• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1732-1739
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• 2013

인간의 한쪽 염색체상에 나타나는 SNP의 서열인 일배체형을 식별해내면 효과적인 유전질병 연관검사를 할 수 있다. 일배체형 추론문제란 특정 집단의 유전자형 집합으로부터 집단에 속한 각 개체의 유전자형을 설명할 수 있는 일배체형 집합을 도출해내는 것을 말한다. 본 논문에서는 검약기반 일배체형 추론 문제에 대해 최종 결과에 기여하지 않는 일배체형 집합을 후보군에서 제외함으로써 일배체형 추론과정에서 탐색해야 할 후보 일배체형의 개수를 줄이는 사전처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 기존의 사전처리 알고리즘에 비해 매우 빠르게 수행되며, 제시된 사전처리 알고리즘의 결과를 적용한 일배체형 추론은 대다수의 경우에 최적해를 산출하고, 최적해를 산출하지 않는 경우에도 최적해의 일배체형 개수와 크게 차이나지 않음을 실험을 통해서 보인다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.277-282
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• 2006

It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.1-9
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• 2002

진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.22-32
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• 2002

본 연구는 기존 지점검지기와 비콘검지기 및 매설식 자동차량인식장치(Automatic Vehicle Identification : AVI)의 한계점을 극복하고자 비매설식 AVI를 개발하고 이를 통하여 도로상을 주행하는 일반적인 차량들을 프루브 차량으로 활용하여 신뢰성 있는 구간교통정보를 산출하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 비매설식 자동차량인식장치를 개발하고, 국도1호선 수원$\~$평택구간(9.5km)에 설치되어 운용중인 장비에 대하여, 현장에서 수집된 자료를 분석하여 신뢰성 있는 구간교통정보 수집 가능성을 살펴보았다. 현장 실험 결과 레이저센서의 차량 검지율은 95$\%$ 이상, 차량 인식률은 87.8$\%$이며, 차량 매칭률은 약 14.3$\%$로 분석되어 도로의 괴통상황 추이를 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 또 시스템의 신뢰도 시험 및 지속성 시험 방법에 의한 시험결과의 성능을 비친 평가하기 위하여 기존의 이와 유사한 장비를 설치하여 검수하는 각 기관의 검수기준을 적용하여 평가한 결과 본 시스템은 각 검수 기준을 모두 만족하는 것으로 나타나 현장 적용성에서 매우 뛰어난 성능을 보이고 있다 향후 연구과제로서, 설치 대상 차로 및 적정 설치구간 거리, 정보 제공 주기 등에 대한 상세한 연구 및 기존 지점 검지기 자료와의 퓨전(Fusion) 방안에 대한 연구가 필요할 컷으로 사료된다.

• 한국가축번식학회지
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• 제20권1호
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• pp.43-52
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• 1996

본 연구는 생쥐의 고게정관내에 존재하는 분화단계의 정자세포를 발생단계별로 분리하여, 체외에서 단기간 배양체계를 확립하기 위하여 실시하였다. 8주령 이상된 생쥐의 정소로부터 정소막을 제거시킨 후, collagenase (1mg/ml), trypsin(2.5mg/ml)를 처리하여 곡세정관을 간질세포와 분리하여 배양액에 부유시켰다. 부유세포는 Celcep장치를 이용하여 세포크기와 밀도 차이에 의해 분화 단계별로 분리하였다. 회수된 세포의 균질성은 haematoxylin/eosin 또는 orcein으로 염색한 후, 광학현미경하에서 확인한 결과 약 85% pachytene spermatocyte와 round spermatid을 성공적으로 분리해냈다. 따라서 sedimentation velocity에 의해서 생쥐의 spermatogenic cell의 발달단계별 분리가 가능함을 알 수 있었다. 이러한 방법으로 분리된 pachytene spermatogenic cell들은 DMEM 배양액에서 6일 이상 배양한 결과 약 36%의 생존율을 보였다. 따라서, 분화단계별 정자 세포의 분리 및 배양체계의 확립은 웅성생식세포의 발생과정에 따른 생리 또는 분자생물학적 현상을 규명함은 물론 세포융합기술의 이용에 의한 형질전환동물 생산에의 응용을 통해 가축에 있어서의 형질전환 생산효율의 개선에 기여할 수 있으리라 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1454-1464
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• 2013

본 논문에서는 수술 중 촬영된 2D XA(X-ray Angiogram) 영상에 수술 전 촬영된 3D CTA (Computed Tomography Angiography) 영상 정보를 융합 가시화하기 위한 고속의 강체 정합 기법을 제안한다. 본 논문에서는 두 혈관 사이의 특징점 정보를 이용하여 예측 투영 위치 지점을 추정하는 삼각 측정을 통한 추정치 예측 기법을 제안하여 빠르고 견고한 초기 정합이 가능하다. 이에 더하여 주축을 생성하여 정렬시킨 후 경계 상자를 이용하여 혈관의 형태를 비교하는 방법으로 더욱 정확한 초기 정합이 가능하다. 다음으로 정밀정합은 선택적 거리 측정을 통하여 각 영상에서의 혈관들의 거리 차이가 최소인 위치로 영상을 정합한다. 실험으로 5명의 환자 데이터에 대하여 영상정합을 하였고, 기존 기법과 수행 속도와 정확성, 견고성 측면에서 비교 평가하였다. 실험 결과 제안 기법은 기존 기법에 비하여 최적의 위치로 빠르고 견고하게 정합되었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.224-232
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• 2003

본 논문에서는 능동 소나의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동 소나는 구성 방법에 따라서 크게 단상태 (Monostatic) 소나, 양상태 (Bistatic) 소나, 다중상태 (Multistatic) 소나로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다 각 수신기가 거리 정보와 방위 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 단상태, 양상태 소나와 다중상태 소나의 위치 추정 성능에 대해 비교해 보고 기존의 정보 융합 방법인 최소 자승법 (LS: Least square)에 가중치를 주는 가중치 최소 지승법 (WLS: Weighted least square)을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 이용하여 수신기의 수, 송수신기간 거리와 위치 추정 성능과의 연관성에 대하여 알아보고 효과적인 다중상태 소나 배치에 대한 연구를 수행하였다. 모의 실험결과 다중상태 소나의 위치 추정 제곱근 오차평균이 단상태 소나에 비해 약 35.98%, 양상태 소나에 비해 약 37.45% 우수한 것을 볼 수 있었으며 WLS가 LS에 비해 평균 7.4% 우수한 성능을 나타내었고 각 센서에 입력되는 정보의 분산 차가 클수록 성능 향상율이 증가하는 경향을 보였다.

• 성인간호학회지
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• 제28권1호
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• pp.43-52
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• 2016

Purpose: The aim of this study was to identify demographic, clinical, physical, and psychosocial factors affecting discharge delay in lumbar spinal surgery patients who were treated according to a critical pathway. Methods: A sample of 170 patients with lumbar spinal surgery agreed to participate in the study, between April 1, 2014 and August 30, 2015. Data were analyzed by mean, standard deviation, t-test, ${\chi}^2$-test, ANCOVA, and logistic regression analysis using SPSS 22.0 program. Results: Approximately fifty-nine percent of the participants was delayed discharge. On logistic regression analysis, female gender (OR=2.63, 95% CI=1.40~4.94), age (OR=1.03, 95% CI=1.01~1.05), spondylolisthesis (OR=4.49, 95% CI=1.90~10.61), and spinal fusion operation (OR=4.14, 95% CI=1.89~9.05) were significant factors predicting discharge delay of the participants. However, discharge delay was not related with pain, physical function, depression, or family support. Conclusion: An analysis of discharge delay may assist in evaluating and revising critical pathway for optimal care. In addition, nurses need to understand the factors affecting discharge delay of the given population who were treated according to a critical pathway.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-17
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• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.463-468
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• 2010

미지의 영역에서 작업을 수행하고자 하는 이동로봇은 주변의 지도가 없을 뿐만 아니라 자신의 위치도 알 수 없다. 이러한 환경의 극복을 위해 가장 많이 쓰이는 방법이 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)이다. SLAM 분야에서 가장 많이 쓰이는 방법은 EKF (Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM이다. 최적의 센서 융합 기법이지만 odometeric error 등을 보상하기 위해서는 복잡한 과정이 점차 증가하게 된다. 사람은 SLAM 방식을 이용하여 낯선 장소에서 마음속의 지도를 쉽게 작성하지만 로봇의 경우 SLAM을 수행하는 것은 매우 어렵고 시간이 오래 걸린다는 단점이 생기는 것이 다. 이러한 단점의 보완을 위하여 본 논문에서는 대칭모형 SLAM(M-SLAM)을 제안한다. M-SLAM은 대칭에 사용할 모형을 미리 정하고 센서로 받아들인 데이터를 모형과 비교하여 대칭된 모형을 맵에 적용시켜서 작업의 양을 줄이는 방법이다. M-SLAM은 적은 특징점을 이용하여 선택된 대칭 도형과의 유사성 판별을 이용하는 방법이므로 특징점이 적은 거리센서에 사용하기 적합한 특성을 가지고 있다고 할 수 있다. 특징점이 적어도 된다는 장점은 SLAM의 시간을 크게 줄여 줄수 있다.