본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.
데이터 속성 값이 연속적이고 애매할 때 퍼지 규칙으로 분류규칙을 표현하는 것은 매우 유용하면서도 효과적이다. 그러나 효과적인 퍼지 분류규칙을 생성하기 위한 소속함수를 결정하기는 어렵다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도 군집화로 클래스 분포에 따라 초기 소속함수를 생성하고, 정확하고 간결한 규칙을 생성할 수 있도록 초기 소속함수를 진화시키는 방법이다. 또한 진화알고리즘의 시간에 대한 효율성을 높이기 위한 방법으로 데이터 분할 평가 진화 방법을 제안한다. 데이터 분할 평가 진화 방법은 전체 학습 데이터를 여러 개의 부분 학습 데이터들로 나누고 개체는 전체 학습 데이터 대신 부분 학습 데이터를 임의로 선택하여 평가하는 방법이다. UCI 벤치마크 데이터로 기존 방법과 비교 실험을 통해 평균적으로 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 또한 KDD'99 Cup의 침입탐지 데이터에서 KDD'99 Cup 우승자에 비해 1.54% 향상된 인식률과 20.8% 절감된 탐지비용을 보였고 데이터 분할 평가 진화 방법으로 개체평가 시간을 약 70% 감소시켰다.
암은 한국에서 전체 사망률의 가장 많은 원인 중의 하나이며 이 중 간세포 암은 암에 의한 사망원인 중에서 성별에 관계없이 위암 다음으로 사망률이 높다. 특히 $40{\sim}60$세까지 중장년 기에서의 간암 발생률은 세계에서 가장 높으며, OECD 국가 중에서 간암 사망률은 최고 수치를 기록하고 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT 영상에서 간암을 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자 한다. 흉부의 상위 부분부터 5mm 간격으로 연속적으로 촬영한 약 $40{\sim}50$장의 조영 증강 CT 영상에서 늑골의 정보를 이용하여 장기들의 정보만으로 구성된 내부 영역과 늑골 및 피하지방층, 그리고 배경으로 구성된 외부 영역을 구분한다. 간 영역의 정보가 포함된 내부영역에서 명암도와 명암의 분포도, 간의 형태 및 위치 정보, 그리고 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보를 이용하여 간 영역을 추출한다. 간암은 추출된 간 영역에 형태기반 보간법을 적용하여 CT 촬영에서 생기는 슬라이드 사이의 5mm 공간정보를 복원한 후, 각 슬라이드를 기준으로 이전 CT 영상과 다음 CT 영상의 정보와 간암이 가지는 명암도 및 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 제안된 간 및 간암 영역 추출 방법을 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서 효율적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 High-Order QAM(Quandrature Amplitude Modulation)을 적용하는 모뎀에서 강인하고 넓은 범위의 주파수 포착 범위를 가지는 극성판단(Polarity Decision) 반송파 동기용 PD(Phase Detector) 알고리즘을 제안하고 이에 대한 평균 출력특성(S-curve)과 분산특성을 수학적으로 유도하여 기존의 DD(Decision Directed)방식과 비교 분석한다. 기존의 DD 방식의 선형영역은 256 QAM의 경우 $3.5^{\circ}{\sim}3.5^{\circ}$ 이었으나 제안한 알고리즘의 선형영역은 ${\gamma}-17.9$에서 $36^{\circ}{\sim}36^{\circ}$ 의 넓은 구간을 가진다. 또한 기존의 DD 방식에서는 256 QAM의 주파수 오프셋 포착 성능이 ${\pm}10\;KHz$ 이하였다. 이는 아날로그 front-end 회로에서 주파수 오프셋이 일반적으로 ${\pm}100\;KHz$ 정도까지 줄어들 수 잇는 것을 감안하면 AFC(Automatic Frequency Control) 또는 반송파 복구를 위한 보조적인 위상검출회로가 필요하게 됨을 의미한다. 그러나 제안된 극성판단 반송파 동기 알고리즘을 사용하면 보조적인 회로의 도움없이 SNR = 30 dB에서 최대 ${\pm}300\;KHz$의 주파수 오프셋까지도 포착 가능하다.
한국은 매우 빠르게 고령화가 진행되고 있고 2010년 독거노인이 100만 여명으로 전체노인의 19%를 점유하고 지속 증가 추세에 있어 독거노인 케어를 위한 다양한 정책과 연구들이 진행되고 있으나 고비용구조의 시스템 설치, 몸에 기기 부착에 따른 생활불편, 감시카메라에 의한 사생활노출, 소방서 출동, 시스템 유지관리 등 다양한 문제점을 않고 있어 보편적 실현에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 대부분의 공동주택에 기본 인프라로 설치되고 있는 원격검침시스템 에너지 사용량 정보를 기반으로 보편적 독거노인 안전확인 모니터링 시스템을 구축하기 위한 요인과 방법론을 도출하고 이를 기반으로 한 서비스 구현방안을 제시하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제시한 단계별 프로세스에 따라 대응할 경우 추가 시설 비용부담이 없고 사생활침해 등 문제점이 해소되고 또한 관리소 인력을 활용 365일 모니터링이 가능한 장점을 가지고 있어 독거노인의 안전확인 모니터링은 물론 고독사 조기발견에 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 또한 본 연구결과는 유비쿼터스 서비스 중 보건 의료 복지 단위서비스의 노약자 안전생활 모니터링 U-서비스로 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
The electronic nose (e-nose) has been used in food industry and quality controls in plastic packaging. Recently it finds its applications in medical diagnosis, specifically on detection of diabetes, pulmonary or gastrointestinal problem, or infections by examining odors in the breath or tissues with its odor characterizing ability. Moreover, the use of portable e-nose enables the on-site measurements and analysis of vapors without extra gas-sampling units. This is expected to widen the application of the e-nose in various fields including point-of-care-test or e-health. In this study, a PDA-based portable e-nose was developed using micro-machined gas sensor array and miniaturized electronic interfaces. The rich capacities of the PDA in its computing power and various interfaces are expected to provide the rapid and application specific development of the diagnostic devices, and easy connection to other facilities through information technology (IT) infra. For performance verification of the developed portable e-nose system, Six different vapors were measured using the system. Seven different carbon-black polymer composites were used for the sensor array. The results showed the reproducibility of the measured data and the distinguishable patterns between the vapor species. Additionally, the application of two typical pattern recognition algorithms verified the possibility of the automatic vapor recognition from the portable measurements. These validated the portable e-nose based on PDA developed in this study.
간암은 우리나라에서 전체 암 사망자 중 17.2%로 3번째의 흔한 사망 원인이며, 간암에 의한 사망률은 인구 10만 명당 약 21명에 이른다. 본 논문에서는 간 내부에서 발생하는 간 세포암을 CT 영상에서 자동으로 추출하는 방법을 제안하여 간 세포암의 보조진단으로서의 유용성에 대해 알아보고자 한다. 간 내부의 종양을 추출하기 위해 흉부의 윗부분에서 시작하여 2.5mm의 간격으로 약 $45{\sim}50$장 정도를 촬영한 CT 영상들을 대상으로 간 영역을 추출한다. 간 영역 추출은 관심이 없는 외부 영역을 갈비뼈를 중심으로 제거한 후, 영상의 자기 정보를 이용하여 각 기관의 영역을 분할한다. 분할된 영역들은 위 아래로 인접한 영상에서의 분할 영역들과 자기 값을 비교하여 적절하게 병합하는 3차원적 접근방법을 적용한다. 간 영역은 여러 개의 영역들 중에서 간 영역의 구조 및 위치 등의 정보를 활용하여 추출한다. 추출된 간 영역에서 종양 판별과 추출을 위해 종양이 가지는 특징을 분석하여 종양을 추출한다. 전형적인 간 세포암은 과혈관성 종양이므로 조영증강 CT 영상에서는 주위보다 밝은 색으로 나타나며, 팽창형 성장을 보일 경우에는 구형으로 나타나는 특징이 있다. 이에, 주위 보다 밝은 색을 가지고 둥근 형태를 가지는 영역을 종양의 후보 영역으로 선정한 후, 그 영상의 위와 아래로 연결되는 영상에서도 같은 위치에서 같은 특징을 보이는 영역이 있으면 간 내부의 종양으로 판별하여 추출한다. 제안된 간 영역 및 간 종양 추출 방법의 정확성을 판별하기 위하여 CT 영상을 대상으로 실험하여 영상의학 전문의가 판단한 결과와 비교하였다. 간 영역 추출은 정확히 모두 추출되었으며, 간 종양 추출 및 판별은 전문의의 보조 진단 도구로 활용할 수 있는 가능성이 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다.
현재 국내 VMS 운영은 대체로 소극적 정보제공에 머물고 있으며, 정보제공 우선순위. 조합 가능한 메시지 집합 등이 포함된 간단한 형태의 지식기반 추론엔진 방식에 의하고 있다. 또한 VMS 관련 연구도 해당도로의 상황을 정확히 검지하고 예측하는 방법론 개발에 집중되어 있다. 그러나 VMS도 적극적 운영을 통하여 교통관리의 수단으로 활용해야 하며, 이에 있는 그대로 상황을 전달하는 현 Practice에서 진일보한 전략적 정보제공 기술이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 네트워크 차원의 교통관리를 목적으로 한 VMS 자동제어 알고리즘을 제안하였다. 외란의 불확실성과 모형의 정확도에 강한(robust) 피드백 제어방식을 채택하였고, 알고리즘은 시스템 최적 달성을 목표로 설정한 여유용량 균등화 Regulator와 VMS Display 모듈로 구성된다. 여유용량의 산정은 도로용량편람의 용량 개념과 차별화 되는 개념을 제안하였으며 이 부분에 대한 구체적 산정방식의 개발은 향후과제로 남겨두었다. 두 개의 대안경로로 구성된 실제 도로망에 대한 모의실험을 통하여. 여유용량균등화 Regulator에 의한 통행 재배분 효과를 제한적으로나마 살펴보았다. 그러나 VMS Display Strategy 모듈에 의한 실제 통행배분 행태는 모의실험의 한계성으로 인하여 검증하지 못하였으며 이를 향후과제로 남겨두었다.
The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.
본 논문은 분진 색상에 따른 광전식연기감지기 챔버의 응답특성에 관한 연구이다. 국내 자동화재탐지설비 및 경보설비의 화재안전기준의 개정으로 연기감지기의 실내 적용이 의무화되었으나, 아직까지 국내에서는 실내 환경에서 발생되는 실내먼지 및 환경조건 등에 의해 발생될 수 있는 부작동 및 비화재보에 대한 연구가 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 실내먼지 중 가장 많이 발생될 것으로 판단되는 다양한 색상의 섬유분진에 따른 연기감지기의 실내적응성을 연구하기 위해 국내에 가장 많이 보급화 되어 있는 격자형의 연기챔버를 가진 광전식 연기감지기를 실험대상으로 하고, 갈색, 백색, 회색, 흑색 4종류의 섬유분진을 실험분진으로 하여 분진시험 및 감도시험을 진행하였다. 또한, 연기챔버의 수광부 전압을 측정하여 챔버 내부의 산란현상을 관찰하였다. 실험결과 4종류의 분진 모두 오염도 A에서는 분진시험 및 감도시험에서 모두 적합한 것으로 나타났다. 반면, 오염도 B와 C에서는 갈색, 백색, 회색분진의 경우 작동시험 및 부작동시험에서 분진오염에 의한 오작동이 나타났고, 흑색분진의 경우 작동시험에서 부작동이 발생되는 것으로 확인되었다. 연기챔버의 수광부 전압측정 결과는 갈색 및 백색분진의 경우 오염도가 증가할수록 전압이 증가하였고, 회색 및 흑색분진의 경우 전압이 감소하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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