최근 새로운 행정수도의 이전이 예상된 남한 중부 충청지방에 대한 관심이 고조되고 있다. 우리는 이 지역에서 1996년 9월 이후 한국교원대학교 지진관측망을 설치하석 운영 중이며, 이 관측망 중 2개 관측소에서 기록된 60개의 지진자료를 바탕으로 확장 Coda 규격화법을 이용하여 Q$_P^{-1}$ 과 Q$_S^{-1}$을 동시에 측정하였다. 부족한 자료를 보충하기 위해서 한국지질자원연구원 관측망 중 한국교원대학교 관측망과 지리적으로 인접한 1개의 관측소에서 기록된 33개의 지진자료도 함께 분석하였다. 측정된 Q$_P^{-1}$은 (1.9${\pm}$3.0)${\times}$10$^{-3}$에서 (5.4${\pm}$1.5)${\times}$10$^{-4}$으로, Q$_S^{-1}$은 (2.4${\pm}$1.4)${\times}$10$^{-3}$에서 (6.3${\pm}$1.1)${\times}$10$^{-4}$으로 주파수가 3.0Hz에서 24Hz로 늘어남에 따라 줄어드는 주파수 의존적 특성을 보인다. 이 값을 주파수의 지수형태로 나타내면 Q$_P^{-1}$=0.003f^{-0.62}$, Q$_S^{-1}$=0.006f$^{-0.071}$이다. 이 값들은 지진학적으로 안정한 전 세계의 다른 지역의 값과 유사하며 남한 남동부 지역값에 비해서는 다소 약한 주파수 의존을 나타낸다. 이는 고주파수에서 높은 Q$^{-1}$값 때문이다. 남한 남동부와 충청 동부지역 간의 Q$^{-1}$의 차이를 평가하기 위해서는 보다 많은 관측이 요구된다.
연구배경: 리팜핀(rifampin)은 간의 시토크폼 P-450 효소를 유도하여 이 효소에 의해서 대사되는 와파린(warfarin)의 항응고 효과를 감소시킨다. 이와 같은 리팜핀과 와파린의 약제 상호작용에 대해서 건강한 지원자가 아닌 환자를 대상으로 아래의 문제를 해결하고자 본 연구를 수행하였다. 첫째 와파린을 투여하는 환자에게 리팜핀을 추가할 경우 리팜핀 투여 전, 중, 후에 항응고 효과를 적절히 유지하기 위한 와파린 용량, 둘째 리팜핀 추가 후 적절한 와파린 증량 방법(시간 계획), 셋째 와파린과 리팜핀을 함께 투여하는 경우 합병증등을 살펴 보았다. 방 법: 1995년 1월부터 1999년 8월까지 부천 세종병원에 입원한 환자 중 와파린과 리팜핀을 동시에 투여한 환자를 찾아서 질병 기록을 후향적으로 확인하였다. 리팜핀 투여 전, 중, 후의 와파린 필요량을 '적절한 항응고' 상태를 유지한 환자를 대상으로 조사하였다. 그리고, 리팜핀 추가 시 와파린 증량 방법(시간 계획)을 리팜핀 투여 후 prothrombin time 이 INR 1.1이하로 떨어지는데 걸리는 시간을 측정하여 간접적으로 평가하였다. 마지막으로 리팜핀과 와파린 동시 투여시 합병증을 조사하였다. 결 과: 라팜핀과 와파린을 동시에 투여한 환자는 모두 12명이었고 이 중 리팜핀 투여 기간 중에 '적절한 항응고' 상태를 유지한 환자는 6명이었다. 이 6명환자의 와파린 용량은 리팜핀 투여 중에 증가하여(p<0.05) 리팜핀 투여 전과 비교하여 $2.4{\pm}0.6$(평균${\pm}$표준편차) 배이었다. 그라고, 리팜핀을 중지한 후의 와파린 용량은 다시 감소하여 거의 리팜핀 사용 전의 용량으로 돌아갔다. 리팜핀 투여 후 prothrombin time이 INR 1.1이하로 떨어지는데 걸리는 시간은 $5.8{\pm}2.9$ (평균$\pm$표준편차) 일이었다. 2명이 리팜핀과 와파린 동시 투약과 관련되어 합병증이 발생하였다. 한 명은 낮은 항응고 상태 때문에 뇌색전증이 발생하였고, 다른 한명은 높은 항응고 상태 때문에 뇌출혈이 발생하여 사망하였다. 결 론: 와파린과 리팜핀을 동시에 투약하는 경우, 적절한 항응고 효과를 유지하기 위해서 리팜핀 추가 시 와파린을 약 1주에 걸쳐서 단계적으로 약 2배 증량하고 리팜핀 중단 시 리팜핀 투여 전의 와파린 용량으로 감량하는 방법을 시도해 불 수 있겠고, 이를 향후 전향적 연구를 통해서 확인하는 것이 필요하다. 또한, 리팜핀을 추가하거나 중단할 때 합병증이 발생하지 않도록 항응고 상태를 자주 감시하는 것이 필요하리라 생각된다.
본 논문에서는 특이값 분해(SVD: singular value decomposition)에 의한 기저 스펙트럼의 합성을 통해 혈소판 라만 스펙트럼에서 알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)을 검출하는 방법을 제안하였다. AD가 유도된 형질 전환 실험용 쥐의 혈소판에서 측정한 라만 스펙트럼은 가산 잡음과 배경 잡음의 제거와 정규화로 구성된 전처리 과정을 수행한다. 각 데이터 행렬의 열벡터는 AD와 정상(NR: normal)의 라만 스펙트럼으로 구성한다. 이 데이터 행렬을 SVD로 분해한 다음 각 행렬의 열벡터 12개를 AD와 NR의 기저 스펙트럼으로 결정한다. 분류 과정은 각 클래스의 기저 스펙트럼을 선형 합성한 스펙트럼과 분류 스펙트럼의 평균제곱근오차(root mean square error)가 최소인 클래스를 선택하는 것으로 완료된다. 278개의 혈소판 라만 스펙트럼을 사용한 실험에 따르면 제안한 방법의 평균 분류율은 약 97.6%로 주성분 분석(principle components analysis)으로 추출한 특징에 MLP(multi-layer perceptron)를 이용한 경우보다 약 6.1% 정도의 우수한 성능을 보였다. 이 결과에서 SVD에 의한 기저 스펙트럼이 혈소판 라만 스펙트럼에서 AD의 검출에 적합하게 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환된 영역에서 추출된 다해상도 칼라 및 질감 특징의 효율적인 결합을 이용한 점진적 영상검색 기법을 제안한다. 칼라 특징으로 칼라 영상의 H(Hue)와 S(Saturation) 성분의 칼라 오토코렐로그램을 선택하였고, 질감 특징으로는 V(value) 성분의 BDIP와 BVLC 모멘트를 선택하였다 선택된 특징들에 대하여 웨이브릿 변환 영역의 각 분해 레벨로부터 다해상도 특징벡터들을 얻었다. 칼라와 질감 특징의 다해상도 특징벡터들은 특징들의 차원들과 표준 편차 벡터들에 의해 정규화되어 효율적으로 결합되었고, 저장 공간을 고려하여 각 대상 영상들의 특징벡터들은 효율적으로 양자화 되었으며 점진적 검색 기법을 적용하여 유사도 계산시 계산량을 줄였다. 제안한 방법은 칼라 히스토그램, 칼라 오토코렐로그램, SCD, CSD, 웨이브릿 모멘트, EHD, BDIPBVLC, 칼라 히스토그램과 웨이브릿 모멘트의 결합을 이용한 방법들보다 정확도 대 재현율 평가에서는 평균 $15\%,$ ANMRR 평가에서는 평균 0.2 향상된 성능을 나타내었다. 특히, 제안한 방법은 다양한 해상도를 가지는 영상 DB에서 더욱 우수한 성능을 나타내었다
본 논문은 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼을 알츠하이머병(AD: Alzheimer's Disease) 진단에 사용하는 연구에 관한 것이다. 실험에 사용한 라만 스펙트럼은 다음과 같은 몇 가지 전처리 과정을 거친 다음 분류기를 이용하여 질병의 유무를 판별하였다. 먼저 스펙트럼은 간단한 smoothing을 거친 다음 스펙트럼의 각 피크 크기를 쉽게 측정할 수 있도록 기준선 (baseline)의 왜곡을 차감하였고, 그 다음 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬한다. 이와 같은 전처리 과정을 수행한 라만 스펙트럼으로부터 AD과 정상상태(NOR: normal)를 구분할 수 있는 특징을 조사하였는데 그 결과 여러 피크들 중 743과 757 $cm^{-1}$ 영역의 피크 비와 1658 $cm^{-1}$ 영역의 피크 크기가 AD와 NOR 스펙트럼에서 가장 변별력 있는 특징을 나타내는 것을 확인하였다. 이 특징들을 MAP(maximum a posteriori)와 MLP(multi-layer perceptron) 분류기에 사용하여 총 278개의 스펙트럼에 적용한 결과 MLP에서 평균 약 95.5%의 분류율을 보였다. 이 결과는 혈소판 라만 스펙트럼이 알츠하이머병 진단에 매우 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 디지털 영상의 지역적 계조 재현과 함께 입력 영상의 색상을 유지하는 영상 향상 기법을 제안한다. 기존의 지역적 계조 재현 방법인 통합된 다중 크기의 Retinex는 영상이 가지는 어두운 영역의 가시성 향상을 통한 향상된 계조 재현 결과를 가져왔다. 그러나 IMSR을 포함한 대부분의 지역적 계조 재현 방법은 RGB 색 공간에서 수행되어 인간시각시스템에 의해 인지되는 색상의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색상의 왜곡을 줄이는 계조 재현을 위하여 장치 독립적인 CIELAB 색 공간에서 색상를 유지하고 높은 대비와 자연스러운 영상을 얻기 위한 계조 재현 및 채도 보상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 CIELAB 색 공간에서 $L^*$값에 대해 IMSR 정규화 및 단순한 사상 함수를 수행하여 가시성을 향상 시킨다. 또한, sRGB 색역 경계값을 이용하여 LC 평면에서 밝기 변화에 대한 선형적인 채도 보상을 수행하였다. 그 결과 입력 영상의 계조 재현을 통해 가시성이 향상되었고, 기존의 IMSR과 비교하여 색상의 왜곡이 줄었으며, 주관적인 평가를 수행하여 비교 평가 하였다.
본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) 알고리즘을 제안한다. 시스템은 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성 되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 LINF 를 적용하였다. 기존의 PCA(Principal Component Analysis)만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA(Linear Discriminants Analysis)만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 고유얼굴과 달리 비음수 값을 갖는 행렬로 차원을 축소하여 LDA를 적용하였다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface 데이터베이스와 영국 Cambridge 에 있는 AT&T 연구소에서 제공하는 ORL 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, ICA(Independent Component Analysis) 방법, 그리고 PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm)에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.
멀티미디어 기술과 콘텐츠의 발달로 3차원 데이터의 사용 범위가 넓어지고, 이를 보다 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 효율적인 3차원 모델의 형상 기반 검색을 하기위해 모델의 특징을 추출하는 단면 형상 영상 방법을 제안한다. 3차원 모델의 특징 기술자는 모델에 대한 위치, 회전, 크기에 불변해야 하므로 모델을 정규화 시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 주성분 분석 방법을 이용하여 정규화하였다. 제안한 알고리즘은 주성분 분석을 통해 각 축의 방향 성분을 찾고, 각 축에 직교하는 n 개의 평면을 생성한다. 이 평면은 각 축의 방향과 직교 성분을 갖으며 단면 형상 영상을 구하는데 사용된다. 단면 형상 영상은 3차원 모델과 각 평면이 교차해서 생기는 2차원 평면 영상이다. 제안한 3차원 모델의 특징 기술자는 단면 형상 영상의 중심점과 2차원 형상(shape)을 이루는 직선까지의 유클리디안 거리(distance)값들의 분포도이다. 검색 성능 평가는 MPEG-7에서 제시한 표준 평가 방법인 표준화된 수정 검색 순위의 평균(ANMRR)을 이용하였고 제안한 방법의 우수성을 실험 결과를 통해 입증하였다.
본 연구에서는 TiN-Zr 수소분리막의 제조 공정에 대한 환경 영향 특성을 분석하기 위해 물질전과정평가를 수행하였다. Material Life Cycle Assessment (MLCA)의 소프트웨어로는 Gabi를 사용하였다. 이를 통하여 각 공정에서 미치는 영향과 특성화 별 환경영향평가를 수행하였다. 졸겔법에 의해 전구체 TiN을 합성하고 볼밀법을 이용하여 지르코늄을 코팅하였다. 이를 CIP, HPS에 의해 디스크 형으로 제작하였고 주사전자현미경(scanning electron microscopy, SEM), 에너지분산형 분광분석법(energy dispersive X-ray spectroscopy, EDS), X-선 회절분석기(X-ray diffraction, XRD), 열중량분석(thermo gravimetry/differential thermal analysis, TG/DTA), 비표면적분석(Brunauer, Emmett, Teller, BET) 및 가스 크로마토그래프 시스템(gas chromatograph system, GP)을 이용하여 분리막의 야금학적, 물리학적, 열역학적 특성을 분석하였다. 또한, 물질전과정평가를 위해 수행한 특성화와 정규화 결과, 영향범주 별 환경영향은 해양 생태 독성이 94%, 수계 생태 독성 2%, 인간독성 2%의 기여도를 보였다. 아울러, 제조공정 중 전기 사용이 생태계 영향에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 물질 전 과정 평가는 Eco-Indicator '99 (EI99)와 CML 2001 방법론을 기반으로 분석하였다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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