The purpose of this study is to classify body types into different groups based on 3D scanned data, and identify the representative body shapes that most frequently appear in the groups. A high frequency range was defined based on body measurement data, and representative shapes were identified based on body scan data of women aged 18-24. The major findings of this study are as follows. First, the three typical types of height, bust and drop mixes among Korean women aged 18-24 are as follows:) 155-88-N,) 160-82-A, and 165-85-A. Regarding the body type, the A and N types frequently appeared, while the H type was rare. Second, among the subjects of the high-frequency groups, upright bodies were selected as sample models and were used for morphing. An adjustment was made to the morphing results to reflect the body characteristics of the sample models evenly. Third, to verify the morphing results, the body sizes of the sample models and the created models were compared. The result showed that, the sizes were close to the average size of the sample models. Fourth, to verify whether the morphing processes adequately reflected the features of the body shapes, cross-section models of key body parts were made and the degree of representativeness was determined.
횡단보도의 안전성과 교통 소통을 동시에 고려하면서 횡단보도 보행자사고를 감소시키기 위한 방안으로 보행자사고 예측모형이 꾸준히 연구되어 왔으나, 기존의 예측모형에서는 횡단보도 보행자사고의 당사자에 해당하는 보행량이라는 변수를 제대로 반영하지 못하고 있는 실정이다. 실제로 보행량과 관련한 자료가 구축되어 있지 않고. 보행량 추정방법 역시 없는 실정이기 때문이다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 기준년도 신호교차로 주변의 토지이용특성과 횡단보도 보행량을 조사하여 횡단보도 보행유출입량 추정모형을 구축하였다. 다음으로, 추정된 횡단보도 보행유출입량을 중력모형의 마찰계수와 구역간 조정계수, 그리고 대각횡단 보행비율을 적용하여 횡단보도 보행경로별로 보행량을 분포시킴으로서 목표년도(보행자사고 발생 시점 또는 장래)의 횡단보도 보행량 추정방법을 제시하였다.
본 연구는 부모의 방임 학대가 학령기 아동의 학교생활적응에 미치는 영향에서 학령기 아동의 자아인식과 또래애착의 매개효과를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 4차년도 패널 데이터의 초등학교 4학년 아동 및 주 양육자 2,378명을 대상으로 부모의 방임 학대, 학령기 아동의 학교생활적응, 자아인식, 또래애착 척도를 사용하여 구조방정식으로 영향력과 매개효과를 확인하였다. 측정모형과 구조모형의 적합도는 양호한 것으로 나타났으며, 구조모형의 경로별 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 부모의 방임 학대와 학령기 아동의 학교생활적응, 자아인식, 또래애착 간의 관계를 분석한 결과, 학령기 아동의 학교생활적응은 부모의 방임 학대와 부적 상관관계가 나타난 반면, 학령기 아동의 자아인식 및 또래애착과는 정적 상관관계가 나타났다. 둘째, 부모의 방임 학대는 학령기 아동의 학교생활적응에 영향을 미치며, 이 과정에서 학령기 아동의 자아인식과 또래애착이 부분매개하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 학령기 아동의 자아인식을 높여 줄 수 있는 실제적인 방안모색과 또래와 긍정적인 애착을 증진시키는 방법을 제시한다는 점에서 의의를 가질 수 있다.
3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.
비보호좌회전이 가능한 차선을 비보호좌회전 교통만 이용하게 되는 경우는 3가지가 있다. 이 경우에는 lane grouping 때 비보호좌회전과 직진이 같은 차선군에 포함될 수 없기 때문에 비보호좌회전을 직진과 분리하여 별도의 포화교통량과 좌회전 보정계수를 구한다. 따라서 비보호좌회전 교차로의 용량분석시 이와 같은 경우를 판별해 내기 위해서는 그 임계값(threshold)역활을 하는 비보호좌회전의 용량을 알아야 한다. 또 이 용량으로부터 비보호좌회전의 포화교통량과 보정계수를 바로 구할 수 있다. 뿐만 아니라 이 용량은 비보호좌회전 운영방식의 타당성을 검토하는 일차적인 기준으로 사용될 수 있다. 본 연구는 비보호좌회전의 용량에 결정적인 영향을 주는 임계차간시간과 좌회전 평균 최소 차두시간을 현장측정 자료를 이용하여 구하고, 이를 이론적인 모형에 적용시켜 비보호좌회전의 용량을 구했으며, 이로부터 이 3가지 경우에 대한 포화교통량과 좌회전 보정계수를 구하는 방법을 제시했다.
Multiple strips are required for large area mapping using ALS (Airborne Laser Scanner) system. LiDAR (Light Detection And Ranging) data collected from the ALS system has discrepancies between strips due to systematic errors of on-board laser scanner and GPS/INS, inaccurate processing of the system calibration as well as boresight misalignments. Such discrepancies deteriorate the overall geometric quality of the end products such as DEM (Digital Elevation Model), building models, and digital maps. Therefore, strip adjustment for minimizing discrepancies between overlapping strips is one of the most essential tasks to create seamless point cloud data. This study implemented area-based matching (ABM) to determine conjugate features for computing 3D transformation parameters. ABM is a well-known method and easily implemented for this purpose. It is obvious that the exact same LiDAR points do not exist in the overlapping strips. Therefore, the term "conjugate point" means that the location of occurring maximum similarity within the overlapping strips. Coordinates of the conjugate locations were determined with sub-pixel accuracy. The major drawbacks of the ABM are sensitive to scale change and rotation. However, there is almost no scale change and the rotation angles are quite small between adjacent strips to apply AMB. Experimental results from this study using both simulated and real datasets demonstrate validity of the proposed scheme.
Social interactions often involve encountering inconsistent information about social others. We conducted a functional magnetic resonance imaging (fMRI) study to comprehensively investigate voxel-wise temporal dynamics showing how impressions are anchored and/or adjusted in response to inconsistent social information. The participants performed a social impression task inside an fMRI scanner in which they were shown a male face, together with a series of four adjectives that described the depicted person's personality traits, successively presented beneath the image of the face. Participants were asked to rate their impressions of the person at the end of each trial on a scale of 1 to 8 (where 1 is most negative and 8 is most positive). We established two hypothetical models that represented two temporal patterns of voxel activity: Model 1 featured decreasing patterns of activity towards the end of each trial, anchoring impressions to initially presented information, and Model 2 showed increasing patterns of activity toward the end of each trial, where impressions were being adjusted using new and inconsistent information. Our data-driven model fitting analyses showed that the temporal activity patterns of voxels within the ventral anterior cingulate cortex, medial orbitofrontal cortex, posterior cingulate cortex, amygdala, and fusiform gyrus fit Model 1 (i.e., they were more involved in anchoring first impressions) better than they did Model 2 (i.e., showing impression adjustment). Conversely, voxel-wise neural activity within dorsal ACC and lateral OFC fit Model 2 better than it did Model 1, as it was more likely to be involved in processing new, inconsistent information and adjusting impressions in response. Our novel approach to model fitting analysis replicated previous impression-related neuroscientific findings, furthering the understanding of neural and temporal dynamics of impression processing, particularly with reference to functionally segmenting each region of interest based on relative involvement in impression anchoring as opposed to adjustment.
Objectives: The Korean Genome and Epidemiology Study (KoGES), a multicenter-based multi-cohort study, has collected information on body composition using two different bioelectrical impedence analysis (BIA) machines. The aim of the study was to evaluate the possibility of whether the test values measured from different BIA machines can be integrated through statistical adjustment algorithm under excellent inter-rater reliability. Methods: We selected two centers to measure inter-rater reliability of the two BIA machines. We set up the two machines side by side and measured subjects' body compositions between October and December 2007. Duplicated test values of 848 subjects were collected. Pearson and intra-class correlation coefficients for inter-rater reliability were estimated using results from the two machines. To detect the feasibility for data integration, we constructed statistical compensation models using linear regression models with residual analysis and R-square values. Results: All correlation coefficients indicated excellent reliability except mineral mass. However, models using only duplicated body composition values for data integration were not feasible due to relatively low $R^2$ values of 0.8 for mineral mass and target weight. To integrate body composition data, models adjusted for four empirical variables that were age, sex, weight and height were most ideal (all $R^2$ > 0.9). Conclusions: The test values measured with the two BIA machines in the KoGES have excellent reliability for the nine body composition values. Based on reliability, values can be integrated through algorithmic statistical adjustment using regression equations that includes age, sex, weight, and height.
최근 강우의 공간분포와 이동 및 발달상황을 파악할 수 있는 레이더강우 자료의 활용이 수문학분야에서 주목받고 있지만, 레이더 강우자료는 지상강우자료와 비교하여 자료의 신뢰성 확보가 되지 않아 실제 자료의 운용 및 적용에 어려움이 있다. 따라서 수문해석 분야에서는 레이더 강우를 활용하기 위해 레이더강우를 지상강우와 합성하여 보정하고 있다. 본 연구에서는 MFB(Mean-Field Bias)보정기법과 SOA(Statistical Objective Analysis)보정기법을 이용해 2010년 8월의 강우사상에 대하여 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 격자형 레이더 강우시계열자료를 생성하였다. 또한, 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형모형(Vflo)을 국내 유역(낙동강권역 : 감천유역($1005km^2$))에 적용하여, 모의유출량과 관측유출량의 비교를 통해 레이더강우자료의 활용성 및 보정방법의 정확도를 평가하고자 하였다. 각 보정방법에 의한 첨두유량 오차는 20% 내외, 모델효율은 60~80% 수준으로 나타났으며, 특히 SOA방법을 통해 보정된 격자형 레이더 강우자료는 유출모형의 입력 자료로서 수문학적 활용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를 분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(Common Stochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수(adjR2) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의 오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및 예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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