• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.189-200
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• 2023

도시화와 산업화에 따라 도심지에 개발이 늘어나면서 지반침하로 인한 피해가 지속적으로 발생되고 있으며, 도심지에서의 건물붕괴는 대규모 인명 및 재산 피해로 이어질 위험이 크다. 굴착지반에 균등하지 않은 하중이 작용하고, 대상지반의 사전지식이 없는 경우의 지반거동에 대해서는 연구가 거의 이루어지지 않았다. 이에 따라 지반 조사 정보가 없는 흙막이 공사의 굴착 과정에서 발생되는 배면 지반의 침하거동을 분석하는 방법이 기존에는 없었고, 본 연구에서는 시계열 데이터를 가공하여 상대적 침하거동과 상호관련성을 분석하여 흙막이 벽체 배면 지반의 침하거동을 분석하고자 하였다. 본 논문에서는 평균침하량차지수와 평균상대침하량차를 정의 및 계산하였으며, 이를 좌표계에 도시하여 시간경과에 따라 측점간의 상대적 침하거동을 분석하였다. 또한 관측점들의 군집을 분류할 수 있는 기준이 필요하여 k-평균군집분석과 Dunn Index를 이용하여 분류하였다. 분석결과 계측지점의 침하량이 일정한 값으로 수렴하면서 모든 군집들이 안정영역으로 이동한 것을 확인할 수 있었으며, 군집은 세분화되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 연구대상의 각 측점 간 상관관계를 분석하여 연구대상 지반의 독자거동영역과 동일거동영역을 구분할 수 있었다. 이처럼 측점들 간의 상대적 침하거동을 분석을 통해 거동영역을 구분할 수 있다면, 주변지역의 융기, 지반파괴영역 예측, 터파기 공사 시 활동파괴의 방지 등 침하관리와 안정관리에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권8호
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• pp.2935-2940
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• 2023

A polystyrene phantom was developed following the guidance of the International Atomic Energy Association (IAEA) for gamma knife (GK) quality assurance. Its performance was assessed by measuring the absorbed dose rate to water and dose distributions. The phantom was made of polystyrene, which has an electron density (1.0156) similar to that of water. The phantom included one outer phantom and four inner phantoms. Two inner phantoms held PTW T31010 and Exradin A16 ion chambers. One inner phantom held a film in the XY plane of the Leksell coordinate system, and another inner phantom held a film in the YZ or ZX planes. The absorbed dose rate to water and beam profiles of the machine-specific reference (msr) field, namely, the 16 mm collimator field of a GK Perfexion^TM or Icon^TM, were measured at seven GK sites. The measured results were compared to those of an IAEA-recommended solid water (SW) phantom. The radius of the polystyrene phantom was determined to be 7.88 cm by converting the electron density of the plastic, considering a water depth of 8 g/cm². The absorbed dose rates to water measured in both phantoms differed from the treatment planning program by less than 1.1%. Before msr correction, the PTW T31010 dose rates (PTW Freiberg GmbH, New York, NY, USA) in the polystyrene phantom were 0.70 (0.29)% higher on average than those in the SW phantom. The Exradin A16 (Standard Imaging, Middleton, WI, USA) dose rates were 0.76 (0.32)% higher in the polystyrene phantom. After msr correction factors were applied, there were no statistically significant differences in the A16 dose rates measured in the two phantoms; however, the T31010 dose rates were 0.72 (0.29)% higher in the polystyrene phantom. When the full widths at half maximum and penumbras of the msr field were compared, no significant differences between the two phantoms were observed, except for the penumbra in the Y-axis. However, the difference in the penumbra was smaller than variations among different sites. A polystyrene phantom developed for gamma knife dosimetry showed dosimetric performance comparable to that of a commercial SW phantom. In addition to its cost effectiveness, the polystyrene phantom removes air space around the detector. Additional simulations of the msr correction factors of the polystyrene phantom should be performed.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 정보관리학회지
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• 제40권1호
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• pp.121-148
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• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 대한심미치과학회지
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• 제32권2호
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• pp.54-68
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• 2023

디지털 방법을 사용한 무치악의 임플란트 치료계획은 surgical guide design으로 구체화된다. Surgical guide를 제작할 때, 우리는 먼저 최종 보철의 형태를 가상공간에 구현한 후 이를 바탕으로 식립 계획을 구체화하게 된다. 그러나 완전무치악 환자는 치아배열의 기준이 없고 악간관계가 정립되어 있지 않아 최종 보철의 형태를 짐작하기 어려워 surgical guide를 만드는 데 어려움이 있다. 이때 기존의 만족스러운 총의치나 부분의치, 잔존치 등이 존재한다면 그 치아배열이 가상적인 최종 보철의 reference가 될 수 있다. 만약 이러한 reference가 부재하거나 만족스럽지 못하다면, 진단용 목적으로 총의치를 제작하되 이를 구내에서 검증하는 과정이 필요하다. 이러한 과정을 통해 surgical guide를 제작할지라도 구내 상황에 따라 implant의 위치가 계획한 것과 다르게 식립될 수 있으며, 만약 guide의 positioning이 잘못된다면 그 오차는 모든 implant의 위치를 변위시킬 수 있으므로 guide 수술이 오히려 재앙으로 다가올 수 있다. 본 기고에서는 치아 배열의 reference가 될 수 있는 자료들을 적절한 시기에 채득하여 이를 디지털 공간에 이전 및 통일된 좌표계로 정렬하는 방법에 대해 논의하고, 또한 이렇게 수립된 식립계획을 현실의 구강에 적은 오차로 이전 및 정렬하는 방법에 대해 소개하여 일관적이고 체계적인 무치악 가이드 디자인의 프로토콜 정립에 대해 의견 개진하려 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.15-28
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• 2024

본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.

• 미생물학회지
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• 제47권3호
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• pp.200-208
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• 2011

임상에서 가장 문제가 되는 MLS (macrolide-lincosamidestreptogramin B) 항생제 내성은 Erm 단백질에 의하여 23S rRNA의 A2058에 dimethylation시킴으로써 MLS 항생제의 부착능을 저해함으로써 나타내는 내성이다. ErmSF는 다른 Erm 단백질과 달리 매우 긴 N-terminal end region (NTER)을 가지고 있으며 RNA에 잘 부착되는 것으로 알려진 arginine이 25%를 차지하고 있다. 특히 NTER의 점차적인 제거는 이에 따른 점차적인 활성의 감소 그리고 이의 완전한 제거는 98%의 활성소실을 가져다 주는 것으로 밝혀져서 단순 부착에 의한 활성에의 기여를 암시하고 있다. 뿐만 아니라 NTER 다음에 붙어 있는 아미노산은 제거되었을 때 활성이 소실되는 매우 중요한 아미노산임이 밝혀졌다. 이러한 사실에 근거, 서로 다른 복제원점을 가짐으로써 동일한 세포 내에 존재할 수 있으며 발현 체계가 동일하나 copy수가 차이가 있어서 단백질 발현 양에 차이를 가져다 주는 새로운 단백질 동시 발현체계를 개발하고 이를 적용하여 NTER 함유 펩타이드를 copy수가 많은 pET23b 체계의 담체에서, ErmSF는 copy수가 적은 pACYC184 담체 체계에서 발현 시킴으로써 펩타이드가 한 세포 내에서 ErmSF 보다 훨씬 더 많이 발현되도록 하여 이 펩타이드가 ErmSF의 활성을 저해할 수 있는지 확인하였다. 계획된 대로 IPTG에 의한 유도 없이도 펩타이드가 ErmSF보다 세포 내에서 훨씬 많이 발현되었다. 그러나 생체 내에서는 그 활성의 저해를 확인 할 수 없었다. 따라서 ErmSF의 활성은 NTER 펩타이드의 단순한 부착에 의해서 이루어지는 것이 아니라 conformational change 등의 역동적인 상호작용을 통하여 이루어지는 것으로 사료되었다. 따라서 ErmSF와 23S rRNA와의 복합체 구조의 규명 그리고 NTER과 ErmSF protein body의 부착양식에 대한 구체적인 생화학적 규명이 이루어지면 이러한 접근법은 이 단백질의 억제제를 창출하는데 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1361-1371
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• 2021

스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.