• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제17권4호
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• pp.523-532
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• 2004

An experiment was conducted to investigate the effect of microbial phytase ($Natuphos^{R}$) supplementation in combination with enzyme complex (composed of enzymes targeted to SBM dietary components such as $\alpha$-galactosides and galactomannans; $Endo-Power^{R}$) to diet with low nutrient levels on growth performance and ileal nutrient digestibility of weaned pigs. A total of 210 crossbred weaned pigs (Landrace$\times$Yorkshire$\times$Duroc), 6.68$\pm$0.98 kg of initial body weight, were randomly allotted to five dietary treatments, based on weight and age, according to a randomized complete block design. There were three pens per treatment and 14 pigs per pen. The dietary treatments were 1) CON (Control diet with no phytase and enzyme complex (EC)), 2) LP+EC 100 (Control diet with 0.15% unit lower available phosphorus (aP) level+0.1% phytase (500 FTU/kg diet) and 0.1% enzyme complex), 3) LP+EC 80 (Control diet with 0.15% unit lower aP level+0.08% phytase (400 FTU/kg diet) and 0.08% enzyme complex, 4) LPEA+EC 100 (Control diet with 0.15% unit lower aP and 3% lower ME and amino acid levels (lysine, methionine, threonine and typtophan)+0.1% phytase (500 FTU/kg diet) and 0.1% enzyme complex), 5) LPEA+EC 80 (Control diet with 0.15% unit lower aP and 3% lower ME and amino acid levels+0.08% phytase (400 FTU/ kg diet) and 0.08% enzyme complex). For the determination of ileal nutrients digestibility, a total of 15 T-cannulated pigs (initial body weight; 7.52$\pm$1.24 kg; 3 replicates per treatment) were used in the present study. Piglets were weighted and allotted into same dietary treatments as one in growth trial and phase I experimental diets were provided for ileal digestibility study. There was no significant difference (p>0.05) in average daily gain (ADG) and average daily feed intake (ADFI) among dietary treatments during the whole experimental period (0 to 5 weeks). However, piglets in LP+EC 100 group had a significantly higher gain/feed ratio (G:F) than piglets had in control (p<0.05). Crude protein, energy and phosphorus digestibilities were significantly improved when both of phytase and enzyme complex were supplemented at the revel of 0.1%, respectively to diets with low nutrient level (aP or (and) ME and amino acids) (p<0.05). Piglets in LP+EC 100 and LPEA+EC 100 groups showed significantly higher phosphorus content (%) in bone than that of piglets in control group (p<0.05). Supplementation of both of phytase and enzyme complex at 0.1%, respectively, to diet with low nutrient levels (aP or (and) ME and amino acids) significantly improved total ileal essential amino acid and nonessential amino acid digestibilities compared to control group (p<0.05). In conclusion, the results from the present study suggest that the simultaneous inclusion of phytase and enzyme complex to diets at recommended level is advantageous with respect to improving growth performance and nutrient digestibility of weaned pigs and may contribute to increased economic return when added to corn-soy based weaned pig diets.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.108-115
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• 2009

본 논문에서는 에러에 강인한 동영상 압축을 위해서 효과적인 에러 은닉을 제공하는 새로운 움직임 예측기법을 제안한다. 일반적으로 전송 에러에 의해 손실된 프레임을 효율적으로 복원하기 위해서는 영상 내에서 객체의 실제 움직임을 정확하게 아는 것이 중요하다. 하지만 현재 블록과 움직임 보상된 블록에 있는 화소의 차의 절대값의 합 (sum of absolute different, SAD)을 기준으로 이용하는 기존의 움직임 예측 (motion estimation, ME)기법이 객체의 실제 움직임을 항상 정확하게 반영하는 것은 아니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서 현재 블록과 움직임 보상된 블록의 움직임 벡터들의 차이의 절대값 (absolute different of motion vectors, ADMV)을 새로운 부가적인 기준으로 소개한다. 본 논문에서 제안하는 ME 기법은 SAD와 ADMV의 가중 합을 최소화시킴으로써 실제 움직임과 거리가 먼 움직임 벡터들을 효과적으로 제거할 수 있다. 또한, 제안하는 ADMV을 이용하면 영상의 전송 과정에서 손실된 프레임의 정보를 전혀 사용하지 않고도 손실된 움직임 정보를 효과적으로 복원할 수 있으므로 복호기에서의 에러 은닉 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법이 기존의 ME기법과 유사한 압축 효율을 갖으면서 기존의 에러 내성 기법보다 성능이 더 우수하다는 것을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권2호
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• pp.119-128
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• 1998

SPECT 장치는 감마 카메라로 촬영된 일련의 투사영상을 재조합, 재구성하여 횡단면 단층상을 생성하는데, 이때 투사 영상을 획득하는 과정에서 여러 물리적 요소들이 개입되어 투사 영상의 왜곡을 가져온다. 이들 변질 요인들 가운데서도 광자수 제한에 따른 노이즈 변질이 가장 심각한 요인이기 때문에, 투사 영상에 대한 필터링은 노이즈 평활화(smoothing)가 가장 기본적인 방법이다. 그러나 단순한 저역통과 필터링(low-pass filtering)이 투사영상의 윤곽선이나 기타영상구조들을 번지게 함으로써 재구성 영상의 질을 떨어 뜨린다는 사실은 이미 알려져 있다. 주요 영상 구조들을 효과적으로 유지하면서도 노이즈를 억제시키기 위한 한 접근으로 적응적 필터링 기법이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 본 논문에서는, 재구성 영상에서의 '최소 검출가능 이상조직의 검출 신뢰도 향상'이라는 관점에서 최적 필터를 설계하였던 이전 연구와 관련하여, 주어진 물리적 조건하에서의 SPECT 이상조직 검출능에 근거된 투사 영상 복원을 위한 적응적 필터링 기법을 제안한다. 결과적으로, 제안된 필터링 알고리즘은 SPECT 영상 재구성시 우수한 이상조직 검출능을 보였으며, 특히 다양한 대조도의 이상조직들을 포함하고 있는 모형 실험에서 보여준 본 필터링 알고리즘의 이상조직 검출능 결과는 실제 SPECT데이터 적응시 좋은 결과를 기대할 수 있게 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.89-98
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• 2016

본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.589-601
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• 2022

가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제17권2호
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• pp.45-58
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• 2012

육상기인 오염원의 해양유입의 급속한 증가로 인해 유해성 적조발생이 빈번해졌을 뿐 아니라, 양식기술의 발달과 과밀양식으로 인해 연안역의 자가 오염증가가 가속화되고 있다. 따라서 해양환경 관리와 적절한 해역이용을 위해 과학적인 관리의 필요성이 증가하고 있다. 현행 환경기준은 일본의 해역 수질기준을 준용하여 육상의 배수기준에 희석 비율을 적용시켜 설정하는 공학적인 방식이다. 그리고 해역의 환경특성을 고려하지 않고 일률적인 값을 적용하였다. 유럽연합, 미국, 호주, 캐나다 등의 선진국에서는 이미 20여 년 전부터 종합적인 수질관리대책을 마련하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 해양환경 특성에 적합한 수질평가 기준을 설정하기 위해 해역을 해류, 조석, 탁도 등을 기준으로 다섯 가지의 생태구로 구분하였다. 그리고 국가해양측정망의 관측항목 중에서 부영양화의 원인항목(용존 무기질소(dissolved inorganic nitrogen, DIN), 용존 무기인(dissolved inorganic phosphorus, DIP)과 일차반응항목(클로로필, Secchi depth)과 이차반응항목(저층용존산소포화도, bottom dissolved oxygen saturation)에 해당하는 항목들을 평가항목으로 선정하였다. 용존 무기질소, 용존 무기인과 클로로필의 기준값은 각각의 생태구에서 하천의 유입 영향이 최소인 외양역 정점의 2000년에서 2007년까지의 계절별 평균값 중 최대값으로 하였고, Secchi depth는 계절별 평균값 중 최소값을 선택하였다. 그리고 저층용존산소 포화도는 외양역의 평균값 중 최소포화도 값인 90%를 전체 생태구의 기준값으로 정하였다. 전체연안을 체계적이고 동일한 기준으로 관리하기 위해서 개별 평가항목의 점수로부터 원인항목, 일차반응 항목, 이차반응 항목 순으로 큰 가중치를 부여하는 가중선형합산 방식으로 수질지수를 계산하였다. 2000년부터 2007년까지 모든 정점에서 구한 수질지수의 분포는 최소값인 20과 중앙값이 30에서 빈도수가 높은 쌍봉분포가 나타났다. 따라서 수질지수의 쌍봉분포 앞부분에 해당하는 23이하를 매우좋음(I등급)으로 하였고 최소값+표준편차 이하를 좋음(II등급), 최소값+2표준편차 이하를 보통(III등급), 최소값+3표준편차 이하를 나쁨(IV등급), 그리고 최소값+3표준편차 초과일 때 아주나쁨(V등급)으로 정하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제15권1호
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• pp.71-78
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• 1997

목적 :동적 쐐기 조사면 측정을 다중 검출기 시스템과 같은 특수한 장치없이 보편적인 방사선 측정 방법을 사용하여 시행할 수 있는 방법을 고안, 수행하였다. 대상 및 방법 : $15^{\circ},\;30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ}$의 동적 쐐기각(dynamic wedge angle)과 6MV와 15MV인 광자선을 발생시키는 선형 가속기(CL 2100 C/D)를 이용하여 wedge transmission factor 및 percentage depth dose(PDD, 선량 프로파일을 측정하였다. Wedge transmission factor는 6MV, 15MV인 광자선과 $15^{\circ},\;30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ}$의 4개의 동적 쐐기각에 대해서 $4\times4cm^2-20\times20cm^2$까지 1-2cm간격의 정사각형 조사면과 Y-field가 4cm, 20cm일 때 여러개의 X-field에 대한 각각의 직사각형 조사면에서 측정하였다. 또한 동적 쐐기의 구간별 치료표(Segmented Treatment Table, STT)값을 이용하여 wedge factor를 계산해 내었다. PDD는 필름 dosimetry로 구하였는데 개방 조사면에 대해 전리함과 필름으로 PDD를 구한 후 필름의 환산값을 알아내어 쐐기 조사면에 대한 필름 dosimetry로 PDD를 구하여 필름 환산값으로 전리함을 통해 얻을 수 있는 실제 PDD를 구하였다. 선량 프로파일은 비대칭 정지 조사면을 선택적으로 전리함을 이용하여 측정하고 이때 얻은 측정치인 소구간 프로파일과 STT를 이용하는 선량 분포 중칩 방식으로 구하였다. 결과 : wedge transmission factor의 측정치와 STT를 이용하여 구한 계산치를 비교한 결과 실험 오차 범위내에서 거의 일치하였다. 또한 직사각형 조사면에서의 wedge transmission factor 변화를 측정한 결과 동일한 Y-field에 대해서 직사각형 조사면은 정사각형 조사면에서의 wedge factor와 같았다. PDD는 필름 방사선 측정값의 보정으로 개방 조사면에서 PDD와 동적 쐐기 조사면에서 PDD 사이의 차이는 무시될 수 있다. 그리고 전리함의 측정으로부터 중칩 방식으로 얻어진 동적 쫴기의 선량 프로파일은 필름 dosimetry로 얻은 동적 쐐기의 선량 프로파일과 비교한 결과 최대 2% 이내 정확도의 허용 오차 영역에 들어옴을 볼 수 있었다. 결론 :동적 조사면의 특성으로 동적 쐐기 측정에서의 정보 수집을 위하여 모든 조사면에서의 방대한 측정과 그로인한 장시간의 소비, 또한 동적 쐐기 측정을 위한 특수한 장치가 필요하지만 보편적으로 사용하는 측정 장치, 즉 단일 검출기와 필름 방사선 측정 방법으로 충분히 용이하게 행할 수 있었다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권1호
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• pp.89-104
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• 2021

비정형 데이터인 한국농수산대학 신입생 자기소개서에서 의미 있는 정보를 추출하기 위하여 핵심적인 역할을 하는 단어의 중요도를 평가하는 TF-IDF 가중치를 기초로 한 언어네트워크분석을 하였다. TF-IDF 가중치에 의한 핵심단어는 문항 1에서는 '농업', '수학', '공부', '문제', '친구', 문항 2에서는 '동아리', '식물', '친구', '농업', '작물', 문항 3에서는 '친구', '동아리', '의견', '갈등', '관리', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '아버지', '농업', '농장' 등으로 나타났다. 또한 빈도수는 낮은 단어이지만 핵심단어로 나타난 단어를 보면 문항 1에서는 '수학', '자격증', '성적', '영어', '과학', 문항 2에서는 '식물', '작물', '공부', '쓰레기', '발표', '실험', 문항 3에서는 '동아리', '청소', '봉사', '갈등', '봉사활동', 문항 4에서는 '버섯', '곤충', '양식', '한우', '조경' 등으로 나타났다. 단어들 간의 관계를 시각적으로 분석이 가능한 언어네트워크분석 결과 매개중심성이 높은 단어는 문항 1에서는 '이유', '고등학교', '재학', 문항 2에서는 '쓰레기', '고등학교', '학교', 문항 3에서는 '중요', '오해', '완성', 문항 4에서는 '가공', '사료', '농가'로 나타났다. 연결정도중심성은 문항 1에서는 '고등학교', '탐구', '성적', 문항 2에서는 '쓰레기', '정리', '수업시간', 문항 3에서는 '의견', '회의', '봉사활동', 문항 4에서는 '가공', '공간', '실습'으로 나타났다. 매개중심성 값이 클수록 네트워크의 중앙에 위치하고, 두 범주 사이의 관계가 강할수록 서로 근거리에 위치한다. 연결정도중심성이 클수록 노드의 크기가 크게 나타나며, 노드 연결선은 단어들의 동시 출현 빈도가 높을수록 edge가 굵게 나타났다. 동시 출현 빈도가 높은 즉 상관관계가 높은 단어 조합은 '자격증 - 취득', '문제 - 해결', '과학 - 생명', '오해 - 양보' 등으로 나타났다. 단어 기반의 계층적 클러스터링 기법에 의하여 단어 간 인접, 상호 관계를 계층적으로 나타낸 클러스터 덴드로그램으로 군집의 개수를 결정하였다. 단어들의 군집 간 비유사도의 차이가 큰 군집을 구한 결과 문항 1은 2개, 문항 2와 문항 4는 4개, 문항 3은 5개의 군집으로 분류할 경우 군집내 응집력이 높고, 군집 간 이질성이 큰 적절한 군집을 구할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.