• 한국지역지리학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.183-196
• /
• 1996

지도의 형태는 전통적으로 항공사진이나 위성사진을 이용한 수작업에 의해 추출되어 왔으나, 최근의 원격탐사 기술의 발달은 지도의 형태추출에 새로운 혁신을 가져다 주었다. 공간필터기법을 이용하면 지도형태 추출의 자동화가 가능한데, 특히 선의 추출을 고빈도필터를 이용하여 가능하다. 본 연구에서는 먼저 필터와 지도화의 관계에 대해 이론적으로 고찰한 다음 지도의 선형화와 관련하여 유용하다고 알려진 필터들을 소개하였다. 그리고 이 필터들을 진주시의 SPOT Panchromatic 영상에 적용하였다. 적용한 결과 본고에서 소개한 필터적용 영상이 전반적으로 초기영상보다 개선되어 선형화작업에 매우 유용함을 확인하였다. 특히 초기영상이 포함된 필터영상들의 해석이 용이하였고 선형화가 명확하였다. 그러나 문헌에서 유용성이 인정된 필터라도 일부 필터는 진주시의 경우 선형화작업이 전혀 불가능하였다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
• /
• 한국응용약물학회 1996년도 춘계학술대회
• /
• pp.254-254
• /
• 1996

Eosinophils are known to be important effector cells in pathogenesis of asthma. The elucidation of mechanism by which eosinophil survival is regulated in vivo at sites of inflammation is critical tn our understanding of asthma pathogenesis. The maintenance of these cells at site of inflammation depends upon tile balance between its tendency to undergo apoptosis and tile local eosinophil-viability enhancing activity, Qualitative and quantative phenotypic differences have been observed between bronchoalveolar lavage (BAL) and peripheral blood (PB) eosinophils (EOS). We hypothesize that BAL EOS Possess altered functional feature compared to PB EOS. BAL and PB EOS were obtained from ragweed allergic asthmatics after segmental antigen challenge (SAC) at 24 hour or one week, and purified over percoll and CDl6 negative selection. Cells were cultured in duplicate in RPMI, 15% FCS and 1% penicillin/streptomycin without exogenous cytokines. Eosinophil purity and viability was >92%. BAL. EOS viability was 69${\pm}$4.4% versus 39${\pm}$1.6% for PB EOS (p<0.005) at 48 hour time point, and this difference was maintained through day 5 (32${\pm}$7.6% vs. 3.0${\pm}$ 1.4%, p<0.05), Among BAL EOS, those harvested one week after SAC appeared to have an prolonged survival compared to those harvested at 24 hour. Coculture of BAL and PB EOS resulted in significant viability enhancement than expecteed. Direct neutralization of GM-CSF activity, not IL-3 and EL-5, markedly decreased tile survival of BAL EOS in culture, and abrogated tile viability enhancing activity of their culture supernatants in a dose dependent manner. We conclude that BAL EOS activated in vivo possess enhanced viability compared to PB EOS. Mixing and neutralization experiments suggest a role for autocrine production of GM-CSF.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.761-769
• /
• 2012

본 논문에서는 슈퍼픽셀과 FCM을 이용한 클러스터 초기값 설정방법과 이를 사용한 칼라영상분할을 연구한다. 클러스터링을 이용한 대표적인 칼라영상분할 방법으로 Fuzzy C-menas (FCM) 알고리즘을 많이 사용한다. FCM은 하나의 데이터가 각 클러스터에 서로 다른 소속도를 갖도록 한다. 그러나 FCM은 초기값 설정에 따라 국부적인 수렴문제가 발생한다. 따라서 초기값 설정문제는 매우 중요한데 본 연구에서는 슈퍼픽셀을 이용하여 클러스터의 초기값을 구하는 방법을 제안한다. 슈퍼픽셀은 원 영상에서 특성이 비슷한 화소들의 묶음으로 표현되는데 먼저 원 영상으로부터 슈퍼픽셀을 구하고 이를 $La^*b^*$ 칼라특징공간에 투영하여 클러스터 초기값을 구한다. 제안방법에서 슈퍼픽셀의 수는 원영상의 화소 수보다 일반적으로 매우 적어서 클러스터 초기값 설정을 위한 고속처리가 가능하다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 다양한 칼라영상을 사용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 영상분할 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국조경학회지
• /
• 제30권5호
• /
• pp.31-38
• /
• 2002

This study attempts to grasp the correlation between the image of bridges and bridge landscapes with their surroundings during day and nighttime viewing, and to understand the psychological influence of nighttime lighting through quantitative analysis. In addition, it presents a design to construct bridges in order to increase viewers enjoyment of bridge landscapes lit at night. To attain this objective and contrive generalization of the results, this paper selects 8 of 9 bridges with lightings in Seoul and excludes bridges constructed by 2004. The criteria for selection of the viewpoints is that each must be within easy reach of bridges, and must allow viewers to recognize surrounding landscape details both in daylight and at night. As well, the pictures of bridges are taken in the terraced land by the riverside. The study selects 16 pictures, judged to be of similar quality and angle, to establish the conditions of luminosity, color, definition and angle. The results are as follows. First, viewers preferences of night landscapes are higher than day landscapes due to the effect of lighting. By day, viewers preferred bridges with various structures such as cable-stayed bridges and arch bridges more than simple bridges like girder bridges. Viewers also indicated preferences for lightings which feature a unique color and which are harmonized with their surroundings. Second, components representing the images of bridge landscape are classified into three types, 'beauty', 'system' and 'agreeableness'. Third, the factors affecting preference are the shape of bridge by day and lighting at night. Esthetic appeal is the most important factor in visual preference so each bridges own esthetic appeal and surroundings must be considered. Thus, a complete plan must be created which considers safety, beauty and the local surroundings. In addition, when the lighting of a bridge is selected, the design of the bridge landscape must consider various lighting schemes to harmonize the upper and lower parts of the structure. At this point, the study reveals the basic elements of bridge planning in order to increase appreciation of the bridge landscape.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권2호
• /
• pp.189-202
• /
• 2004

본 논문에서는 영상 입력 장치로 입력되는 영상 내의 수많은 정보 중에서 지각적으로 중요하다고 여겨지는 현저한(salient) 영역만을 탐지해내는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간이 가지고 있는 시각적 주의 기능에 기본 바탕을 두고 있으며, 영상을 구성하고 있는 정보의 특징에 기반을 두고 있다. 가장 먼저 인간의 시각적 주의 기능에 영향을 미친다고 알려져 있는 몇 가지 특징들이 입력되는 영상의 모든 영역에 걸쳐 추출되어 각각의 특징에 해당되는 특징지도들로 형성된다. 이렇게 형성된 각각의 특징지도들을 구성하고 있는 특징 값들은 이들 각각의 국부적인 경쟁력 특성에 의하여 영상의 각 영역에서의 중요도를 나타내는 값으로 변환되어 중요도지도를 형성하게 된다. 이러한 중요도지도들은 모두 통합되어 하나의 현저함지도를 생성하게 된다. 현저함지도는 영상 내 각 장소의 현저함 정도를 미리 계산된 특징들의 공간적 중요도 측정치에 따른 스칼라 값으로 표시함으로써 영상 내에서 가장 현저한 영역을 찾을 수 있도록 가이드 한다. 제안하는 방법에 의해 시스템을 구성하여 실험한 결과, 인간이 중요하다고 여겨지는 주요 영역을 만족스럽게 탐지해 냄을 알 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.322-331
• /
• 2009

본 논문은 윤곽선 기반 메쉬 최적화를 이용한 스테레오 영상의 효율적인 데이터 표현 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 대한 메쉬 기반 2차원 워핑은 주로 제어점 선택과 선택된 제어점들의 시차 정보 추정 성능에 의존한다. 따라서 제안된 방법은 제어점 선택을 위하여 강한 윤곽선과 객체의 경계선만으로 구성된 특징 지도를 생성하고 이를 기반으로 격자형 메쉬를 생성한다. 또한, 지역단위로 2차원 워핑을 수행하며 목적영상과의 오차를 최소로 하는 제어점의 위치를 반복적으로 추정하게 된다. 최적화된 제어점 위치를 찾기 위한 반복적 2차원 워핑 과정은 많은 계산 시간을 요구하기 때문에 이를 개선하기 위하여 입력된 스테레오 영상은 수평 시차만 존재하고 최적의 제어점 위치는 객체의 경계선을 포함한 윤곽선 위에 존재함을 가정한다. 따라서 제안한 윤곽선 기반 워핑 방법은 수평선 위에 윤곽선만을 따라 반복적으로 최적화된 제어점 위치를 탐색한다. 본 논문의 실험에서는 스테레오 영상에 대하여 제어점 수에 따른 신호에 대한 잡음비(PSNR)를 측정하여 기존 방법과 제안한 방법의 품질을 비교 하였다. 뿐만 아니라 최적의 메쉬 생성을 위한 수행시간을 비교하여 평가하였다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법은 적은 수의 제어점을 이용하여 품질의 저하를 줄이고 빠르게 최적의 메쉬를 생성함으로써 효율적인 스테레오 영상 표현 방법을 제공하였다.

• 대한지역사회작업치료학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 2013

목적 : 본 연구의 목적은 지역사회에 거주하는 일반노인들의 사회적지지, 사회적관계망이 삶의 질에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 연구방법 : 연구 대상은 부산광역시, 경상북도 경주시에 소재한 장애인복지관, 보건소, 노인복지관 13곳의 건강한 남 여 노인 75명을 대상으로 하였다. 일반적 특성, 인지능력, 사회적지지, 사회적관계망, 삶의 질이 포함된 설문지를 통해 조사하였고, 대상자 선정 기준에서 제외된 12명을 제외한 63명을 대상으로 분석하였다. 결과 : 삶의 질에 영향을 미치는 변인들의 상관관계를 분석 한 결과 접촉빈도(p<.05)와 친밀도(p<.001) 그리고 사회적지지(p<.001)에서 정적인 상관관계가 나타났다. 최종적으로 지역사회거주 일반노인의 삶의 질에 영향을 미치는 변인으로는 친밀도(p<.001)로 분석되었다. 결론 : 지역사회 거주하는 일반노인들의 친밀도가 삶의 질에 영향을 미치는 주요 변인으로 파악되었다. 수동적인 삶을 살아가는 노인이게 있어 사회관계망의 질적 특성인 친밀도의중요성을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권8호
• /
• pp.521-529
• /
• 2020

산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1-32
• /
• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.