Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.399-408
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2015
본 논문은 대기오염 자료를 여러 가지 방법의 데이터 시각화를 통해 나타내었고, 데이터 시각화 방법별로 통계적인 방법을 활용한 분석과 연계하여 어떤 특징을 알아 볼 수 있는지를 나타냈다. 데이터 시각화 도구로는 통계 패키지인 R을 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 뉴욕시에서 1973년 5월부터 9월까지 공기의 질을 측정한 자료이다. 먼저 단변량 분석과 단순회귀분석을 실시하여 데이터 시각화를 통해 자료의 기본적인 특성을 파악하고 시각화 방법으로 산점도행렬 등을 통해 특성을 한눈에 볼 수 있게 나타내었다. 다중 회귀 분석을 실시하여 로그변환 등을 이용하여 최적의 모형을 찾고 설명변수들을 범주화하여 상자그림이나 3차원 투시도, 3차원 산점도 등 여러 데이터 시각화 방법을 이용해 대기오염 데이터의 전체적인 특성들을 알아보았다.
밀리미터 대역은 매우 넓은 대역폭을 활용할 수 있어 5G 시스템의 데이터 전송률을 높일 핵심 요소로 기대되고 있다. 해당 대역은 경로 감쇄가 심한 특성을 갖지만, 짧은 파장 덕분에 크지 않은 공간에 매우 많은 안테나를 배치할 수 있어 경로 감쇄를 상쇄할 수 있다. 이처럼 많은 안테나를 활용하는 채널을 기존의 기법으로 추정하기 위해서는 큰 오버헤드가 발생해, 짧은 시간에 트레이닝을 수행하는 채널 추정 기법이 요구된다. 밀리미터파 채널은 매우 적은 수의 유효 경로가 존재하는 특징을 갖기에 적은 수의 관찰 값으로부터 희소 신호를 검출하는 압축센싱 기법의 활용이 효과적일 것으로 기대된다. 본 논문에서는 밀리미터파 채널 추정을 위한 압축 센싱 기법을 소개한다. 첫째로, 지연 확산이 존재하는 다중 경로 채널 추정을 표준적인 압축 센싱 문제로 변환하는 방식을 제시한다. 또한 압축 센싱을 통해 채널 추정을 수행하기 위해서는 좋은 특성을 갖는 검출 행렬을 생성하는 것이 중요하기에, 양자화된 phase shifter로 임의 발생시킨 검출 행렬의 mutual incoherence 특성을 수치적으로 분석한다.
GML 데이터는 일반적인 문자, 숫자 형태의 데이터와는 다르게 공간데이터의 특징과 (준) 구조적인XML 데이터의 성격을 동시에 지니고 있어 표준 데이터베이스에서 관리되기 힘들다. XML 저장이 가능한 데이터베이스는 GML 데이터를 효율적으로 저장할 수 있지만, 공간데이터 처리 능력이 부족하고, 공간데이터베이스는 XML 데이터를 저장하기 어렵다. 본 논문에서는 GML. 데이터를 공간데이터베이스에 저장하여 기존의 문제점들을 해결하고자 한다. 이를 위하여 GML 응용스키마로부터 OGC에서 제시한 공간데이터베이스의 스키마로 변환할 수 있는 방법을 제안하고 PostgreSQL/SPE 시스템을 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다. 그 결과 다양한 기하 모델과 XML문서의 구조 정보를 포함하고 있는 GML 데이터들이 제안된 기법을 통하여 공간 데이터베이스에 저장될 수 있었고 저장된 데이터의 크기는 GML 파일로 존재할 때 보다 현격하게 적은 공간을 차지하였다. 또한 저장된 데이터에 대하여 공간, 비 공간 및 혼합 질의를 수행하여 저장된 GML 데이터들이 빠르게 검색되고 복잡한 질의가 손쉽게 수행될 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 OWL(Web Ontology Language) 기반 그래픽 바이오 온톨로지 관리 시스템을 설계하고 구현하였다 이 시스템은 생물학 용어들 사이의 복잡한 의미 관계들로 구성되는 바이오 온톨로지를 본 논문에서 정의한 그래픽 표기를 이용하여 표현한다. 또한, 시각화된 환경에서 수행되는 상속과 역상 속 메커니즘은 이미 구축된 방대한 용어들 사이의 관계를 시스템이 구조적으로 파악할 수 있게 함으로써, 전문가가 새로 추가되는 용어에 대한 관계를 의미적으로 일관성 있게 반자동으로 구축할 수 있다. 구축된 온톨로지는 기본적으로 OWL로 기술되며, 다른 여러 표준 온톨로지 언어(RDF/RDFS, DAML+OIL 등)로 의미적 손실 없이 변환된다. 본 시스템의 중요한 특징은 OWL의 강력한 의미적 표현력과 이를 잘 정의할 수 있는 그래픽 표기법을 채택함으로써 시각화된 메커니즘을 통해 바이오 온톨로지를 정교하게 모델링할 수 있다는 점이다.
본 논문에서는 조류와 양서류 울음소리의 구별 정확도를 높이기 위해 게이트 선형유닛과 자가주의 집중 모듈을 활용해서 데이터의 중요한 부분을 중심으로 특징 추출 및 데이터 프레임의 중요도를 판별해 구별 정확도를 높인다. 이를 위해 먼저 1차원의 음향 데이터를 로그 멜 스펙트럼으로 변환한다. 로그 멜 스펙트럼에서 배경잡음같이 중요하지 않은 정보는 게이트 선형유닛을 거쳐 제거한다. 그러고 난 뒤 시간 축에 자가주의집중기법을 적용해 구별 정확도를 높인다. 사용한 데이터는 자연환경에서 멸종위기종을 포함한 조류 6종의 울음소리와 양서류 8종의 울음소리로 구성했다. 그 결과, 게이트 선형유닛 알고리즘과 시간 축에서 자가주의집중을 적용한 구조의 평균 정확도는 조류를 구분했을 때 91 %, 양서류를 구분했을 때 93 %의 분류율을 보였다. 또한, 기존 알고리즘보다 약 6 % ~ 7 % 향상된 정확도를 보이는 것을 확인했다.
본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3{\times}3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.
전기화재의 주요 원인 중 하나인 트래킹은 서서히 진전하는 특징을 가지기 때문에 진전단계를 분석함으로서 화재가능성을 예측할 수 있다. 본 논문은 부하가 연결된 모의 전기설비에서 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하고자 시도하였다. 부하는 무유도 저항을 사용하였고, 트래킹은 모의 전기설비의 일부인 비닐캡타이어 타원형코드에 전해액을 적하하여 발생시켰다. 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하기 위해 모의 전기설비의 전체 전류파형을 검출하였다. 전류파형으로부터 트래킹 진전을 분석하기 위해 시간-에너지 변환과 확률분포를 이용하였고, 이를 신경망에 입력함으로써 전기설비 내에서 전기화재의 발생가능성을 4단계로 예측할 수 있게 하였다.
GSIS는 분석될 수 있고, 또 특별한 목적이나 응용을 위한 정보로 변환될 수 있는 공간적 참조 자료를 보유하는 시스템이다. GSIS의 핵심적인 특징은 자료를 분석하여 새로운 정보를 만들어 낼 수 있다는 것이다. 교통분야에 있어서 현재 중점을 두고 있는 것은 실시간 시스템과 결합한 GSIS를 구축하는 것이다. 교통 GSIS에 대한 요구는 환경이나 자원분야의 응용을 위해 설계된 전통적인 GSIS와는 매우 다르다. 교통 GSIS는 교통량 예측, 포장관리에 대한 능력을 포함할 필요도 있을 것이다. 지역적인 교통계획 모델은 실제 어떤 지역에 대한 인구, 고용, 수입, 가구수, 자동차 수요에 대한 목록을 정리하고 예측하는데 사용되는 모델이다. 본 논문에서는 행정경계, 토지이용도, 도로망, 학교 동사무소의 위치와 인구 같은 자료를 사용하였으며, 이들 자료는 교통량, 교통수요, 도로건설 시간을 분석하는데 사용되었다.
U-Healthcare의 활성화를 위해 모바일 기기를 활용한 원격진료 및 진료지원에 대한 연구가 활발하다. 특히 원격처방시스템을 허용하는 의료법이 개정되면 모바일 처방시스템에 관한 연구는 급속도로 확산될 것이다. 그러나 모바일 앱은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지는 특징을 가지므로, 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 모바일 표준 웹 개발 언어로 대두된 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery Mobile을 이용하여 모바일 웹 처방 인터페이스를 설계한다. 또한, 기존의 병원정보시스템과의 자료 공유를 위해서 표준 프로토콜인 HL7을 기반으로 하는 메시지 형태로 변환하는 기능을 추가한다. HL7 메시지 송신을 통해 기존의 병원정보시스템과의 연동이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 모바일 플랫폼에 독립적이고, 범용 컴퓨터에서도 호환성을 가지므로 다양한 환경에서 활용이 가능한 장점을 가진다.
Deinterlacing은 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 방법을 뜻하며 2배의 영상 보간 문제로 볼 수 있다. 본 논문에서는 보간하려는 화소의 국부 Gradient 정보를 이용한 간단하면서도 효율적인 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 보간하려는 화소를 중심으로 각 방향별 가중치가 추정되며 이 가중치에 따른 평균으로 보간 할 화소의 밝기값이 결정된다. 제안 방법에서는 모든 방향에 대한 가중치를 고려함으로써 잘못된 방향 판단으로 인한 화질 열화를 피하였고 실제적인 구현에 적합한 구조를 가지고 있다. 모의실험에서 제안 방법은 대표적인 방향성 deinterlacing 방법인 ELA보다 개선된 주관적, 객관적 성능을 보여주었으며 복잡한 구조와 여러 개의 경험적인 파라미터들을 요구하는 ELA의 변형에 대해서도 대등한 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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