International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.246-253
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2016
Infrared (IR) imaging has been researched for various applications such as surveillance. IR radiation has the capability to detect thermal characteristics of objects under low-light conditions. However, automatic segmentation for finding the object of interest would be challenging since the IR detector often provides the low spatial and contrast resolution image without color and texture information. Another hindrance is that the image can be degraded by noise and clutters. This paper proposes multi-level segmentation for extracting regions of interest (ROIs) and objects of interest (OOIs) in the IR scene. Each level of the multi-level segmentation is composed of a k-means clustering algorithm, an expectation-maximization (EM) algorithm, and a decision process. The k-means clustering initializes the parameters of the Gaussian mixture model (GMM), and the EM algorithm estimates those parameters iteratively. During the multi-level segmentation, the area extracted at one level becomes the input to the next level segmentation. Thus, the segmentation is consecutively performed narrowing the area to be processed. The foreground objects are individually extracted from the final ROI windows. In the experiments, the effectiveness of the proposed method is demonstrated using several IR images, in which human subjects are captured at a long distance. The average probability of error is shown to be lower than that obtained from other conventional methods such as Gonzalez, Otsu, k-means, and EM methods.
본 연구는 부구조화에 기초한 계층적 접근방법을 이용하여 프레임구조에 대한 설계민감도해석과 최적화를 수행한다. 이 방법의 개념적 틀은 유형의 구조계와 무형의 설계과정을 계층적으로 모델링하고 부구조화해석과 다단계최적화를 결합하는데 있다. 여기서 해석과 총합을 위한 수학적 모델은 공통의 부구조화체계와 기반위에서 설정된다. 이러한 수학적 구조적 기반위에서 모듈화된 거동해석과 민감도해석 및 최적화과정이 서로 연계되고 통합된다. 여기서 설계민감도정보는 상태공간방법으로 계산되고, 시스템단계의 활성조건과 중량비 규준을 통해 부구조들의 조율이 이루어진다. 대형프레임구조에 대한 수치 예제들을 통해 본 연구의 타당성 및 효율성과 유용성을 검증한다.
In this paper a modular high performance MV-to-LV rectifier based on a cascaded H-bridge rectifier is presented. The proposed rectifier can directly connect to the medium voltage levels and provide a low-voltage and highly-stable DC interface with the consumer applications. The input stage eliminates the necessity for heavy and bulky step-down transformers. It corrects the input power factor and maintains the voltage balance among the individual DC buses. The second stage includes the high frequency parallel-output DC/DC converters which prepares the galvanic isolation, regulates the output voltage, and attenuates the low frequency voltage ripple ($2f_{line}$) generated by the first stage. The parallel-output converters can work in interleaving mode and the active load-current sharing technique is utilized to balance the load power among them. The detailed analysis for modeling and control of the proposed structure is presented. The validity and performance of the proposed topology is verified by simulation and experimental results.
An improved circulating current suppression control method is proposed in this paper. In the proposed controller, an outer loop of the average capacitor voltage control model is used to balance the sub-module capacitor voltage. Meanwhile, an individual voltage balance controller and an arm voltage balance controller are also used. The DC and harmonic components of the circulating current are separated using a low pass filter. Therefore, a multiple quasi-proportional-resonant (multi-quasi-PR) controller is introduced in the inner loop to eliminate the circulating harmonic current, which mainly contains second-order harmonic but also contains other high-order harmonics. In addition, the parameters of the multi-quasi-PR controller are designed in the discrete domain and an analysis of the stability characteristic is given in this paper. In addition, a simulation model of a three-phase MMC system is built in order to confirm the correctness and superiority of the proposed controller. Finally, experiment results are presented and compared. These results illustrate that the improved control method has good performance in suppressing circulating harmonic current and in balancing the capacitor voltage.
Alarm flood due to abnormality propagation is the most difficult alarm overloading problem in nuclear power plants (NPPs). Root-cause analysis is suggested to help operators in understand emergency events and plant status. Multilevel Flow Modeling (MFM) has been extensively applied in alarm management by virtue of the capability of explaining causal dependencies among alarms. However, there has never been a technique that can identify the actual root cause for complex alarm situations. This paper presents an automated root-cause analysis system based on MFM. The causal reasoning algorithm is first applied to identify several possible root causes that can lead to massive alarms. A novel root-cause ranking algorithm can subsequently be used to isolate the most likely faults from the other root-cause candidates. The proposed method is validated on a pressurized water reactor (PWR) simulator at HAMMLAB. The results show that the actual root cause is accurately identified for every tested operating scenario. The automation of root-cause identification and ranking affords the opportunity of real-time alarm analysis. It is believed that the study can further improve the situation awareness of operators in the alarm flooding situation.
사회복지 실천현장과 학술 연구 분야에서 자아존중감의 중요성은 점차 높아지고 있으나, 자아존중감과 자아존중감의 변화에 대한 국내연구는 미진한 실정이다. 본 연구는 자아존중감의 변화과정에 주목하고 이에 영향을 미치는 요인들을 추정하는데 목적을 두며, 특히 개인별 특성 요인과 더불어 시간적으로 변화하는 개인내 변화요인의 영향을 동시에 추정함으로써 자아존중감의 변화 과정을 입체적으로 분석하고자 하였다. 또한 분석 대상을 연령층으로 구분하여 영향 요인들의 효과를 비교 분석함으로써 생애주기에 따른 자아존중감의 변화 과정을 조망하였다. 한국복지패널 1~8차 자료 중 19세 이상 성인을 분석 대상으로 삼아 다수준 성장 모델을 적용한 결과, 성별, 교육수준과 같은 고정된 개인별 특성 뿐 아니라 가족, 사회적 관계, 고용 및 혼인상태 등 변화 요인들이 자아존중감의 발달궤적에 유의한 영향을 미치며, 이러한 영향이 연령층에 따라 다르게 나타남이 확인되었다. 이는 자아존중감이 성별과 같은 개인적 특성과 더불어 심리사회적 상태 등의 복합적 산물이며, 상태적 특성을 가진 자기개념임을 의미하는 것으로, 개인의 상황적 욕구에 대한 적합한 대응을 통해 자아존중감이 향상될 수 있음을 함의한다.
Objectives: Although there are many reports about the risk of breast cancer, few have reported clinical factors including history of breast-related or other diseases that affect the prevalence of breast cancer. This study explores these risk factors for breast cancer cases reported in Beijing in 2009. Materials and Methods: Data were derived from a Beijing breast cancer screening performed in 2009, of 568,000 women, from 16 districts of Beijing, all aged between 40 and 60 years. In this study, multilevel statistical modeling was used to identify clinical factors that affect the prevalence of breast cancer and to provide more reliable evidence for clinical diagnostics by using screening data. Results and Conclusion: Those women who had organ transplants, compared with those with none, were associated with breast cancer with an odds ratio (OR)=65.352 [95% confidence interval (CI): 8.488-503.165] and those with solid breast mass compared with none had OR=1.384 (95% CI: 1.022-1.873). Malignant tendency was strongly associated with increased risk of breast cancer, OR=207.999(95% CI: 151.950-284.721). The risk of breast cancer increased with age, $OR_1$=2.759 (95% CI: 1.837-4.144, 56-60 vs. 40-45), $OR_2$=2.047 (95% CI: 1.394-3.077, 51-55 vs. 40-45), $OR_3$=1.668 (95% CI: 1.145-2.431). Normal results of B ultrasonic examination show a lower risk among participants, OR= 0.136 (95% CI: 0.085-0.218). Those women with ductal papilloma compared with none were associated with breast cancer, OR=6.524 (95% CI: 1.871-22.746). Therefore, this study suggests that clinical doctors should pay attention to these high-risk factors.
최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 중학생의 또래괴롭힘 피해에 초점을 맞추어 개인수준에서 그 위험요인(사회적 위축)과 발달적 결과(우울)를 확인하고, 학급수준의 차별 효과를 살펴보기 위해 다층경로분석을 실시하였다. 구체적으로, 개인수준에서 중학생의 사회적 위축과 우울간의 관계에서 또래괴롭힘 피해의 매개효과를 확인하고, 나아가 또래괴롭힘 피해경험에 개인수준의 사회적 위축과 학급수준의 차별 간 층간 상호작용 효과가 발생하는지 확인하였다. 이를 위해 7개 중학교, 86학급에서 수집된 1,116명의 자기보고식 설문자료를 분석에 사용하였다. 그 결과, 개인수준에서 사회적 위축, 또래괴롭힘 피해, 우울 간의 부분매개효과가 유의하게 나타났고, 학급수준에서 차별은 또래괴롭힘 피해를 정적으로 예측하였다. 또한 사회적 위축과 차별의 층간 상호 작용 효과가 유의하게 나타나, 사회적으로 위축된 학생이 높은 수준의 차별이 발생하는 학급에 속할수록 또래괴롭힘 피해를 더 많이 경험한다는 것을 밝혔다. 이러한 결과는 개인수준의 취약성이 항상 또래괴롭힘 피해를 예측하는 것이 아니고, 맥락과 상호작용한다는 것을 보여주며, 결과적으로 또래괴롭힘 피해를 이해하기 위해 개인특성 뿐 아니라 학급의 맥락적 특성을 함께 고려해야 함을 강조한다. 마지막으로 연구 결과를 중심으로 효과적 개입전략에 대해 논의하였다.
본 연구의 목적은 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델을 경기도를 중심으로 적용한 후 위기개입서비스의 실제 개입효과를 검증하는 것이다. 통합적 위기개입모델은 지역사회 통합시스템 접근과 스트레스 취약성 이론을 포함하는 위기개입 이론에 기초하여 개발되었다. 효과성 검증을 위해 노인우울(GDS-K) 및 자살생각(SSI)척도를 활용하였고, 1차 사전검사 258명, 통합적 위기개입 서비스 6개월 제공 후 2차 사후검사 184명, 2-3년 후 역추적을 통해 3차 추수검사 124명의 자료를 수집하여 분석하였다. 분석은 R Statistics computing을 이용하였고, 서로 다른 시점의 다른 검사를 비교하기 위해 검사 동등화 및 측정 시점 간 수직 척도화를 수행한 후 기술통계와 일변량 분산분석을 실시하였고, 마지막으로 베이지언 추정을 이용해 다층모형 분석을 실시하였다. 연구결과 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델 적용 후 사전점수에 비해 사후측정에서 통계적으로 유의하게 노인우울과 자살생각을 감소시키는 것으로 나타났는데, 노인우울 감소에 .56의 효과크기를, 자살생각의 감소에 .39의 효과크기를 나타내 모델의 전체적인 효과성이 입증되었다. 그러나 위기개입 후 2-3년 후 추수검사에서 노인우울 및 자살생각이 다시 높아져 원래 상태를 회복하는 것으로 나타나 개입의 장기적인 유지효과는 확인되지 않았다. 노인우울 및 자살생각 변화량에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 다층분석을 통해 위기개입 서비스의 각 유형(위기개입 전문상담, 약물치료, 동료상담)과 내담자특성(성별, 연령), 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)들 및 위기개입 서비스 유형(위기개입 전문상담)과 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)의 상호작용 효과를 살펴본 결과, 유일하게 약물치료가 단독으로 자살생각을 의미있게 낮추는 것으로 나타났으며, 전문가의 전공이 상담전공일 때 전문상담과 상호작용하여 자살생각을 의미있게 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델의 전체효과와 각 개입서비스 유형의 효과를 검증하여 현장 적용의 근거를 확보했다는 데에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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