To manage national territory and cadastral data efficiently, accuracy and cost-efficiency in cadastral boundary surveying is inevitable. The efficient management of cadastral data is a very important element in national land management. Survey techniques are being introduced. Recently, improvements in survey techniques have been made with the development of satellite surveying, Allowing accurate and fast surveys. If we can calculate the output accurately in real-time in survey fields, it will open a new method in cadastral detail surveying. According to the classification on Law of cadastral surveying, Cadastral surveying can be divided into cadastral control point surveying and cadastral detail surveying. The control point survey can be divided into cadastral triangulation surveying and cadastral traverse surveying. The detailed survey is usually perform by plane surveying. Among these, cadastral detail surveying will be reviewed in this study. In this study, the combination of the satellites, such as US managed GPS and Russian managed GLONASS was used. In the satellite survey in downtown, data interruption symptoms arose(according to the mask angle of the satellite). Therefore; we combined the satellites to get date more accurately. A block of Haewoondae New City in Busan, Korea, which has Numerical Cadastral Law was selected as the sample area for this study. Block II and III are surrounded by high rise apartments. One side of Block I and IV is level ground and the other side is full of high rise apartments. Especially, Block II is surrounded by high rise apartment houses with 20 meters width. In the results of the study Block II did not satisfy the allowable precision, while Block I, II and IV satisfied the allowable precision of the enforcement regulations of Cadastral Law. Therefore, it is judged that the traditionally used Total Station method should be used for supplementary survey on Block II, in stead.
본 연구는 단일 임계값으로 결정된 변화화소를 버퍼존 개념을 적용하여 재추출함으로써, 보다 신뢰도 높은 무감독변화탐지를 수행하는데 목적이 있다. 우선, 그래프 생성기법과 직선과의 최대거리를 통해 결정된 임계값을 기반으로 세 개의 버퍼존을 생성하였다. 이 중 변화화소와 무변화화소가 혼재하는 구간인 버퍼존II에 대해 무감독분류를 수행하여 변화화소를 재추출하였다. Hyperion 초분광영상을 사용하여 제안기법을 적용하였으며, 단일 임계값 방법을 적용한 변화탐지 결과와의 비교를 통해 제안기법의 성능을 평가하였다. 결과를 통해, 버퍼존 기법이 다소 많은 변화화소를 추출하였으나, 산림지역에 대해 보다 정확한 변화탐지를 수행함을 확인할 수 있었다.
최근 내용 기반 음악 검색 시스템에서는 사용자의 응답 시간을 단축시키기 위해 음악의 대표성을 갖는 선율을 추출하여 색인하고, 검색 시 이를 사용한다. 기존 연구에서는 미디(midi) 데이타를 이용하여 대표 선율을 추출하는 방법이 제안되었으나, 미디 데이타에 한정되는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 모든 오디오 파일 포맷에 적용 가능한 대표 선율 검색을 제안한다. 대표 선율 검색을 위해 FFT(Fast Fourier Transform)을 이용하여 박자와 마디를 찾고 각 마디들의 PCM 데이타로부터 높은 수치가 나타나는 빈도를 측정한다. 이때 높은 수치들이 가장 많이 뭉쳐 있는 영역에서 여덟 마디 간격이 오디오 데이타의 대표 선율 영역이다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위한 실험으로 총 1000곡을 선택하여 대표 선율을 추출하였고, 그 결과 템포를 찾아낸 737곡 중 79.5%의 정확성을 보였다.
스마트 기기의 발달로 많은 사람들이 인터넷 신문기사를 이용하고 있다. 하지만 인터넷 언론사간의 치열한 경쟁으로 조회수를 올리기 위한 낚시성 기사가 범람하고 있다. 낚시성 신문기사는 제목을 통해 올바른 기사의 줄거리가 제공되지 않았을 뿐만 아니라, 독자로 하여금 잘못된 내용을 떠올리게 한다. 낚시성 신문기사는 핵심에서 벗어난 유명인사 인용, 애매한 문장의 마무리, 제목과 내용의 불일치 등의 특징을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 낚시성 기사를 분류하기 위한 특징을 추출하고 성능을 검증해 본다. 기사에 달린 댓글의 키워드를 활용하여 대용량 학습데이터를 생성하고 이를 기반으로 다섯 가지 분류 특징을 추출하였다. 추출된 특징들은 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 실험에서 92%의 정확도를 보여 낚시성 인터넷 신문기사를 분류하는데 적합하다고 판단된다. 뿐만 아니라 제목과 본문의 일관성을 측정하기 위한 전처리 방법으로 고안한 선택적 바이그램 모델은 낚시성 인터넷 신문기사 분류 외에도 일반적인 단문 분석을 위한 전처리 방법으로 유용할 것으로 기대된다.
Dynamic excitation and response analysis is an acceptable method to determine some of physical properties of agricultural product for quality evaluation. There is a difference in the internal viscoelasticity between sound and defective fruits due to the difference of geometric structures, thereby showing different vibration characteristics. This study was carried out to develop a portable piezoelectric film-based glove sensor system that can separate internally damaged watermelons from sound ones using an acoustic impulse response technique. Two piezoelectric sensors based on polyvinylidene fluoride (PVDF) films to measure an impact force and vibration response were separately mounted on each glove. Various signal parameters including number of peaks, energy ratio, standard deviation of peak to peak distance, zero-crossing rate, and integral value of peaks were examined to develop a regression-estimated model. When using SMLR (Stepwise Multiple Linear Regression) analysis in SAS, three parameters, i.e., zeros value, number of peaks, and standard deviation of peaks were selected as usable factors with a coefficient of determination ($r^2$) of 0.92 and a standard error of calibration (SEC) of 0.15. In the validation tests using twenty watermelon samples (sound 9, defective 11), the developed model provided good capability showing a classification accuracy of 95%.
본 연구는 한국의 많은 영문법 학습 교재에 수록되어 있는 5형식 문형 분류에 대한 설명의 타당성을 검토하기 위해 실시되었다. 외국어 학습자를 위해 교재에 수록되어 있는 문법을 '학습 문법'으로 명명하고, 교재 집필자가 학습 문법을 설정하고 교재를 구성하기 위해 기준으로 삼아야 하는 문법을 '참조 문법'으로 규정한 후, 이 두 문법에서의 문형 설명을 비교하여 국내 영문법 학습 교재에서 나타나는 설명의 단순화 및 오류를 검토하였다. 5문형 체계는 일본식 문법이라는 인식이 있으나, 이 분류 방식은 C. T. Onions에 의해 1929년 처음 소개된 이론으로서, 오히려 영어학적 이론 문법이 영문법 학습 교재에 반영된 예로 볼 수 있었다. 특히 '필수적 부사구'와 '유표적 구문' 등에 관해 참조 문법의 내용이 반영된 새로운 설명의 시도들도 영문법 학습 교재 내에서 확인되었다. 정확성과 타당성에 기초한 학습 문법을 마련하기 위해 교재 집필자와 교사들이 해외의 권위있는 참조 문법서 및 이론 문법의 연구 성과를 좀 더 적극적으로 활용한다면 영문법 학습 교재에서 발견되는 문법 설명의 오류를 피하고 고급 학습자를 대상으로도 더욱 정확한 문법 체계를 교수할 수 있을 것이다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)과 웨이블릿 기반의 특징 추출기법을 사용하여 왼쪽 또는 오른쪽의 운동 형상을 분류하는 방안을 제안하고 있다. 초기 특징을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서 웨이블릿 변환(wavelet transforms)을 이용하여 뇌파(electroencephalogram, EEG) 신호로부터 웨이블릿 계수들을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 추출한 웨이블릿 계수들을 통계적인 방법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 60개의 초기 특징을 추출하였다. 이들 60개의 초기 특징은 NEWFM에서 제공하는 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징을 하나씩 제거되면서 정확도가 가장 높은 6개의 최소 특징을 선택되었다. 이들 6개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 86.43%의 정확도를 구하였다.
전 세계적으로 유행하며 수많은 확진자와 사망자를 발생시킨 코로나바이러스-19(COVID-19)는 일상에서 사람 간 전염이 가능하여 국민들을 불안과 공포에 떨게 하고 있다. 감염을 최소화하기 위해서는 건물 출입시 마스크 착용이 필수적이지만 일부 사람들은 여전히 마스크 없이 얼굴을 노출시킨 채 건물에 출입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 출입 통제를 위해 얼굴에 마스크를 착용했는지 여부를 자동으로 판별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 양쪽 눈 영역을 검출하고 눈 위치를 참조하여 마스크 착용 영역(양쪽 눈 아래 얼굴 영역)을 예측한다. 이 때 마스크 착용 영역을 보다 정확히 예측하기 위해 양쪽 눈 위치가 수평이 되도록 얼굴 영역을 회전하여 정렬한다. 정렬된 얼굴 영역에서 추출된 마스크 착용 영역은 이미지 분석에 특화된 딥러닝 기법인 CNN(Convolutional neural network)을 통해 마스크 착용 여부(착용 또는 미착용)를 최종 판별한다. 총 186장의 테스트 이미지에 대해 실험한 결과, 98.4%의 판별 정확도를 보였다.
Objective : We evaluated the accuracy of multislice computerized tomographic angiography (MCTA) in the postoperative evaluation of clipped aneurysms by comparising it with three dimensional digital subtraction angiography (3D-DSA). Methods : Between May 2004 and September 2006, we included patients with ruptured cerebral aneurysm of the anterior circulation that was surgically clipped and evaluated by both postoperative MCTA and postoperative 3D-DSA. We measured the diagnostic performance and calculated the sensitivity and specificity of postoperative MCTA compared to 3D-DSA in the detection of aneurysm remnants. Results : A total of 11 neck remnants among the 92 clipped aneurysms (11.9%) were confirmed by 3D-DSA. According to Sindou's classification of aneurysm remnants, 8.7% of clipped aneurysms (8/92) had only neck remnant on 3D-DSA and 3.2% (3/92 aneurysms) had residuum of the neck and sac on 3D-DSA. There were 12 (13.04%) equivocal cases that were difficult to interpret based on the postoperative MCTA. The reasons for the equivocal cases included multiple clips (6 cases, 50.0%). beam-hardening effect (4 cases, 33.3%), motion artifact (1 case, 8.3%), fenestrated clip (1 case, 8.3%) and other combined causes. The sensitivity and specificity of the postoperative MCTA was 81.8% and 88.9%, respectively by ROC curve (p=0.000). Conclusion : MCTA is an accurate noninvasive imaging method used for the assessment of clipped aneurysms in the anterior circulation. If the image quality of postoperative MCTA is good quality and the patient has been treated with a single titanium clip, except a fenestrated clip, the absence of an aneurysm remnant can be diagnosed by MCTA alone and the need for postoperative DSA can be reduced in a large percentage of cases.
국가적으로 그리고 각 연구기관에서는 투자의 효율성을 기하기 위하여 연구사업 선정과정에서 데이터베이스로부터 중복과제 혹은 유사과제를 검색하는 과정을 거친다. 최근 부얼리언 기반의 키워드 매칭 검색알고리즘의 발전 및 이를 채택한 검색엔진의 개발로 인하여 검색의 정확도가 많이 향상되었지만, 사용자가 입력하는 제한된 수의 키워드들에 의한 검색은 유사과제 파악과 우선순위의 결정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제안된 과제의 문서를 분석하여 다수의 색인어들을 추출하고, 이들에게 가중치를 부여한 후, 기존의 문서들과 비교하여 유사과제를 찾아내는 문서단위의 검색 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 벡터공간검색(Vector-Space Retrieval)모델의 한 종류인 TFIDF(Term Frequency Inverse document Frequency)를 기본 구조로 채택한다. 또한 개발되는 알고리즘에는 연구과제 제안문서의 구조에 적합한 속성별 가중치(feature weighting)를 반영하고 검색속도의 향상을 위하여 K-최근접 문서(KNN: K-Nearest Neighbors) 기법도 반영한 알고리즘을 제시한다. 실험을 위하여 실제 연구제안 문서와 구조가 동일한 기존의 보고서를 사용하였는데, KISTI에서 운영하는 과학기술정보포털서비스인 NDSL에서 이미 분류해 놓은 4분야의 1,000 개 연구 보고서 문서를 발췌하여 실험을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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