뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.
본 논문은 최근 이슈가 되고 있는 대형 건축/토목구조물에 대한 동적계측, 시스템판별, 모델향상 등을 통한 건전도 평가기법에 대하여, 현재까지 개발된 혹은 개발되고 있는 기술사항 들을 소개한다. 특히, 가속도계를 사용하여 의도하는 진동기록을 획득하기 위한 합리적인 Hardware Chain 구성, 이로부터 신뢰성 있는 동적 구조성능치를 추출하기 위한 다양한 고급 모달해석기법 및 보다 자세한 구조정보 획득 및 손상감지 등을 위하여 실험치와 유한요소 해석치를 일치시키는 모델향상기법에 대하여 기술하였다. 또한 이러한 기술들을 실제 구조물인 고층건물 및 비닐하우스 아치구조에 적용하였으며, 이러한 경험에 근거하여 현 모니터링 기술의 문제점 및 향후 개선방향 등을 토의하였다.
계통에 대한 정보, 즉 구간의 부하 상태, 차단기 및 스위치들의 현 개폐상태, 그리고 고장 검출기 동작상태 등은 통신망을 통하여 중앙 제어소로 전송되어지며 계통운용의 책임을 지고 있는 오퍼레이터(operator)는 이들 정보를 근거로 하여 계통의 현 상황을 파악하여 적절한 조치를 취하게 된다. 좀 더 자세히 말하면, 먼저 고장이 발생하지 않은 평상시(normal state)에는 계통의 부하 상태를 감시하여 운전손실 및 전압강하를 최소화 하는 계통으로의 변경을 원격조정 스위치 조작을 통하여 쉽고도 신속하게 실행시킴으로써 보다 효율적이고 경제적인 계통운전을 이룩할 수 있게 될 것이다. 또한 선로에 고장이 발생했을 경우, 변전소 차단기가 트립되기 전의 고장전류를 경험하게 되는 위치에 있는 스위치의 고장 검출요소(FD)가 동작하게 되며, 이러한 고장 검출기 동작상태, 스위치들의 현 개폐 상태 및 차단기의 트립 정보등은 중앙 제어소로 전송되어지며 오퍼레이터는 이들 정보로부터 고장구간을 판별하여 원격 조정 스위칭을 통하여 고장구간을 신속히 분리시키고, 정전구역에 대하여 운전 제약 조건을 위반하지 않는 복구계획을 수립하여 실행함으로써 보다 빠른 고장 위치 판단과 사고복구를 실현할 수 있으며 수용가의 공급 지장 시간을 최대한도로 줄여 배전 계통의 공급신뢰도를 높일 수 있다. 고장 발생시 이와 같은 일련의 과정은 크게 고장 구간 판별(Fault Location Identification) 및 정전 복구(Service Restoration)로 나눌 수 있으며 각각에 대하여 다음에 기술한다.
MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.
본 논문에서는 신경망 모델을 적용한 몰드변압기의 보이드 결함 크기 판별에 관한 연구를 수행하였다. PCB 기반의 로고우스키 코일형 부분방전 센서를 제작하여 부분방전 신호를 측정하였고, 보이드에 의한 부분방전 결함을 모의하기 위한 PD 전극계를 제작하였다. 또한 보이드는 원통형 모양의 알루미늄 틀을 제작하여 에폭시가 경화되는 과정에서 실린지를 삽입하고 공기를 주입하여 서로다른 직경을 가지는 4개의 시편을 제작하였다. 보이드 결함 크기 판별을 위해 부분방전 전하량, 방전 펄스 수, 위상 분포의 부분방전 특성 파라미터를 추출하여 Labview 기반의 VI (Virtual Instrument)로 역전파 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과로부터 제작된 알고리즘은 90%이상의 판별률로 결함의 직경크기를 구분할 수 있었다. 본 연구의 결과는 현장에서 PD 측정 시 몰드변압기의 유지보수 및 절연물 교체의 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
이 논문에서는 비선형 빔방정식을 이용할 수 있는 현수교방정식의 존재하는 해의 개수를 조사하였다. 외부에서 주어지는 함수가 주기함수일 경우에 나타나는 여러 가지 성질들을 조사하였으며 주어진 항들의 계수가 상수인 경우 어떤 범위에서 몇 개의 해가 존재할 수 있는지를 조사하였다. Leray-Schauder degree를 이용하여 존재할 수 있는 해의 개수를 판별하는 근거로 삼았다. 특히 일정한 항의 계수가 변수를 포함하는 경우에 나타날 수 있는 변화에 대하여 조사하였다.
최근에 주목받고 있는 하이브리드 클라우드는 기존 퍼블릭과 프라이빗 클라우드의 이점을 결합한 방식으로, 보안성과 자원 효율성이 뛰어나다는 장점이 있다. 하지만 하이브리드 클라우드 시스템을 구성하는 각각의 클라우드 개체들은 성능이 향상됨에 따라 더 역동적으로 작동하는 반면, 기존에 형성된 개체 간 관계는 차츰 느슨해지고 있기 때문에 개체 간 협력과 지속적인 신뢰 관리가 반드시 필요하다. 신뢰성 관리 시스템(Trust Management System)은 유저들의 피드백을 DB화 해서 신뢰적인 개체를 판별하는데 도움을 준다. 이 시스템은 신뢰성이라는 가치를 판단하는 근거가 매우 주관적이라는 단점을 가지고 있어 부작용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 수치(Trust Value)를 계산하기 위한 파라미터에 객관적인 기준을 도입하였다. 따라서 주관적 판단과 객관적 근거가 조화된 수치를 도출하여 개체의 독립적인 의사 결정에 도움을 줌으로써 신뢰성 관리 시스템의 신뢰성을 높였다.
금융시장에서의 경쟁이 치열해지면서 이제 국내 소비자금융기관들에게 수익성위주의 내실경영은 피할 수 없는 지상과제로 부상하고 있다. 이러한 목표를 성취하기 위해서는 우량고객을 위주로 한 기반강화와 철저한 사후관리를 통한 수익성향상이 이루어져야 한다. 특히, 자금운용처로 부상하고있는 개인고객들을 대상으로 하는 효과적인 대출마케팅의 수행은 소매금융기관들의 수익성제고에 절대적이라고 할 수 있다. 즉, 수익성을 지향하기 위해서는 고객관리를 보다 더 철저하게 하여야 하며 이를 위해서는 신용 및 수익성에 근거해서 산출된 평점에 따라 개인별 관리를 차별화하는데 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 우량고객들을 대상으로 대출마케팅을 활성화시키기 위한 고객평점모형의 효과성에 대해서 고찰해 보고자 하였다. 이를 위해서 신용평점모형에 대해서 자세히 알아보고 이어서 수익성에 근거한 평점모형에 대해서도 이론적으로 살펴보았다. 그리고 두 모형의 효과성을 비교하기 위해서 판별분석을 사용하여 우량 및 불량고객에 대한 예측력을 분석해 보았다. 분석결과 제1종오차에 대해서는 신용평점모형이, 제2종 오차에 대해서는 수익성평점모형이 보다 정교한 예측력을 나타냈다. 결론적으로 두 모형의 사용이 병행되는 통합적인 고객평점모형의 적용이 제안되어 졌다.
구조물에 고유한 진동수,모드형태 및 감쇠비 등과 같은 동적성능치를 추출하기 위하여 25층 및 42층 건물에 대하여 자연진동에 의한 동적계측실험을 수행하였다. 고려된 건물은 주요 횡하중 지지기구로서 코아벽체 혹은 전단벽체가 추가된 철근콘크리트건물이며, 입면 혹은 평면상으로 골조가 혼합된 구조형식을 나타낸다. 특히, 25층 건물은 측면에 위치한 코아벽체 이외에 상부로부터 내려오는 전단벽 구조가 4층 바닥이하에서 골조형식으로 전환되는 복잡한 구조이다. 이와 같은 이유 및 건물 주방향의 유사한 강성배치로 매우 근접하고 혼합된 모드형태가 예상되어 시스템판별 시 어려움이 예상된다. 현재까지 개발된 다양한 시스템판별법을 대상건물의 자연진동 실측기록에 적용하여 모달계수를 유도하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다. 3개의 주파수영역 및 4개의 시간영역에 근거한 응답의존 시스템판별법이 고려되었다. 서로 다른 시스템판별법에 의하여 추출된 고유진동수 및 감쇠비는 대체로 상당한 일치를 보였으나, 모드형태는 사용된 방법에 따라 정도가 다르게 불일치를 나타냈다. 실험으로부터 추출한 성능치와 초기 유한요소해석 값을 비교해 본 결과 대상건물 모두 적어도 저차 3개의 고유진동수에서 2배 정도의 차이를 나타냈다. 실험과 해석결과의 일치를 위하여 몇몇 수동모델향상이 시도되었으며, 허용할 만한 결과를 획득하였다. 사용된 시스템판별법에 대하여 각자의 장, 단점에 대하여 기술하였으며, 본 연구와 같은 실제 대형구조물에 대하여 자동모델향상기법을 적용할 시 예상되는 문제점에 대하여 토의하였다.
본 연구는 무기성분을 활용하여 국산 콩과 외국산 콩의 원산지 판별법을 개발하기 위해 수행하였다. 2018년도에 수집한 국산 100점, 미국, 중국, 베트남, 태국으로 구성된 외국산 97점에 대하여 ED-XRF를 이용하여 총 26종 무기성분의 농도를 산출하였다. T-test, ANOVA, CDA 분석을 통해 원산지판별에 영향을 주는 주요 변수로 5종(P, Ni, Br, Zn, Mn)의 무기성분을 선발하였다. 원산지 판별식을 설정한 결과 감응도 91.0%, 선택성 95.9%, 효율성 93.4%를 나타냈다. 2019년도에 수집한 국산 30점, 외국산 30점으로 원산지 판별식을 검증한 결과 국산 예측률 93.3%, 외국산 예측률 100.0%를 나타냈다. 복잡한 전처리 없이 ED-XRF와 통계처리를 통해 국산 콩과 외국산 콩을 판별할 수 있는 실용적인 판별 체계를 구축하였으며 부정유통 단속을 위한 과학적인 근거자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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