• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.209-220
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• 2014

본 논문에서는 천해 배경잡음 환경에서 과도신호 분류에 적합한 특징 선택을 위해 특징의 변별력을 분석하였다. 과도신호 분류는 해양환경 특성상 낮은 신호대잡음비(SNR)를 가지므로 잡음변화에 강인한 특징이 요구된다. 천해 배경잡음을 모델링하기 위해 이론적인 잡음 모델과 Wenz의 천해 관측 자료 그리고 Yule walker 필터를 이용하였다. 과도신호의 SNR에 따른 각 특징의 변별력은 Fisher score를 이용하여 분석하였다. 변별력이 높은 특징을 선택하여 24 클래스의 과도신호원에 대한 분류정확도를 분석한 결과 잡음이 없는 환경에서 선택된 특징에서 상대적으로 높은 분류정확도를 보였다. 이러한 결과를 토대로 최종적으로 선택된 특징은 전체 28가지 특징 중 16가지 특징이 선택되었다. 다중 클래스 SVM분류기를 이용하여 선택된 특징의 인식률 분석결과 과도신호의 SNR 20dB 환경에서 약92%의 분류정확도를 보였다.

• 분석과학
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• 제19권5호
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• pp.441-448
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• 2006

소변 중 대마 남용여부를 판별하는데 기준이 되는 tetrahydrocannabinol (THC)의 대사체 성분인 11-nor-9-carboxy-${\Delta}^9$-tetrahydrocannabinol (THCCOOH)를 고체상 추출법 (solid-phase extraction, SPE)과 가스크로마토그래피/질량분석법 (GC/MS)을 이용하여 신속하게 분석 할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 실험은 시험관에 소변 3 mL를 취해 염기성 (pH 10) 조건에서 가수분해 한 후, 양이온교환 카트리지를 사용하여 THCCOOH 성분을 선택적으로 추출하고, 증발 건고한 다음 유도체 반응을 시켜 GC/MS로 분석하였다. 그 결과 분석방법의 검출한계 (LOD)는 0.4 ng/mL이고, 정량한계 (LOQ)는 1.2 ng/mL이였다. 검정곡선의 직선성 상관계수 ($r^2$)는 1.2 (LLE는 1.3)~50.0 ng/mL의 농도범위에서 0.999를 나타내었다. 그리고 정밀도 (precision)와 정확도 (accuracy)는 모두 ${\pm}1.20%$ 이내로 안정적이었으며, 회수율(recovery)은 83.6~90.7%로 측정되었다. 액체상 추출법 (liquid-liquid extraction, LLE)과 비교할 때, SPE 방법이 회수율은 낮았지만 검출한계, 정량한계, 정밀도 및 정확도에서는 큰 차이가 없었다. 그러나 LLE 방법은 추출과정에 시간과 노력이 많이 드는 반면, SPE 방법은 상대적으로 추출 조작이 간편하고 신속하게 추출되었으며, 추출 잔류물도 깨끗하였다. SPE를 이용한 추출방법을 다수의 대마 흡연자 소변에 적용하였을 때 기존에 사용하던 LLE 방법보다 간편하고, 신속하게 대마 대사체 분석이 가능하였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2010

훈련 환경과 인식 환경의 차이가 음성인식 성능저하의 주요요인이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음특징 정규화 방법이 제안되고 있다. 기존의 묵음특징 정규화 방법은 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio)에서 묵음구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성/묵음 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식성능이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 로그 에너지와 음성/묵음(또는잡음)의 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언(Euclidean) 거리를 결합하여 음성/묵음을 분류하는 묵음특징 정규화 방법 (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization)을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 SNR에서는 로그 에너지 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 반영하여 기존의 묵음 특징 정규화 (Silence Feature Normalization)방법의 우수성을 그대로 유지하는 반면, 낮은 SNR에서는 로그 에너지 대신 음성/묵음 분류의 분별력이 우수한 켑스트럼 거리 정보를 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 인식실험결과 기존의 SFN-I/II, CSFN 방법에 비해 전반적으로 향상된 인식성능을 얻을 수 있어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제23권3호
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• pp.63-78
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• 2020

사회적 상호작용에서 적절한 행동을 위해서는 사회인지적 정보 뿐 아니라 다양한 정서 정보의 처리 역시 중요하다. 정서의 처리과정은 자극의 속성 뿐 아니라 다양한 맥락과 외부 요인의 영향을 받는다. 본 연구는 정서처리에 영향을 미치는 요인들과 그 효과의 양상을 파악하기 위하여 생물형운동자극을 사용한 정서변별과제를 시행하였다. 첫 번째 과제에서는 분노, 행복, 또는 중립 정서를 지닌 단서자극과 함께 제시된 빨강, 초록, 흰색, 또는 노란색 중 하나의 색과 분노 또는 행복 정서를 지닌 표적자극을 비교하여, 단서자극에 비해 표적자극이 나타내는 정서를 판단하도록 하였다. 두 번째 과제에서는 정서 중립 자극만을 사용하여 색의 효과를 조사하였다. 실험 결과, 표적자극의 특정 색과 정서 간 연합이 관찰되었다. 즉, 빨간색은 분노정서, 초록색은 행복정서 처리를 촉진하는 것으로 보였다. 또한, 단서자극과 표적자극의 정서가 일치할 때 표적자극 정서의 변별 정확도가 높았으나, 빨간색과 분노정서가 조합된 조건에서는 단서자극 정서의 영향을 받지 않았다. 두 번째 과제에서는 표적자극의 색에 의해 착각적인 정서반응이 나타남을 관찰하였다. 본 연구를 통해 기존에 주로 사용된 얼굴자극이 아닌 생물형운동자극을 이용해 자극의 정서처리 과정에 영향을 미치는 맥락 및 색 요인의 효과를 구체적으로 확인하였으며, 가능한 후속연구 및 임상적 연구에 대해 논의하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.637-643
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• 2018

블록형 섬광체와 픽셀형 섬광체를 이용한 반응 깊이 측정 검출기를 설계하였으며, 층 구분 능력을 DETECT2000을 사용하여 측정하였다. 블록형 섬광체를 사용하여 민감도를 향상했으며, 반응 깊이를 측정함으로써 공간분해능을 향상했다. 위층은 블록형으로 아래층은 픽셀형 섬광체를 위치시켜 감마선과 반응한 섬광체에서 발생한 빛의 분포를 변화시켰으며, 변화된 빛의 분포의 채널별 신호 특성 분석을 통해 반응 깊이를 측정하였다. 아래층을 픽셀형 섬광체로 구성하여 평면 영상 획득 시 위층의 블록형 섬광체에서도 픽셀형 섬광체의 위치와 비슷한 곳에서 영상을 획득할 수 있었다. 앵거 알고리듬을 사용하여 16채널의 신호를 4개의 채널로 감소시켜, 신호 특성 분석을 용이하게 하였으며, 층 구분은 간단한 알고리듬을 사용하여 측정하였고 층별 약 84%의 측정 정확도를 보였다. 본 검출기를 전임상용 PET에서 사용할 경우 반응 깊이 측정을 통해 검출 시야 외곽에서의 공간분해능을 향상할 수 있을 것이다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1510-1510
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• 2001

NIRS uses reflectance signals resulting from bending and stretching vibrations in chemical bonds between carbon, nitrogen, hydrogen, sulfur and oxygen. These reflectance signals are used to measure the concentration of major chemical composition and other descriptors of homogenized and freeze-dried whole broiler carcasses. Six strains of chicken were analyzed and the NIRS model predictions compared to reference data. The results of this comparison indicate that NIRS is a rapid tool for predicting dry matter (DM), fat, crude protein (CP) and ash content in the broiler carcass. Males and females of six commercial strain crosses of broiler chicken (Gallus domesticus) were used in this study (6$\times$2 factorial design). Each strain was grown to 16 weeks of age, and duplicate serial samples were taken for body composition analysis. Each whole carcass was pressure-cooked, homogenized, and a representative sample was freeze-dried. Body composition determined as follows: DM by oven dried method at 105$^{\circ}C$ for 3 hours, fat by Mojonnier diethyl ether extraction, CP by measuring nitrogen content using an auto-analyzer with Kjeldhal digest and ash by combustion in a muffle furnace for 24 hour at 55$0^{\circ}C$. These homogenized and freeze-dried carcass samples were then scanned with a Foss NIR Systems 6500 visible-NIR spectrophotometer (400-2500nm) (Foss NIR Systems, Silver Spring, MD., US) using Infra-Soft-International, ISI, WinISl software (ISI, Port Matilda, US). The NIRS spectra were analyzed using principal component (PC) analysis. This data was corrected for scatter using standard normal “Variate” and “Detrend” technique. The accuracy of the NIRS calibration equations developed using Partial Least Squares (PLS) for predicting major chemical composition and carcass descriptors- such as body mass (BM), bird dry matter and moisture content was tested using cross validation. Discrimination analysis was also used for sex and strain identification. According to Dr John Shenk, the creator of the ISI software, the calibration equations with the correlation coefficient, $R^2$, between reference data and NIRS predicted results of above 0.90 is excellent and between 0.70 to 0.89 is a good quantifying guideline. The excellent calibration equations for DM ($R^2$= 0.99), fat (0.98) and CP (0.92) and a good quantifying guideline equation for ash (0.80) were developed in this study. The results of cross validation statistics for carcass descriptors, body composition using reference methods, inter-correlation between carcass descriptors and NIRS calibration, and the results of discrimination analysis for sex and strain identification will also be presented in the poster. The NIRS predicted daily gain and calculated daily gain from this experiment, and true daily gain (using data from another experiment with closely related broiler chicken from each of the six strains) will also be discussed in the paper.

• 감성과학
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• 제6권3호
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• pp.63-72
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• 2003

본 연구는 시간압력이 주어진 상황에서 개인의 고유한 인지특성인 인지양식과 과제의 난이도에 따른 학습맥락이 시각변별과제의 기술습득과 전이에 어떠한 영향을 주는지 알아보고자 하였다. 자극은 다각형 비교과제를 이용하였으며, 실험은 스크린 세션, 훈련 세션 그리고 전이 세션으로 구성되었다. 스크린 세션에서는 참가자를 인지양식(분석적-전체적)에 따라 구분하였으며, 훈련 세션에서는 학습맥락의 구분을 위해 과제의 난이도를 어려운 조건과 쉬운 조건으로 나누었다. 전이 세션에서는 모든 피험자가 새로운 난이도의 다각형을 비교하였다. 훈련 세션과 전이 세션에서는 시간압력의 효과를 보기 위해, 1.5초가 지나면 자극이 사라지게 하였다. 전 세션에 걸쳐 정확도와 반응시간을 측정하였다 실험결과, 분석적 처리자는 훈련 세션 동안 전체적 처리자와 같은 수준의 빠른 반응을 보이나, 훈련이 지속될수록 반응시간의 기울기가 증가하였다. 이러한 결과는 분석적 처리자가 자극의 세부특징들을 일 대 일로 비교하는 원래의 처리스타일로 회귀했음을 의미한다. 반면, 분석적 처리를 유도하는 어려운 학습맥락에서 훈련한 전체적 처리자의 경우, 전이 세션의 초기블록에서 반응시간의 증가를 보였다. 이것은 전체적 처리자가 어려운 학습맥락에 의해 분석적 전략을 개발했다는 것을 의미한다. 이러한 결과들을 통해 시간압력 상황에서도 개인의 인지양식의 차이가 인지전략의 개발 및 기술습득에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제40권4호
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• pp.388-393
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• 2023

Background: Differentiating between bacterial and nonbacterial colitis remains a challenge. We aimed to evaluate the value of serum procalcitonin (PCT) and C-reactive protein (CRP) in differentiating between bacterial and nonbacterial colitis. Methods: Adult patients with three or more episodes of watery diarrhea and colitis symptoms within 14 days of a hospital visit were eligible for this study. The patients' stool pathogen polymerase chain reaction (PCR) testing results, serum PCT levels, and serum CRP levels were analyzed retrospectively. Patients were divided into bacterial and nonbacterial colitis groups according to their PCR. The laboratory data were compared between the two groups. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC) was used to evaluate diagnostic accuracy. Results: In total, 636 patients were included; 186 in the bacterial colitis group and 450 in the nonbacterial colitis group. In the bacterial colitis group, Clostridium perfringens was the commonest pathogen (n=70), followed by Clostridium difficile toxin B (n=60). The AUC for PCT and CRP was 0.557 and 0.567, respectively, indicating poor discrimination. The sensitivity and specificity for diagnosing bacterial colitis were 54.8% and 52.6% for PCT, and 52.2% and 54.2% for CRP, respectively. Combining PCT and CRP measurements did not increase the discrimination performance (AUC, 0.522; 95% confidence interval, 0.474-0.571). Conclusion: Neither PCT nor CRP helped discriminate bacterial colitis from nonbacterial colitis.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.19-28
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• 2012

전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.