GIS 사업의 특성상 데이터구축 부문은 전체 사업의 성패를 좌우할 만큼 중요한 부문임에도 불구하고 지금까지의 GIS 사업은 데이터구축 부문의 중요성을 간과하고 넘어간 사업이 많은 것이 사실이며 이를 계기로 사용자는 사업성과물인 전체 정보 시스템에 대한 신뢰성을 갖지 못하는 경우도 발생했다. 이런 계기로 GIS감리제도의 필요성에 대한 활발한 논의가 이루어지게 되었다. GIS감리에 대해서 아직은 명확히 정의된 것은 없지만 크게 전산기술 감리(구 정보시스템 관리)와 GIS Data구축감리의 두가지 큰 내용으로 나뉘어지는게 일반적이다. GIS Data구축감리의 목적은 데이터구축 활동의 합리적이고 전반적인 활동체계를 갖는 것과 사업목적에 맞는 올바르고 정확한 산출물 생성에 있다. 그리고, GIS Data구축감리의 목적을 이루기 위한 내용은 크게 데이터 구축 계획수립의 적정성, 데이터 구축 활동의 적정성, 데이터 품질관리 활동의 적정성, 데이터 구축부문에 관한 컨설팅, 데이터 검수의 5가지로 나눌수 있다. CIS Data구축감리의 내용 중 데이터 검수는 실제적으로 구축되는 단계별 산출물에 대해서 내재되는 오류를 찾아내는 단계로써 현장검수, 육안검수, 화면검수, 전산검수, 자동검수 5가지의 내용으로 이루어진다. 정보화 시스템에 사용되는 CIS 데이터는 자동검수 기능의 다양함과 정밀함에 따라 정보화 시스템의 성능이 결정된다고 해도 과언이 아니다. 본 논문은 Data CIS Data구축 감리에 대한 전반적인 내용에 대한 소개와 전산검수에 사용되는 효과적인 검수 프로그램을 제안한다.
전기전자 부품 및 제품상에서 주로 사용되는 Plastic 중 함유된 Perfluorooctanesulfonic acid (PFOS)의 정량 분석법을 개발하기 위해 LDPE 시료를 대상으로 soxhlet 용매추출과 액체크로마토그래피/질량분석법(LC/MS)을 사용하여 시험방법 유효화를 진행하였다. 그 결과 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 $2.58{\mu}g/L$, $7.82{\mu}g/L$였으며, 회수율은 96-102%를 나타내었다. LC/MS의 검량선은 $7.82-100{\mu}g/L$ 농도범위에서 $r^2$값 0.9992의 직선성을 확인하였다. 또한 EU 환경규제 대응을 위한 전기전자 제품 중의 PFOS 분석법 표준화를 위해서 국내외 시험기관을 대상으로 비교숙련도 시험을 실시하였다. 그 결과 참여한 10개 시험기관 중 3개 시험기관이 이상값을 제출하였다. 이에 $^{19}F$ 핵자기공명분광분석법($^{19}F$ NMR)을 사용하여 이상값의 원인을 규명한 결과 그 주요 원인이 표준시약 및 시료 중에 존재하는 PFOS 이성질체들에 대한 결과처리의 오류였음을 확인하였다.
심박수(heart rate) 및 산소 소비량(oxygen consumption) 등의 생리학적 변수는 운동자각도(RPE)와 밀접한 관련이 있으며, RPE의 남녀차이에 의한 예측 운동강도의 정확성은 아직 밝혀지지 않고 있고, 본 연구는 남녀 대학생의 심장 혈관 및 신진대사의 반응을 평가하고 남녀의 차이를 밝히는 데 있다. 남자대학생($25.1{\pm}1.56$ yr)과 여자대학생($25.0{\pm}4.12$ yr) 각각 10명이 본 연구에 자발적으로 참여를 하였고, 본 연구를 위하여 설정된RPE는 Borg의 15 범주에서 결정을 하였으며, 점증적 운동부하(graded exercise testing)는 Bruce Treadmill Protocol을 이용하였다. 남녀의 평균 slope (p=0.501)와 RPE의 plotting rates와 최대산소섭취율(% $VO_2$max)은 유의한 차이가 나타나지 않았다. 각자의 상대적 최대산소섭취량은 남학생의 경우52.36${\pm}$7.35 ml/kg/min, 여학생은 41.44${\pm}$6.71 ml/kg/min로 나타나 두 그룹간에 유의하게 큰 차이가 있었으며, 절대적 최대산소섭취량은 남학생은 4.05${\pm}$0.36 l/min, 여학생은 2.53${\pm}$0.39 l/min로 나타나 두 그룹간에 큰 차이가 나타냈다. 남학생과 여학생간의 slope, y-intercept, SEE는 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 본 연구에서 운동강도에 따른 남학생과 여학생의 RPE 의 차이는 유의하게 나타나지 않았다. 이상의 결과로 보아 RPE는 운동중 산소섭취량에 대한 운동강도의 예측에 남녀별 차이가 없어 유효한 예측인자라고 사료된다.
NCW(네트워크 중심전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결된 통신 기술의 능력을 NCW(네트워크 주임전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결관 통신 기술의 능력을 활용하여 정보의 공유를 보장함으로서 효율성을 향상한다는 개념으로, 정보기술의 발전에 따라 무기체계 위주의 재래전에서 네트워크 기반의 네트워크 중심전으로 바뀌어 가고 있다. 이런 환경적인 변화에서 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성이 중요시 되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드들도 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하고 변경되어 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 NCW환경의 Ad-hoc에서 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 경로에서 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단 경로를 통해 데이터 전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법을 사용하게 되면 노드에 대한 신고가 있을 경우 확인절차를 거쳐 불필요한 경로 재탐색을 막을 수 있게 된다.
전자전에서 적군이 방사한 펄스 신호에 관한 정보 중에서 펄스 세기는 방사되는 신호원의 거리를 추정하고 혼재되어 들어오는 신호원들을 분리할 때 사용된다. 기존의 펄스 세기 추정 방식에서는 이전 단계에서 추정된 펄스폭에 해당하는 신호를 푸리에 변환한 후에 주파수 영역으로 변환된 신호 세기의 최댓값을 수신된 펄스 신호의 세기로 추정을 하였다. 하지만 이러한 방식은 주파수 변조 신호가 수신될 경우 주파수 영역에서 에너지가 분산되어 펄스 세기를 정확하게 추정하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 시간 영역에서 수신된 펄스의 평균 전력을 구하고 수신기에서의 잡음의 평균 전력을 제거하여 펄스 세기를 추정하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 주파수 변조 신호가 수신될 경우에 제안된 기법이 무변조 신호와 동일한 성능을 가지는 것을 보인다. 추가로 펄스 세기 추정은 이전 단계에서 발생한 펄스 폭 오차에 영향을 받게 되는데, 동일한 펄스 폭의 오차가 발생했을 때 기존 기법보다 제안하는 기법이 강건함을 보인다.
영상 매칭 방법을 이용하여 항공 사진 및 위성 영상으로부터 획득한 지상 위치 및 고도 정보인 수치표고모델(DEM)은 여러 환경의 영향으로 인하여 오차를 포함하고 있다. 본 연구에서는, 전문가가 이러한 오차를 수정 편집할 수 있도록 하기 위하여 기준 수치표고모델과 대상 수치 표고모델간의 유사도 값을 사용하여 수치표고모델을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 수치표고모델의 전 지역에 대해 수평 및 수직 오차를 구하기 위해서는 기준 수치표고모델의 격자와 대상 수치표고 모델 격자간의 유사도 값을 사용하여 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자를 구한다. 각 기준 격자에 대한 정합 대상 격자가 구해지면, 수평 및 수직 오차를 계산하여 전문가가 수정 편집할 영역을 판단할 수 있도록 한다. 즉, 유사도 값이 낮고, 고도의 차가 높은 경우. 그 격자는 후보 변화 또는 오류 격자로 판단된다. 이러한 후보 격자들이 영역을 이룰 경우. 수정 편집 대상인 변화 또는 오류 지역으로 판단한다. 이러한 방법을 사용함으로써, 모든 점에 대한 평가가 가능할 뿐 아니라, 수직 오차 외에도 수평 오차를 구할 수 있으므로, 보다 효과적으로 변화 또는 오류 지역을 찾을 수 있었다.
본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.
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.
경수로형 원자로 제어봉집합체(rod cluster control assembly)의 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 원주방향균열을 검출하기 위한 다중표면 와전류탐촉자를 설계하였으며, 이를 MIZ-30 주파수발생장치에 연 결하여 원주방향균열을 검출하고 원주방향길이를 측정 할 수 있는 와전류검사기술을 개발하였다. $8{\times}1$ 다중표면 와전류탐촉자는 원주방향으로 발생할 수 있는 균열 검사에 적합하도록 탐촉자 내부 원주방향으로 8개 표면코일을 일정간격으로 배치하고 코일 후방에 스프링을 설치하여 주사시 코일 머리부분이 표면에 밀착되므로서 코일과 피복관표면 사이의 lift-off 발생이 최소가 되도록 설계하였다. LCR-meter 및 HP-VEE 프로그램을 사용하여 코일의 전기적 특성을 평가하였으며, 탐촉자의 균열검출 특성은 Miz-30과 Eddynet 프로그램을 사용하여 평가하였다. 교정 standard와 시험편은 $14{\times}14$형 제어봉피복관(SS-304, 외경 : 10.95mm, 두께 : 0.48mm)을 사용하여 축방향과 원주방향으로 깊이와 길이를 달리하여 여러가지 균열성 EDM노치 (폭 0.2mm, 관두께의 15, 25, 40, 50, 60%깊이)를 가공하였으며, 이를 이용하여 탐촉자의 균열검출 및 크기측정 특성을 평가한 결과 제어봉 튜브표면에 발생한 원주균열의 검출 가능 최소길이는 3.5mm이고, 깊이는 ${\pm}5.31%$ RMS 오차 이내로 측정 할 수 있었다. 또한, 제어봉선단 봉단마개 부위에 발생할 수 있는 마모, 스크레치, 축 및 원주방향균열 신호는 신호의 위상과 신호형상을 분석하므로서 구분이 가능하였다.
본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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