정지궤도 해색 센서(GOCI: Geostationary Ocean Color Imager) 는 세계 최초의 정지궤도 위성으로 매일 1 시간마다 8 장의 영상을 획득 할 수 있어 육상파 해양 모두 활용성이 높은 위성이다. 그러나 500m의 GSD(Ground Sample Distance)를 지니는 서해성도 영상은 육성 활용에 한계가 있다. 최근, 컴퓨터 비전분야에서 활발히 진행 중인 기술인 Super Resolution(이하 SR)는 유사 시간대에 촬영한 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상을 제작하는 기술로, 이를 시간 해상도가 높은 시계열 위성인 GOCI에 적용한다면 해상도가 향상 된 영상의 취득이 가능하며, 또한 광학 위성 영상의 단점인 구름에 의해 손실된 지상 정보의 복원이 가능할 것이다. 본 연구에서는, GOCI 자료를 위한 효율적인 초해상도 영상 복원 알고리즘 개발을 위한 선행연구로써 위성 영상 취득과정과 유사한 환경의 시뮬레이션을 통해 시계열 자료를 제작하고, 제작된 자료를 제안한 알고리즘에 적용함으로서 0.1 단위의 픽셀 정합도를 확인하였고, 원본 영상과 RMSE 0.5763, PSNR 52.9183 db, SSIM Index 0.9486의 정확도를 나타낸 HR 영상을 복원하였다.
MT 자료에서 3차원 전기비저항 구조와 정적효과를 동시에 구하기 위한 실용적인 역산법을 소개한다. 이 방법은 감도행렬이 필요한 Gauss-Newton법을 기반으로 하고 반복과정에서 Broyden의 방식으로 감도를 수정하는 것을 기본으로 하고 있다. 이 논문에서는 합성 MT 자료에 대한 역산실험을 통해 근사역산법의 성능과 정적효과에 대한 가중치에 대해 검토하였다. 해석적으로 구해지는 초기감도를 Broyden의 방식으로 수정하는 역산법은 초기감도를 끝까지 쓰는 역산법보다 자료오차를 줄이는데 효과적이었다. 그리고 완전한 감도행렬을 반복 중간에서 단 한번만 사용하는 근사역산법으로서는 반복 전반부에서 완전한 감도를 사용할 때 자료오차를 가장 많이 줄이는 것으로 나타났다. 정적효과에 대한 가중치는 어느 특정 한계값 이하로 선택하면 최종 자료오차에는 결정적인 영향을 주지 않는다. 합성 MT 자료에 대한 실험 결과 이 역산법은 정적효과가 포함된 MT 자료로부터 3차원 전기비저항 구조를 재현하는데 효과적임을 확인하였다.
Kim, Geon Woo;Bae, Yong Chan;Bae, Sung Hwan;Nam, Su Bong;Lee, Dong Min
대한두개안면성형외과학회지
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제19권3호
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pp.194-199
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2018
Background: Cases of simultaneous multiple skin cancers in a single patient have become more common. Due to the multiplicity of lesions, reconstruction in such cases is more difficult than after a single lesion is removed. This study presents a series of patients with multiple facial skin cancers, with an analysis of the surgical removal, reconstruction process, and the results observed during follow-up. Methods: We reviewed 12 patients diagnosed with multiple skin cancers on the face between November 2004 and March 2016. The patients' medical records were retrospectively reviewed to identify the type of skin cancer, the site of onset, methods of surgical removal and reconstruction, complications, and recurrence during follow-up. Results: Nine patients had a single type of cancer occurring as multiple lesions, while three patients had different skin cancer types that occurred together. A total of 30 cancer sites were observed in the 12 patients. The most common cancer site was the nose. Thirteen defects were reconstructed with a flap, while 18 were reconstructed with skin grafting. The only complication was one case of recurrence of basal cell carcinoma. Conclusion: Multiple skin cancers are removed by performing Mohs micrographic surgery or wide excision, resulting in multiple defect sites. The authors emphasize the importance of thoroughly evaluating local lesions surrounding the initially-identified lesions or on other sites when reconstructing a large defect which can not be covered by primary closure. Furthermore, satisfactory results can be obtained by using various methods simultaneously regarding the condition of individual patients, the defect site and size, and the surgeon's preference.
본 논문은 사례연구로서 '시장 프로젝트' 수업분석을 통하여 유아교육 현장의 기존 교육과정을 재구성함으로써 지속가능발전교육으로 전환이 가능한 지 알아보기 위하여 실시되었다. 이를 위해 유아교육기관에서 일반적으로 수행하는 시장놀이 행사를 시장 프로젝트로 전환하여 수업을 실시하였다. 본 연구는 충남 K시 H 유치원 만 5세 2학급에서 이루어졌다. 교사의 수업일지 및 교사와의 면담을 통해 자료를 수집하고, 프로젝트 과정을 분석하였다. 본 연구는 기존의 유아교육과정 재구성을 통해 지속가능발전교육이 이루어질 수 있음을 나타내주었다. 프로젝트 진행 과정에서 지속가능발전교육의 기능발달이 이루어졌고, 사회적 환경적 경제적 영역의 핵심내용을 반영하였다. 또한 간학문적 통합교육이 이루어졌으며, 학습자 참여 의사결정이 이루어졌다. 이야기나누기, 토의, 견학, 역할놀이 등 다양한 교육방법이 수업에 활용되었다. 이에 따라 지속가능발전교육을 위한 교육방법으로 프로젝트 수업이 적절함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2366-2395
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2018
Multi-view super-resolution (MVSR) refers to the process of reconstructing a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images captured from different viewpoints typically by different cameras. These multi-view images are usually obtained by a camera array. In our previous work [1], we super-resolved multi-view LR images via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). In this paper, we present a new MVSR method that jointly realizes IF and BD based on an integrated energy function optimization. First, we reformulate the MVSR problem into a multi-channel blind deblurring (MCBD) problem which is easier to be solved than the former. Then the depth map of the desired HR image is calculated. Finally, we solve the MCBD problem, in which the optimization problems with respect to the desired HR image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Experiments on the Multi-view Image Database of the University of Tsukuba and images captured by our own camera array system demonstrate the effectiveness of the proposed method.
One of the main concerns in biology is extracting sophisticated features from DNA sequence for gene interaction determination, receiving a great deal of researchers' attention. The epigenetic modifications along with their patterns have been intensely recognized as dominant features affecting on gene expression. However, studying sequenced-based features highly correlated to this key element has remained limited. The main objective in this research was to propose a new feature highly correlated to epigenetic modifications capable of classification of genes. In this paper, classification of 34 genes in PPAR signaling pathway associated with muscle fat tissue in human was performed. Using different statistical outlier detection methods, we proposed that 5-mers highly correlated to epigenetic modifications can correctly categorize the genes involved in the same biological pathway or process. Thirty-four genes in PPAR signaling pathway were classified via applying a proposed feature, 5-mers strongly associated to 17 different epigenetic modifications. For this, diverse statistical outlier detection methods were applied to specify the group of thoroughly correlated genes. The results indicated that these 5-mers can appropriately identify correlated genes. In addition, our results corresponded to GeneMania interaction information, leading to support the suggested method. The appealing findings imply that not only epigenetic modifications but also their highly correlated 5-mers can be applied for reconstructing gene regulatory networks as supplementary data as well as other applications like physical interaction, genes prioritization, indicating some sort of data fusion in this analysis.
고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.
Purpose: The purpose of this study was to understand the reconstruction experience of mothers who had recently experienced a late-school age daughter's menarche by utilizing a hermeneutic phenomenological research methodology based on Parse's human becoming theory. Data were collected using purposive and snowball sampling methods to recruit the mothers of elementary fifth- and sixth-grade girls recently experiencing menarche. The data were analyzed using Parse's research methodology. As a result, the mothers' experiences appeared as "the process of reconstructing the menarche-related values created by themselves by facing the child's menarche experiences and related responses along with the change of era." The key concepts of there construction experiences of the mothers were "experiencing an ambivalent feeling of pity and pride," "celebrating her instead of expressing concerns," "giving a traditional lesson of protecting oneself to a new generation," and "feeling empathy as a woman and also alienation due to the generational gap." These findings reveal the important roles and competencies of community and school nurses in terms of achieving a healthy and positive reconstruction experience for mothers and their daughters. Also, it is necessary to develop educational programs for mothers who are about to encounter their daughters' menarche.
본 연구는 지상 라이다에 의해 획득된 두 가지 유형의 한국전통양식의 건축물에 대한 스캔 데이터로부터 3차원 모델을 생성하는 일련의 처리과정을 제시하고 전통건축물, 문화재, 고고학적 유적지 등을 수치적으로 기록·문서화하기 위한 3D 측량방법을 평가하는데 목적을 두었다. 지상레이저실측을 통한 수치적인 기록화를 필요로 하는 대부분의 고건축물이나 문화재 등은 모든 방향에서 데이터를 취득할 필요성이 있다. 본 논문에서는 대상물 주위의 다중 지점에서 데이터를 획득하여 통합하는 과정을 제시하였다. 또한 레이저 스캔 데이터로부터 건축물의 외부와 내부 양면을 동시에 자동적으로 재구성하는 접근법을 제시하였다.
태양광, 풍력 등의 신재생 에너지는 기상조건 및 환경변화에 민감한 자원이다. 설치위치 및 구조에 따른 설비의 발전량이 달라질 수 있기 때문에 정확한 발전량 예측은 중요하다. 기상 빅데이터를 활용하여 주성분 분석을 기반으로 데이터 전처리 과정을 진행하여 신재생 에너지 발전량 예측 시 영향을 미치는 피처간의 관계를 모니터링하였다. 또한, 본 연구에서는 영향을 미치는 민감도에 따라 데이터셋을 재구성하여 머신러닝 모델에 적용하여 예측도를 테스트하였다. 제안한 모형을 사용하여 신재생 에너지를 대상으로 기상환경에 따라 에너지 발전량을 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 랜덤 포레스트 회귀 분석을 적용한 에너지 발전량 예측에 대한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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