본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스에 기가 시퀀싱데이터를 매핑하여 얻어지는 커버리지 데이터를 이용한 모양 기반의 단위반복변이 영역 (CNVR) 추출 방식을 제안한다. 제안하는 CNVR 검색 알고리즘은 후보 영역 추출 단계와 후처리 단계로 이루어진다. 후보 영역 추출 단계에서는 추출하고자 하는 CNV의 모양을 입력 변수로 조절하여 다양한 높이 및 크기를 갖는 CNV 후보 영역을 추출한다. 다음, 후처리 단계에서는 레퍼런스 시퀀스와 기가 시퀀싱 데이터에 포함되어 있는 시퀀싱 에러 문제를 보완하기 위하여, 레퍼런스 시퀀스의 에러 영역 보정, GC-content 영역 보정 등의 정제 과정을 거친 후, 최종 CNVR을 추출한다. 제안된 방식의 유용성을 보이기 위하여 "1000 게놈 프로젝트"에 의하여 공개된 실 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행하였으며, DGV를 이용하여 추출된 CNVR의 정확도를 검증하였다. 실험 결과에 의하면 제안된 방식은 HLA 영역에 존재하는 반복되거나 결실되는 다양한 모양의 CNV를 효율적으로 검출하였다.
The objective of this study was to identify the texture-related components of woven fabrics and to develop a multidimensional perceptual structure map to represent the tactile textures. Eighty subjects in clothing and tektite industries were selected for multivariate data on each fabric of 30 using the questionnaire with 9 pointed semantic differential scales of 20 texture-related adjectives. Data were analyzed by factor analysis, hierarchical cluster analysis, and multidimensional scaling(MDS) using SPSS statistical package. The results showed that the five factors were selected and composed of density/warmth-coolness, stiffness, extensibility, drapeability, and surface/slipperiness. As a result of hierarchical cluster analysis, 30 fabrics were grouped by four clusters; each cluster was named with density/warmth-coolness, surface/slipperiness, stiffness, and extensibility, respectively. By MDS, three dimensions of tactile texture were obtained and a 3-dimensional perceptual structure map was suggested. The three dimensions were named as surface/slipperiness, extensibility, and stiffness. We proposed a positioning perceptual map of fabrics related to texture naming system(TNS). To classify the textural features of the woven fabrics, hierarchical cluster analysis containing all the data variations, even though it includes the errors, may be more desirable than texture-related multidimensional data analysis based on factor loading values in respect of the effective variables reduction without losing the critical variations.
인물이 가지고 있는 눈은 신체의 어떤 부위보다 풍부한 언어를 전달하거나 인물의 특징을 드러낼 수 있는 관찰 대상이다. 이러한 관점에서 인물이 가지고 있는 뛰어난 표정 물이라고 말할 수 있는 눈에 대한 표정연구는 영상기호를 효과적으로 구사해야하는 디자인에서 가장 관심 있는 연구대상이 아닐 수 없다. 한편 한국인은 전래적으로 관상학이라고 하는 담론을 가지고 있다. 상학은 수많은 사람들의 삶의 패턴을 통해 통계적으로 정리되었고 체계적으로 정리 분석된 결과물이라는 사실을 오늘날의 소비자들도 상당 정도 믿고 있는 듯하다. 본 연구는 일차적으로 인물의 표정에서 가장 중요한 단서가 되고 있는 눈의 표정을 상학적 담론을 근거로 하여 이것이 현대사회에서 소비자들이 느끼는 이미지와 어떤 상관관계를 가지고 있는가, 관계가 있다면 구체적인 활용에 대한 어떤 시사점을 발견할 수 있는가를 알아내기 위해 연구되었다. 연구결과는 극히 일부분의 이미지만이 상치될 뿐, 상당정도 밀착된 관계가 있음이 발견되었다. 그리고 눈의 표정은 입의 표정이 보정될 때 진정한 이미지가 형성된다는 사실도 발견되었다. 영상기호로서의 인물을 선택할 때 상학적 관점을 고려하는 것이 바람직하다는 결론이 도출되었다.
This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.
It is commonly recognized that railway is one of the representative transportation and it offers public service based on strategies for being rapid, automation, safety. Since the opening of high speed railway, 3-hundred-million people have used it and acknowledged its efficiency. However, derailed accident at Kwangmyeong station in February, 2011, frequent malfunction of KTX-Sancheon, and accidents by engineer's careless fault damaged on credibility of safety, Especially, spreaded accidents through social networking service by cell phones amplified anxiety of public, being criticized by the press. This study analyzed statistics of past accident and cases of passing-by accident, and surveyed 152 KTX captain engineers about their recognition of the accident by careless fault and experiences of possibility of occurrence for preventing engineer's careless fault and restoring trust According to the analysis, engineers worry about responsibility and disadvantages related to the accidents for the most, and they are nervous about malfunction for the second most. This study presents prevention methods regarding the result. First, it is required to improve mental stability and concentration on their work, secondly, advanced ability to cope with malfunction or error through repetitive education and training are required to increase confidence, and for the last, improvement of operational supporting system such as ATP, GPS to prevent errors by human factors. Improvement of the system is expected to lead engineers to prevent careless fault and regain the reputation of railway.
본 논문에서는 얼굴 형태와 유사한 타원체형 모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 블록정합 수행 시 좌우 곡률만을 고려한 기존의 실린더형 원형모델 방법은 좌우 영상에 대하여 정확한 정렬을 수행하지만 상하 영상에 대해서는 사람의 두상모양이나 턱 구조의 특징을 반영하지 않았기 때문에 정렬오류가 발생한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 타원체형 얼굴 모델의 상하 좌우의 곡률에 따라 가변적인 블록크기를 사용하는 블록정합 알고리즘으로서 영상의 상관관계를 이용하여 정확한 정렬을 할 수 있다. 그리고 정렬된 영상으로부터 얼굴 텍스쳐 영상을 생성하기 위하여 영상 모자익 기법을 사용한다. 이때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하여 영상을 스티칭하고 부분적으로 나타나는 고스트 효과를 제거함으로써 더 실감 있는 텍스쳐를 생성한다.
Decommissioning of nuclear facilities should be accomplished by assuring the safety of workers because decommissioning activities of nuclear facilities are under high radioactivity and work difficulty. It is necessary that before decommissioning, the radiation exposure dose of workers has to be evaluated and assessed under the principle of ALARA (as low as reasonably achievable). Furthermore, to improve the proficiency of decommissioning environments, method and system need to be developed. The legacy methods of exposure dose measurement and assessment had the limitations to modify and simulate the exposure dose to workers prior to practical activities because those should be accomplished without changes of working routes under predetermined scenarios. To simulate a lot of decommissioning scenarios, decommissioning environments were designed in virtual reality. To simulate and assess the exposure dose to workers, human model also was designed in virtual environments. These virtual decommissioning environments made it possible to real-time simulate and assess the exposure dose to workers. It can be concluded that this system is able to protect from accidents and enable workers to improve his familiarization about working environments. It is expected that this system can reduce human errors because workers are able to improve the proficiency of hazardous working environments due to virtual training like real decommissioning situations. In the end, the safety during decommissioning of nuclear facilities will be guaranteed under the principle of ALARA.
Computed tomography (CT) is one of the most widely used medical imaging modality. However, substantial x-ray dose exposed to the human subject during the CT scan is a great concern. Region-of-interest (ROI) CT is considered to be a possible solution for its potential to reduce the x-ray dose to the human subject. In most of ROI-CT scans, the ROI is set to a circular shape whose diameter is often considerably smaller than the full field-of-view (FOV). However, an arbitrarily shaped ROI is very desirable to reduce the x-ray dose more than the circularly shaped ROI can do. We propose a new method to make a non-circular convex-shaped ROI along with the image reconstruction method. To make a ROI with an arbitrary convex shape, dynamic collimations are necessary to minimize the x-ray dose at each angle of view. In addition to the dynamic collimation, we get the ROI projection data with slightly lower sampling rate in the view direction to further reduce the x-ray dose. We reconstruct images from the ROI projection data in the compressed sensing (CS) framework assisted by the exterior projection data acquired from the pilot scan to set the ROI. To validate the proposed method, we used the experimental micro-CT projection data after truncating them to simulate the dynamic collimation. The reconstructed ROI images showed little errors as compared to the images reconstructed from the full-FOV scan data as well as little artifacts inside the ROI. We expect the proposed method can significantly reduce the x-ray dose in CT scans if the dynamic collimation is realized in real CT machines.
Background: Neurofeedback is an electroencephalographic biofeedback technique for training individuals to alter their brain activity via operant conditioning. Also neurofeedback is a form of behavioural training aimed at developing skills for brain activity. Within the past decade, several neurofeedback studies have been published that tend to overcome the methodological shortcomings of earlier studies. This research describes the methodical basis of neurofeedback and reviews the evidence base for its clinical efficacy and effectiveness in attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). Methods: In neurofeedback training, self-regulation of specific aspects of electrical brain activity is acquired by means of immediate feedback and positive reinforcement. In frequency training, activity in different EEG frequency bands has to be decreased or increased. Slow cortical potentials (SCPs) training is focused on the regulation of cortical excitability. Results: Neurofeedback studies revealed training-specific effects on, for example, attention and memory processes and performance improvements in real-life conditions, in healthy subjects as well as in patients. In several studies it was shown that ADHD symptomatology was reduced after frequency training or SCP(Slow cortical potentials) training. Moreover a decrease of impulsivity errors and an increase of the contingent negative variation. Conclusions: This research provides evidence for both positive behavioural and specific neurophysiological effects of neurofeedback training. Also there is growing evidence for neurofeedback as a valuable module in neuropsychiatric disorders. Further, controlled studies are warranted.
최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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