The Ministry of Environment have started the 'National Ecosystem Survey' since 1986. It has been carried out nationwide every ten years as the largest survey project in Korea. The second one and the third one produced the GIS-based inventory of species. Three survey methods were different from each other. There were few studies for species distribution using national survey data in Korea. The purposes of this study are to test species distribution models for finding the most suitable modeling methods for the National Ecosystem Survey data and to investigate the modeling results according to survey methods and taxonominal group. Occurrence data of nine species were extracted from the National Ecosystem Survey by taxonomical group (plant, mammal, and bird). Plants are Korean winter hazel (Corylopsis coreana), Iris odaesanensis (Iris odaesanensis), and Berchemia (Berchemia berchemiaefolia). Mammals are Korean Goral (Nemorhaedus goral), Marten (Martes flavigula koreana), and Leopard cat (Felis bengalensis). Birds are Black Woodpecker (Dryocopus martius), Eagle Owl (Bubo Bubo), and Common Buzzard (Buteo buteo). Environmental variables consisted of climate, topography, soil and vegetation structure. Two modeling methods (GAM, Maxent) were tested across nine species, and predictive species maps of target species were produced. The results of this study were as follows. Firstly, Maxent showed similar 5 cross-validated AUC with GAM. Maxent is more useful model to develop than GAM because National Ecosystem Survey data has presence-only data. Therefore, Maxent is more useful species distribution model for National Ecosystem Survey data. Secondly, the modeling results between the second and third survey methods showed sometimes different because of each different surveying methods. Therefore, we need to combine two data for producing a reasonable result. Lastly, modeling result showed different predicted distribution pattern by taxonominal group. These results should be considered if we want to develop a species distribution model using the National Ecosystem Survey and apply it to a nationwide biodiversity research.
하이브리드 블록 기반 비디오 압축에서 변환 부호화는 공간 영역의 잔차 신호를 주파수 영역으로 변환하여 낮은 주파수 대역에 에너지를 집중시켜 이후 엔트로피 코딩 과정에서 높은 압축률을 달성할 수 있게 한다. 최신 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)는 DCT-2(Discrete Cosine Transform type 2), DST-7(Discrete Sine Transform type 7), DCT-8(Discrete Cosine Transform type 8)를 사용하여 주변환을 수행한다. 본 논문에서는 DCT-2, DST-7, DCT-8이 모두 선형 변환임을 고려하여, 선형 변환의 선형성을 이용하여 역변환 시 곱셈 연산량을 줄이는 역변환 방법을 제안한다. 제안하는 역변환 방법은 VVC의 참조 소프트웨어인 VVC Test Model-8.2 (VTM-8.2) 대비 비트율의 증가 없이 부호화 시간과 복호화 시간이 AI(All Intra)에서 평균 26%, 15%, RA(Randon Access)에서 평균 4%, 10% 감소하였다.
일반적인 내용기반 화상 검색 기법은 검색 인덱스로서 칼라와 텍스쳐를 사용하며, 칼라기법인 칼라히스토그램과 칼라쌍 검색 기법은 공간정보와 텍스트가 부족하다. 따라서 본 논문은 칼라공간과 키워드를 결합한 내용 기반 화상 검색시스템을 설계하고 구현하였다. 화상검색을 위한 전처리기에서는 기존의 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 좌표계를 사용하였고, 화상으로부터 색채 영역과 비색채영역을 검출해 내었다. 화상의 크시는 200*N 또는 N*200으로 정규화하고 256칼라로 변환시킨다. 칼라 공간으로 칼라 선택을 결정하기 위해서는 배경과 색채를 위한 2개의 칼라히스토그램을 사용한다. 공간정보는 최대 엔트로피 이산화를 사용함으로써 얻어진다. 키워드는 화상의 종류, 칼라, 모양, 위치, 크기를 선택 가능하도록 했으며, 입력되는 색채에 대해서는 한국 공업 규격의 유채색과 무채색 15가지 색으로 제한하였다. 화상검색 방법은 유사도 검색의 특징 키로 사용하였고, 화상 검색시 특정 성분의 가중치에 따른 검색을 위해 사용자는 질의어 입력시 칼라공간 ${\alpha}(%),\;키워드\;{\beta}(%)$등의 가중치를 화상 내용 특징에 따라 그 값을 조절하여 부여할 수 있는 방안을 개발하였다. 질의 화상에 대한 칼라공간, 키워드와 같은 추출된 특징중 하나의 특징으로 검색 실험한 결과는 가중치를 부여하여 실험한 결과보다 검색 효율이 낮았으며 가중치를 부여한 경우 측정된 파라메타의 평균치는 Precision(0.858), Recall(0.936), RT(1), MT(0)를 보임으로써 칼라공간, 키워드 내용기반 화상 검색 시스템들 보다 높은 검색 효율을 입증해 보였다.
한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.
본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
흑체의 온도 변화에 대한 영상의 색차를 줄이는 본질 영상은 단일 불변 방향을 검출하고 백색 장면 조명체를 기반으로 하기 때문에 실영상에 존재하는 다수의 불변 방향과 유색 장면 조명체에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ${\chi}$-색도 공간에서 ROI의 전방향프로젝션과 백색패치의 평행이동을 통해 불변 방향을 검출하는 본질 영상 획득 기법을 제안한다. 3차원 RGB 공간 분석의 어려움으로 인하여, 본 논문 또한 밝기가 고려되지 않은 ${\chi}$-색도 공간을 사용한다. 이 공간에서 유색 조명체의 효과는 백색패치의 평행이동을 통해 감소시키고, 색차에 따라 가상의 선분으로 나타나는 불변 방향은 ROI의 전방향 프로젝션을 통해 검출한다. 다수의 불변 방향을 고려하여 ROI 선택은 3D 히스토그램에서 빈도수에 의해 결정한다. 검출 후, 본질 영상은 불변 방향의 직교 방향으로의 프로젝션과 RGB영상으로의 역변환 과정을 통해 획득된다. 실험에서 Ebner가 제안한 데이터집합을 실험 영상으로 이용하였고, 불변 방향의 표준편차와 색항등성 측도를 평가 측도로 사용하였다. 제안한 기법의 실험 결과는 엔트로피 기법보다 불변 방향의 표준 편차가 낮았으며, 기존의 기법에 비해 색항등성이 2배 이상 높았다.
본 연구에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 뇌출혈환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 고유영상 및 실험영상을 생성하고 제안된 컴퓨터보조진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 뇌출혈 CT영상의 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 뇌출혈 CT영상 40증례 중에서 각각의 질감 특징값에 대한 인식률은 평균밝기의 경우 100%, 평균대조도의 경우 100%, 평탄도의 경우 100%, 왜곡도의 경우 100%로 높게 나타났고, 균일도의 경우 95%, 엔트로피의 경우 87.5%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 뇌출혈 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 정확성과 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.