본 연구는 종래의 실험실 및 연구용 근적외선 분광분석기를 보급형 현장용 다수의 장비를 이용하여 신속하게 현장에서 조사료의 품질 평가의 예측 정확성을 평가하기 위하여 3년간 전국에서 수집된 이탈리안 라이그라스 사일리지 241점을 이용하여 연구용 장비 Unity Model 2500X에 구축된 Database를 활용하여 현장용 보급형 장비 Unity Model 1400에 맞춰 Database를 업데이트 하고 검량선을 작성 한 후 검량선 이설 알고리즘을 사용하여 검량선 이설결과 연연구용 장비와 거의 동일한 수준의 결과로 0.000%~0.343%로의 차이로서 현장에서 신속하게 NDF, ADF 및 조단백, 조회분등의 화학적 성분 및 수분, pH 젖산의 발효품질, 그리고 TDN, RFV의 조사료 품질 평가치를 실험실 수준과 같이 5분내에 동시에 분석 할수 있는 결과를 얻었다. 하지만 3년 동안 얻어진 검량선 작성용 시료는 유기적인 시료이므로 지역적 년도별 차이를 가져올 수 있다. 이는 향후 모집단에 의한 지속적인 검량식의 업데이트 및 Database 관리기법이 실험실 분석 및 이를 이용 검량식을 유지 관리 할수 있는 중앙 Control Center 의해서 관리되어져야 지속적인 현장분석이 가능하다는 것을 강력히 시사한다. 현장분석기라 하더라도 조사료 같은 농산물은 계속 변화하는 성질을 가지고 있으므로 현장분석시 변위를 쉽게 파악하여 이를 신속히 보강 하지 않으면 장기적인 분석이 되지 않는다. 그동안 여러 근적외선 분광법의 연구들이 이루어져 왔지만 현장에서 직접 사용할 수 없었을 뿐 아니라 지속성의 결여로 장비들이 잘 활용되지 않고 있었다. 조사료 같은 농산물 등은 단기적으로 맞지만 불과 1년 정도가 지나면 분석결과가 상당히 신뢰성이 결여되어 활용도가 떨어지는 현실이다. 결론적으로 조사료의 향후 계속적인 시료의 보강과 모집단 분석을 이용한 체계적인 관리 및 시료의 확충방식을 직관적으로 할 수 있는 GD(Global Distance) 및 ND(Neighbour Distance) 기법의 신호등 방식으로 손쉬운 한글화된 운영체재를 사용하게 된다면 향후 효과적인 분석을 수행할 수 있어 이에 대한 여러 기대효과가 예상되어진다. 마지막으로는 동일 목적으로 다수의 장비를 운영할 경우 장비마다 동일한 시료가 동일한 결과가 나올 수 있도록 하는 기법 및 손쉽게 검량식을 작성 할 수 있는 프로그램과 작성된 검량식을 장비에 직접 기존의 컴퓨터 Network에 연결 전송하고 관리하는 Network 기능이 필수적이라 할 수 있겠다.
본 논문에서는 진원지 주변에서 빠르고 정확한 지진 조기 경보를 수행하기 위한 선착 P파 다중 탐지 시스템과 이를 구동하기 위한 지진파 초동 탐지 및 경보 알고리즘을 개발하였다. 공용 중인 5개소(포항지역 4개소)의 건축물을 선정하여 개발한 계측 시스템을 설치하였고, 지반 진동을 실시간 모니터링하며 실증시험을 진행하였다. 실증 모니터링 중 2019년 9월 26일 포항 지역에서 규모 2.3의 지진이 발생하였다. 포항지역에 설치된 총 4개소의 시스템 중 3개소에서 P파 초동 탐지 알고리즘이 작동되어 지진동 이벤트로 기록되었다. 진원지로부터 5.5 km로 가장 가까운 계측소는 지진 발생 후 1.2초 후 P파 초동이 감지되었으며, P파 도달 후 약 1.02초 후 S파가 도달하여 다소의 경보시간을 제공해주었다. P파가 탐지된 3곳의 최대 가속도는 각각 6.28gal, 6.1gal, 5.3gal로 기록되었으며, 이벤트 경보 발령을 위한 최대 지반 가속도의 임계값(25.1gal)을 초과하지 않아 경보 알고리즘이 작동하지 않았다. 향후 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 추가 검증이 이루어진다면 국내 실정에 맞는 실효성 높은 지진 경보 시스템으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Yoo-Jun;Kim, Seon-Jeong;Kim, Geon-Tae;Choi, Byoung-Choel;Shim, Jae-Kwan;Kim, Byung-Gon
대한원격탐사학회지
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제32권4호
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pp.365-382
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2016
The results from the Global Positioning System (GPS) measurements of the Mobile Observation Vehicle (MOVE) on the eastern coast of Korea have been compared with REFerence (REF) values from the fixed GPS sites to assess the performance of Precipitable Water Vapor (PWV) retrievals in a kinematic environment. MOVE-PWV retrievals had comparatively similar trends and fairly good agreements with REF-PWV with a Root-Mean-Square Error (RMSE) of 7.4 mm and $R^2$ of 0.61, indicating statistical significance with a p-value of 0.01. PWV retrievals from the June cases showed better agreement than those of the other month cases, with a mean bias of 2.1 mm and RMSE of 3.8 mm. We further investigated the relationships of the determinant factors of GPS signals with the PWV retrievals for detailed error analysis. As a result, both MultiPath (MP) errors of L1 and L2 pseudo-range had the best indices for the June cases, 0.75-0.99 m. We also found that both Position Dilution Of Precision (PDOP) and Signal to Noise Ratio (SNR) values in the June cases were better than those in other cases. That is, the analytical results of the key factors such as MP errors, PDOP, and SNR that can affect GPS signals should be considered for obtaining more stable performance. The data of MOVE can be used to provide water vapor information with high spatial and temporal resolutions in the case of dramatic changes of severe weather such as those frequently occurring in the Korean Peninsula.
본 연구는 random effects Tobit 회귀모형을 이용하여 도심지 교차로에 대한 교통사고모형을 개발하여 교통사고와 요인간의 상관관계를 파악하는 것이 목적이다. Random effects Tobit 회귀모형의 적용성을 비교 분석하기 위하여 fixed effect Tobit 회귀모형을 산정하였다. 산정결과, 교통량, 제한속도, 차로수, 토지이용, 우회전차로, 전방신호등이 유효한 변수로 나타났으며, 총 교통사고율에 대한 random effects 모형의 모형 적합도(결정계수: 0.418, 로그-우도함수값: -3210.103, 우도비: 0.056)와 모형 설명력(MAD: 19.533, MAPE: 75.725, RMSE: 26.886)은 fixed effects 모형의 모형 적합도 (결정계수: 0.298, 로그-우도함수값: -3276.138, 우도비: 0.037)와 모형 설명력(MAD: 20.725, MAPE: 82.473, RMSE: 27.267)보다 우수한 것으로 나타났으며, 부상교통사고율에 대한 교통사고모형에서도 총 교통사고율의 산정결과와 동일하게 나타나 두 모형에서 random effects Tobit 회귀모형이 다소 우수한 것으로 분석되었다.
최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.
영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.
Although the pulse diagnosis position, Guan is apart from Cun or Chi by only $10{\sim}20$ mm at most, traditional medical doctors applies different indent pressures and even they states different pulse images are felt at Cun, Guan and Chi, To support their clinical behaviors, in this study, we tested statistically whether there are differences in pulse waveform measured at these three positions with SphygmoCor system used world widely, A 30 years old female subject without any evidence of cardiovascular diseases was involved in this experiment. Radial pulse waves were recorded at three different positions on left lower arm 10 times at three positions-Cun, Guan and Chi. With ANOVA, we tested whether, among three different positions. there are any differences in 12 parameters of radial pulse waveform and in estimated AIx(Augmentation Index) as an arterial stiffness index extracted from radial pulse waveform. As results, differences in optimal indent pressure h0 were observed at different measuring positions(P<0.001) but not significantly different. And pulse pressure his were found to be different(Chi$22.60{\pm}3.06%,\;18.60{\pm}3.37%\;and\;26.4{\pm}5.02%$ respectively. Consequently. AIx at Gwan seems to be lowest and that at Chi seems to be highest. So. we assert the AIx at Chi is likely to be overestimated. In further studies. we want to examine what make differences in these parameters between measuring positions. And it also seems to be worthy to investigate the relationship between the depth of radial artery and AIx. And, ultimately, we need to determine the best measuring process including measuring position, hold-down pressure, signal quality validation and so on. so to achieve the optimal waveform which represents subject's health condition for both western medicine and traditional medicine.
자외선, 가시광, 적외선 파장대역의 채널을 갖는 위성 관측에 기반한 다양한 에어로졸 정보산출 알고리즘에 대해 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 최근 발사된 일본 기상위성 히마와리 8의 가시광-적외선 채널정보를 이용하여, 어두운 지표 위에서 에어로졸 광학정보를 산출하였다. 가시영역을 이용한 에어로졸 광학정보 산출은 지표신호의 정확한 제거가 매우 중요한데, 이는 최소반사도법을 사용하여 산출하였다. 본 알고리즘은 어두운 지표에서 에어로졸 광학정보를 산출을 하기에 구름, 사막 등과 같은 밝은 지표 위에서는 산출하지 않는다. AHI는 가시광채널 외에도, 다양한 적외 채널을 갖고 있어 공간 비균질성, 밝기온도차이(Brightness Temperature Difference, BTD) 등을 이용하여 구름제거가 가능하다. 밝기온도(Brightness Temperature, BT)를 이용해 하층운, 상층운 제거에 유리한 채널을 사용하여 구름을 제거하게 된다. Aerosol Optical Depth (AOD) 산출 결과로는 상관계수가 0.7, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율이 49%를 나타내고 있으며, 낮은 AOD에서도 정확한 산출이 이뤄지고 있음을 보이고 있다. 다만 베이징 허베이 지역에서는 에어로졸 광학두께를 과소모의하는 경향이 있는데, 이는 최소반사도법을 이용한 지표정보 산출이 실제 지표반사도보다 높게 지표면 정보를 추정하게 되기 때문으로 추정된다.
최근 염분의 섭취와 관련하여 건강에 대한 우려가 늘어남에 따라, 염미대체제에 대한 소비자들의 관심이 급증하고 있으며, 세계적으로 경쟁력 있는 천연 저염제품의 개발이 필요한 실정이다. 최근 연구를 통해 식물성 및 동물성 원료 배합을 통해 가수분해물을 조제하여 최적 화합물을 얻는 것에 성공하였다. 본 연구에서는 염미성 펩타이드 분말내 arginine을 함유한 염미성 펩타이드를 규명하고 정량 하고자 하였다. L-arginine 또는 arginine을 포함한 펩타이드를 표준물질로 하여 $^{13}C$-NMR로 분석한 결과 유사한 위치에 구아니딘기 탄소가 시그널(L-arginine: 156.8 ppm, Arg-Ala: 156.4 ppm, Arg-Ser: 156.4 ppm)이 나타남을 확인하였고, 이를 통해 간편하고 신속하게 arginine 함유 펩타이드 정량분석이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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