본 논문에서는 실물 콘크리트 거더 교량의 가속도 응답 신호를 이용하여 구조물의 상태변화를 경보한 후 그 위치 변화를 검색하는 2단계 구조건전성 모니터링 체계를 제시하였다. 먼저, 2경간 연속 콘크리트 거더 교량인 미호천교를 대상교량으로 선정하였으며, 볼링공을 이용한 강제진동 실험으로부터 동특성을 추출하였다. 다음으로, 미호천교의 2단계 구조건전성 모니터링 체계 구축을 위한 손상 발생 경보 및 손상 위치 검색 기법들을 선정하였다. 손상 경보 기법으로는 시간영역 특징을 이용하는 자기회귀모델과 주파수응답함수의 상관계수, 주파수응답비보증지수를 선정하였다. 손상 위치 검색 기법으로는 모드변형에너지기반 손상지수법을 선정하였다. 마지막으로, 덤프트럭을 이용한 정적 재하 실험을 통해 2단계 손상 모니터링 체계의 적합성을 검증하였다.
폐질환 진단에서 청진은 다른 진단 방식에 비해 단순하고, 폐음을 이용하여 폐질환 환자식별뿐 아니라 폐음과 관련된 질병을 예측할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 합성곱 신경방 방식을 기반으로 폐음을 이용하여 폐질환 환자를 식별하고, 소리특성에 따른 폐음을 분류하여 각 신경망 방식의 분류 성능을 비교한다. 먼저 폐질환 소견을 갖는 흉부 영역에서 단채널 폐음 녹음기기를 이용하여 폐음 데이터를 수집하고, 수집된 시간축 신호를 스펙트럼 형태의 특징값으로 추출하여 각 분류 신경망 방식에 적용한다. 폐 사운드 분류 방식으로는 일반적인 합성곱 신경망, 병렬 구조, 잔류학습이 적용된 구조의 합성곱 신경망을 사용하고 실험을 통해 각 신경망 모델의 폐음 분류 성능을 비교한다.
In this study, closely spaced Au nanoparticles which are arranged in nanocluster (heptamer) configurations have been employed to design efficient plasmonic subwavelength devices to function at the telecommunication spectrum (${\lambda}$~1550 nm). Utilizing two kinds of nanoparticles, the optical properties of heptamer clusters composed of Au rod and shell particles that are oriented in triphenylene molecular fashion have been investigated numerically, and the cross-sectional profiles of the scattering and absorption of the optical power have been calculated based on a finite-difference time-domain (FDTD) method. Plasmon hybridization theory has been utilized as a theoretical approach to characterize the features and properties of the adjacent and mutual heptamer clusters. Using these given nanostructures, we designed a complex four-branch ($1{\times}4$) Y-shape splitter that is able to work at the near infrared region (NIR). This splitter divides and transmits the magnetic plasmon mode along the mutual heptamers arrays. Besides, as an important and crucial parameter, we studied the impact of arm spacing (offset distance) on the guiding and dividing of the magnetic plasmon resonance propagation and by calculating the ratio of transported power in both nanorod and nanoshell-based structures. Finally, we have presented the optimal structure, that is the four-branch Y-splitter based on shell heptamers which yields the power ratio of 23.9% at each branch, 4.4 ${\mu}m$ decaying length, and 1450 nm offset distance. These results pave the way toward the use of nanoparticles clusters in molecular fashions in designing various efficient devices that are able to be efficient at NIR.
본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
목 적 : 가정폭력에 노출된 여성은 우울증, 불안장애, 외상 후 스트레스 장애 등 다양한 정신 질환에 이환되기 쉽다. 심박변이도 검사는 자율신경계의 활성도와 균형을 평가하는 검사로 비침습적이고 재현성이 높아 정신 질환에 대한 연구에서도 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 폭력 피해 여성에 대한 심박변이도 연구는 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구는 국내 폭력 피해 여성의 인구사회학적 특징 및 심리학적 특징을 살펴보고, 한국인과 외국인 폭력 피해 여성의 임상적 특징과 심박변이도 검사 결과의 차이를 비교해보고자 하였다. 방 법 : 여성쉼터에 입소한 폭력피해 여성 중 2011년 12월 부터 2015년 12월까지 건강검진을 위해 서울의료원에 방문한 대상자 중 한국인 166명, 외국인 44명, 총 210명 대상으로 HAM-D, HAM-A, IES-R 등 임상 척도 평가와 심박변이도 검사를 실시하였다. 폭력 피해 여성 중 한국인과 외국인의 인구사회학적 특징, 심리적 특징, 심박변이도를 비교하기 위하여 카이제곱 검정 및독립 표본 t-검정 등을 시행하였다. 결 과 : 한국인과 외국인 폭력 피해 여성은 거주지, 유년시절폭력의 경험, 폭력의 지속기간에서 유의한 차이가 있었다. 한국인과 외국인 폭력 피해 여성 두 군 간의 HAM-A, HAM-D, IES-R 점수에는 유의한 차이가 없었다. 심박변이도의 세부지표에서는 ApEn 수치가 외국인 폭력 피해 여성군이 한국인보다 유의하게 높았고, RMSSD 수치는 외국인 폭력 피해 여성 군이 한국인보다 유의하게 낮은 결과를 보였다. 기타 HRV 세부지표에서는 한국인 폭력 피해 여성 군과 외국인 폭력피해 여성 군 두 군 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 결 론 : 국내 폭력 피해 여성은 우울, 불안, 외상 후 스트레스장애 증상을 가지고 있는 비율이 높았고 한국인과 외국인 간의 차이는 유의하지 않았다. 그러나 심박변이도 검사에서 외국인의 ApEn 값이 유의하게 높고 RMSSD 값이 유의하게 낮았다. 이는 한국인과 외국인의 인종 생리적 또는 이민 생활 등 환경적 영향의 차이일 수 있으며 향후 충분한 수의 외국인 대상자와 한국인을 비교, 추적조사를 통하여 요인간의 인과관계를 파악하는 연구가 필요할 것으로 보인다.
연구배경: 설문지를 이용한 삶의 질 평가를 통해 진폐증 및 만성 호흡기 환자의 삶의 질 및 생활 만족도를 향상시키기 위한 효과적인 치료 및 관리 방법을 찾는데 기초 자료로 쓰고자 삶의 질 설문지의 신뢰도와 타당도를 검증 하였다. 방 법: 3차 의료기관에 요양되어 입원중인 진폐증 환자 25명과 진폐 정밀검사를 받기 위해 1주일간 입원한 진폐증 유병자 38명등 총 63명을 대상으로 1999년 4월에서 8월 사이에 COOP charts, CRQ, PRQ 등 3종의 설문지를 이용해 조사하였고 그 결과를 다른 임상 지표와 비교하였다. 결 과: 설문지 문항의 내적 일치도를 보는 크론바하 계수는 CRQ에서 각 영역별로 0.63-0.89였고 PRQ는 0.77-0.81로 외국의 설문지를 번역해서 사용한 CRQ와 독자 개발한 PRQ 모두 내적 일치도에서 만족할 만한 신뢰도를 나타내었으며 기존에 사용되어 온 COOP charts의 점수와 CRQ. PRQ 간에는 유의한 상관관계를 보였다. CRQ의 호흡곤란 및 정서 항목과 PRQ의 호흡증상 및 정서상태는 같은 개념을 서로 다른 두 가지 방법으로 측정한 것인데 이들간의 상관 관계가 다른 개념들과의 상관 관계보다 높지는 않았다. CRQ의 호흡곤란 항목의 접수는 폐기능검사 성적과 유의한 상관관계를 나타냈으며 CRQ의 정서 항목은 동맥혈 가스분석의 산소분압 및 산소포화도와 유의한 연관성을 보였다. 한편 PRQ에서는 호흡증상과 사회활동 향목이 폐기능 검사 성적과 유의한 연관을 보여주었다. 산업재해보상보험법상 요양 유무에 따라 비교한 결과 요양군이 비요양군에 비해 임상적 지표가 더 불량했으며, CRQ의 호흡곤란 항목과 PRQ의 호흡 증상 및 사회활동 항목에서 각각 요양군이 비요양군에 비해 유의하게 낮은 접수를 보였다. 임상적으로 불안정한 환자와 안정한 환자군으로 구분하여 비교한 결과 폐기능검사 소견상 노력성 폐활량(FVC)과 최고기류속도(PEF)만이 임상적으로 불안정한 군에서 유의하게 낮았으며, 설문 결과에서 CRQ는 양군간에 유의한 차이를 찾을 수 없었으나, PRQ의 호흡증상 및 사회활동 영역 그리고 COOP charts에서 불안정군의 점수가 안정군에 비해 유의하게 낮았다. 결 론: 번역한 CRQ와 새로 개발한 PRQ가 모두 진폐증 환자의 삶의 질 측정에 사용될 수 있음을 보여주며 특히 PRQ는 임상지표만 가지고 구분할 수 없는 환자의 기능적 상태 및 주관적인 생활 만족도를 알아보는데 활용될 수 있음을 알 수 있었다. 진폐증 환자를 비롯한 만성 호흡기 환자에게 CRQ와 PRQ를 활용할 수 있도록 향후 지속적인 연구를 통해 설문지 검사의 신뢰도와 타당도를 검정하는 것이 필요하다.
원주 (KSRS), 인천 (IRIS), 그리고 포항 (PHN)에서 관측한 원격 지진 P파로부터 광대역 수신 함수(Receiver Function)를 이용하여 관측소 하부의 지각 속도 모델을 찾았다. 3개의 관측소에서 기록된 수신 함수 파형으로부터 모호 불연속면에서 전환된 Ps파형을 명확하게 관측할 수 있었다. 각 관측소에서 관측된 수신 함수들은 신호 대 잡음 비 (S/N ratio)를 향상시키기 위해 후방위각과 진앙 거리가 거의 같은 수신 함수들끼리 스태킹(Staking)하였다. 이와 같이 스태킹한 수신함수를 수신함수 역산법 (Receiver Function Inversion Method)을 이용하여 다음과 같은 결과를 얻었다. (1) 포항 관측소에는 후방위각 남동 (SE)과 북서 (NW)방향의 수신 함수 역산 결과 표층으로부터 4~5km에서 고속도층이 존재하며 10 km깊이부터 저속도층 (LVZ)이 존재하고 있다. 그리고 북서 (NW)방향의 원격 수신 함수 역산 결과 약 28km 깊이에 모호 불연속면이 존재하는 것을 찾았다. (2) 원주 관측소에서는 북동 (NE)방향의 원격 수신 함수 역산 결과 천부 지각 속도 구조 양상이 다소 복잡하고 3~4km깊이에 고속도대 (high-velocity zone, $V_p{\simeq}6.8km/sec$)가 존재하는 것으로 나타났다. 이 지역의 평균 지각 두께는 33km 이며, 30~33 km깊이에서 속도가 6.4 km/sec에서 7.9 km/sec로 급격히 변하는 지각-맨틀 경계가 존재하는 것을 알 수 있다. 따라서 Moho 불연속면의 깊이는 33km로 추정된다. (3) 북서 (NW)방향의 수신함수 분석결과 인천 관측소 하부의 지각 속도 모델의 특징으로는 P파의 속도는 표층부터 선형적으로 증가되고 또한 26~29 km 깊이에 P파 속도가 6.2 km/sec에서 7.9 km/sec로 속도가 급격히 변하고 있음에 비추어 Moho 불연속면은 심도 약 29km에 존재하는 것으로 나타났다.
광역 수신 함수가 원주, 인천, 포항 관측소에서 원격 지진 P파로 개발된다. 그리고, 이들 관측소 하부의 지각 구조 해석을 위해서 분석된다. 원격 수신 함수는 관측소 하부 P 파 속도 구조를 위한 시간 영역에서 역산된다. 모호 불연속면에서 P파에서 전환된 S 파가 이들 관측소에서 관측되었다. 관측소의 지하 지각구조는 수신함수 역산으로 산출된다. 1) 인천 관측소에서 Conrad 불연속면은 남서방향에서 17.5Km이고, Moho 불연속면은 북서방향에서 29.5Km와 남동 및 밤서 방향에서 30.5Km이다. 2) 원주 관측소의 경우 천부층의 퇴적층 두께는 3Km인 것으로 해석된다. Moho 깊이는 3.0Km, Conrad 깊이는 북동쪽에서는 17.0Km로, 북서쪽에서는 21.04km이다. 3) 포항 관측소의 경우, 천부 퇴적암 두께 3Km가 북동 및 북서 방향에서 발견되었다. Moho 깊이는 북동쪽과 북서방향에서 28.04km인 것으로 해석되며, Conrad 불연속면은 북동과 북서방향에서 21.0Km인 것으로 산출되었다.
멀티미디어 산업의 발달과 함께 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 그 중 인터넷 만화와 같은 디지털 만화 시장의 확장은 급속하게 커지고 있어서, 콘텐츠의 부족과 다양성 때문에 동영상 카투닝에 대한 연구가 계속되고 있다. 지금까지는 동영상 카투닝은 비사실적 렌더링과 말풍선에 초점이 맞추어졌으나, 이러한 것들을 적용하기 위해서는 카투닝 서비스에 적합한 프레임 추출이 우선시 되어야만 한다. 기존의 방법으로는 동영상의 장면전환이 일어나는 샷(shot)안의 프레임을 추출하여, 사용자가 지정한 영역을 임의의 색상으로 렌더링(Rendering)하는 시스템이 있다. 하지만 이러한 방법은 사람의 손을 거치는 반자동적인 방법으로서 정확한 프레임 추출을 위해 사람의 손을 거쳐야하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 보다 정확한 카투닝에 적용할 프레임을 추출하기 위해 오디오 및 비디오 분리를 통한 방법을 제안한다. 먼저 동영상으로부터 오디오와 비디오를 분리한다. 오디오는 먼저 MFCC와 영교차율의 특징을 추출하고, 이 특징 정보를 미리 학습된 데이터와 GMM 분류기를 통하여 음악, 음성, 음악+음성으로 분류한 후 음성 영역을 설정한다. 비디오는 히스토그램을 이용한 방법과 같은 일반적인 장면전환 프레임을 추출 후 얼굴 검색을 통해서 만화에서 의미가 있는 프레임을 추출한다. 그 후 음성 영역내에 얼굴이 존재하는 장면전환 프레임이나 일정 시간동안 음성이 지속되는 영역 중 장면전환 프레임을 추출하여 동영상 카투닝에 적합한 프레임을 자동으로 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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