기후변화에 대한 재해취약성을 개선하기 위하여 각종 재해에 대한 재해취약성분석 매뉴얼이 제시되어 있으나, 공간단위, 재해취약성 등급 그리고 기후적 요소의 조건에 따라 재해취약성 분석 결과는 상당한 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 도시 기후변화 재해취약성 분석 중 폭우재해만을 대상으로 하여 집계구 이외의 읍 면 동단위의 공간단위와의 상대적 평가를 수행하였으며, 4등급 단계로 획일화되어 있는 자연적 분류법을 2등급 단계, 4등급 단계, 6등급 단계로 점차 확대해감으로써 분류단계에 따른 취약지구의 상대적 변화를 분석하였다. 그리고 2가지로 한정되어 있는 강우특성에 대하여 기왕최대강우량(10분, 60분, 24시간)을 추가하여 강우특성에 따른 지표별 재해취약지구의 상대성을 파악하고자 하였다. 폭우 취약성 지표에 따른 상대적 평가 결과 공간단위에 따라서 재해취약지구의 면적비는 차이를 보이고 있으며, 상관분석 결과 집계구와 읍 면 동단위의 공간분석은 일치하지 않음을 알 수 있었다. 또한 재해취약성 등급단계, 강우특성의 지표에 따른 재해취약지구의 면적비가 상대적으로 차이를 많이 보이는 것을 알 수 있다. 이는 분석 지표에 따른 재해취약지구의 영향이 상대적으로 크게 나타나는 것으로 판단되며, 분석지표 설정 시 세밀한 지표의 선정이 필요할 것으로 여겨진다.
Until now, we are designing the breakwater of container vessel as cantilever structure ypically. Recently, we have designed "side shell touch type breakwater" for the first time to 6,200TEU Class Container Carrier registered on Lloyd Classification. The Lloyd Rule does not provide requirements for breakwater scantling but only recommend breakwater wave load and Lloyd Class requests for submitting the calculation results. At early design step, we had reviewed the breakwater structure through the calculation of simple beam theory with wave load recommended by Lloyd and referring to already built same size of container vessel. At the same time we had carried out F.E.M analysis of breakwater structure and had updated design, so we could verify the strength of side shell touch type breakwater at final step.
As technologies' life-cycle shortens and their development directions are uncertain, firms' technology planning capability becomes increasingly important. Prior patent-based studies using technology growth curves identify developmental stages of technologies, thereby formulating technology development directions from an overall perspective. However, a technology generally consists of multiple sub-technologies and accordingly their development stages are likely various. In this regard, the prior studies failed to identify core sub-technologies and their specific development directions. Therefore, we suggest an approach consisting of 1) identifying core sub-technologies of a given technology using patent co-classifications and social network analysis, and 2) identifying each sub-technology's development stage and thereby determining its further development direction. We apply our approach to patents related to augmented reality to examine its applicability. It is expected that our approach will help identify evolving development stages for the core sub-technologies of a given technology, thereby effectively assisting technology experts in technology planning processes.
최근 도심지 포화로 전 세계적으로 지하공간개발이 활발히 진행되고 있으며 굴착공사는 지상 및 지하의 굴착 인접 구조물에 의한 다양한 굴착공법으로 시공이 주로 이루어지고 있다. 굴착공사 중 시공 부주의나 시공기술 미흡, 지하수 유출, 급격한 지층의 변화에 대응실패, 토류 시스템 구성품의 문제등으로 인해 각종 지반함몰 사고가 발생하고 있다. 지반함몰 방지를 위해 지반조사 분석을 통한 지반함몰 위험영향인자를 도출하고자 한다. 최근 75개소 지반조사값을 토대로 지반함몰 요인을 분석하고 조사항목으로는 지역별, 통일분류법(U.S.C.S), 공법, 굴착심도를 통해 분석을 하였다.
지난 몇년간 유방 초음파영상을 이용한 신호 및 영상처리 기술과 자동 영상 최적화 기술, 유방 종괴 자동 검출 및 분류 기술 등, 컴퓨터 보조 진단(computer-aided diagnosis, CAD)을 활용하는 연구들이 활발히 진행되어지고 있다. 컴퓨터진단기술이 개발될수록 암의 조기 발견이 정확하고 빠르게 진행되어 건강 보험과 환자의 검사 빙용을 줄일 수 있고 조직 검사에 대한 불안감을 없앨 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GLCM(gray level co-occurrence matrix)을 사용하여 초음파 영상에서 종양의 정량적 분석을 진행하여 컴퓨터보조 진단에 활용 가능성을 실험하였다.
This study proposed a rapid microscopic examination method for pork freshness evaluation by using the self-assembled hyperspectral microscopic imaging (HMI) system with the help of feature extraction algorithm and pattern recognition methods. Pork samples were stored for different days ranging from 0 to 5 days and the freshness of samples was divided into three levels which were determined by total volatile basic nitrogen (TVB-N) content. Meanwhile, hyperspectral microscopic images of samples were acquired by HMI system and processed by the following steps for the further analysis. Firstly, characteristic hyperspectral microscopic images were extracted by using principal component analysis (PCA) and then texture features were selected based on the gray level co-occurrence matrix (GLCM). Next, features data were reduced dimensionality by fisher discriminant analysis (FDA) for further building classification model. Finally, compared with linear discriminant analysis (LDA) model and support vector machine (SVM) model, good back propagation artificial neural network (BP-ANN) model obtained the best freshness classification with a 100 % accuracy rating based on the extracted data. The results confirm that the fabricated HMI system combined with multivariate algorithms has ability to evaluate the fresh degree of pork accurately in the microscopic level, which plays an important role in animal food quality control.
본 연구는 보편적이고 타당한 학술논문 공동연구 기여도 산정 기준의 개발을 도모하기 위하여, 국내대학의 교수연구업적평가 중 학술논문 공동연구 기여도 산정 기준을 분석하였다. 국내 문헌정보학과가 포함된 종합대학 27개교의 규정과 189명의 국내 교수들의 2001년~2014년간의 학술논문 데이터를 수집하여 첫 번째 학교기준들을 비교하였으며, 두번째 공동연구의 기여도 세 가지 산정식(Inflated, Harmonic, Fractional)과 학교기준을 적용하여 도출한 순위를 통계적으로 분석하였다. 계량서지학의 대표적인 공동연구 기여도 기준(i.e Vinkler)과 가장 유사한 기준은 기여도 총합이 1인 학교기준이었으며, 국내의 저자역할은 제1저자, 교신저자, 공동저자로만 구분하하고 있었다. 한편 순위의 통계분석 결과, 학교기준과 가장 유사한 기준은 Harmonic 방식이었으나, 학교기준 중 1보다 큰 기준과 Harmonic방식이 순위 상관이 상대적으로 차이가 나타났으며, 이러한 결과는 논문의 수가 중간수준인 저자일 경우, 산정식 형태에 따라 기여도 순위가 변동될 수 있음을 추측 할 수 있었다. 그러나 공동연구에서 가장 많은 기여도를 받는 학교기준을 적용할지라도 단독연구만큼의 기여도는 받지 못하였으며, 이는 연구자들이 공동연구를 기피하고 지양하는 한 요소가 될 수도 있다. 이에 타당한 공동연구 기여도 측정 개발을 위하여 정성적 연구방법을 포함한 후속연구가 지속 되어야 한다.
Texture imaging, which means texture image creation by co-occurrence relation, has been known as one of useful image analysis methodologies. For this purpose, most commercial remote sensing software provides texture analysis function named GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix). In this study, texture-imaging program for GLCM algorithm is newly implemented in the MS Visual IDE environment. While, additional texture imaging modules based on GLDV (Grey Level Difference Vector) are contained in this program. As for GLCM/GLDV texture variables, it composed of six types of second order texture function in the several quantization levels of 2(binary image), 8, and 16: Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment, and Contrast. As for co-occurrence directionality, four directions are provided as $E-W(0^{\circ}),\;N-E(45^{\circ}),\;S-W(135^{\circ}),\;and\;N-S(90^{\circ}),$ and W-E direction is also considered in the negative direction of E- W direction. While, two direction modes are provided in this program: Omni-mode and Circular mode. Omni-mode is to compute all direction to avoid directionality problem, and circular direction is to compute texture variables by circular direction surrounding target pixel. At the second phase of this study, some examples with artificial image and actual satellite imagery are carried out to demonstrate effectiveness of texture imaging or to help texture image interpretation. As the reference, most previous studies related to texture image analysis have been used for the classification purpose, but this study aims at the creation and general uses of texture image for urban remote sensing.
본 논문은 유방질환 중에서 유관(duct )에 발생하는 유방종양을 Benign, DCIS(ductal carcinoma in situ) NOS (invasive ductal carcinoma)로 분류하기 위해 3가지 분류기 (classifier) 를 생성한 후, 비교 분석하였다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출 단계에서 세포핵의 기하학적 특징을 형태학적 특징을 추출하여 분류기를 생성하고 염색질 패턴의 내부적 변화를 나타내는 질감 특징을 추출하여 2가지 배율(100/400배)에서 2개의 분류기를 생성하였다. 400배 배율의 유방질환 영상에서 세포핵을 추출하여 핵의 형태학적 특징값인 핵의 면적, 둘레. 가로, 세로(장. 단축) 의 길이, 원형성의 비율을 구한 후 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기를 생생하고, 분류 정확도를 검증하였다. 100배 배율과 400배의 배율의 유방질환 영상에서 1, 2, 3, 4 단계(level)의 wavelet 변환를 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)을 이용하여 질감 특징(entropy Energy, Contrast, Homogeneity)를 추출하고, 이 특징값들을 조합하여 판변 분석에 의해 분류기를 생성한 후 분류 정확도를 검증하였다. 이 세 분류기를 비교 분석 하였을때 현민경 100배 배율의 영상을 3단계 wavelet 변환을 적용하고 질감 특징을 추출하여 생성한 분류기가 다른 두 분류기보다 유방 질환 Benign, DCIS; NOS를 분류하는데 더 나은 결과를 보였다.
이 연구에서는 하이퍼스펙트럴 이미지를 활용하여 석조문화재의 훼손상태 모니터링에 대한 활용성을 검토하였다. 이를 위해 하이퍼스펙트럴 데이터의 보정방법, 영상분류 및 정규화 식생지수 산출방법을 석조문화재에 적용하였다. 이 결과 각 물질의 분광정보를 기반으로 한 객관적인 훼손지도 작성, 정밀도 높은 훼손율의 산출 및 식생들의 활력도 모델작성 등 다양한 분석이 가능하였다. 따라서 하이퍼스펙트럴 이미지 분석을 활용하여 석조문화재를 모니터링 한다면 효율적으로 훼손상태 변화를 파악할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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