국토의 70% 이상이 산지인 우리나라의 경우 산지지역의 돌발호우로 인한 수재해의 위험이 상시 존재한다. 본 연구에서는 환경부 비슬산 강우레이더 관측 영역의 산지지역에 발생한 돌발성 호우 사례를 대상으로 레이더 기반 돌발성 호우 사전 예측 방법을 적용하여, 그 활용성을 살펴보았다. 비슬산 강우레이더의 3차원 레이더 반사도, 강우강도, 도플러 풍속을 이용하여, 산지지역에서 발생한 8개의 국지적 호우 사례를 선정한 후 적란운 대류세포의 조기탐지, 탐지된 대류세포의 자동 추적, 해당 대류세포가 발달하여 돌발성 호우를 유발할 수 있는 가능성을 판단하는 위험도 정보를 산출하였다. 사례적용 결과, 대기 중에 돌발호우로 발달할 수 있는 대류세포의 최초 탐지시점 및 위치, 소용돌이도 발생여부에 따라 판정된 위험도 수준 및 발생시점, 위치를 확인할 수 있었다. 특히, 지상강우관측망으로는 좁은 영역에 국지적으로 발달하는 호우를 탐지하는데 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 위험도 정보를 획득한 시점에서 최대 강우강도가 발생할 때까지 최소 10분에서 최대 65분 정도의 시간을 확보함으로써 레이더 기반의 돌발성 호우 사전 예측기법은 산지지역에서 호우로 인한 산지홍수, 고립사고 방지를 위한 사전정보로 활용성이 있을 것으로 판단되었다.
음성 인식 연구에서 잡음이 있는 상태에서 음성 발음상의 시작점과 종단점을 찾는 것은 매우 중요하다. 기존 음성인식 시스템의 오차는 대부분 참고템플릿의 시작점과 종단점을 왜란이나 잡음으로 인해 자동적으로 찾지 못했을 경우 발생한다. 따라서 음성 신호상에서 필요 없는 부분을 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 음성 종단점을 찾는 방법으로는 시간도메인 측정방법, 미세시간 에너지 분석, 영교차율 방법이 있다. 위의 방법들은 저주파 신호 노이즈의 영향에 정밀성을 보장을 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간영역상에서 리야프노프 지수를 이용한 종단점 인식 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법들과의 비교를 통해 제안한 방법의 성능 우수성을 보였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 잡음환경에서도 음성종단 인식이 가능함을 보였다.
어린이 제품 중 22 종의 알러지 유발 방향성 물질들을 기체 크로마토그래피 불꽃 이온화 검출기(GC-FID)와 기체 크로마토그래피 질량 분석기(GC-MSD)를 사용하여 분석하였다. 분석물질들은 자동속슬렛 추출장치를 사용하여 추출하였으며, 고속 냉동 원심분리기에서 10분동안 원심분리 후 상징액을 2 mL vial 옮겨 Split mode로 주입하여 분석하였다. 확립된 조건에서 검정곡선은 0.996 이상의 상관계수를 갖는 직선성을 보였으며, 감도의 경우는 6.7~1,859,839로서 물질별로 기기특성 및 검출기에 따라 상당히 넓은 범위의 감도를 나타내었다. 기기검출한계는 $0.0032{\sim}0.0335{\mu}g/mL$로서 최대 약 $0.1{\mu}g/mL$이하의 기기검출한계를 나타내었고, 방법검출한계는 $0.0033{\sim}0.1161{\mu}g/mL$의 범위를 나타내었다. 또한 정량한계는 $0.0100{\sim}0.5422{\mu}g/mL$의 범위를 보였고, 정밀도는 0.21~4.89 %, 정확도는 89~111%의 범위를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 분석법으로 시판품에 실제 적용하였다.
하천 유역에서 하천 경계선(river boundary) 은 하천의 물길을 따라 흐르는 물과 육지의 경계를 의미한다. 하천 경계선 매핑은 하천 유역의 지형적인 변화를 탐지하고 홍수 예방을 위해서 중요하다. 하천 유역의 지표면의 불균일성과 하천 수위의 실시간 변화 등으로 인해 발생하는 하천 유역의 침식 작용 등의 요인으로 인해서 기존의 지반조사 기술은 하천 경계선을 매핑 하는데 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 원격탐사 기술에서 대표적으로 사용되는 공간 정보 자료들인 항공 라이다 자료(airborne LiDAR data)와 항공사진(aerial photograph) 들을 활용하여, 에지 검출기법(edge detection algorithm) 및 영상 분할 기법(image segmentation algorithm) 등의 디지털 영상 처리 기법 등의 방법을 적용하여 3차원 하천 경계선을 매핑하는 방법을 개발하였고, 주어진 기준선을 따라 결정된 점검 지점들로부터 추출된 하천 경계선까지의 수평 및 수직 거리의 절대값을 계산하여 정확도 측정을 하였을 때, 본 연구에서 제시된 방법을 이용하여 추출된 3차원 하천 경계선은 높은 수직 및 수평 정확도를 가짐을 보여준다.
본 논문은 PpIX 유도물질인 포르피린 혼합제 methyl 5-aminolaevulinate(MAL)를 환자의 피부 종양부위에 도포하고, 우드램프를 이용하여 획득한 PpIX 형광영상으로부터 기저세포암을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 형광영상의 밝기값 특징을 분석하여 육안으로 확인이 가한 암이 존재하는 영역, 암이 존재할 수 있는 의심영역 및 암이 없는 정상영역으로 구분한다. 그리고 암이 존재하는 영역을 포함한 의심영역에 대해 국부적 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 인접화소와 유사한 값을 가지는 소규모의 영역으로 분할한다. 그리고 국부적 워터쉐드 알고리즘으로 분할된 소규모 영역들의 평균 밝기값 차이를 병합기준 척도로 사용하는 계층적 큐 기반의 고속 영역병합을 수행하여 정확한 기저세포암을 추출한다. 10명의 기저세포암 환자에게 제안 알고리즘을 적용하여 검출한 암영역에 대해 50개의 조직 샘플을 획득하고, 피부과 전문의가 병리학적 검사를 수행했다. 실험결과 제안된 알고리즘은 94.1%의 민감도와 82.6%의 정확도로 신뢰성 있는 추출결과를 제공한다.
3.5 kHz 또는 첩(chirp) 천부해저 지층탐사는 해양지질 조사나 엔지니어링 탐사에 널리 사용되고 있다. 그러나 해상에서의 너울은 탐사자료의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 너울의 영향을 보정함으로써 연속성이 향상된 탐사자료를 얻을 수 있다. 정확한 해저면의 위치 선정은 너울영향 보정에 매우 중요하다. 이 연구에서는 원자료와 이를 엔벨로프 또는 에너지비율자료로 변형시킨 자료들에 대해 최대 진폭값의 일정 기준을 초과하는 지점을 선정하는 방법으로 해저면 위치 선정을 시도하였다. 그러나 파도의 잡음으로 인하여 해저면 신호가 분명하지 않은 품질이 낮은 자료에서는 개별 트레이스에서의 자동적인 해저면 위치 선정이 어려웠다. 이 연구에서는 이전 트레이스에서 구한 해저면 평균값을 고려하여 해저면 선정범위 내에서 해저면을 선정하는 방법과, 선정 결과의 신뢰도가 낮은 경우에는 이를 보정에서 제외하는 방법을 사용함으로써 품질이 낮은 자료의 해저면 선정에서도 만족스러운 결과를 얻었다. 개별 트레이스에서 해저면을 선정할 때에는 에너지비율자료를 사용한 경우에 오류가 가장 적었으며, 이전 트레이스 해저면 평균값을 고려하는 방법에서는 원자료를 직접 사용한 경우에 보정결과가 비교적 양호하였다.
본 논문은 독거노인들의 움직임을 감지하여 주기적 활동 패턴을 원격으로 모니터링 하는 시스템에 대해 기술한다. 제안하는 모니터링 시스템은 1차 시스템[2] 개발 과정에서 도출된 모니터링 시스템에 대한 요구 기능을 보다 편리하고 안정적으로 제공하도록 설계, 구현되었다. 개발된 시스템은 개별 노인 주택에 설치되는 댁내 센싱 시스템과 중앙 서버 시스템으로 구성된다. 댁내 센싱 시스템은 초전도 적외선(PIR) 센서를 장착한 무선 센싱 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크 형태로 구현되었고, 각 센서가 감지한 노인들의 움직임은 홈 게이트웨이를 거쳐 중앙 데이터베이스 서버로 저장된다. 서버 시스템은 데이터베이스 서버와 웹 서버로 구성되어 있으며, 이를 통해 웹 기반 모니터링 시스템이 구현되었다. 시스템은 저장된 움직임 데이터를 가공하여 독거노인들의 수발제공자(가족, 친구 및 사회복지 사 등)들에게 각 노인들의 외출 여부와 주기적 활동 패턴 정보를 제공한다. 보완 개선된 2차 시스템은 신뢰도 성능 개선과 함께 1차 시스템에서 구현되지 못했던 '자동 진단 기능', '외출 감지 기능' 및 향상된 웹 기반 사용자 인터페이스를 제공한다. 개발된 시스템의 성능 평가는 1차와 2차 시스템 각자 춘천 권역에 거주하는 9명/15명의 노인들의 실제 주택에 시스템을 설치하고, 약 3/4개월의 연속 운영 실험을 통해 수행하였다. 실험 결과는 제안된 모니터링 시스템이 독거노인 관련 복지 서비스의 효율성을 높일 수 있다는 가능성을 보여주었다.
Kim, Eun Young;Kim, Tae Jung;Goo, Jin Mo;Kim, Hyae Young;Lee, Ji Won;Lee, Soojung;Lim, Jun-tae;Kim, Yeol
Korean Journal of Radiology
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제19권6호
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pp.1179-1186
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2018
Objective: The purposes of this study were to evaluate size-specific dose estimate (SSDE) of low-dose CT (LDCT) in the Korean Lung Cancer Screening (K-LUCAS) project and to determine whether CT protocols from Western countries are appropriate for lung cancer screening in Korea. Materials and Methods: For participants (n = 256, four institutions) of K-LUCAS pilot study, volume CT dose index ($CTDI_{vol}$) using a 32-cm diameter reference phantom was compared with SSDE, which was recalculated from $CTDI_{vol}$ using size-dependent conversion factor (f-size) based on the body size, as described in the American Association of Physicists in Medicine Report 204. This comparison was subsequently assessed by body mass index (BMI) levels (underweight/normal vs. overweight/obese), and automatic exposure control (AEC) adaptation (yes/no). Results: Size-specific dose estimate was higher than $CTDI_{vol}$ ($2.22{\pm}0.75mGy$ vs. $1.67{\pm}0.60mGy$, p < 0.001), since the f-size was larger than 1.0 for all participants. The ratio of SSDE to $CTDI_{vol}$ was higher in lower BMI groups; 1.26, 1.37, 1.43, and 1.53 in the obese (n = 103), overweight (n = 70), normal (n = 75), and underweight (n = 4), respectively. The ratio of SSDE to $CTDI_{vol}$ was greater in standard-sized participants than in large-sized participants independent of AEC adaptation; with AEC, SSDE/$CTDI_{vol}$ in large- vs. standard-sized participants: $1.30{\pm}0.08$ vs. $1.44{\pm}0.08$ (p < 0.001) and without AEC, $1.32{\pm}0.08$ vs. $1.42{\pm}0.06$ (p < 0.001). Conclusion: Volume CT dose index based on a reference phantom underestimates radiation exposure of LDCT in standard-sized Korean participants. The optimal radiation dose limit needs to be verified for standard-sized Korean participants.
가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.
본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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