오늘날 날로 증가하는 물류비는 개별 기업은 물론 국가 전체의 수출 경쟁력을 약화시키는 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러나 그동안 우리나라에서는 물류비 절감을 위한 종합적이고 체계적인 대책이 이루어지지 못하였다. 특히 본 논문의 연구대상인 육상물류의 경우 그 비중이 전체 화물 운송의 60% 이상을 차지함에도 불구하고 심각한 교통체증 및 물류기반 시설의 미비, 효율적인 정보시스템의 미비 등으로 인하여 물류비가 계속 증가하는 양상을 보여 왔다. 따라서 본 논문에서는 우리나라 육상물류시스템이 안고 있는 문제점의 해결을 위한 방안들 중의 하나로 정보기술의 활용에 관한 내용을 다루고 있다. 즉 영세한 기업들도 누구나 손쉽게 이용할 수 있도록 인터넷을 이용한 육상물류중개시스템의 개발에 관한 내용을 소개하고 있다. 육상물류중개시스템은 복합화물주선업체인 (주) 대형물류와 함께 개발한 시스템으로 인터넷을 통하여 화주의 화물 운송의뢰를 접수받아 이를 여러 운송업체에게 제공해주는 역할을 수행하게 된다. 특히 육상물류중개시스템은 화물의 운송과 관련하여 발생하는 다양한 정보들을 데이터베이스에 저장하여 두었다가 세관을 비롯한 터미날에 대한 각종 신고업무에 이용할 수 있으며, 이밖에도 교통정보 및 화물 위치정보 등 다양한 서비스를 제공해줄 수 있다. 따라서 운송업체의 공차율을 줄이고 화주에게는 자신의 화물에 대한 정보를 실시간으로 전달해 줄 수 있다는 장점이 있다. 또한 이러한 육상물류중개시스템은 현재 개발중인 통합데이터베이스를 기반으로 한 항만물류원스톱서비스 시스템과 연계되어 차후에는 물류원스톱시스템으로 발전할 수 있을 것이다. 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.ocioeconomic impacts are resulted from the program. It would be useful for the means of (ⅰ) fulfillment of public accountability to legitimate the program and to reveal the expenditure of pubic fund, and (ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic ev
심실세동은 심장의 무질서한 전기적 활동으로 인해 심근 수축이 동시에 이뤄지지 않게 되어 급성심장사에 이르게 하는 부정맥이다. 본 연구에서는 이러한 심실세동 검출을 위해 적은 양의 학습 데이터만으로 좋은 분류 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 분류기 기반의 심실세동 검출 알고리즘을 제안하였다. 심전도 신호로부터 SVM 분류기에 입력할 입력 특징을 추출하기 위하여 웨이브렛 변환기반의 대역통과 필터링, R점 검출, 입력 특징 추출구간 설정의 전처리 과정을 수행하였으며 입력 특징으로는 리듬 기반의 정보 및 웨이브렛 변환 계수를 선택하였다. SVM 다원분류기는 정상리듬(NSR) 분류기, 심실 세동과 유사한 심실빈맥(VT) 분류기, 심실세동(VF) 분류기 그리고 그 외 부정맥 분류기로 구성하였다. SVM 분류기의 파라미터 C값과 ${\alpha}$값은 실험을 통하여 최고 성능을 나타내는 C=10, ${\alpha}=1$을 선택하였다. SVM 다원 분류기를 통한 정상리듬, 심실빈맥 심실세동의 검출 평균값은 98.39%, 96.92%, 99.88%의 우수한 검출 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 동일 입력특징을 사용하여 SVM 분류기의 심실세동 검출 결과와 다층퍼셉트론 신경망 및 퍼지추론 방법에 의한 결과를 비교하였으며 SVM 분류기가 비슷하거나 우수한 결과를 보였다. 또한 기존 다른 알고리즘에 비하여도 우수한 결과를 보임으로써 제안된 입력 특징을 통한 SVM 분류기 기반의 심실세동 검출이 유용함을 확인할 수 있었다.
조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.
장대교량과 같이 길이가 긴 다 지점 구조물에서는 각 지점에서의 지반운동은 차이가 난다. 이것은 지반운동의 공간적 변화로 알려져 있다. 지반운동의 공간적 변화는 각각 다른 위치에서의 지진파 도착시간의 차이에 의해 발생하는 파동전파 효과, 이질적인 지반매체에서의 지진파 산란에 의한 일관성손실, 부지의 지반특성에 따른 부지증폭 효과 등의 이유에 의해 발생한다. 기존연구에서는 부지증폭 효과를 고려하지 않거나, 지반을 단층으로 모델링하여 이를 고려하였으나, 본 연구에서는 다층의 지반에 의한 지반운동의 증폭 및 필터링이 구조물의 지진거동에 미치는 영향을 평가하였다. 서로 다른 지층의 수와 깊이 그리고 지반특성을 가지고 있는 부지에서 공간적으로 변화하는 지반운동을 생성하였고, 일관성손실 함수의 상관성 정도와 각 부지의 지반조건에 따른 지반운동의 시간이력의 변화특성을 평가하였다. 또한, 두 개의 단위 교량으로 이루어진 교량시스템을 대상으로 각각의 부지 조건에 맞게끔 생성된 지진파를 입력으로 하는 교량해석을 통해 각 단위교량 및 단위교량 간 지진거동 특성을 비교분석하였다. 특히, 일관성손실과 지반조건이 두 교량 간 충돌 및 낙교를 유발할 수 있는 상대변위에 미치는 영향을 평가하였다. 해석결과 각 부지의 지반조건의 고려는 아주 중요하며 실제 구조해석에서 무시되어서는 안 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 디지털 단층합성 엑스선 영상의 화질특성을 개선하기 위해 TV-압축센싱 기반 영상복원 기법을 제안한다. 제안된 영상복원 기법의 유효성을 검증하기 위해 우선 관련 영상복원 알고리즘을 구현하였으며, 이를 이용하여 관련 시뮬레이션 및 실험을 함께 수행하였다. 실험을 위해 일반 x-선관($90kV_p$, 6 mAs), CMOS형 평판형 검출기($198{\mu}m$ 픽셀크기)로 구성된 실험장치를 구성하였으며, 제한된 각도 $60^{\circ}$도에서 $2^{\circ}$ 간격으로 총 51장의 투상영상을 획득하고 제안된 알고리즘으로 영상복원을 수행한 후 필터링 역투사법(FBP)을 사용하여 디지털 단층합성 영상을 구현하였다. 본 연구에서 수행된 결과에 의하면, 제안된 영상복원 기법은 일반 엑스선 영상 및 디지털 단층합성 영상의 흐린 영상화질을 선명하게 개선하고 또한 디지털 단층합성 영상의 깊이 분해능을 향상시키는 이점이 있음을 확인함으로써 기존 디지털 단층합성 영상의 화질을 크게 개선할 수 있을 것으로 전망된다.
fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.
최근 각종 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 정부 및 지방 자치 단체에서 다양한 공간정보를 제작하여 공급하고 있다. 2000년 대분류 토지피복지도가 제작된 이래 2010년부터 토지 피복 세분류 지도가 작성되기 시작하였으나 현재 일부 지역에 대해서만 세분류 지도가 구축되어있는 상황이다. 또한 그 동안 토지 피복 분류 결과의 고도화를 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔지만 대부분의 연구가 대분류 또는 중분류 수준에 그치고 있으며 토지 피복 세분류에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 토지 피복 중분류의 논 항목을 세분류 갱신하기 위하여 경지 정리 논을 자동으로 추출하는 기법을 제안하였다. 농업 분야에 효과적인 활용이 가능한 RapidEye 위성영상을 이용하였으며 영상에 고주파 필터링을 적용하여 논의 경계 정보를 강조하고 Otsu 임계화를 통해 논 경계에 대한 이진 영상을 취득하였다. 토지 피복 지도와 영상 등록을 수행하여 논 토지 피복에 대한 마스킹을 수행하였으며 이를 통해 논 지역의 경계 정보를 선별하였다. 최종적으로 지역적인 허프 라인 추출을 통하여 끊어진 에지를 이어 논의 경계 정보를 선형으로 추출하고 시작점과 끝점이 유사한 선형을 연결하여 경지 정리 논의 경계 정보를 완성하였다. 연구 결과, 효과적으로 경지 정리 논의 경계를 추출할 수 있었으며 벡터 추출 시 논 토지 피복 세분류 갱신의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 확인하였다.
최근 기계장치로부터 발생하는 소음을 감소시키는 새로운 방법으로서, 능동 적으로 소음을 제어하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이것은 원하지 않는 소음을 그 신호의 역위상을 갖는 부가음을 이용하여 능동적으 로 감쇠시키는 방법으로서, 저주파수 대역에서 비효율적인 수동적인 방법인 소음기둥에 대한 대안으로 많은 학자들의 관심의 대상이 되어 왔다. 초기에 는 소음을 줄이기 위해 요구되는 여러가지 음향요소의 전달함수를 제어하는 데 대한 불가능성으로 인해 능동 소음제어에 대한 실질적인 발전이 지연되 어 왔으나 최근 마이크로 컴퓨터를 비롯한 전자공학의 발전으로 인해 적응 신호처리 분야가 등장하게 되었으며, 음향계의 소음을 원하는 수준까지 제어 하는 능동 소음제어의 실시간 구현이 가능하게 되었다. 그 중에서도 음이 1 차원적으로 전파한다고 볼 수 있는 길이가 긴 덕트구조물에서의 능동 소음 제어는 가장 기본적이며 현실적으로 자동차 배기계나 냉동.공조설비에 있어 서 실용적으로 적용할 수 있는 문제임 만큼 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 능동 소음제어 방법을 음향계에 적용하였을 때, 부가적인 음을 발생 하는 제어용 스피커로 인해 입력마이크로폰으로의 음향궤환이 존재하고 이 에 따라 제어계가 불안정해질 수 있으며, 또한 변환기의 사용으로 인한 부가 적인 전달함수가 존재하므로 이에 대한 중요한 의미를 갖고 고려하여야 한 다. 본 연구에서는 적응 필터링 이론에 의한 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측으로써 부가음을 발생시키고, 입력신호 및 제어된 출력신호간의 차인 오차를 최소화 시키도록 하는 오차적응제어법을 이용한 능동소음 제어 방법 을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해야 하는 적응 소음제어 시스템에서, 음향궤환과 함 께 필히 고려해야 하는 부가적인 전달함수의 영향을 고려한 능동 소음제어 에 대해 연구하였다. 경량화 추세에 따라 지반이나 케이싱이 경량이거나 유연하여 회전축과 동적으로 연성된 경우 회전축-베어링-지반으로 이루어진 2중구조의 회전축 계 동특성을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하므로서 회전 기계류의 진동 전반에 걸친 문제점에 대한 그 원인과 현상을 명확히 분석하여 국내의 전기 계류의 보다 신뢰성있는 설계 및 제작자료를 확보하는데 기여할 수 있게 하 였다.존의 small molecular Gd-chelate에 비해 매우 큼을 알 수 있었다. MnPC는 간세포에 흡수된 후 담도계로 배출되는 간특이성 조영제임을 확인하였다. 장비 내에서 반복 시행한 평균값의 차이는 대체적으로 유의한 차이가 없었으나, 다른 장비에서 반복 시행한 장비간의 사이에는 유의한 차이가 있는 경우가 더 많았다. 따라서 , MRS 검사를 소뇌나 뇌교의 어떤 절환에 적용하기 전에 각 장비 마다 정상 기준치를 반드시 얻은 후에 이상여부를 판 정하는 것이 필수적이라고 생각된다.EX> 이상이 적절한 진단기준으로 생각되었다. $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상의 좌우 부피차를 보이는 모든 증례에서 육안적으로도 해마위축이 뚜렷이 나타났다. 결론 : MR영상을 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field
센서 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현을 위한 기반 네트워크 중의 하나로 그 중요성이 점차 부각되고 있으며, 네트워크 특성상 보안 기술 또한 기반 기술과 함께 중요하게 인식되고 있다. 현재까지 진행된 센서 네트워크 보안 기술은 암호화에 의존하는 인증 구조나 키 관리 구조에 대한 연구가 주를 이루었다. 그러나 센서 노드는 쉽게 포획이 가능하고 암호화 기술을 사용하는 환경에서도 키가 외부에 노출되기 쉽다. 공격자는 이를 이용하여 합법적인 노드로 가장하여 내부에서 네트워크를 공격할 수 있다. 따라서 네트워크의 보안을 보장하기 위해서는 실행 가능한 내부 공격 및 그 영향에 대한 분석이 필요하며 이를 통해 내부 공격에 대비한 안전한 메커니즘이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 애드 혹 네트워크의 대표적인 라우팅 프로토콜이며, 센서 네트워크에서도 적용 가능한 AODV (Ad-hoc On-Demand Distance Vector) 프로토콜 분석을 통해 라우팅시 가능한 내부 공격을 모델링하고 이를 탐지할 수 있는 메커니즘을 제안하였다. 모델링한 공격은 AODV 프로토콜에서 사용하는 메시지를 변조하여 정상 노드들이 공격자를 통한 경로를 선택하게 만드는 것을 목표로 한다. 이러한 공격은 패킷스니핑 및 선택적 혹은 전 트래픽의 필터링과 변조 공격의 기본이 될 수 있다. 시뮬레이션을 통해 내부 공격이 정상 트래픽에 미치는 영향을 분석하였고, 흡수 정보를 이용한 간단한 탐지 메커니즘을 제안하였다.
천연가스 저류층의 부존 특성을 파악하는데 주로 이용되고 있는 AVO 및 복소분석법을 파쇄대와 같은 지반환경의 주요 불연속면에 적용하는데 그 초점을 두었다. 연구에 이용된 시험자료는 수평 파쇄구조에 대하여 일반화된 맥스웰체 근사법을 적용한 점탄성매질에서의 수치모형자료이다. 수평 파쇄구조에 대한 AVO분석에서 반사 P파의 특성은 지하매질의 음향 임피던스 차이와 기하학적 계수인 오프셋에 따라 다양하게 나타나며 구배중합 단면도 및 오프셋조절 중합단면도에서 효과적으로 해석되는데, 입사각이 커질수록 진폭이 감쇠되는 특성을 보인다. 중합자료에 대한 복소트레이스 플롯(순간진폭, 순간주파수, 순간위상)에서 파쇄대의 상$\cdot$하부 경계는 강한 진폭과 동일한 위상으로 특징 지워지며, 파쇄대 구간 및 직하부는 저주파 특성을 보인다. 파쇄대와 주위 매질의 Q-대비에 따라 다르게 나타나는 진폭감쇠와 파형분산은 역 Q-필터링으로 효과적으로 보상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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