최근 강우의 공간분포와 이동 및 발달상황을 파악할 수 있는 레이더강우 자료의 활용이 수문학분야에서 주목받고 있지만, 레이더 강우자료는 지상강우자료와 비교하여 자료의 신뢰성 확보가 되지 않아 실제 자료의 운용 및 적용에 어려움이 있다. 따라서 수문해석 분야에서는 레이더 강우를 활용하기 위해 레이더강우를 지상강우와 합성하여 보정하고 있다. 본 연구에서는 MFB(Mean-Field Bias)보정기법과 SOA(Statistical Objective Analysis)보정기법을 이용해 2010년 8월의 강우사상에 대하여 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 격자형 레이더 강우시계열자료를 생성하였다. 또한, 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형모형(Vflo)을 국내 유역(낙동강권역 : 감천유역($1005km^2$))에 적용하여, 모의유출량과 관측유출량의 비교를 통해 레이더강우자료의 활용성 및 보정방법의 정확도를 평가하고자 하였다. 각 보정방법에 의한 첨두유량 오차는 20% 내외, 모델효율은 60~80% 수준으로 나타났으며, 특히 SOA방법을 통해 보정된 격자형 레이더 강우자료는 유출모형의 입력 자료로서 수문학적 활용성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중 등에 의해 상지의 장애를 가지는 장애인을 대상으로 하여, 인터넷의 브라우저와 같은 소프트웨어를 사용 할 수 있는 컴퓨터 인터페이스로서 자이로센서를 이용한 무선 자이로 마우스시스템를 개발하고, 임상평가를 통해 그 유용성을 확인하고자 한다. 시스템 개발에 있어서 주안점은, 첫째, 장애인의 경우 휠체어나 침대에 누워서 마우스 조작을 할 수 있도록 시스템의 무선화하는 것, 둘째, 착탈의 용이성과 미관을 위하여 센서를 헤드 밴드에 삽입하는 것, 셋째, 컴퓨터 운영체제에게 클릭신호를 전달하기 위하여, $C5{\sim}C6$ 환자들의 경우에는 클릭 스위치를 사용하고, C4환자의 경우에는 고개의 끄덕임을 검출하도록 하는 것이다. 개발된 시스템을 척수손상으로 인한 상지 장애인을 대상으로 평가실험을 실시하였다. 그 결과 시행횟수가 증가할수록 상하/좌우 이동시의 목표위치에 대한 실제위치의 오차가 감소하고, 1분당 클릭률이 증가하는 경향을 확인하였다. 이로부터, 개발된 무선 자이로마우스 시스템은 환자의 반복사용을 통해 그 유용성이 증가할 것을 알 수 있다.
방사선 치료목표는 정해진 방사선량을 병변부위에 정확하게 조사시키고 주위 정상조직에는 방사선이 조사되지 알도록 하는 것이다. 이때에 조사야 배치, 차폐체 배치의 부정확성, 환자의 움직임 등으로 병변부위와 치료부위 사이에서 변위오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 방사선 치료 위치의 확인을 위한 방법으로서 랜드마크를 이용하여 포탈영상과 x선 시뮬레이터 영상을 비교하는 알고리즘을 개발하여 방사선 치료 시 발생하는 부정확도를 이동, 스케일, 회전 정도로 나타내어 정량적으로 확인하였다. 등록 알고리즘은 랜드마크 정합 후 필드 경계 정합에 의해 두 영상의 변위오차를 분석하는 순서로 구현된다. 우선 각 영상의 두개의 랜드마크를 이은 대응선분들을 이용하여 변환변수 (이동, 스케일, 회전)를 구하여 랜드마크를 정합하였다. 다음으로 포탈영상의 필드경계를 추출한 후 $\rho$-$\theta$ technique을 적용하여 두 필드의 변위오차를 계산하였다. 팬톰 포탈영상에 적용하여 이동에서 2mm 이내, 회전에서 1$^{\circ}$ 이내, 스케일에서 1% 이내의 오차를 보였다. 본 연구의 결과를 통하여 방사선 치료 시 시뮬레이터 영상과 포탈영상을 정량적으로 분석함으로서, 환자 치료의 정확도 확인 연구에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측 툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9 %, 0.6 ~ 3.6 % 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.
목 적 : 다양한 치료 부위에 따라 MVCT(Megavoltage computed tomography)를 이용하여 치료 중(Intrafraction), 치료 간(Interfraction)의 장기 위치 변화를 측정하여 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본 연구에서 두 경부(Head & neck), 흉부(Thorax), 간(Liver), 전립선(Prostate) 종양을 가진 48명 환자들은 전체 치료 과정동안 다양한 MVCT scan을 시행하였다. 평균 환자 당 60개의 MVCT 영상을 획득하여 분석하였다. 결 과 : 치료 간(Interfraction)오차는 흉부와 복부 그리고 골반이 종 방향(Longitudinal, Y)에서 3 mm 이상의 차이를 보였다. 치료 중(Intrafraction) 변화를 알아보기 위해 치료가 끝난 후에 MVCT를 찍어 확인한 후 치료 중(Intrafraction) 움직임 차이는 종 방향에서 2 mm 내외로 나타났다. 또한 치료 전과 후의 움직임의 변화로 인해 치료 간 그리고 치료 중의 차이를 확인하였다. 결 론 : 본 연구에서도 두 경부(Head & neck), 흉부(Thorax), 간(Liver), 전립선암(Prostate cancer) 환자들의 치료 간(Interfraction) 변화와 치료 중(Intrafraction)변화를 통해 적절한 고정 기구와 표적 여백의 윤곽을 완성하는데 도움이 될 거라 사료된다.
기존의 많은 장면 전환 검출 알고리즘은 점진적 장면 전환을 검출하기보다는 급격한 장면 전환 검출에 중점이 맞추어졌다. 일반적으로 점진적 장면 전환 검출에 중점을 둔 알고리즘은 많은 연산량을 필요로 한다. 또한 장면 전환 검출에 오류 요소인 플래쉬 라이트, 카메라 움직임 및 특수효과 등의 다양한 오류 요소를 고려하지 못하는 경우가 많다. 또한 기존의 많은 방법들은 히스토그램 기반의 알고리즘을 제시하였지만 좋은 성능에 비해 처리속도에서 취약하다. 본 논문에서는 저장된 동영상으로 부터 수직과 수평 블록의 시간적 슬라이스 영상과 슬라이스 영상 내 매크로 블록에 해당되는 정보를 이용한 빠르고 정확한 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 슬라이스 영상으로부터 시, 공간 상관관계의 히스토그램을 구성하고, 이를 그래프 컷 분할 알고리즘에 적용하였다. 처리속도 향상을 위해 영상 전체가 아닌 각각 영상 내 수직, 수평 방향의 중심 부분의 해당되는 위치의 블록에서만 시공간 정보를 추출하여 히스토그램을 구성하였다. 또한 카메라, 물체의 움직임 및 특수효과 변화 등을 효과적으로 검출할 수 있도록 매크로 블록의 움직임과 형태 정보를 이용하여 상당한 변별력 향상을 보였다.
The offshore trawl fishery is seeking its survival way to overcome current management conditions in red, resulted from the bilateral agreement with China and Japan. However, this movement magnifies conflicts between fisheries on the contrary and it is thought to be impossible to get over current situations. For all that, this study is aimed at investigating how this current situations have occurred. The management freedom as response to the change in fishing conditions of a certain fishery, in case of Korea, is affected by institutional regulations. The example of this is controls on fishing gears, fishing vessels, and fishing grounds. The most exposure of this control is a segmentation of institutional fisheries. The initial segmentation of the offshore trawl fishery in Korea was occurred in the period of Japan's colonization when the degree of use of fishing grounds was limited geographically. At that time, fisheries were divided by fishing areas, but it did not divide the fishery itself. The large - sized fishing vessels were developed politically to be more competative to Japanese fishing vessels since 1950s. During this time, the trawl fishery was merged into current Eastern trawl fishery and South - Western trawl fishery. It was also inevitable to divide into the pair trawl and single trawl fishery as a result of the physical mergency between Western trawl and Southern trawl fishery. In order to develop the trawl fishery, new licenses were issued on the shrimp trawl fishery, through which it was expected to boost the trawl fishery. As opposed, the shrimp trawl fishery was changed into the mid - sized trawl fishery, targeting on the eastern fishing areas and the large - sized trawl fishery was developed since the late of 1970s with the development of filefish processing industry. The large trawl fishery that led in development of offshore trawl fishery since the late of 1950s was started to divide into a pair trawl and single trawl according to the fishing method and capital power. It finally became an institutionally independent fishery in 1980s, respectively. Looking into these historical process, the segmentation of the trawl fishery is thought as a result of the lack of long - term perspective and as a production of trial and error resulted by unprepared policy. As a result, these segmentation of fisheries roles as critical obstacles in harmonization of fisheries and in overcoming of current situations. Therefore, the review of this institutional segmentation of the offshore trawl fishery should be taken for an optimal redistribution of fishing grounds suits with business and fishing technology. For this, the fishery must be divided into large capitalized fishery and small - mid fishery with consideration of capital, fishing method, and the condition of use of fishing grounds. In addition to this, by limiting outline of fishing ground that the large fishery can harvest, it must allow for the small - mid fishery to catch with its own boundary. Furthermore, by launching buyback programs on the trawl, eastern trawl, pair trawl, it can provide broader fishing grounds where the fishery can harvest with management freedom.
유한요소법은 구조해석법으로 가장 많이 사용되는 방법으로 자리잡고 있으며, 근래에는 다소 복잡한 동적 및 비선형 문제에도 사용이 일반화되고 있다. 이러한 거동 예측이 어려운 구조해석에도 구조물을 적절한 유한요소와 요소망으로 표현하면 신뢰있는 해석 결과를 얻을 수 있다. 구조물의 동적 또는 비선형 거동에는 예상하지 않은 부분에서 큰 변형이 일어날 수 있으며, 유한요소해석 과정에서 같은 요소망을 계속 사용하면 요소의 모양이 신뢰 범위 밖으로 변형될 수 있으므로 요소망 역시 동적으로 적응할 필요가 있다. 또한, 유한요소 프로그램의 사용자 요구 사항 중 하나가 실시간으로 빠르게 진행되는 것이므로 연산면에서 효율적이어야 한다. 본 연구는 시간영역 동적해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률값을 오차 평가에 사용하여 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 요소 세분화를 진행하여 동적으로 적응하는 요소망 형성 과정을 기술한다. 해석 중 과대하게 변형되는 요소는 모양계수 개념으로 방지한다. 간단한 프레임의 동적 유한요소해석을 예제로 정확성과 연산 효율성을 보여준다. 본 연구에서 제시하는 적응적 유한요소망 형성 전략은 복잡한 동적 및 비선형 해석에 일반적으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는 PPG(Photoplethysmography)센서를 통하여 검출되는 심장박동신호를 이용하여 스트레스 여부를 판단하고, 이를 위한 효과적인 신호처리를 연구한다. 측정되는 PPG신호를 바탕으로 PPI(Pulse to Pulse Interval)와 이산 신호처리 방법을 이용하여 감성자극을 판단한다. 감성자극에 대한 반응을 실험하기 위하여 피실험자들은 스트레스영상과 안정영상을 TV를 통하여 시청하였다. 스트레스 정도에 따라 다양한 신체반응이 나타나며, 그 중 가장 큰 변화를 나타내는 심장박동수의 변화를 PPG센서를 이용하여 검출한다. 그러나 측정에 의한 오차와 피실험자의 동작에 의한 오차가 발생한다. 본 논문에서는 감성자극 판단에 오차를 유발하는 신호잡음과 동작잡음을 제거하기 위한 방안을 제안한다. PPG센서를 통하여 검출된 심장박동신호에 섞여있는 고주파대역의 신호잡음을 제거하기 위하여 전처리에서 스펙트로그램을 이용한 에너지밀도 분석법으로 피실험자에 적응된 해밍 필터를 적용한다. PPG센서와 피실험자간의 접촉상태 때문에 발생되는 동작잡음으로 인하여 발생될 수 있는 스트레스 검출오차를 수정하기 위하여 후처리에서 히스테리시스를 적용한다. 실험결과 심장박동의 특성을 고려하지 않은 방안에 비하여 신호잡음을 효과적으로 줄였으며, 동작잡음에 의한 검출오차를 개선하였다.
중추신경계손상으로 인하여 약화된 근육기능을 회복하기 위한 전기자극의 제어신호로 생체신호를 이용하고 있다. 생체신호중에서 마비된 근육에서 발생되는 자발적이면서 근수축을 하기에 부족한 자발근전도신호로 전기자극의 강도를 조절해야 하는 경우, 전기자극에 의해 발생되어 자발근전도신호에 섞이는 M-wave를 제거해야 한다. 본 연구에서는 M-wave를 제거하고 동시에 자발근전도신호의 크기를 보존하기 위한 최적필터를 설계하였고 최적필터의 계수는 입력 공분산 행렬의 최소고유치에 해당하는 고유벡터가 됨을 보였으며. inverse Power methd(IPM)을 사용하여 이를 적응적으로 구현하는 과정을 통해 기존의 예측오차필터 방법이 부최적 방법임을 보였다. 최적필터의 성능을 평가하기 위하여 모의데이터에 대한 false-positive rate를 측정하여 분석하였으며, 실험결과는 최적필터가 이전에 연구되었던 예측오차필터에 비해 효과적으로 M-wave를 제거할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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