최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.
최근 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 등 4차 산업의 핵심 분야에 대한 관심이 커지면서 기존의 의사결정 문제를 전통적인 방법론의 한계점을 최소화하는 과학적 접근 방식이 대두되고 있다. 특히 이런 과학적인 기법들은 주로 금융 상품의 방향성을 예측하는데 사용되는데 본 연구에서는 사회적으로 관심이 높은 아파트 가격의 요인을 자기조직화지도를 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 아파트 가격의 실질 가격을 추출하고 아파트 가격에 영향을 주는 총 16개의 입력 변수를 선정한다. 실험 기간은 1986년 1월부터 2021년 6월까지이며 아파트 가격의 상승 및 횡보 구간을 나눠 각 구간 별 변수들의 특징을 살펴본 결과, 상승 구간과 횡보 구간의 입력 변수의 통계적 성향이 뚜렷하게 구분되는 것을 알 수 있었다. 더불어 U1~U3 구간이 N1~N3 구간에 비해서 변수들의 표준편차가 상대적으로 크게 나왔다. 본 연구는 중장기적으로 상승과 하락이라는 큰 주기를 갖고 있는 부동산에 대해서 현재 시점의 현황을 정량적으로 분석한 것에 의미가 있으며 향후 이미지 학습을 통해 미래 방향성을 예측하는 연구에 도움이 되기를 기대한다.
산업화에 따른 화학물질 사용량의 증가는 담수로의 유해화학물질 유출사고의 위험을 증가시키며, 이러한 사고는 하천수 수질과 수환경 생태계에 심각한 위해와 손상을 야기한다. 이러한 수질사고 발생시 신속 대응을 위해, 하천에 유입된 물질의 거동을 신속하게 예측하는 것이 필요하며 이 경우 1차원 추적모형이 주로 사용된다. 1차원 물질혼합 모형은 하천을 하나의 유선으로 보며, 복잡한 하천흐름의 시스템을 현상학적으로 해석하고, 오염물질의 이송 및 혼합 메카니즘을 모델 매개변수에 반영하여 모형화한다. 이러한 매개변수들은 직접적으로 측정하기 어려우며, 이론에 기반한 매개변수 산정 기법이 구축되지 않은 실정이다. 따라서 대부분의 연구에서는 추적자 실험을 실시하여 유한한 하천구간에서 추적자의 시간-농도곡선(Breakthrough curve, BTC)을 취득하고, 이를 통하여 대상 구간의 매개변수를 역산하는 최적화 기법에 의존하고 있다. 하지만, 모든 하천구간에 대하여 추적자 실험을 수행하여 데이터를 확보하는 것이 어렵기 때문에 최적화 기법의 적용성에 한계가 있다. 본 연구는 흐름정보가 제공되지 않은 미계측 하천구간에서 BTC를 신속하게 예측할 수 있는 회귀모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 국내 하천에서 수행한 4회의 추적자 실험으로부터 취득한 28개 구간 케이스의 데이터에 대하여 농도곡선 전처리를 수행하고 14개의 통계적 특징을 추출하였으며, 계측된 흐름특성과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 대상 구간에서의 BTC의 변화가 추적자의 유하거리에 매우 높은 상관관계를 보였으며, 이를 이용하여 회귀모형을 제시하였다. 제안된 회귀모형을 적용하여 하류의 지점에서의 BTC를 예측하였으며, 1차원 이송-분산 방정식과 하천저장대모형을 활용한 예측결과와 비교하여 검증하였다. 그 결과, BTC의 변화특성을 활용한 회귀적 예측이 하천 지형 및 흐름의 변동성이 작은 구간에서 1차원 혼합모형들을 이용한 예측보다 더 높은 정확도를 보였으며, 이러한 장점은 장거리 예측에서 더 분명하게 나타났다.
본 논문에는 관심 영역의 폐실질 영역을 양성과 악성 결절의 분류를 위한 특징인자에 포함으로써 분류성능을 개선하였다. CT를 통해 확인되는 매우 작은 폐결절(4~10mm)은 고형 종양 내에 CT 데이터 복셀 수가 제한되어 기존 컴퓨터보조 진단도구를 통해 처리하기가 어렵다. 이러한 아주 작은 폐 결절의 경우 분석을 위해 주변의 실질을 포함하여 특징인자를 추출하는 것이 CT 복셀 세트를 증가시킬 수 있으며, CT 스캐너와 매개 변수에 대한 컴퓨터 보조진단도구의 유연성을 확보함으로써 진단 성능을 개선할 수 있다. 나이브 베이스와 SVM 약분류기를 이용하는 아다부스트 학습을 통해 304개의 특징인자로부터 유효한 특징인자를 결정하였으며, 제안한 방법을 COPDGene 데이터에 적용한 결과 100%의 정확도, 민감도 및 특이도의 결과를 획득하여 컴퓨터 보조진단에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.
청진에 의한 심음도법은 오래 전부터 진단에 이용되어 왔지만 심음 인식분야에서는 제 1심음, 제 2심음, 특정 판막의 운동과 같이 부분적 기능이나 동작 분석을 목적으로 심음의 일부 구간에 대한 인식 연구가 행하여졌을 뿐 심음 한 주기 전체를 대상으로 하는 심음 특징 인식에 대한 연구성과는 매우 미약하였다. 본 논문에서는 한 주기 동안의 전체 심음을 분석하여 파라메터를 추출하고 이를 이용하여 한 주기 심음 특성에 대한 인식방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 시간영역에서 제 1심음과 제 2심 검출을 기반으로 한다. 알고리즘은 주요 구간을 추출하고 정점 위치, 구간 적분, 통계변수에 대한 분석을 통하여 심음을 분류한다. 심음을 정상, 수축초기 심잡음, 수축말기 심잡음, 이완 초기 심잡음, 이완 말기 심잡음, 연속적 심잡음으로 구분하였다. 시험 결과 평균 88% 의 평균 인식률을 얻어 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 비정상 심음의 분류에 대한 오인식은 주로 수축초기의 심잡음인 경우로 나타났다.
본 논문은 브랜드 쌀 구매에 영향을 미치는 요인(factor)들이 소비자 특성에 따라 차이가 있는지를 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 분석을 위하여 서울시에 1,000명의 주부를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 그 주요 내용은 다음과 같다. 먼저 주부들이 쌀 구매에 영향을 미치는 11개 항목을 5점 리커르트 척도를 이용하여 분석하였다. 그 결과 소비자들이 가장 높은 점수를 부여하는 것은 쌀의 잔류 농약 정도로서 4.12점이 나왔으며, 영양가 높은 쌀(4.01점), 쌀알의 모양(3.96점) 및 쌀의 생산지(3.88점) 등의 순위가 높았다. 요인분석을 위해 고유치(eigen value) 값이 0.8 이상인 경우를 기준으로 요인 수를 분석한 결과 다섯가지의 요인이 추출되었으며, 그 특징은 유형적 차원과 무형적 차원으로 구분되었다. 전자인 유형적차원은 물리적 속성(완전미 여부, 도정일자, 잔류농약), 지역성(생산지), 외관성(크기, 모양) 및 가격성등의 가시적 차원으로 소비자가 쉽게 판단하거나 쌀간의 비교가 용이한 특성이며, 후자는 심리적 속성이나 상징성을 의미하는 것으로서 브랜드 상표와 품질 인증 마크가 가지는 신뢰성 등이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 무형적 차원인 식품의 안전성이 도시주부간 쌀 구매에 미치는 차별성을 알아보기 위하여 정규성 검정 결과에 따라 독립표본 T-검정을 실시하였다. 분석에서 도시주부가 특성별로 두 집단으로 구분되는 기준은 자의적 분류보다는 공통적인 기준을 이용하고자 평균값(나이, 학력, 소득, 동거가족 수)을 기준으로, 그 외의 경우는 더미변수(주부직업 유무, 주거형태 및 거주지역)를 이용하여 구분하였다. 식품의 안전성으로 추출된 요인 값의 평균에 대해 두 집단간 차이를 검정하였으며, 분석 결과 주거형태가 1% 유의수준에서, 주부취업 여부 및 거주지역이 각각 5%유의수준에서 통계적 유의성이 있는 것으로 분석되었다. 반면 주부간 나이, 학력, 소득수준 및 동거가족 수에서는 유의미한 결과가 추정되지 못하였다. 본 연구결과를 볼 때, 식품의 안전성을 고려한 쌀의 마케팅 전략은 취업주부, 아파트 거주자 및 강남지역 주부들을 대상으로 한 판매활동 강화가 필요하다. 아울러 통계적으로 유의미한 결과를 나타내는 도시 주부의 특성 변수들을 세밀하게 구분해서 연구·분석하는 시장세분화 연구가 필요하다.
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
교통사고를 조사하여 어떤 지역에 어떠한 문제가 있는지를 진단하고, 사고발생에 영향을 미치는 요인을 추출하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 사고지점의 파악 및 영향인자파악을 목적으로 수원시 2001년 사고다발지점을 대상으로 각 사고유형 및 위치별 $P_i$(각 사고가 발생할 때 특정의 사고와 관련된 특징이 나타날 확률)을 이항분포로 모형화하여 지점 (도로구간 및 교차로)별로 특성적 사고가 발생한 것으로 판단되는 지점과 그렇지 않은 지점으로 진단하였고, 또한 지점별 안전성능함수(Safety Performance Function)를 구한 후 허용 임계치인 5%를 적용하여 임계치안에 드는 지점들을 진단하고 파악하였다. 이후 진단된 지점과 그렇지 않은 지점을 종속변수로 하고 주요 도로 환경적조건 및 교통조건을 독립변수로 하여 로지스틱 판별분석을 실시하여 분석 결과로 유의하다고 판단된 사고요인들을 도출하였으며 이를 기반으로 각 지점별 개선방안에 대한 대책수립가능성을 또한 검토하였다. 본 연구에서 제시된 진단방법과 로지스틱판별분석을 통한 요인추출 방법은 향후 유사연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 음성과 영상 정보를 사용하고, 음성에 사용하는 선형예측계수 알고리즘을 영상에 적용하는 방법을 제안한다. 입력으로 얻어지는 음성신호는 0.95의 매개변수를 통해 고역 신호가 강조되고, 해밍창과 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘에 의해 13차 선형예측계수를 구한다. 마찬가지로, 그레이 영상신호도, 음성의 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘을 사용하여 13차의 2차원 선형예측계수를 구한다, 이러한 음성/영상 신호에 대한 선형예측계수들은 다층 신경회로망에 적용하여 학습이 이루어졌고, 각 레벨의 잡음이 섞인 음성신호를 적용한 결과, 숫자음 '3', '5', '9' 에서 음성만으로 인식한 결과보다 훨씬 좋은 인식결과를 얻을 수 있었다. 결과적으로, 본 연구에서는 영상 신호의 2차원 선형 예측 계수들이 음성인식에 사용될 경우, 특징 추출에 따른 부가적인 알고리즘이 새로 고안될 필요가 없이, 음성특징 계수를 추출하는 방법을 그대로 사용할 수 있으며, 또한 데이터량과 인식율이 잡음 환경에서 보다 향상되는 효율적인 방법을 제시하고 있음을 알 수 있었다.
파킨슨병은 임상적으로 인지 및 신경정신과 증상을 포함한 다양한 운동 및 비운동 증상으로 특징지어진다. 이러한 다양한 증상을 통합하여 임상적 하위유형(clinical subtype)으로 분류하는 것은 초기 치료 개입에 유용할 수 있다. 본 연구에서는 치매로 진단받지 않은 파킨슨병 환자의 운동, 인지, 신경정신증상과의 상관관계 패턴을 확인하고자 한다. 파킨슨병으로 진단받은 104명의 환자에게 운동 및 인지기능 검사와 신경정신증상에 대하여 종합적인 평가를 시행하였다. 인구통계학적 요인과 운동, 인지, 신경정신증상을 포함한 변수 사이의 상관관계를 확인하고 임상적 하위유형을 추출하기 위하여 요인분석을 실시하였다. 분석결과 1개의 운동관련 요인과 3개의 인지관련 요인 및 4개의 신경정신과적 요인이 추출되었다. 본 연구결과 상관관계의 특성이 파킨슨병의 질병과정에서 특징적인 동반증상 패턴을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통해 향후 하위유형을 확인하고 치료적 전략을 수립하는데 유용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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