• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.494-503
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰에서 웃음 치료를 위한 표정인식 애플리케이션을 제안한다. 제안된 방법에서는 스마트폰의 전면 카메라 영상으로부터 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출한다. 얼굴을 검출한 다음에는 얼굴 영상으로부터 입술 영역을 검출한다. 그 다음 프레임부터는 얼굴을 검출하지 않고 이전 프레임에서 검출된 입술영역을 3단계 블록 매칭 기법을 이용하여 추적한다. 카메라와 얼굴 사이의 거리에 따라 입술 영역의 크기가 달라지므로, 입술 영역을 구한 다음에는 고정된 크기로 정규화한다. 그리고 주변 조명 상태에 따라 영상이 달라지므로, 본 논문에서는 히스토그램 매칭과 좌우대칭을 결합하는 조명 정규화 알고리즘을 이용하여 조명 보정 전처리를 함으로써 조명에 의한 영향을 줄일 수 있도록 하였다. 그 다음에는 검출된 입술 영상에 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터를 추출하고 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용하여 실시간으로 웃음 표정을 인식한다. 스마트폰을 이용하여 실험한 결과, 제안된 방법은 초당 16.7프레임을 처리할 수 있어서 실시간으로 동작 가능하였고 인식률 실험에서도 기존의 조명 정규화 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 자원환경지질
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• 제52권4호
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권3호
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• pp.217-222
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• 2019

The purpose of this study is to evaluate the dose distribution by gantry rotation and MLC moving speed on treatment planning system(TPS) and linear accelerator. The dose analyzer phantom(Delta 4) was scanned by CT simulator for treatment planning. The planning target volumes(PTVs) of prostate and pancreas was prescribed 6,500 cGy, 5,000 cGy on VMAT(Volumetric Modulated Arc Therapy) by TPS while MLC speed changed. The analyzer phantom was irradiated linear accelerator using by planned parameters. Dose distribution of PTVs were evaluated by the homogeneity index, conformity index, dose volume histogram of organ at risk(rectum, bladder, spinal cord, kidney). And irradiated dose analysis were evaluated dose distribution and conformity by gamma index. The PTV dose of pancreas was 4,993 cGy during 0.1 cm/deg leaf and gantry that was the most closest prescribed dose(5,000 cGy). The dose of spinal cord, left kidney, and right kidney were accessed the lowest during 0.1 cm/deg, 1.5 cm/deg, 0.3 cm/deg. The PTV dose of prostate was 6,466 cGy during 0.1 cm/deg leaf and gantry that was the most closest prescribed dose(6,500 cGy). The dose of bladder and rectum were accessed the lowest during 0.3 cm/deg, 2.0 cm/deg. For gamma index, pancreas and prostate were analyzed the lowest error 100% at 0.8, 1.0 cm/deg and 99.6% at 0.3, 0.5 cm/deg. We should used the optimal leaf speed according to the gantry rotation if the treatment cases are performed VMAT.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.323-330
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• 2023

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛³의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.33-40
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• 2024

해양폐기물 중 하나인 패각의 발생량은 매년 증가하고 있으나, 대부분이 해안 근처에 야적되거나 방치되어 환경적·사회적으로 문제가 되고 있다. 천연 골재 부존량 감소에 따른 골재 대체재로서 패각이 사용된다면 재료 수송에 따른 물류비용을 효과적으로 감축시킬 수 있어 자원 재활용을 활성화할 수 있다. 본 연구에서는 3D 콘크리트 프린팅 기술을 활용한 해양 구조물의 건설 재료로서 패각 잔골재의 사용 가능성을 분석하였다. 패각을 활용한 3D 프린팅 콘크리트는 패각 잔골재와 시멘트 풀 계면 등의 공극 요인으로 일반 콘크리트 대비 낮은 강도를 가지기 때문에 역학적 성능 평가를 위한 미세구조 특성 분석이 요구된다. 유동성, 출력성 및 적층성을 고려하여 3D 프린팅 콘크리트의 배합을 선정하였으며, 패각 잔골재를 활용한 3D 프린팅 콘크리트 시편의 물성과 미세구조를 분석하였다. 시편의 물성을 평가하기 위해 3D 프린터로 압축강도와 부착강도 시편을 제작하였고 강도 시험을 진행하였다. 미세구조를 분석하기 위해 고해상도 이미지를 얻을 수 있는 SEM 촬영을 수행하였으며, 히스토그램 기반 상 분리 방법을 적용하여 공극을 분리하였다. 패각 잔골재 종류에 따른 공극률을 확인하고 확률함수를 활용하여 공극 분포 특성을 정량화하였으며, 패각 잔골재의 종류에 따른 시편의 역학적 물성과 미세구조 특성 간의 상관관계를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.444-453
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• 2003

최근 생명공학(BT)에 대한 관심이 집중되면서, 새로운 생리활성 물질을 찾거나 유전자 정보를 분석하기 위한 목적으로 전기영동 젤의 영상 분석 기술에 대한 요구가 급증하고 있다. 이를 위해서는 젤 영상의 레인에서 각 밴드의 위치와 양을 정확히 측정해야 한다. 기존 연구에서는 주로 레인의 프로파일에서 피크를 탐색하는 접근방법을 사용하는데, 이 피크의 위치는 밴드에 있는 최대 자기 화소의 위치도 아니고 더욱이 밴드 무게중심의 위치도 아니기 때문에 밴드의 대표 위치로 인정하기 어렵다. 또한, 피크 추출을 쉽게 하기 위해 다양한 영상 향상 처리를 적용하기 때문에 밴드의 양을 측정하기에는 부적절한 경우가 많다. 본 논문에서는 영상의 상대적인 밝기를 변화시키지 않으면서 먼저 밴드의 영역을 추출한 후, 밴드 영역의 밝기 합으로 양을 구하고 이의 무게중심을 밴드 위치로 정하는 방식을 채택한다. 실제로, 먼저 젤 영상 히스토그램에 엔트로피기반 임계치를 설정하여 레인을 추출한 후, 밴드 영역 추출을 위해 서로 다른 세 가지 방법을 시도한다. 첫째, 추출된 레인을 이등분하는 중심선을 탐색하여 피크와 밸리를 찾고, 피크의 상하 밸리를 각 밴드의 최소 포함 박스영역으로 지정하는 방법(MER), 둘째, 앞의 방법에서와 같이 구한 피크를 영역 성장의 시드로 사용하여 이웃하는 밴드와의 중첩을 해결하면서 밴드 영역을 추출하는 방법(RG-1), 셋째, 이와 달리 레인을 삼등분하는 두 탐색선에서 피크를 찾고 동일한 밴드에 속하는 피크 쌍을 결정한 후 영역을 성장하는 방법(RG-2)을 제안한다. 이상의 세 방법을 비교하기 위해 밴드의 위치 및 양을 측정한 결과, 밴드 위치의 평균 오차는 레인의 길이를 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 6%, RG-1 방법이 3%, RG-2 방법이 1%로 나타났다. 또한, 밴드 양의 평균 오차는 레인 내 밴드들의 양의 합을 단위 크기로 정규화 할 때, MER 방법이 8%, RG-1 방법이 5%, RG-2 방법이 2%로 나타났다. 결과적으로, RG-2 방법이 밴드의 위치 및 양 추출에 있어서 정확도가 가장 높은 것으로 판명되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.83-91
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• 2019

본 연구는 화재 피해를 입은 콘크리트 구조물을 디지털 카메라 및 이미지 프로세싱 소프트웨어를 활용하여 손상도 평가를 하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 W/C=0.5(일반 강도) 및 0.3(고강도)의 모르타르 및 페이스트 시료를 전기로에 넣어 $100^{\circ}C$에서 $1000^{\circ}C$까지 화재피해를 모사한 후, 압축강도 및 색도 분석을 분석하였다. 여기서 페이스트는 분말형태로 가공하여 CIELAB 색도를 측정하였고, 디지털 카메라로 시료를 촬영한 후 색상 강도 분석(color-intensity analyzer) 소프트웨어로 RGB 색도를 측정하였다. 그 결과 가열 온도 $400^{\circ}C$ 까지는 압축강도 잔존율이 W/C=0.5는 87.2 %, W/C=0.3은 86.7 % 수준의 강도 손상을 보였다. 그러나 $500^{\circ}C$ 이상에서는 급격한 강도 저하가 나타났으며, W/C=0.5는 55.2 %, W/C=0.3은 51.9 %의 압축강도 잔존율이 나타났다. $700^{\circ}C$ 이상에서는 W/C=0.5는 26.3 %, W/C=0.3은 27.8 %으로써 구조물의 내구성을 확보할 수 없는 수준이었다. $L^*a^*b$ 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 $b^*$가 급격히 높아지는 결과가 나타났다. 이는 $700^{\circ}C$이후에서 노란색의 강도가 강해지는 것으로 분석된다. 또한, RGB 분석 결과 $700^{\circ}C$ 이후부터 R 및 G의 히스토그램 첨도 및 빈도가 높아지는 것을 확인하였다. 이는 R 및 G의 픽셀(화소)이 많아지는 것으로 분석된다. 따라서 화재 피해를 입은 콘크리트의 색도 분석은 노란색($b^*$ 혹은 R+G)의 변화를 확인하는 것으로 손상 정도를 예상하는 것이 가능할 것으로 판단된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제15권2호
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• pp.137-143
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• 1997

목적 : 유방암의 방사선 치료에서 가장 유의하여 할 사항 중의 하나인 방사선 폐렴 등의 폐합병증은 피폭 폐용적, 방사선량율, 방사선량 등의 영향을 받으며 그 중에서도 피폭 폐용적의 정도가 중요한 것으로 알려져 있다. 그러나 피폭 폐용적의 정량적인 측정 자료는 매우 드물며 피폭 폐용적의 정도를 예측할 수 있는 방법에 대한 보고도 제한적일 뿐만 아니라 대부분이 서양인을 대상으로 한 보고이다. 이에 본 저자들은 본원에서 치료받은 유방암 환자를 대상으로 접선 조사 시의 피폭 폐용적을 정량적으로 측정하고 간접적으로 피폭 폐용적을 예측할 수 있다고 제시되고 있는 여러 인자들의 유용성을 검증하고자 본 연구를 계획하였다. 재료 및 방법 :본원에서 1995년 1월부터 1996년 8월까지 접선 조사 방식으로 방사선 치료를 시행 받은 유방암 환자 중 치료 계획용 컴퓨터 단층 촬영을 시행한 25명을 대상으로 폐용적을 측정하였다. 각각의 환자에서 피폭 폐용적을 예측할 수 있는 인자로서 1) 치료 계획 필름의 조사면 중심에서의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 수직선상 거리인 Central Lung Distance (CLD), 2) 치료 계획 필름의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 수직선중 가장 긴 수직선의 거리인 Maximum Lung Distance(MLD), 3) 치료 계획용 컴퓨터 단층 촬영 필름의 조사면 중심 사진에서의 후방 접선으로부터 전방 흉벽의 뒷면까지의 거리인 Greatest Perpendicular Distance (GPD), 4) 치료 계획 필름 상의 조사면의 세로 길이(L)를 측정하였고 피폭 폐용적을 구하기 위하여 치료 계획 상의 Dose Volume Histogram(DVH) 자료에서 양측 전체 폐용적(EV), 동측 전체 폐용적(IV) 및 피폭 폐용적(RV)을 측정하고, 서로간의 상관관계를 분석하였다. 결과 : 총 25명 대상 환자의 연령은 23-67세로(중앙 연령 41세) 우측 유방암이 14예, 좌측 유방암이 11예 있었다. 전체 환자의 CLD는 평균 2.2cm(1.9-3.3cm), MLD는 평균 2.4cm(1.9-3.3cm) 그리고 GPD는 평균 2.3cm(1.4-3.1cm)이었으며 L은 16-23cm이었다. CLD와 L을 곱한 값은 평균 $42.4cm^2(32-76cm^2)$, MLD와 L의 곱은 평균 $45.3cm^2(34.2-75.9cm^2)$였으며, GPD와 L을 곱한 값은 $42.5cm^2(26.6-69cm^2)$였다. 전체 폐용적은 1356-4092cc로 평균 3052cc였으며 우측 폐는 584-2554cc 평균 1671cc였고 좌측 폐는 턴j-2252 co로 평균 1379cc였다. 피폭 폐용적은 61-279cc(평균 170cc)로 양측 전체 폐용적에서 차지하는 비율은(RV/EV)은 $2.9-13\%$(평균 $5.8\%$) 이고 동측 폐용적에서 차지하는 비율은(RV/IV) 4.9-29.6(평균 $12.2\%$)였다. CLD, MLD, GPD, L, $CLD\starL,\;MLD\starL,\;GPO\starL$ 등의 변화에 따른 RV, RV/EV, RV/IV 둥의 피폭 폐용적의 변화는 통계적으로 유의한 상관관계를 구할 수 없었으며 CLD가 3cm 이하인 24명의 환자에서 RV/EV는 $10\%$ 이내였다. 좌우 폐의 비교에서 RV/IV이 좌측 유방암 환자에서 유의하게 높았으나 RV/EV은 유의한 차이를 나타내지 못하였다 결론 : 현재 사용하고 있는 접선 조사 방치에서 CLD를 3cm 이내로 제한하는 경우 CLD 등의 변화폭이 작아서 피폭 폐용적과의 상관관계를 구할 수는 없으나 피폭 폐용적의 정도는 다른 보고 들을 고려할 때 적절하였고 좌측 유방암 환자에서의 피폭 폐용적이 동측 전체 폐용적에서 차지하는 비율은 우측 유방암 환자에 비해 높았으나 양측 전체 폐용적에 대한 비율은 동일하였다.