체에 가까운 매우 작은 값을 보였다. 탄소를 첨가함에 따라서 전기전도도가 크게 향상되었으며, 압력을 증가시킬 경우에 최대 10,000배 이상 증가되었다. Electrochemical impedance spectroscopy (EIS) 분석결과 탄소를 첨가할 경우 저항에 해당하는 반원의 크기가 감소하였으며, 이는 전극내의 저항이 감소하였음을 보여준다. Cyclic voltammetry (CV) 분석에 의하면 탄소를 첨가할 경우에 산화피크와 환원피크의 전위차가 줄어 들었으며, 이는 리튬이온의 삽입과 탈리의 속도가 증가하였음을 의미한다. PVC를 9.5 wt% 첨가한 물질의 경우, 0.2 C-rate에서 $180mA\;h\;g^{-1}$, 0.5 C-rate에서 $165mA\;h\;g^{-1}$, 5C-rate에서 $95.8mA\;h\;g^{-1}$의 용량을 나타냄으로써 우수한 출력 특성을 보여주었다.
어떤 클래스에 속한 레코드의 개수가 다른 클래스들에 속한 레코드의 개수보다 매우 많은 경우에, 이 데이터 집합을 '불균형 데이터 집합'이라고 한다. 데이터 분류에 사용되는 많은 기법들은 이러한 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보인다. 어떤 기법의 성능을 평가할 때에 적중률뿐만 아니라, 민감도와 특이도도 함께 측정하여야 한다. 고객의 이탈을 예측하는 문제에서 '유지' 레코드가 다수 클래스를 차지하고, '이탈' 레코드는 소수 클래스를 차지한다. 민감도는 실제로 '유지'인 레코드를 '유지'로 예측하는 비율이고, 특이도는 실제로 '이탈'인 레코드를 '이탈'로 예측하는 비율이다. 많은 데이터 마이닝 기법들이 불균형 데이터에 대해서 저조한 성능을 보이는 것은 바로 소수 클래스의 적중률인 특이도가 낮기 때문이다. 불균형 데이터 집합에 대처하는 과거 연구 중에는 소수 클래스를 Oversampling하여 균형 데이터 집합을 생성한 후에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구들이 있다. 이렇게 균형 데이터 집합을 생성하여 예측을 수행하면, 특이도는 다소 향상시킬 수 있으나 그 대신 민감도가 하락하게 된다. 본 연구에서는 민감도는 유지하면서 특이도를 향상시키는 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 Support Vector Machine (SVM), 인공신경망(ANN) 그리고 의사결정나무 기법 등으로 구성된 하이브리드 모델로서, Hybrid SVM Model이라고 명명하였다. 구축과정 및 예측과정은 다음과 같다. 원래의 불균형 데이터 집합으로 SVM_I Model과 ANN_I Model을 구축한다. 불균형 데이터 집합으로부터 Oversampling을 하여 균형 데이터 집합을 생성하고, 이것으로 SVM_B Model을 구축한다. SVM_I Model은 민감도에서 우수하고, SVM_B Model은 특이도에서 우수하다. 입력 레코드에 대해서 SVM_I와 SVM_B가 동일한 예측치를 도출하면 그것을 최종 해로 결정한다. SVM_I와 SVM_B가 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는 ANN과 의사결정나무의 도움으로 판별 과정을 거쳐서 최종 해를 결정한다. 상이한 예측치를 도출한 레코드에 대해서는, ANN_I의 출력값을 입력속성으로, 실제 이탈 여부를 목표 속성으로 설정하여 의사결정나무 모델을 구축한다. 그 결과 다음과 같은 2개의 판별규칙을 얻었다. 'IF ANN_I output value < 0.285, THEN Final Solution = Retention' 그리고 'IF ANN_I output value ${\geq}0.285$, THEN Final Solution = Churn'이다. 제시되어 있는 규칙의 Threshold 값인 0.285는 본 연구에서 사용한 데이터에 최적화되어 도출된 값이다. 본 연구에서 제시하는 것은 Hybrid SVM Model의 구조이지 특정한 Threshold 값이 아니기 때문에 이 Threshold 값은 대상 데이터에 따라서 얼마든지 변할 수 있다. Hybrid SVM Model의 성능을 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 Churn 데이터 집합을 사용하여 평가하였다. Hybrid SVM Model의 적중률은 91.08%로서 SVM_I Model이나 SVM_B Model의 적중률보다 높았다. Hybrid SVM Model의 민감도는 95.02%이었고, 특이도는 69.24%이었다. SVM_I Model의 민감도는 94.65%이었고, SVM_B Model의 특이도는 67.00%이었다. 그러므로 본 연구에서 개발한 Hybrid SVM Model이 SVM_I Model의 민감도 수준은 유지하면서 SVM_B Model의 특이도보다는 향상된 성능을 보였다.
이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.
본 연구는 현재 건강검진센터에서 수행하고 있는 영양서비스 현황과 영양서비스의 요구도를 관찰하여 영양서비스 개선을 위한 방법을 모색하고 이를 영양평가 및 상담에 적용하여 영양서비스의 만족도를 높이는데 기여하고자 수행하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 영양서비스의 경험이 있는 대상자는 상담군의 경우 58.5%, 비상담군의 경우 46.3%로 나타났다. 그 중 상담군 56.1%, 비상담군 43.9%가 개별상담을 받았고, 상담내용은 건강검진결과에 따른 결과상담이 가장 높았다. 영양지식 및 건강정보는 TV, 인터넷, 책, 잡지, 신문을 통해 얻는 경우가 많았으며, 영양사나 의사, 간호사 등 교육기관으로부터 정보를 얻는 비율은 낮았다. 2) 영양서비스를 받고 싶다고 생각한 적이 있는지에 대해 상담군 80.5%, 비상담군 73.2%가 긍정적으로 대답하였으며, 두 군간의 유의적인 차이는 없었다. 영양서비스 경험과 영양서비스에 대한 생각은 양의 상관관계를 보였다(r = 0.229, p < 0.01). 3) 영양평가의 필요성은 상담군의 경우 95.1%로 비상담군 80.5%에 비해 유의적으로 높게 나타났으며 (p < 0.05), 영양상담의 필요성은 상담군의 경우 97.6%, 비상담군의 경우 100%로 영양상담의 요구도가 높았으며, 두 군간의 유의적인 차이는 없었다. 또한, 영양서비스의 수단으로 개별 상담의 선호도가 가장 높았다. 4) 영양서비스 요구항목의 우선순위를 보면, 영양평가는 식사섭취열량평가가 가장 높았으며 (p = 0.000), 영양상담은 상담군의 경우 영양평가를 통해 출력된 영양소별 1일 섭취량 결과를 바탕으로 개인별 맞춤 상담을 원했으며 (p = 0.031), 비상담군은 건진결과에 따른 식사요법에 대한 영양상담을 원하는 비율이 높았다 (p = 0.000). 영양결과지는 도표나 그래프를 이용하여 한 눈에 알아 볼 수 있도록 만들어지기 원하였으며 (p = 0.014), 리플릿이나 영양책자는 사진의 추가로 시각적인 효과를 높여달라는 요구도의 순위가 가장 높았다 (p = 0.014). 본 연구 결과를 바탕으로 건강검진센터의 영양서비스 개선을 위한 제언은 다음과 같다. 1) 영양평가시 영양문제파악을 위한 개개인의 영양상태 평가 도구로써 보다 세밀한 평가가 이루어질 수 있도록 영양평가 도구 개발이 필요하겠다. 2) 현재 일부 정밀건강검진프로그램에서만 결과에 따라 개인별 식사요법이나 영양교육이 실시되고 있다. 그러나, 영양교육 및 다양한 영양서비스를 제공하는 것은 건강증진, 질병예방 측면에서 볼 때 큰 효과를 볼 수 있는 좋은 프로그램이며, 소비자들도 원하는 부분이다. 이에 다양한 영양교육프로그램 개발을 통해 건진프로그램에 영양서비스 정착에 힘써야 할 것이며, 더불어 영양사의 자질 향상을 도모하는 것도 필요하리라 하겠다. 3) 영양평가결과지에 그래프나 도표 첨부, 영양자료나 리플릿 제작시 사진이나 그림, 건강기능식품에 대한 정보 추가 등의 수정보완이 필요하겠다. 4) 본 연구를 통해 영양서비스 요구도 설문이 실시됨으로써 차후에 다양한 건강검진프로그램 평가에 대한 기초자료를 제공할 수 있으며, 적극적인 차원에서의 건강검진프로그램 관리에 대한 기본적인 자료제공의 의의를 가질 수 있을 것으로 기대된다. 5) 본 연구는 영양서비스에 대한 평가에서 제한된 부분만을 분석하였으므로 앞으로는 여러 가지 평가도구가 개발되어야 하며 또한, 영양상담 내용을 행동에 옮기는데 필요한 구체적인 변수들의 규명과 분석이 진행되어야 하겠다.
혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.
오늘날 GIS 영역을 포함하는 정보시스템 개발 환경은 소프트웨어의 복잡성 및 다양성 그리고 분산처리 및 네트워크 컴퓨팅 등의 측면에서 과거에 비해 현저하게 변화되었다. 이에 신속하게 대응하기 위하여 소프트웨어 개발 패러다임에 변화가 일어나고 있으며 객체지향기술에 바탕을 둔 컴포넌트 기반 개발이 대세로 자리잡고 있다. GIS 개발에서도 국내외적으로 관련 표준 지침을 만들어 컴포넌트에 기반한 개발을 독려하고, 앞으로 컴포넌트 기술의 적용이 증가하는 추세이다. 이러한 추세에 부응하여 GIS를 위한 컴포넌트 기반개발 방법론의 필요성이 대두되나 아직 연구가 충분히 이루어지지 못하는 실정이다. 본 연구는 UML을 활용한 컴포넌트 기반의 GIS 개발 방법론(ATOM Advanced Technology Of Methodology for GIS)의 프로세스의 제안과 함께 사례연구를 통하여 이의 적용가능성을 확인하는 것이다. ATOM은 컴포넌트 개발 그 자체를 지원할 뿐만 아니라 식별된 컴포넌트와 기존 재사용 가능한 컴포넌트에 바탕을 둔 소프트웨어 개발 생명주기 전체 단계를 지원하는 전사적인 GIS 구축 방법론이다. ATOM은 생명 주기 각 단계에 대한 주요 활동과 각각의 활동을 수행하기 위한 작업들을 정의하였다. 또한 작업간 입력물과 출력물을 제시하고, 각종 문서화를 위한 표준 양식과 항목을 제시하며 작업들의 성공적 수행을 위한 상세한 지침을 제시하여 최대한 방법론의 이해를 돕고자 하였다. 무엇보다도 ATOM의 가장 중요한 특징은 단순한 기능과 최소의 크기, 최대의 재사용을 위한 컴포넌트 추출에 목적을 두고 GIS 도메인의 여러 특징을 고려한 GIS를 위한 컴포넌트 기반의 개발방법론이라 할 수 있다. ATOM의 사례 적용은 재사용 및 상호운용성이 뛰어난 컴포넌트의 추출과 함께 보다 체계적이고 구체적인 개발 가이드 라인을 제공하여 응용GIS 구축의 생산성 및 품질 향상에 기여할 뿐만 아니라 우리의 최종목표인 GIS 소프트웨어 자동 생산에도 크게 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 진단용 X선 발생장치의 성능을 검사하기 위해 직선성(Linearity), 재현성(reproducibility) 및 반가층(Half Value Layer; HVL)을 실험하였다. 직선성(Linearity)은 설정된 조사조건으로 한 장비 당 4회씩 조사하여 측정된 선량을 기록하고 mR/mAs를 구하여 측정하였으며, 측정값이 0.1을 초과하면 직선성이 떨어지는 것을 알 수 있다. 재현성(Reproducibility)은 80kVp, 200mA, 20mAs와120kVp, 300mA, 8mAs의 조건으로 10회 조사하여 변동계수(CV) 공식에 대입하여 측정한 값이 0.05안에 포함되면 양호하게 나타나는 것을 알 수 있다. 반가층(Half Value Layer: HVL)은 filter가 없을 때 설정된 조건으로 3회 조사하여 측정한 후 부가필터용 반가층 물질로 사용하여 필터의 두께를 0, 1, 2, 4 mm로 바꾸어 가며 부가필터가 없을 때의 $\frac{1}{2}$이하인 측정값이 나올 때 까지 측정한다. 현재 본원에서 사용하는 진단용 X선 발생장치 5대를 대상으로 직선성, 재현성, 반가층을 측정한 결과 직선성은 1번 장비에서는 300mA~400mA, 5번 장비에서는 100mA~200mA 부근에서 양호하지 않았으며, 반가층 측정에서는 80kVp 측정치에서 1번 장비에서 검사기준을 만족하지 못하였다. 출력은 단상에 비해 삼상장치가 높게 나왔다. 실험을 통하여 밝혀진 결과를 토대로 정기적인 장비관리와 노후 된 장비의 교환 등이 이루어진다면 장비 사용의 효율성을 극대화 할 수 있으며, 방사선 피폭선량을 줄임과 동시에 영상의 화질을 향상시킬 수 있어 정확한 진단에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
우편물의 자동구분을 위해서는 주소영상의 인식이 필수적이다. 주소영상의 인식 과정은 주소영상 전처리, 문자인식, 주소해석의 과정으로 이루어져 있다. 주소영상 전처리 과정을 통해 추출된 문자영상들은 인식과정으로 전달되고 이 과정에서 각 문자영상마다 다수의 후보문자와 인식 스코어가 생성된다. 주소해석기는 후보문자와 인식 스코어의 집합을 이용하여 유효한 최종 주소를 생성한다. 우편물의 자동구분 율은 주소영상의 인식과정에 포함된 모든 과정의 성능에 따라 좌우되는데 특히 문자인식 성능이 중요한 요인이다. 주소인식에서 좋은 문자인식기란 주소해석이 용이할 수 있도록 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 문자인식기에서 신뢰도 높은 후보문자를 생성하는 방법을 제안한다. 논문에서는 현행 우편물 자동구분기의 주소인식 시스템에서 사용되고 있는 MLP 인식기를 개별 문자인식을 위한 인식기로 사용한다. MLP 인식기는 인식 속도와 인식률 측면에서 가장 우수한 인식기의 하나로 알려져 있지만, false alarm과 같은 잘못된 결과를 생성하기도 하는데 이는 주소해석을 어렵게 만드는 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 주소해석을 쉽게 하고 우편물 구분율을 높이기 위해 기 구현된 MLP 인식기의 출력값을 재추정하는 방법을 제안한다. 재추정값의 신뢰도를 높이기 위한 인식기의 통계적 동작특성을 생성하는 방법과, 기존 MLP와 신뢰도 재추정기로서 동작하는 Subspace 인식기를 결합하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 타당성을 확인하기 위해 우체국에 설치된 우편물구분기로부터 획득한 문자영상을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 제안 방법이 개별 문자 및 비문자에 대한 오류율과 기각률 측면에서 높은 신뢰도를 보임을 확인할 수 있었다.
폴리스티렌 막(polystyrene membrane, PS)의 표면을 Ar, $O_2$ 플라즈마로 처리하고, 처리 전후의 변화를 관찰하였고, $CO_2$, $N_2$의 투과도와 $N_2$에 대한 $CO_2$의 선택도는 연속흐름 기체 투과 분석장치(GPA)를 이용하여 측정하였다. Ar플라즈마 처리의 경우 O/C비율이 0에서 0.179로 증가하고, 표면 거칠기가 $15.86{\AA}$에서 $71.64{\AA}$로 증가함으로써 접촉각은 처리전의 $89.16^{\circ}$에서 $18.1^{\circ}$로 감소하였다. 따라서 플라즈마 처리는 막표면을 높은 친수성을 갖도록 만들었다. $CO_2$의 투과도와 선택도에 대한 Ar플라즈마 처리최적조건은 60 W, 2 min, $70^{\circ}C$이며, 투과도와 선택도는 각각 $2.1{\times}10^{-12}[m^3(STP){\cdot}m/m^2{\cdot}sec{\cdot}atm]$와 4.51이었다. $O_2$플라즈마 처리의 경우에, 접촉각은 O/C비율(0.189)과 표면 거칠기($57.10{\AA}$)의 증가에 의해 $13.56^{\circ}$로 감소하였다. 최적의 처리조건은 90 W-2 min-$70^{\circ}C$이며, 값 $7.1{\times}10^{-12}[m^3(STP){\cdot}m/m^2{\cdot}sec{\cdot}atm]$와 값 11.5이었다. 플라즈마 처리 후 막 표면의 변화는 표면에서의 교차결합과 식각효과의 경쟁적인 관계에 의해 결정된다. 결국 플라즈마 처리된 막의 투과도와 선택도가 플라즈마 기체, 처리시간, 출력세기등과 같은 플라즈마 상태를 제어함으로써 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.