• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.625-633
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• 2012

카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제47권5호
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• pp.755-774
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• 2012

본 논문의 주된 연구목적은 비선호 시설, 특히 원자력 발전소의 인구분포 관련 입지기준 평가를 위한 GIS-기반 방법론을 제안하는 것이다. 이 연구목적을 달성하기 위해 우선 IAEA, 미국의 NRC, 그리고 한국원자력안전기술원이 제시하고 있는 입지기준을 살펴보았다. 그 결과 원자력 발전소에 가장 가까이에 위치한 인구중심지까지의 거리를 최대화하는 것이 가장 중요한 입지 평가 원리임이 확인되었다. 이 원리를 실행하기 위한 GIS-기반 방법론은 서로 연관된 두 가지 하위 과제를 수행해야 하는 것으로 판단되었는데, 하나는 인구분포에 대한 정밀한 재현이고, 또 다른 하나는 인구중심지의 확인이다. 본 연구는 전자에 대해서는 대시메트릭 에어리얼 인터폴레이션 기법을, 후자에 대해서는 셀-기반 임계밀도 기법과 구역-기반 임계밀도 기법을 제시한다. 대시메트릭 에어리얼 인터폴레이션을 통해 다양한 공간해상도를 갖는 그리드 셀 단위의 인구밀도 분포의 재현이 이루어진다. 이것에 두 가지 인구중심지 확인 기법을 적용함으로써 특정한 임계밀도와 인구 규모 기준을 만족하는 인구중심지가 확인된다. 이 기법들을 우리나라 고리 원전 1호기의 사례에 적용하여 그 유용성과 한계를 평가하였다. 그 결과 적용된 기법과 투입된 파라미터 값에 따라 입지기준 평가의 결과가 달라질 수 있음이 드러났다. 본 연구는 지리공간분석 및 모델링 분야에서 개발된 기법을 입지 결정과 평가에 적용하는 시도의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• Radiation Oncology Journal
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• 제14권2호
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• pp.149-158
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• 1996

목적 : 선형가속기의 광자선을 이용한 두개내 소병변의 방사선수술에서 다중회전조사와 횡다중회전조사를 병용한 방사선 수술방법을 개발하고, 컴퓨터단층영상을 재구성한 방사선수술계획을 통해 선량분포를 비교하여 병변이외 정상조직의 선량을 줄이기 위한 선량변수를 구하였다. 대상 및 방법 : 선형가속기 6 MV 광자선을 이용하여 치료대 각과 선원지지체 회전 및 환자체위변위를 이용한 입체적 다중 및 횡다중회전조사를 조사하여 선량분포를 비교하였다. 입체적 선량분포와 횡단면, 시상면 및 관상면 치료대 영상재구성의 선량분포는 본 대학에서 개발한 방사선수술기구 및 소프트웨어 (Photon Knife)를 통해 이루어졌다. 입체적 다중회전조사에 의해 얻은 선량은 치료대 각이 20, 50, 120, 160 도, 각각의 선원지지체 회전각은 20-160도이며, 다중회전조사의 치료대각 30, 150도와 횡다중회전조사의 치료대각 30, 150도에 선원 회전각 20-160도를 입체조사하여 비교하였다. 결과 : 선형가속기를 이용한 방사선수술선량분포는 동일 콜리메이터에서도 치료대와 선원지지체 각에 따라 크게 변하였다. 입체횡다중회전조사를 시행한 경우 표적을 중심으로 전후방향의 선량분포는 다중회전조사만을 사용한 경우보다 선량기울기가 증가하여 정상뇌조직의 손상을 더 감소시킬 수 있음을 알 수 있었으며, 병변주위의 치명장기 위치에 따라 방사선 회전 방향을 적절히 정할 수 있다. 방사선수술의 입체선량과 주위 장기 및 표적의 On-Target 입체화는 방사선수술의 정확성, 복수개의 표적중심결정과 주위정상장기의 선량포함범위를 비교적 정확하게 보여줌을 알 수 있다. 결론 : 방사선수술선량계획의 입체화는 선량과 표적 및 주위장기의 선량범위를 입체적으로 정할 뿐만 아니라, 표적의 모양이 불규칙형일 때는 복수개의 표적중심결정에 필수적임을 알 수 있었다. 다중회전조사와 횡다중회전조사를 병합한 방사선수술은 표적주위의 치명정상장기의 손상을 줄이기 위해 총회전각의 변화없이 치명장기에 도달될 선량을 줄일 수 있으며, 25 mm 직경의 콜리메이터를 사용한 선량분포는 $80-50\%$의 간격이 $1.1\~3.0 mm$, $90\~50\%$는 $2.0\~3.0mm$를 나타내었다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.141-156
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• 2008

본 연구는 미국의 자동시장의 시장구조를 분석한 것이다. 자동차 시장의 구조분석는 제품의 특성이 냐내구재라는 점에서 의의가 있다. 그 동안 시장구조분석은 일반포장소비재를 중심으로 분석되어 왔으나 자동차의 시장구조분석는 자동차의 구매주기가 장기간이며, 다음 구매는 많은 소비자가 상위차급으로 이동한다는 점에서 기존의 분석에 사용되었던 상표전환자료를 사용하는데 한계가 있다. 이 때문에 본 연구에서는 구매고려상표군을 중심으로 우사성지수로 사용하여 시장구조분석을 하였다. 자료는 미국의 자동차구매에 관한 이차자료를 활용하였으며, 자료의 특성상 일부차종에 한정하여 사용하였다. 크게 세가지 형태-비용, 비용-형태, 비구조화의 가설적 시장을 비교분석하였으며, 결과적으로 형태-비용 구조가 가장 우수한 것으로 판단되었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권6호
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• pp.589-600
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• 2020

효과적인 보호구역의 보전 관리를 위해서는 외래종의 정착 모니터링 및 확산 위험에 대한 저감 노력이 수반되어야 한다. 본 연구는 울진에 위치한 산림유전자원보호구역(2,274ha)에서 조사된 외래식물 분포 정보를 대상으로 활용도가 높은 세가지 종분포모형(Bioclim, GLM, MaxEnt)을 활용하여 외래식물의 잠재출현지역을 모의하였고, 모의 결과를 비교하여 지역적 지리 및 생태 관리 특성이 반영된 현실성 및 적합성 높은 종분포모형을 선발하였다. 분석에서 예측된 외래식물의 출현지역은 실제 분포와 같이 도로 같은 선형 경관 요소를 따라 분포하는 경향이었으며, 일부 벌채지가 포함되었다. 본 연구에서 적용한 각 모형의 예측력과 정확도를 통계적으로 비교한 결과, GLM과 MaxEnt 모형은 대체로 높은 예측력과 정확도를 보였지만, Bioclim 모형은 낮았다. Bioclim은 가장 넓은 면적을 출현예상지역으로 계산하였고, GLM, 그리고 MaxEnt 순으로 면적이 작았다. 모의 결과의 현상학적 검토에서는 GLM과 Bioclim 모형은 표본 수에 따라 예측력이 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 표본 수와 관계없이 가장 일관성 높은 모형은 MaxEnt로 평가되었다. 종합적으로, 본 연구에 사용된 모형 중 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형은 MaxEnt 모형인 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 정밀 생물종 분포 자료 기반의 모델 선발 접근 방식은 산림생태계 보호구역의 보전 관리 및 지역 특성이 반영된 현실적이고 정교한 모델 발굴 연구에 도움이 될 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.469-487
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• 2007

입도경향 분석법은 파이척도로 표현된 평균입도, 분급, 왜도 등 퇴적물 입도조직변수가 퇴적물의 이동경로를 따라 특정한 경향을 보이는 성질을 이용한 퇴적물 이동경로 식별 방법론이다. 적용이 간편하고 저렴하여 지형학 연구에 널리 응용될 수 있는 가능성을 지니고 있으나 방법론상의 한계도 몇 가지 측면에서 지적되고 있어 주의가 필요하다. 이 연구는 McLaren과 Bowles의 1차원 경로분석법, Gao와 Collins, Le Roux의 2차원 이동벡터법 등 현재까지 정립된 입도경향 분석의 대표적인 세 가지 기법을 비교 평가하여 적절한 활용법을 도출하고, 입도경향 분석의 추후 연구과제를 제안한 것이다. McLaren-Bowles의 1차원 경로분석법은 연구자의 현장경험을 분석에 효과적으로 결합시킬 수 있고 X-분포를 통해 퇴적환경에 대한 해석을 제공해주며 장기적인 퇴적물 순이동 패턴을 파악하는데 효과적이나 연구자의 주관적 해석에 의존해야 한다는 점, 식별할 수 있는 시간 해상도가 낮다는 점등이 단점이다. Gao-Collins의 2차원 이동벡터법은 명확한 절차, 2차원적인 시각화, 세밀한 시간 해상도 등이 장점이지만, 임계거리 선정, 잡벡터 제거과정 등이 문제를 유발할 수 있으므로 분석 시 주의를 요한다. 셋째, Le Roux의 2차원 이동벡터법은 확장된 경험규칙과 조직변수 간의 구배를 고려하고 시간해상도도 세밀하지만, 분석개념이 모호하고 복잡하다. 입도경향 분석은 현장에 대한 연구자의 이해도, 조사하고자 하는 퇴적물 순이동 패턴의 시간적 스케일, 초점을 맞추고자 하는 정보 등에 따라 적절한 기법을 선택하고, 거기에 부합되는 시료채취방안을 기획하는 것이 중요하다. 또한 입도경향 분석이 지형학 연구에 기여하기 위해서는 시료채취 깊이, 교란층의 두께 등 시료채취 과정의 요소들과 퇴적물 순이동 패턴이 지시하는 시간스케일 간의 관계가 체계적으로 규명되어야 한다고 판단된다.

• 벤처창업연구
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• 제11권2호
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• pp.233-247
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• 2016

세계적으로 확산되고 있는 로컬푸드산업은 한국에서도 도입되어 활성화되어가고 있다. 한국의 농산물 시장에서 유통비용이 차지하는 비율이 높은 것이 문제점이다. 유통비용 증가는 운송거리와 관련이 있다. 농산물의 유통비용증가는 가격과 품질 뿐만 아니라 온실가스(이산화탄소) 배출량 증가의 원인이 된다. 따라서 이러한 온실가스 배출을 저감 하고, 비효율적인 로컬푸드산업의 유통비용 문제를 해결하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 로컬푸드산업의 지역거점센터 입지선정 요인을 접근성, 품질, 인구, 면적, 운송거리 5가지 요소로 선정하였다. 5가지 요소들의 상대적 중요도를 전문가 30명의 설문 응답지 내용을 반영하여 Analytic Hierarchy Process를 활용하여 분석하였다. 각 의사 결정 기준의 상대적 중요도는 품질(0.430)${\gg}$인구(0.262)${\gg}$운송거리(0.201)${\gg}$접근성(0.075)${\gg}$면적(0.033) 순으로 입지선정에 중요한 요소로 분석되었다. 본 논문에서 제시한 로컬푸드산업의 환경경영시스템 모델을 적용 분석하여, 로컬푸드산업의 지역거점센터 입지선정 평가 기준과 온실가스 저감의 효과를 분석하였다. 본 논문은 로컬푸드산업의 환경경영시스템의 모델을 적용 분석함으로서, 로컬푸드산업의 온실가스 문제를 해결하는 자료로 사용 될 것이다. 또한 기초자치단체 단위의 로컬푸드산업 운영을 위한 직매장 운영 결정 자료로 활용될 것이다. 그리고 로컬푸드산업의 경쟁력을 강화시켜, 대형유통업체와의 비교 우위를 가지는 자료로 사용될 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제18권5호
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• pp.406-415
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• 2012

본 연구는 현재 지방자치단체에서 개발 예정중인 마리나와 관련하여 우리나라에 필요한 마리나의 적정수요와 마리나 개발시 입지의 중요도를 심층적으로 분석한 후 정부 및 각 지방자치단체에게 연구의 결과를 제공하고자 하는데 목적을 두며 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 국내의 마리나 개발 시 적정 수요는 대략적으로 49개 정도로 나타났다. 자세하게 언급하면 지역을 광역권으로 구분한 후, 마리나를 구간별로 네트워크화시켜 연안역 마리나의 개념으로 개발을 하여야 하며, 반드시 대형, 중형, 소형 마리나의 구분을 하여야 한다. 권역별로 10개는 대형(리조트형)마리나를 수도권(2), 충청권(1), 전라권(2), 경상도(3), 강원권(1), 제주권(1) 등에 개발하고, 17개는 중형(레포츠형)마리나를 수도권(3), 충청권(2), 전라권(2), 경상권(6), 강원권(2), 제주권(2) 등에 개발을 하여야 한다. 그리고 22개의 소형(지역 거점형)마리나는 수도권(2), 충청권(1), 전라권(6), 경상권(9), 강원권(2), 제주권(2) 등에 개발해야 한다. 둘째, 국내에 적합한 마리나 개발 입지의 중요도는 마리나 관련 전문가 그룹이 제시한 5개(접근성, 시장성, 이용성, 타당성, 자연환경)요인을 대상으로 종합적인 중요도를 분석한 결과 1순위는 이용성으로 나타났고, 2순위는 접근성, 3순위는 자연환경, 4순위는 시장성, 5순위는 타당성 요인으로 나타났다.