본 연구는 당뇨병 진단방법의 개선을 위하여 채혈을 직접적으로 하지 않고 혈당을 측정할 수 있도록 하기 위하여 근적외선 분광법을 적용하였다. 본 연구를 위하여 근적외선 분광법을 이용하여 1 mg/dL에서 200 mg/dL 사이의 표준 시료 80개 글루코오스 흡수 스팩트럼을 측정하고 이를 정량하여 표준 농도와의 상관관계를 비교하였을 때 1.8 mg/dL 오차범위에서 매우 우수하였다. 그리고 실제 혈액중에 존재할 수 있는 전해질 및 피부에 의한 산란의 영향을 연구하였을 때 모두 2.8 mg/dL 및 3.8 mg/dL의 표준오차를 나타내었다. 특히 실제 피부에 적용하기 위하여 검량곡선에 비직선성을 유발하는 빛의 산란 현상에 관한 모델링을 통하여 정확도를 향상시키는 통계적인 방법을 제시하였다.
An early detection of structural damages is critical for the decision making of repair and replacement maintenance in order to guarantee a specified structural reliability. Consequently, the structural damage detection, based on vibration data measured from the structural health monitoring (SHM) system, has received considerable attention recently. The traditional time-domain analysis techniques, such as the least square estimation (LSE) method and the extended Kalman filter (EKF) approach, require that all the external excitations (inputs) be available, which may not be the case for some SHM systems. Recently, these two approaches have been extended to cover the general case where some of the external excitations (inputs) are not measured, referred to as the adaptive LSE with unknown inputs (ALSE-UI) and the adaptive EKF with unknown inputs (AEKF-UI). Also, new analysis methods, referred to as the adaptive sequential non-linear least-square estimation with unknown inputs and unknown outputs (ASNLSE-UI-UO) and the adaptive quadratic sum-squares error with unknown inputs (AQSSE-UI), have been proposed for the damage tracking of structures when some of the acceleration responses are not measured and the external excitations are not available. In this paper, these newly proposed analysis methods will be compared in terms of accuracy, convergence and efficiency, for damage identification of structures based on experimental data obtained through a series of laboratory tests using a scaled 3-story building model with white noise excitations. The capability of the ALSE-UI, AEKF-UI, ASNLSE-UI-UO and AQSSE-UI approaches in tracking the structural damages will be demonstrated and compared.
태양광 발전시스템의 설치 용량이 증가함에 따라 시스템 효율을 개선하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고성능 시스템의 설계 및 시험을 위해서는 태양전지의 모델링을 바탕으로 태양전지의 물리적 특성에 관해 정확히 이해하는 것이 중요하다. 그러나 태양전지의 모델은 다수의 파라미터가 얽힌 비선형 형태이며, 모델식의 파라미터 값을 얻기 위한 기존의 방식에서는 오차를 동반하는 실제와 다른 가정을 전제로 하므로 결과적으로 추출된 파라미터의 정확도가 저하되게 되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 제조사가 표준상태에서 측정하여 공개하는 태양전지의 I-V 커브로부터 다이오드의 이상계수와 역포화 전류를 구하고 이로부터 저항 성분이 없는 이상적인 태양전지의 I-V 커브를 도출한 뒤, 실측된 I-V 커브와 차이를 최소화하는 직·병렬 저항값을 추출하는 새로운 방식을 제안한다. 기존의 방식과 제안된 방식의 모델링을 통하여 얻은 파라미터를 이용해 구현한 I-V 커브와 실측 I-V 커브와의 상관관계를 최소자승법을 통해 계산함으로써 제안된 방법의 유용함을 증명하였다.
Bacteria are a very common cause of food poisoning. Moreover, bacteria form biofilms to protect themselves from harsh environments. Conventional detection methods for foodborne bacterial pathogens including the plate count method, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), and polymerase chain reaction (PCR) assays require a lot of time and effort. Hyperspectral imaging has been used for food safety because of its non-destructive and real-time detection capability. This study assessed the feasibility of using hyperspectral imaging and machine learning techniques to detect biofilms formed by Escherichia coli. E. coli was cultured on a high-density polyethylene (HDPE) coupon, which is a main material of food processing facilities. Hyperspectral fluorescence images were acquired from 420 to 730 nm and analyzed by a single wavelength method and machine learning techniques to determine whether an E. coli culture was present. The prediction accuracy of a biofilm by the single wavelength method was 84.69%. The prediction accuracy by the machine learning techniques were 87.49, 91.16, 86.61, and 86.80% for decision tree (DT), k-nearest neighbor (k-NN), linear discriminant analysis (LDA), and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), respectively. This result shows the possibility of using machine learning techniques, especially the k-NN model, to effectively detect bacterial pathogens and confirm food poisoning through hyperspectral images.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
본 논문은 철도차량 및 자동차용 패널의 진동 및 소음억제용으로 사용되는 감쇠 처리재의 감쇠특성 평가에 관한 연구이다. 감쇠재의 모드별 매개변수들을 구하기 위해 다른 종류의 PVC를 알루미늄과 철계 빔위에 도포한 시편을 제작하여 가진시험을 수행하였다. 시편은 10 Hz부터 1,000 Hz까지의 주파수 대역을 조화력으로 가진하여 가속도계로 전달 모빌리티값을 측정하였다. 감쇠계수는 몇 가지 이론인 반력법, 최소 탄젠트오차법 및 최소 각오차법 조합법과 위상변화법을 모드 원호곡선 맞춤과 최소자승오차법을 사용하여 작성한 통합 프로그램을 이용하여 평가하였다. 감쇠값이 비교적 낮고 측정값이 선형인 경우는 어느 방법을 사용해도 되나, 감쇠값이 높거나 측정값에 비선형특성이 있는 경우에는 최소 각오차법이 감쇠계수 측정오차를 줄일 수 있다. 도포 감쇠재의 동적특성 평가로부터 구한 재료의 물성값은 차체나 철도차량 하부 기기함과 같이 복잡한 구조물의 소음해석을 위한 유한요소법에 사용할 수 있다. 빔 시험에서 수행한 모드별 감쇠계수의 특성 평가 결과 2차 이상 모드의 주파수 대역에서 감쇠 효과가 크기 때문에 구조소음억제에 유용할 것으로 사료된다.
이 논문에서, 제시된 감마$({\gamma})$ 라인 시스템은 해당 공식에 의해 만들어진 비선형 감마 곡선과 하드웨어로 구현된 결과 사이의 오차를 최소화하기 위해 만들어졌다. 제시된 알고리즘과 시스템은 특정 감마값이 2.2, 즉 {0,1}$^{2.2}$에 의해 생성되는 공식과 입, 출력 데이터 크기가 10bit를 기반으로 한다. 오차를 최소화하기 위해, 시스템은 데이터 점들 사이를 지나 적합한 다항식을 만드는 수치해석 방법, 최소 자승 다항식을 사용하였다. 제한된 감마 라인은, 정밀도를 높이기 위해, 서로 각각의 중첩된 범위를 가지는 2차 다항식 9개로 구성되어 있다. $MATLAB^{TM}$ 7.0으로 검증된 알고리즘을 바탕으로, 제한된 시스템은 Verilog-HDL으로 구현되었다. 시스템은 2클럭 지연을 가지며 1 클럭마다 결과가 생성된다. 오차 범위(LSB)는 -4에서 +3이다. 표준편차는 1.287956238을 가진다. 시스템의 전체 게이트 값은 2,083이며, 최대 타이밍은 15.56[ns] 이다.
Purpose: Before expanding our indications for laparoscopic gastrectomy to advanced gastric cancer and adopting reduced port laparoscopic gastrectomy, we analyzed and audited the outcomes of laparoscopy-assisted distal gastrectomy (LADG) for adenocarcinoma; this was done during the adoptive period at our institution through the comparative analysis of short-term surgical outcomes and learning curves (LCs) of two surgeons with different careers. Materials and Methods: A detailed comparative analysis of the LCs and surgical outcomes was done for the respective first 95 and 111 LADGs performed by two surgeons between July, 2006 and June, 2011. The LCs were fitted by using the non-linear ordinary least squares estimation method. Results: The postoperative morbidity and mortality rates were 14.6% and 0.0%, respectively, and there was no significant difference in the morbidity rates (12.6% vs. 16.2%, P=0.467). More than 25 lymph nodes were retrieved by each surgeon during LADG procedures. The LCs of both surgeons were distinct. In this study, a stable plateau of the LC was not achieved by both surgeons even after performing 90 LADGs. Conclusions: Regardless of the experience with gastrectomy or laparoscopic surgery for other organs, or the age of surgeon, the outcome was quite acceptable; the learning process differ according to the surgeon's experience and individual characteristics.
기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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