본 논문에서는 지역 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고 이를 이용한 장애물체 검출 방법을 제안한다. 기존 방법은 장애물체의 크기 수 및 종류 등이 변경되면 추출 성능이 영향을 받는다. 특히 크기가 큰 장애물체나 중앙분리대와 같은 연속적인 장애물체에 대한 추출이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 주변 상황 영향을 적게 받는 도로 특징 정보를 새로운 장애물체의 유무 판단 기준으로 사용한다. 도로 특징 정보는 V-시차 맵 상에서 특정 열에 장애물체가 많이 존재하는 상황에서도 전체적인 그 특징을 잘 유지함으로 그 강건성이 높아 새로운 판단기준으로 적합하다. 그리고 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 쉽게 추출하기 위하여 먼저 지역 최대 빈도 값을 이용하여 이진 V-시차 맵을 생성한다. 그리고 기존 중간 값과 비교하여 도로 특징 정보가 아닌 부분은 제거하고, 마지막으로 보간을 통하여 최종 도로 특징 정보를 추출한다. 이를 시차 맵의 각 행과 비교하여 장애물체 영역을 검출한다. 또한 장애물체 영역 검출 성능을 향상시키기 위하여 검출 단계에서 발생한 노이즈를 제거하기 위한 후처리 과정도 제안한다. 그리고 실제 도로 영상에 적용한 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비해 장애물체 검출 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 사용되는 센서의 특성, 특히 밴드 간 분광 응답함수의 차이에 따라 달라질 수 있는 영상융합 기법의 성능 차이에 대한 상대적 비교 분석을 주된 연구 목적으로 하였다. 이를 위해, CS 기반의 대표적 영상융합 기법인 GIHS, GS1, GSA, GSA-CA을 선정하였고, 거의 동일 시기/동일 지역을 촬영한 KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용하였다. 또한, 융합 영상의 성능 평가는 정량적/정성적 방법을 혼용하여 진행하였다. 분석 결과, KOMPSAT-2/3 영상 모두에서 GSA 기법과 GSA-CA 기법이 다른 기법들에 비해 상대적으로 우수한 품질을 나타냈다. 이는 다른 위성영상 및 문헌을 통해 제시된 결과들과 일치하는 것으로, 선형 회귀식을 통해 전정색 영상과 intensity 영상 간 스펙트럴 불일치를 최소화한 기존 방법론의 효능을 뒷받침하는 것이다. 그러나 동일한 실험 조건을 적용하였을 때, KOMPSAT-2와 KOMPSAT-3에서 나타내는 융합 성능은 서로 다른 결과를 나타냈다. 이 같은 결과는 두 위성 센서 내 밴드별 분광응답함수가 서로 다른 것에 기인하는 것으로 판단할 수 있다. KOMPSAT-2의 경우, blue 밴드와 green 밴드의 분광 응답비가 전정색 밴드를 초과하는 것으로 알려져 있으며, 이는 영상 융합 과정에서 과도한 저주파 요소를 삽입하여, 최종적으로 제작된 융합 영상에서의 색상 왜곡을 유발하는 원인이 되는 것으로 알려져 있다. 반면, KOMPSAT-3에서는 KOMPSAT-2에서 발생되었던 상당부분의 관련 문제들을 보완 하였으며, 결과적으로 동일한 실험 조건에서도 상대적으로 향상된 융합 결과를 나타냈다.
현재 블라인드 등화기법으로 가장 많이 사용되고 있으며 비선형 비용함수를 이용하는 CMA 등화기의 경우 closed form 형태의 최적 해를 구하는 것이 어렵기 때문에 그 동안 이론적인 성능 분석에 많은 어려움이 있었다. 그런데 최근 Zeng은 가우시안 잡음 하에서 FIR 선형 채널을 가정하였을 때 이론적인 CMA 등화기의 최적해 의 한계범위를 구하고 이를 기반으로 MSE 한계범위를 제시한 주목할 만한 결과를 발표하였다. 이러한 방법을 통하여 MSE 관점에서 CMA 등화기의 성능을 최적해인 LMS (또는 Wiener) 등화기의 성능과 이론적으로 비교 분석하는 것이 가능해진다. 본 논문에서는 이러한 Zeng의 결과를 이용하여 다음의 연구를 수행하였다. 첫째, HDD, digital VCR등의 고밀도 magnetic 기록/재생 등 부분 응답 신호 방식에 CMA 등화기를 적용하였을 때 채널의 간섭량에 따른 CMA 등화기의 MSE 한계범위를 이론적으로 계산하였고 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 둘째, 부분 응답 신호방식에 CMA 등화기를 그대로 사용 할 경우 부분 응답 전달 함수?l 영점들 (zeros) 이 단위 원 위에 있어 채널왜곡의 보상 시 첨가 잡음의 증폭을 초래하여 등화기의 성능이 저하되는 문제가 발생하여 이를 개선하기 위한 Modified CMA 등화기가 제안된 바 있는데, 이 등화기에 대해서도 이론 및 시뮬레이션을 통한 성능 분석을 수행하였다. 최종적으로 CMA 와 Modified CMA 등화기의 성능 분석 결과들을 비교 성능하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1057-1067
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2014
인간게놈 프로젝트 이후 질병과 연관된 변이유전자를 탐색하기 위해 유전형질의 차이에 영향을 주는 단일 유전자를 중심으로 전장유전체 연관성 연구가 활발하게 진행되어왔다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 접근한 단일유전자 분석방법에 한계점이 발견되면서 최근에는 다중유전자 분석방법이나 유전자-유전자간의 상호작용에 대한 연구들이 활발하게 진행 중이다. 이 중 다중차원축소방법은 유전자-유전자간의 상호작용의 연관성을 찾아내기 위하여 고차원을 일차원으로 축소하는 방법으로 이진형 반응변수를 기반으로 크게 활용되고 있다. 본 논문에서는 이 방법을 생존시간으로 확장하여 생존시간과 연관된 유전자-유전자간의 상호작용을 찾아내는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 가속화 고장시간 회귀모형 하에서 표준화잔차 스코어를 분류기준으로 사용하여 다중차원축소방법을 적용하는 방법으로 AFT-MDR이라고 지칭하였다. 시뮬레이션 연구를 통하여 기존에 제안된 Surv-MDR과 Cox-MDR과의 검정력을 비교하였으며 국내의 백혈병환자 자료분석에 적용하였다. 시뮬레이션 결과로부터 AFT-MDR은 유전율이 높을수록 검정력이 커지며 회귀모형에 기반하여 공변량의 효과를 고려할 수 있다는 장점이 있으나 센서링 비율이 높아지면서 검정력이 매우 떨어진다는 단점이 발견되었다. 따라서 이를 보완하기 위한 추후연구의 필요성이 요구된다.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
본 연구는 국제적인 경쟁력을 갖기 위한 젖소개량방법으로 체세포를 활용하는 방법을 모색하고자 선형심사 자료에서 유방염에 관련된 형질을 이용하여 새로운 선발지수를 개발하기 위한 단계로 국내 젖소집단의 체세포점수 분포와 변화추이를 분석해보고 연령, 분만계절, 비유단계의 환경효과를 구명하고 유방관련 형질과의 유전상관과 유전력을 구하여 기초자료로 활용하고자 본 연구를 진행하였다. 분석은 유우군 능력검정을 통하여 2000년부터 수집된 자료를 이용하였고 자료는 1산차 기록을 갖는 10,929개체의 290,144 검정일 기록과 37,723개의 유방형질 기록을 이용하였다. 분석에 이용된 유방형질은 전유방붙음성, 뒷유방높이, 뒷유방너비, 유방깊이, 앞유두길이의 형질이며 체세포 점수간의 표현형상관과 유전상관을 구하고 분산성분을 추정하였으며 개체모형을 이용하여 표현형상관과 유전상관을 분석하였다. 분석에 이용된 모형은 개체모형으로 DF-REML방식을 이용하여 추정하였고 유방깊이와 앞유두길이의 유전력은 0.23, 0.22로 체세포점수의 유전력은 0.08로 분석되었다. 유방형질과 체세포점수간의 표현형상관은 -0.03~-0.06으로 낮게 나타났으며 높은 유방붙음성을 갖을수록 낮은 체세포점수를 보였다. 체세포점수와 유방깊이, 체세포점수와 앞유두길이의 유전상관은 부의 상관을 보였다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 연구에서는 스트라치 시스템의 긴장설치과정 및 극한하중 해석을 수행하기 위한 명시적 해석법을 제안하였다. 스트라치 시스템은 Stressed-Arch에서 유래한 용어로 슬리브와 갭이 도입된 유동하현재 내부의 긴장재에 초기장력을 도입함으로써 갭이 점차 닫히게 되며, 이에 따라 상현재에 곡률이 도입되면서 전체 구조물이 상승하여, 최종적인 아치형태의 구조물을 형성하는 독창적인 구조시스템이다. 스트라치 시스템의 초기장력 도입과정을 긴장설치(stress-erection) 과정이라 하며, 초기곡률의 도입에 따라 유동 상현재에는 과도한 초기변형이 발생하여 소성거동에 의한 강체회전이 발생하는 불안정 구조물이 된다. 본 연구에서는 이러한 스트라치 시스템의 불안정 거동특성을 해석하기 위해서 강성행렬을 사용하지 않는 명시적 동적이완법을 사용하여 비선형 평형방정식의 해를 구하였고, 대변위 및 단면의 재료적 특성을 반영할 수 있는 필라맨트 보요소를 사용하여 연속된 상현재의 비선형 거동특성을 분석하였다. 필라맨트 보요소의 단면은 다수의 1차원 필라맨트로 구성되며, 각각의 필라맨트에 대해서 다양한 재료모델을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 비선형 재료모델인 Ramberg-Osgood모델 및 Bi-linear 탄소성 모델을 적용하여 긴장설치 및 극한하중 해석을 수행하였고, 그 결과를 이전의 실험적 연구결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 해석결과는 이전의 실험적 연구결과와 유사하였으며, 명시적 해석법의 특성상 효율적으로 후좌굴거동 특성까지 해석할 수 있었다.
The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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