유방 촬영술(Digital mammography)은 유방암의 조기 진단에서 매우 중요한 진단 방법으로서 비촉지성 유방암의 조기 발견율을 높여 유방암에 따른 여성의 사망률을 감소시키고 있다. 그 중에서도 유방 병변의 미세석회화(Microcalcification)는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고 되고 있으며, 선별 검사로 임상적 유용성이 확립된 상태이다. 유방 촬영술에서 미세석회화 소견은 영상의학과 전문의가 판독하여 조직 검사에서 양성 및 악성 병변에 대하여 각각 군집의 개수, 군집 당 석회화 수, 미세석회화 크기와 범위, 미세석회화 형태, 동반 종괴의 유무 등을 분석하여 최종적으로 진단을 확정한다. 그러므로 군집화된 미세석회화의 정보는 유방암 예측에 있어 임상적인 실질 정보를 가지고 있으며, 의사에게 진단을 위한 검사의 기본적인 가이드라인을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 유방 촬영술의 디지털 영상에 나타난 미세석회화의 정량적인 계산을 위해서 DoG filter, Adaptive thresholding, Expectation Maximization의 3단계를 제안한다. 제안한 알고리듬을 실험을 통하여 군집화 및 각 클러스터 내의 미세석회화의 분포 개수, 길이를 측정하였으며, 임상의 사에게 디지털 유방영상의 분석을 통하여 초기 유방암 진단의 지표를 제시할 것으로 사료된다. 그리고 이는 객관적인 유방암 컴퓨터자동검출(CAD)에 사용될 수 있는 병변의 정보로서 가능성을 보였다.
최근 들어 수자원 계획과 관리에 대한 평가를 위해 수문, 사회, 경제 및 환경 지표들을 이용하여 평가하고자 하는 노력들이 지속되고 있다. 이를 통해 수자원의 여건을 여러 지표들을 통합한 통합지표로 평가함으로서 객관적이고 투명한 결과로 도출하고자 하고 있다. 여러 국제기구 및 연구단체에서는 최근 논의가 되고 있는 지속가능한 발전을 평가하기 위해 각 국가별 자료를 수집하여 지표분석을 통해 각 국가별 상황을 제시하고 있다. 대표적인 통합지표로는 WPI(Water Poverty Index), HDI(Human Development Index)와 ESI(Environmental Sustainability Index) 등이 있으며 이 외에도 OECD, SEI 등과 같은 국제기구들이 여러개별 지표들을 통하여 지속가능성을 평가하고자 하고 있다. 또한 가상의 물 교역(virtual water trade)을 통해 개발된 지표들을 이용하여 각 나라의 수자원 현황을 평가하였다. 본 연구에서는 개발되었던 경제, 사회의 통합지표인 HDI, 환경 통합지표인 ESI, 수자원관련 통합지표인 WPI 등을 소개하고 이를 통해 우리나라의 지속가능성을 평가하여 보았다. 또한 Virtual Water Trade를 통해 국가별 수자원 현황을 평가하였고 여러 개별지표 등을 통해 수자원 뿐만 아니라 경제, 사회, 환경 등 여러분야에 대해 우리나라의 상황을 알아보았다. 이 연구를 통해 정확하게는 분석이 이루어진다고 말할 수는 없지만 정책결정에 도움을 줄 수 있는 정보를 제공하였다고 생각된다. 또한 국내, 외의 여러 지표를 통해 국내 실정에 맞는 우리나라의 수자원을 평가할 수 있는 통합적인 수자원관련 지표 개발에 많은 도움을 주었으리라 사료된다.DEM 자료로 변환하였다. 또한 유역의 고도차를 이용한 흐름특성 분석을 위해 수치고도자료를 이용하여 유역흐름특성을 분석할 수 있는 TOPAZ(Topographic PArameteri-Zation) 프로그램을 이용하였다. TOPAZ 프로그램을 통해 분석된 각 격자별 분포형 수문 매개변수는 적합한 관계식을 통해 분포형 유출량을 모의하는데 적용된다.다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심
토양은 인간의 삶의 터전이자 식량안보를 책임질 수 있는 근간으로, UN의 지속가능한 개발 목표에서도 중요하게 다루고 있다. 농업환경에서 토양 리질리언스는, 불확실성과 예측불가능성이 높은 시대에 건전하고 지속가능한 토양 관리를 위해 반드시 필요한 연구분야이다. 토양 리질리언스의 정의는 연구자들마다 조금씩 다르나 교란에 대한 회복과 저항 개념을 공통적으로 포함하고 있다. 본 연구에서는 다양한 종류의 교란에 대한 토양 리질리언스의 반응을 평가하기 위하여 사용된 토양의 물리적, 화학적, 생물학적 특성들을 정리하였다. 이어서 토양 리질리언스 연구의 시공간적 범위가 넓은 것에 기인한 다양한 통계 처리 기법들과 리질리언스 정량화 방법들을 정리하였다. 또한 많은 토양 리질리언스 연구들은 공통적으로 (1) 토양 및 부지 선정 (2) 스트레스 및 교란 (독립변수) 설정 (3) 토양 특성 및 지표 (종속변수) 설정 (4) 다양한 시공간적 규모 (scale) 실험 수행 (5) 데이터 통계분석 등 5단계에 걸쳐 수행되어왔음을 확인할 수 있었다. 선행 및 이번 연구를 통해 토양 리질리언스의 일반적 개론을 다루었으며, 이를 바탕으로 국내 농업 환경을 고려한 실질적인 연구가 수행되어야 할 것이다.
최근 농업 분야의 경쟁력 강화를 위한 농식품 ICT융복합이 중요한 이슈로 제기되고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 농업법인의 정보화 수준을 진단하고 발전 방안을 도출하기 위해 농업법인 3,019개에 대해 설문조사를 진행하여 정보화수준 점수를 산출하였고, 농업도 점차 기업화되고 있는 농업법인이 늘어나고 있어 중소기업 정보화 수준 조사 결과와 비교분석을 진행하였다. 농업법인의 점수 산출을 위해 정보화수준 평가체계를 수립하였고, 평가 영역, 평가 지표, 평가 항목별 가중치 산출을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하였다. 그 결과 평가 영역별로 보면 정보화 추진 환경 영역의 수준이 낮은 것으로 분석되었다. 조직형태별 분석 결과에서는 농업 회사법인의 정보화수준이 영농조합법인보다 높았으며, 경영유형별로는 가공 및 유통의 정보화수준이 다른 유형에 비해 높은 것으로 분석되었다. 농업법인의 정보화수준은 2013년 기준 중소기업(50.18점) 정보화수준 대비 80.0%, 대기업(67.64점) 대비 59.4%로 나타났다. 특히, 투자타당성 분석, 정보화 투자, 정보화 교육의 격차가 큰 것으로 나타나 개선방안이 필요할 것이다.
국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.
한글은 창제된 이후 다양한 글꼴과 만나면서 아름답고 풍부한 미감을 형성해 왔고, 문자의 형태가 주는 심리적인 기제는 정보 전달에 중요한 요인이 된다. 이에 글꼴을 형성하는 여러 요인 중에 속공간을 조사하면서 "속공간 넓이"라는 새로운 한글 글꼴 용어의 개념을 개발하고, 이를 적용한 글꼴의 변화가 가독성에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. [실험1] 본문 중에서 한글꼴의 외부 속공간 넓이가 가독성에 어떤 영향을 미치는가에 대한 실증적 분석을 시도했다. 문단을 이루는 요인중 글자 크기, 글자의 장평, 글줄 사이, 글자 사이, 글자 모양에 의한 외부 속공간 넓이는 윤명조 110~160으로 구성되었고, 윤명조110의 속공간 넓이가 26.83%로 가장 넓게 나타났다. 이는 외부 속공간 넓이가 넓으면 가볍고, 밝고, 후퇴하는 느낌으로 나타나고 여백과 혼합되어 전체적으로 "밝은 회색 톤"을 형성하는 요인으로 작용했다. 외부 속공간 넓이가 좁으면 무겁고, 어둡고, 진출하는 느낌으로 나타나고 여백을 압도하여 전체적으로 '어두운 덩어리'를 형성하는 요인으로 작용했다. [실험2] 속공간을 구성하는 요인과 평가 지표를 도출하기 위하여 전문가 심층 인터뷰를 실시하였다. 이에 속공간 넓이는 선호도와 피로도에 영향을 주며, 이해도와 속도에 연관이 되는 복합적인 요소라고 평가했다. 본 연구는 한글꼴의 속공간에 대한 기존 연구가 부재한 현실에서 "속공간 넓이"의 개념을 이용한 가독성에 미치는 영향을 실증적으로 검토하였고, 향후 글꼴 개발에 적극적으로 활용되기를 기대한다.
<인생나눔교실>은 인문학적 소양을 갖춘 은퇴세대가 멘토가 되어 후속 세대인 멘티에게 삶의 지혜와 방향을 제시하고 소통의 장을 만들어가는 사업이다. 이와 같은 사업의 평가들은 사업이 진행되는 단기간을 기준으로 하여 정량적, 정성적 평가를 수행하는 것이 일반적이다. 그러나 단기간의 평가는 실제 의미있는 효과를 예측하고 판단하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 <인생나눔교실>에서는 2017년과 2018년 영상추적조사를 통해 본 사업의 핵심 참여자의 질적 변화 추이를 살펴보고자 했다. 이를 위해 연구주제에 적합한 조사방법으로 인터뷰 영상 촬영, 촬영 현장 관찰, 가치부호화를 통한 질적연구방법론을 채택하였다. 결과 분석을 위해서는 인터뷰 내용에서 키워드를 추출, 가치부호화 작업을 진행한다. 이후 인문정신가치를 매칭시켜 변화양상을 확인하고 그 의미를 도출하는 이론적 방법을 활용하였다. 실질적으로 본 연구에서 진행한 연구가 추적조사임에도 불구하고 2년이라는 다소 짧은 시간 동안 변화된 양상을 분석했다는 점이 여전히 한계로 남는다. 하지만 국내외 문화예술교육 사업 분야의 추적조사를 위한 모형을 거의 찾아볼 수 없는 현 시점에 추적조사를 위해서 연구자들이 진행해야하는 방법론을 체계화하고 구체적인 적용 사례를 함께 제시했다는 점에서 유의미성을 찾을 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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