• 한국지역지리학회지
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• 제21권4호
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• pp.751-763
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• 2015

지표를 활용한 대기오염 취약성 평가에서는 지표의 선정과 함께 지표별 가중치 결정이 중요한 문제이다. 본 연구는 전국 249개 시군구를 대상으로 엔트로피 가중치 산정법을 활용하여 오존을 중심으로 한 대기오염 취약성을 평가하고, 엔트로피 가중치 방법론의 활용가능성을 검토하였다. 연구방법은 대기오염 취약성 지표를 선정하고 이들을 표준화하고, 엔트로피를 이용한 가중치를 적용하여 취약성을 평가하는 방식을 활용하였다. 노출 지표는 기상요인과 대기오염요인을 고려하였고, 민감도는 취약대상과 취약환경요인을, 지자체별 적응능력은 지역의 사회 경제적 요소, 보건의료요인, 대기관리 요인을 적용하였다. 취약성 평가 결과는 단순합산의 경우 화성시, 광진구, 김포시, 광주시, 군포시 순으로 취약성이 높게 나타났으며, 취약성-탄력성 지표(VRI) 방식도 단순합산 결과와 유사한 취약지역 공간 분포 패턴을 나타내었다. 본 연구에서 제시한 엔트로피 가중치를 이용한 대기오염 취약성 평가는 자료에 기반한 객관적인 취약성 평가로 불확실성을 동반하는 기후변화와 대기오염 취약성 평가에 활용가치가 높을 것으로 보인다. 또한 취약성 평가결과는 지자체별 특성이 반영된 것으로 세부적인 분석을 통해 지역 맞춤형 정책수립에 활용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.539-553
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• 2017

본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권3호
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• pp.245-250
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• 2011

Parallel imaging technique can provide several advantages for a multitude of MRI applications. Especially, in SENSE technique, sensitivity maps were always required in order to determine the reconstruction matrix, therefore, a number of difference approaches using sensitivity information from coils have been demonstrated to improve of image quality. Moreover, many filtering methods were proposed such as adaptive matched filter and nonlinear diffusion technique to optimize the suppression of background noise and to improve of image quality. In this study, we performed SENSE reconstruction using computer simulations to confirm the most suitable method for the feasibility of filtering effect and according to changing order of polynomial fit that were applied on variation of spatial resolution of sensitivity map. The image was obtained at 0.32T(Magfinder II, Genpia, Korea) MRI system using spin-echo pulse sequence(TR/TE = 500/20 ms, FOV = 300 mm, matrix = $128{\times}128$, thickness = 8 mm). For the simulation, obtained image was multiplied with four linear-array coil sensitivities which were formed of 2D-gaussian distribution and the image was complex white gaussian noise was added. Image processing was separated to apply two methods which were polynomial fitting and filtering according to spatial resolution of sensitivity map and each coil image was subsampled corresponding to reduction factor(r-factor) of 2 and 4. The results were compared to mean value of geomety factor(g-factor) and artifact power(AP) according to r-factor 2 and 4. Our results were represented while changing of spatial resolution of sensitivity map and r-factor, polynomial fit methods were represented the better results compared with general filtering methods. Although our result had limitation of computer simulation study instead of applying to experiment and coil geometric array such as linear, our method may be useful for determination of optimal sensitivity map in a linear coil array.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.103-111
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• 2007

본 논문에서는 single-chip CMOS Image Sensor(CIS)용 고화질 image signal processor(ISP)에 최적화된 하드웨어 구조를 제안한다. Single-chip CIS는 CIS와 ISP가 하나의 칩으로 구현된 것으로, 다양한 휴대기기에 사용된다. 휴대기기의 특성상, single-chip CIS용 ISP는 고화질이면서도 저전력을 위해 하드웨어 복잡도를 최소화해야 한다. 영상의 품질 향상을 위해서 다양한 영상 처리 블록들이 ISP에 적용되지만, 그 중에 핵심이면서 하드웨어 복잡도가 가장 큰 블록은 컬러 영상을 만들기 위한 색 보간 블록과 영상을 선명하게 하기 위한 화질 개선 필터 블록이다. 이들 블록은 데이터 처리를 위한 로직 외에도 라인 메모리를 필요로 하기 때문에 ISP의 하드웨어 복잡도의 대부분을 차지한다. 기존 ISP에서는 색 보간과 화질 개선 필터를 독립적으로 수행하였기 때문에 많은 수의 라인 메모리가 필요하였다. 따라서 하드웨어 복잡도를 낮추기 위해서는 낮은 성능의 색보간 알고리즘을 적용하거나, 화질 개선 필터를 사용하지 않아야 했다. 본 논문에서는 화질 개선을 위해 경계 적응적이면서 채널간 상관관계를 고려하는 고화질 색 보간 알고리즘을 적용하였다. 또한 채널 간 상관관계를 고려하는 색 보간 알고리즘의 특성을 이용하여 색 보간 블록과 화질 개선 필터 블록이 라인 메모리를 공유하도록 설계함으로써, 전체 라인 메모리 수를 최소화하는 새로운 구조를 제안한다. 제안된 방법을 적용하면 화질 개선 필터 블록을 위한 추가적인 라인 메모리가 불필요하기 때문에, 고화질과 낮은 복잡도 모두를 만족시킬 수 있다. 제안 방식과 기존 방식의 MSE(Mean Square Error)는 0.37로, 메모리 공유로 인한 화질의 저하는 거의 없었고, 고화질 색 보간 알고리즘을 적용했기 때문에 전체적인 화질은 향상되었다. 제안된 ISP 구조는 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 37K개였으며 7.5개의 라인 메모리가 사용되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.55-63
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• 2008

지문의 방향 정보는 융선 강화, 정합, 분류기 등과 같이 전반적인 지문 인식 알고리즘의 기반 정보로 사용하므로 방향 정보의 오차는 지문 인식 성능에 직접적인 영향을 준다. 지문의 방향은 대부분의 영역에서는 융선의 흐름이 완만하게 변하는 전역적인 특성과 중심점(core point)이나 삼각주(delta point)와 같은 특이점(singular point) 부근에서 융선의 흐름이 급격히 변하는 지역적인 특성을 모두 갖고 있다. 따라서 융선의 방향 추출 시에 지역적인 특성만 강조하면 특이점 부근에서의 방향 변화를 민감하게 표현해 줄 수 있지만 노이즈에 취약한 단점이 발생하고 전역적인 특성만 강조하면 노이즈에 강인한 특성을 보이지만 특이점 부근에서 방향 변화에 둔감해진다. 본 논문에서는 지역적인 특성에 민감하면서도 노이즈에 강인한 적응적 지문 방향 추출 방법에 대하여 제안하였다. 또한, 상처에 의해 발생되는 방향성 노이즈는 반복 회귀 진단으로 이상치(outlier)들을 선별하여 제거함으로써 이에 대한 영향을 최소화하였다. 그리고 영역별로 측정 사이즈를 다르게 하여 노이즈에 강인하면서 특이점 부근에서는 융선 변화에 민감하게 방향을 추정하였다. 제안 방법의 평가를 위해 인조 지문(synthetic fingerprint)과 지문 인식의 성능 평가용으로 많이 사용되는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다. 융선 방향 추출의 정확성은 융선의 방향 값을 사전에 알고 있는 인조 지문 데이터를 생성하여 평가하였고 최종 지문 인식 성능의 평가는 FVC 2002 데이터베이스를 사용하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.157-168
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• 2014

본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1770-1780
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• 1997

ATM 망에서의 폭주로 인한 셀 손실은 피할 수 없기 때문에 영상 데이터 전송시 화질의개선 여지가 문제점으로 남아있다. ATM망에서 MPEG 비디오 전송시에 무차별적인 셀들의 손실은 서비스 품질의 심각한 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, MPEG 부호화기의 데이터 스트림의 트래픽 특성을 분석하여 높은 우선 순위의 데이터 스트림을 생성한다. 그리고 망의 폭주시에 가능한 한 낮은 우선 순위의 셀들을 폐기시키고 높은 우선 순위의 셀들을 전송하게 함으로써 사용자의 QOS를 보장한다. 이 때 부호화기의 데이터 스트림에 대한 우선 순위는 파라미터 ${\beta}$값의 증감에 따라 우선 순위 단계를 조절한다. 둘째, ${\beta}$값이 클수록 우선 순위가 높은 셀들의 수가 증가하게 된다. 이것은 망의 폭주시 우선 순위가 높은 셀의 손실을 초래한다. 이를 예방하기 위하여 본 연구에서는 사용량 감시 제어기를 설치하여 버퍼의 상태에 따라 전송률을 재 조절하는 방법을 취한다. 즉, 부호화기의 대역폭은 부호화기와 네트워크 사이의 재협상을 통하여 얻는다. 본 논문에서는 부호화기의 대역폭 요구사항을 최대 셀 전송률, 버스트 길이, 지속율을 다루는 사용 파라미터 제어(UPC)에 의하여 얻는다. 네트워크 인터페이스 카드(NIC : Network Interface Card)에 있는 적용 부호화기의 비트율 제어 알고리즘은 사용자의 QOS를 유지하기 위해 필요한 UPC 파라미터를 계산한다. 시뮬레이션시에는 동적인 UPC를 지원하는 ATM 네트워크 인터페이스 환경을 통하여 MPEG 부호화기의 비트율을 조절함으로써 측정하였다. 우선 순위가 주어진 데이터 스트림의 대역폭 재협상을 통한 실험의 결과는 대역폭의 이득과 우선 순위가 높은 데이터 스트림의 손실을 방지함으로써 영상의 화질이 개선됨을 보여준다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권1호
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• pp.25-37
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• 2012

본 연구에서는 기후변화 영향에 의해 대형화되는 홍수 피해에 대한 기반시설의 취약성을 평가하는 방법을 수립하고, 결과를 분석했다. 본 연구에서는 기후노출, 기반시설 민감도, 적응능력의 3가지 지표를 활용하여 지자체 기반시설 취약성을 분석했고 각각의 지표별로 대용변수들을 선정하여 지표값을 계산했다. 기후노출 지표값 계산을 위해 국립환경과학원에서 제시한 기후변화 시나리오(A1B) 데이터를 활용하여, 현재뿐만 아니라 미래(2020, 2050, 2100년대)에 대해서 기반시설 취약성을 분석했다. 취약성 분석 결과, 현재의 경우 서울을 포함하는 경기도 북부, 강원도 및 경상남도의 해안지역의 기반시설이 홍수에 취약한 것으로 분석되었다. 미래의 경우는 현재와 유사한 공간적 패턴을 보이지만, 2100년대에 가까워질수록 경기도와 강원도에 위치한 기반시설의 홍수 취약성이 가중되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 취약성 분석 방법과 결과는 전국 232개 지자체를 대상으로 홍수 관련 기반시설 취약성에 대한 추세 및 지표별 세부대용변수별 기여도를 보여주기 때문에, 향후 지자체별 적응 대책 마련에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 재활치료과학
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• 제8권3호
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• pp.31-41
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• 2019

목적: 본 연구는 섭식 장애가 있는 뇌성마비 아동에게 시행한 구강감각운동치료에 대한 중재 방법, 중재 기간, 중지 시간, 평가 방법 등에 대한 국내외 문헌을 종합적으로 분석하고자 하였다. 연구방법: 본 연구는 2009년 1월부터 2018년 12월까지 국내외 논문을 검색하여 176편의 논문이 검색되었다. 1차 초록 및 제목 중심으로 47편의 논문이 선정되었고, 2차 원문 검색을 통해 5편의 논문이 선정되었다. 결과: 선정된 논문의 PEDro scale은 평균 7점으로 높은 편이었으며, 치료의 중재 기간은 8주에서 24주 사이로 나타났으며, 중재 시간은 일주일에 1회에서 5회, 하루에 최소 15분에서 1시간씩 제공되었다. 구강감각운동치료의 접근 방법은 손상 기반 치료적 접근과 적응 기반 치료적 접근이 사용되었으며, 평가 방법은 임상적 평가와 비 도구적 평가로 나누어 사용되었다. 결론: 본 연구는 섭식 장애를 가진 뇌성마비 아동에게 실시한 구강감각운동에 대해 분석하였고, 이러한 자료를 통해 뇌성마비 아동들의 구강운동치료 프로그램 계획 시 적절한 치료적 중재 적용방법을 선택하는 데 도움이 될 수 있는 정보 제공 및 근거를 마련하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1579-1590
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• 2020

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.