현재 남한에서는 270m 해상도의 강수분포도가 제작되어 활용되고 있지만, 북한지역에는 강수관측점의 수가 남한에 비하여 매우 적어서 남한과 같은 방법으로 강수분포를 추정하기는 어렵다. 자료가 불충분한 북한지방의 강수추정을 위해 우선 낮은 해상도의 강수기후도를 PRISM을 이용하여 제작하고 격자 내 지형특성을 반영하기 위해 여기에 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 '지형-강수 관계'에 근거한 보정값을 더하는 방법을 모색하였다. 남한 지역 270m 해상도의 DEM에서 자동기상관측소와 표준기상관측소 위치의 격자값을 추출하고 이들을 이용하여 AWS+KMA 및 KMA에 해당하는 가상지형을 만든 다음, 둘 간의 편차를 얻었다. 강수량에 대해서도 동일한 작업을 하여 둘 간의 편차를 얻어 경사향별로 고도편차-강수편차 간 회귀식을 도출하였다. 북한 지역의 270m 해상도의 DEM과 27개 기상대 고도 값으로 IDW한 가상지형 간의 편차를 구한 다음, 남한에서 얻은 회귀식을 적용하여 보정값을 계산하였다. 북한지역에 대해 2,430m 해상도로 PRISM모형을 구동하고 보정값을 적용하여 최종강수량을 얻었다. 제작된 강수기후도에 따르면 북한지방의 연간 총 강수량은 지역평균이 1,196mm이며 표준편차는 298mm인 것으로 추정된다.
IBASPM(Individual Brain Atlases using Statistical Parametric Mapping Software)를 이용하여 해마의 체적 측정시, Atlas의 종류(Atlas69, Atlas71, Atlas84, Atlas116)에 따른 체적의 변화를 평가하기 위해 20대 정상 성인 10명(남5/여5, $23.3{\pm}2.66$)으로부터 뇌 영상을 획득하였다. 1.5T MRI system(Siemens, Avanto, Erlangen, Germany)의 머리 격자코일(Head matrix coil)을 사용하여 3차원 경사에코 펄스 열(3-D gradient echo pulse sequence)인 MPRAGE(Magnetization Prepared Rapid Acquisition Gradient Echo)영상을 획득하였다. Atlas의 종류에 따라 획득된 해마의 체적을 이용하여 대응표본 t 검정(Paired t-test)을 수행한 결과, 좌측 해마옆이랑(parahippocampal gyrus - left) Atlas69-Altas84, Atlas69-Atlas116(p=0.729, 0.729), 우측 해마형성체(hippocampal formation - right) Atlas69-Atlas84, Atlas69-Atlas116(p=0.219, 0.219)는 유의한 차이가 없었으며, 이를 제외한 부분에서 유의한 차이가 있었다(p=0.000). 그러고 Atlas84와 Atlas116을 이용한 해마의 체적은 모두 동일한 값을 나타내어 유의한 차이가 없었다(p=0.000). Atlas영상과 원본 영상의 overlay를 이용한 영상분석에서는 Atlas71에서만 해마의 부위가 잘 못 정합되는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구에 사용된 Atlas의 경우에는 서양인을 바탕으로 개발되었기 때문에 동양인의 뇌와는 차이가 있으며, 정확성 높은 체적의 측정을 위해서는 상황에 맞는 Atlas의 개발이 필요할 것으로 사료된다.
KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.
식물성플랑크톤은 영양염, 광합성, 탄소순환 등의 측면에서 해양의 생태계를 제어하는데, 해양 환경에 미치는 영향의 정도는 식물성플랑크톤의 크기에 좌우된다. 원격탐사 기술을 기반으로 해양의 식물성플랑크톤 크기 별 생체량을 식별하려는 많은 연구가 있었으며, 그 중 가장 성공적인 접근법 중 하나는 식물성플랑크톤의 크기를 세 등급(micro-plankton;> 20 ㎛, nano-; 2-20 ㎛ 및 pico-; <2 ㎛)으로 구분하여 각 그룹별 엽록소 농도를 추정하는 삼성분 모델(three-component model)이다. 이 연구에서는 동해에서 식물성플랑크톤의 크기 별 생체량 분포를 추정하기 위한 GOCI 자료의 활용 가능성에 대해 검토하였다. 각 크기 별 엽록소 농도(CHL)를 도출하기 위해, 연구지역에서 수 년 동안 수집된 식물성플랑크톤 색소자료를 기반으로 회귀분석을 통해 삼성분 모델의 계수를 산출하였다. 새롭게 산출된 삼성분 모델을 시간 별 GOCI 기반 엽록소 농도 이미지에 적용하여, 전체 엽록소 농도 중 각 식물성플랑크톤 크기 별 생체량이 차지하는 비율을 산출하였다. 또한, 이 결과를 이용하여 동해에서 2013년 여름 대규모 적조가 발생한 시기의 크기 별 엽록소-a 농도 분포를 분석하였다.
Yim, Sunjin;Kim, Sungchul;Kim, Inhwan;Park, Jae-Woo;Cho, Jin-Hyoung;Hong, Mihee;Kang, Kyung-Hwa;Kim, Minji;Kim, Su-Jung;Kim, Yoon-Ji;Kim, Young Ho;Lim, Sung-Hoon;Sung, Sang Jin;Kim, Namkug;Baek, Seung-Hak
대한치과교정학회지
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제52권1호
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pp.3-19
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2022
Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.
측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
연구목적: 우리나라 최근 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI), 사물인터넷(loT), 가상현실(VR) 등을 제조 환경에 반영한 스마트공장 도입이 활발히 추진되고 있다. 그러나 기존 운영체제 기반의 파일 시스템에서 발생하는 각종 문제점을 해결하고자 비파일시스템 기반의 데이터보호 기술을 연구·검증하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 운영체제에 의해 식별되거나 제어되지 않는 보안저장부와 디지털 키 값의 입력에 따라 보안 저장부를 활성화할 수 있는 방법연구와 BIOS 동작 시 연결을 위한 입출력 정보만 제공하는 제어부를 설정하고 보안 저장부의 활성화에 따라 제2 메타 데이터를 사용한 맵핑 동작을 수행할 수 있도록 비파일형태의 구조를 연구함. 연구결과: 첫째, 비파일시스템 기반의 보안 저장부의 생성과 데이터 입출력 시 데이터 손상 여부를 샘플 데이터의 해시함수 값과 일반 저장부 및 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 일치하는 것을 확인하였음. 둘째, 보안 저장부의 데이터 보호 성능 실험에서는 원본 파일의 해시함수 값과 랜섬웨어 활동 이후의 일반 저장부와 보안 저장부의 해시함수 값을 비교하여 악성코드인 랜섬웨어로부터 데이터 보호 성능을 확인함. 결론: 본 연구는 국가적으로 추진하고 있는 스마트팩토리 구축 사업을 통해 기업에 도입되고 있는 정보시스템 내의 중요 데이터를 보호하기 위한 새로운 개념의 데이터 보호 기술을 구현하고 실험하였다. 정보보안의 목적인 중요 데이터의 보호를 위해 기존의 저장 개념과 달리 파일 시스템에 비의존적인 비파일 형태의 보안 저장부 생성기술을 구현하였고 그 안전성을 검증하였음.
기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.
목적: 본 연구의 목적은 첫째, 내측 측두엽 간질환자의 MR 영상에 화소기반 형태분석방법(VBM)을 적용하여 회백질 부피감소를 보이는 영역을 뇌 전체를 관찰하여 찾아내고자 하였다. 둘째, 본 연구에서 적용된 VBM방법이 내측측두엽 간질환자의 간질병소의 편측성을 평가하기에 쓰일 수 있을지 조사하였다. MR영상으로 VBM 결과를 FDG PET의 SPM 분석결과와 비교하였다. 대상 및 방법: 12명의 좌측 내측측두엽 간질환자와 11명의 우측 내측측두엽 간질환자의 T1 강조영상을 각각 37명의 정상 대조군의 영상과 비교하였다. 모든 영상을 표준 뇌 표준판에 공간정합한 후, 평균영상을 생성하여 연구-특정적 뇌 표준판을 만들고 이 연구 측정적 표준판에 다시 비선형 공간정규화 하였다. 영상을 분할하여 회백질영상을 추출하고 변조한 후 편평화하였다. 환자군과 정상군의 차이를 SPM99를 이용하여 허위발견률을 기준으로 통계처리하였다. FDG PET 영상을 SPM을 이용하여 정상대조군 22명과 비교하였다. 결과: 좌측 내측측두엽 간질환자는 좌측의 해마와 편도체 영역에 회백질 부피/농도가 감소하였고, 뇌의 양측 소뇌, 전대상회, 방추상회의 부피/농도가 감소하였다. 우측 내측측두엽 간질환자는 우측 해마의 서 회백질이 감소하였다. 좌측 내측측두엽 간질은 좌측 측두엽과 시상 우측 내측측두엽간질 환자는 우측측두엽에 광범위한 부위에 FDG 섭취가 감소하였다. 결론: VBM 방법을 적용한 결과 간질원인 병소 해마와 해마주변영역에서 유의하게 회백질 부피/농도가 감소하였다. FDG PET SPM 분석에서 간질원인병소의 대사 감소를 찾을 수 있었던 것처럼, 이 연구에서 적용한 변조 VBM 방법은 내측측두엽 간질환자의 간질원인병소를 편측화할 수 있었고 내측측두엽을 제외한 다른 뇌영역의 해부학적 변화를 발견하는데 도움이 되었다. 이에 비하여 간질원인병소인 좌우측측두엽의 넓은 부위에 FDG 섭취가 감소하여 대조되었다.
전력송전을 위한 터널식 전력구는 점차 시공실적이 증가하고 있는 추세이며, 해저 및 대심도 등 시공환경이 어려운 구간의 건설도 증가하고 있다. 이에 소단면 쉴드TBM의 효율적 운영을 위해 굴진율 및 설계모델이 필요하다. 그러나, 제한된 지반조사 회수 및 굴착면 맵핑으로 인하여 암반특성과 굴진데이터를 정확히 매칭시켜 상호간 상관관계 및 굴진율 모델을 도출하는데 어려움이 있다. 이에 소단면 쉴드TBM에 적합한 굴진율 및 설계모델을 제시하기 위하여 커터헤드의 직경이 3.56 m인 실험용 EPB 쉴드TBM을 제작하고, 총 부피 87.5 ㎥인 인공암반 내에서 총 19번의 실대형 굴진실험을 수행하였다. 본 실험은 70MPa의 균질한 암반강도에서 수행되었기 때문에 운전변수인 추력과 커터헤드의 RPM에 따른 굴진율과 기계데이터간 상관관계를 효율적으로 분석할 수 있으며, 실제 굴착메커니즘과 동일하기 때문에 도출된 압입깊이와 토크값은 활용성이 높다. 본 연구를 통해 디스크커터 당 연직력과 압입깊이의 상관관계 및 연직력과 회전력의 상관관계를 도출하였다. 이러한 상관관계들을 이용하여 70 MPa급 암반에 대해 굴진율 예측과 TBM 설계가 가능할 것으로 판단한다. 또한, 인공암반의 RQD가 100%로 현장적용에 대한 한계점에 대해 FPI의 개념을 도입하여 굴진율 모델의 활용성을 증대시키고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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