• 대기
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• 제15권2호
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• pp.75-90
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• 2005

이 연구에서는 지면-대기 모수화 방안 (BATS1e)이 접합된 미국 국립기상연구센터 (NCAR)에서 개발한 지역기후모델(RegCM2)을 이용하여 지면피복의 변화가 동아시아 여름몬순에 미치는 영향에 대해서 조사하였다. 지면피복 변화의 영향을 분석하기 위하여 두 종류의 지면피복 자료를 이용하였다. 하나는 NCAR에서 제공하는 지면피복 자료 (CTL 실험)이고 다른 하나는 최근의 기상위성자료로부터 직접 분류한 고해상도 지면피복분류 자료(LCV 실험)이다. CTL 실험에서는 중국 중부지역과 몽고지역의 지면온도가 각각 약 $1-3^{\circ}C$ 높고 낮게 모의되었다. 또한 모의 영역 북부지역에서는 강수가 과다하게 모의된 반면 모의영역 남부 바다지역의 강수는 과소하게 모의되었다. 지면피복 변화에 의한 알베도, 거칠기 길이 및 최소기공저항계수와 같은 지면의 생물리적 요소들의 변화는 지면-대기 상호작용을 변경시켰다. 즉, 지면피복이 낙엽활엽수림에서 농지와 관계농지로 변경된 LCV 실험의 중국 중부지역에서는 잠열 속과 풍속이 현저하게 증가되었다. 그 결과 CTL 실험에서 나타났던 중국 중부지역에서의 온난편차가 LCV 실험에서는 대부분 완화되었다. 중국 중부지역에서의 강한 기온 하강은 태평양과 대륙사이의 기압 차를 약화시키고 있다. 남동에서 북서방향으로의 기압경도력이 약화됨에 따라 중국 남부와 남중국해로부터 북동쪽으로의 수증기 수송도 약화되었다. 이러한 수증기 수송의 변화는 모의 영역 북부지역에서의 과다한 강수 모의와 남중국해에서의 과소한 강수모의를 동시에 크게 완화시켰다. 그러나 지면피복의 변화는 특히 7월과 8월에 한반도와 일본 열도 지역에서의 강수를 크게 증기시키고 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권2호
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• pp.65-72
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• 2007

대부분의 임상용 자기공명영상 장치에서 확산텐서(difiusion tensor) 영상을 얻기 위하여 에코플렌(EPI) 스핀에코(spin-echo) 시퀀스를 사용한다. 하지만 이 영상법은 자화감수성에 매우 예민한 단점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 자화감수성에 의해 발생하는 영상의 변질을 최소화하면서 확산텐서를 한번에 얻을 수 있는 시퀀스를 개발하는데 있다. 모든 확산 텐서 성분을 한번에 얻기 위하여 다편(multi-slice) 8에코 스핀에코 시퀀스(MePGSE)가 개발되었다. 모든 180도 펄스는 기존에 사용된 방법과는 달리 선택된(slice selective) 경사자장을 이용하였다. 처음 7개의 에코 영상은 확산텐서 영상을 위하여 사용하였고, 마지막 에코 영상에서는 영상을 얻는 경사자장은 사용하지 않고 남아있는 자화를(residual magnetization) 최소화하기 위하여 삼차원 경사자장(crusher gradients)만을 사용하였다. 따라서 6개의 텐서 성분을 단 한번의 실험에 의하여 얻을 수 있었다. 이 시퀀스를 사용하여 물과 수박을 이용하여 실험을 하였으며 물에서의 확산 값이 기존에 출판된 값과 유사하게 나타나 본 연구에서 MePGSE 시퀀스의 신뢰를 가질 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.157-165
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• 1989

무늬로 부터의 3차원 정보의 복구에 있어서, 투영의 왜곡효과는 왜곡된 무늬로 부터 구별되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 가우스 구상의 보이는 면, 즉 반구상에서 무늬의 국소 해석을 통하여 면방향을 구하는 근사화된 최대유사 추정법을 제시한다. 정사영과 원을 영상시스템과 무늬소로 가정하고 원의 호길이에 일정하게 존재하는 법선방향의 정사영을 통한 법선 분포의 변화로 부터 면방향을 구한다. 구해진 면의 방향은 그래디언트 공간상의 한점으로 표시한 슬랜트와 틸트로 나타낸다. 또 구해진 면방향은 바늘지도로 나타낸다. 입력 데이터로는 임의로 만든 제주도 지도와 원무늬를 사용하여 알고리듬을 적용하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제24권5호
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• pp.407-418
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• 2021

Due to the complexity of the causes of the sliding mass instabilities, landslide susceptibility and hazard evaluation are difficult, but they can be more carefully considered and regionally evaluated by using new programming technologies to minimize the hazard. This study aims to evaluate the landslide hazard zonation in the Tabriz region, Iran. A fuzzy logic-based multi-criteria decision-making method was proposed for susceptibility analysis and preparing the hazard zonation maps implemented in MATLAB programming language and Geographic Information System (GIS) environment. In this study, five main factors have been identified as triggering including climate (i.e., precipitation, temperature), geomorphology (i.e., slope gradient, slope aspect, land cover), tectonic and seismic parameters (i.e., tectonic lineament congestion, distribution of earthquakes, the unsafe radius of main faults, seismicity), geological and hydrological conditions (i.e., drainage patterns, hydraulic gradient, groundwater table depth, weathered geo-materials), and human activities (i.e., distance to roads, distance to the municipal areas) in the study area. The results of analyses are presented as a landslide hazard map which is classified into 5 different sensitive categories (i.e., insignificant to very high potential). Then, landslide susceptibility maps were prepared for the Tabriz region, which is categorized in a high-sensitive area located in the northern parts of the area. Based on these maps, the Bozgoosh-Sahand mountainous belt, Misho-Miro Mountains and western highlands of Jolfa have been delineated as risk-able zones.

• 한국조경학회지
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• 제32권6호
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• pp.14-22
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• 2005

The purpose of this paper is to assess conservation value of forests and cultivated areas from the landscape ecological point of view. The main focus of landscape ecology estimates the reciprocal relationships between spatial patterns and ecological processes. This paper sets the criteria for conservation value and classify the conservation value based on the criteria. Forests and cultivated areas in Seo-Gu, Incheon Metropolitan City was selected as the case study area. In this research, factors such as patch size and connectivity have been selected in order to consider the landscape ecological aspect, gradient for the environmental physics aspect and to consider the environment-ecological aspect, grade of environmental-oriented land suitability analysis Map developed by the ROK Ministry of Environment has been utilized. GIS methodologies have been adopted to calculate the relationships among the above variables. Through literature review, the following evaluation criteria have been adopted: (1) based on island biogeography and metapopulation dynamics theory, patch size criteria are set 2ha and 10ha; (2) connectivity was set the degree of connection with surrounding grids; and (3) gradient of 20 degrees. Conclusively, this paper suggests that local conditions, landscape ecology and physical environment aspects should be considered to develop an estimation framework of the conservation value.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.266-274
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• 2009

복부대동맥류는 주로 65-75세의 중년이후 남성과 흡연자에서 주로 발생한다. 가장 중요한 증세는 대동맥 파열로서 생명에 치명적이며, 혈관벽이 헐고 약해지고 파열되어 많은 양의 혈액이 복강 내로 쏟아지는 것을 의미한다. 복부대동맥박리를 치료하기 위해서는 3차원 영상 정보가 필요하고, 수술시 임상의사에게 많은 도움이 된다. 3차원 정보는 MDCT로부터 계산되고 3차원 모델은 2차원 CT영상의 분할로 계산된 좌표로부터 재구성된다. 따라서 3차원 영상의 질은 2차원 영상의 분할알고리듬에 의존적이다. 본 연구에서는 목적장기만을 모델링하기 위해서 가변형 능동모델을 제안한다. 가변형 능동모델은 외부힘에 의해서 에너지가 최소화되는 수렴하는 모델이다. 외부힘은 GVF로 불리며, 그레이레벨 또는 영상으로 부터의 이 진경계지도의 구배가 확산되는 것을 계산한다. 실험결과 복부대동맥박리에 적용해서 3차원 표면재구성을 성공했으며, 분할알고리듬의 특성으로 시각적 및 정량적인 평가도 성공했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.456-477
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• 2024

With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제21권4호
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• pp.223-232
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• 2017

Purpose: To report the use of multiband accelerated echo-planar imaging (EPI) for resting-state functional MRI (rs-fMRI) to achieve rapid high temporal resolution at 3T compared to conventional EPI. Materials and Methods: rs-fMRI data were acquired from 20 healthy right-handed volunteers by using three methods: conventional single-band gradient-echo EPI acquisition (Data 1), multiband gradient-echo EPI acquisition with 240 volumes (Data 2) and 480 volumes (Data 3). Temporal signal-to-noise ratio (tSNR) maps were obtained by dividing the mean of the time course of each voxel by its temporal standard deviation. The resting-state sensorimotor network (SMN) and default mode network (DMN) were estimated using independent component analysis (ICA) and a seed-based method. One-way analysis of variance (ANOVA) was performed between the tSNR map, SMN, and DMN from the three data sets for between-group analysis. P < 0.05 with a family-wise error (FWE) correction for multiple comparisons was considered statistically significant. Results: One-way ANOVA and post-hoc two-sample t-tests showed that the tSNR was higher in Data 1 than Data 2 and 3 in white matter structures such as the striatum and medial and superior longitudinal fasciculus. One-way ANOVA revealed no differences in SMN or DMN across the three data sets. Conclusion: Within the adapted metrics estimated under specific imaging conditions employed in this study, multiband accelerated EPI, which substantially reduced scan times, provides the same quality image of functional connectivity as rs-fMRI by using conventional EPI at 3T. Under employed imaging conditions, this technique shows strong potential for clinical acceptance and translation of rs-fMRI protocols with potential advantages in spatial and/or temporal resolution. However, further study is warranted to evaluate whether the current findings can be generalized in diverse settings.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.45-52
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• 2012

본 논문에서는 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 이용하여 엘리베이터 내 군집 밀도를 추정하는 방법을 제안한다. SOM을 사용하는 기존의 방법은 재현성이 떨어지며 충분한 성능을 내지 못한다. 제안한 방법은 GLDM(Grey-Level Dependency Matrix)과 GGDM(Grey-Gradient Dependency Matrix)의 텍스처 특징과 다중 클래스 아다부스트 기반의 분류기를 통해 실내 군집 밀도를 추정한다. 다중 클래스를 분류하기 위해 기존의 아다부스트 알고리즘에서 웨이트 업데이트 식을 변형하여 더 높은 성능의 약한 분류기를 생성하도록 하였다. 군집 밀도는 인원수에 따라 0명, 1~2명, 3~4명, 5명 이상 등 네 가지 클래스로 구분하였다. 엘리베이터 내 영상을 이용한 모의 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법보다 약 20% 정도의 검출률 향상을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.125-131
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• 2019

소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.