• 지구물리와물리탐사
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• 제17권2호
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• pp.95-103
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• 2014

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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-9
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• 2015

본 연구에서는 다속성 의사결정(MADM)과 게임 이론을 결합하여 무선 자원의 이용효율을 향상시키는 호 수락제어 방법을 제시한다. 다속성 의사결정 방법으로 그레이 관계분석(GRA), 단순부가가중치법(SAW), TOPSIS들을 이용하였는데, 이 방법들은 서로 다른 서비스 품질(QoS)을 갖는 서비스들이 선호하는 대상 네트워크들의 선호도를 계산할 것이다. 이 선호도 값들을 이용한 효용함수를 바탕으로, 사용자가 요구하는 서비스 중에서 서비스 제공자들에게 적합한 서비스를 선택할 수 있도록 비협력적 게임이 진행된다. 요청되는 모든 서비스가 선택될 때까지 게임은 반복적으로 진행되며, 각 단계에서 내쉬균형을 이루는 서비스가 선택되도록 하였다. 서로 다른 특성을 갖는 4개의 무선 랜(WLAN) 시스템 중에서 임의의 2개의 네트워크가 중첩하여 존재하는 경우들을 각각 분석한 결과, 모든 다속성 의사결정 방법들은 서비스 제공자가 얻는 최대 보수의 차이는 있었으나 게임의 각 단계에서 동일한 서비스 선택하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.254-264
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• 2011

본 논문에서는 실내에서 무선으로 위치를 추정하는데 사용되는 삼변측량과 최소제곱법의 정확도 향상을 위한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 삼변측량을 사용하여 위치를 추정할 때 상대적으로 큰 위치 추정 오차를 발생시킬 수 있는 경우, 즉 3개의 원이 교직선을 형성하지 못하는 경우를 사면체를 위한 헤론의 공식을 적용하여 분류하고, 분류과정에서 얻어진 부피의 절댓값을 이용하여 측정된 추정 거리를 신뢰성 있는 추정 거리로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 또한 Anchor node의 개수가 3개 이상인 경우에 사용하는 최소제곱법의 변형된 알고리즘인 RWGH의 연산량을 개선하면서 더 좋은 성능을 낼 수 있는 가중치를 이용한 무게 중심 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.

• 대한환경공학회지
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• 제31권3호
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• pp.223-231
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• 2009

환경친화적인 도로노선대 선정을 위하여 공간분석기능을 활용한 GIS 기반 환경성평가 기법을 개발하고 실제 사례노선을 통하여 검증해 보고자 하였다. 도로건설 사업으로 인해 환경훼손을 가져오는 요인에 관한 분석을 바탕으로 영향범주를 구체화 시킨 후, 이에 관한 다양한 등급화 사례 및 법적 규제에 관한 문헌조사를 수행하였다. 공간 분석을 위한 정량화 모델로는 AHP를 선택하였다. 환경성 평가항목으로는 지형지질, 동식물, 토양생태, 수질, 대기질, 소음진동, 토지이용, 위락경관의 8개 항목을 선정하고 그에 따른 세부지표를 구성하여 이를 3등급 체계로 구분하였다. 가중치 산정을 위해 쌍대비교에 의한 설문수행 결과 동식물 1등급의 가중치가 0.191로 가장 높게 산출되었다. 위 방법을 사례지역에 대하여 검증한 결과 가장 환경친화적인 도로노선대를 생성할 수 있었다.

• 한방안이비인후피부과학회지
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• 제30권4호
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• pp.97-103
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• 2017

Objectives : To identify whether pattern identification using nasal endoscopy for rhinitis can be applied as a tool for evaluating rhinitis in routine care setting, we performed a inter-rater reliability study on this pattern identification. Methods : Two Korean medicine doctors assessed 290 left/right nasal endoscopy photograph cases of rhinitis patients with pattern identification using nasal endoscopy. This pattern identification consist of four assessment items, nasal membrane color(pale/hyperemia), nasal membrane humidity(dryness/dampness), rhinorrhea(watery/yellow), and turbinate membrane edema(atrophic/edematous). Cohen's kappa statistic and Percentage agreement were used to evaluate the inter-rater reliability. Results : Inter-rater percentage agreement and Kappa coefficient for left nasal endoscopy photograph cases was from 'slight' to 'moderate'(% agreement: 40.00-67.59%/Kappa: 0.06-0.407). Only the agreement of 'rhinorrhea (watery/yellow)' item was moderate(% agreement: 67.59%/Kappa: 0.407). Inter-rater percentage agreement and Kappa coefficient for right nasal endoscopy photograph cases was also from 'slight' to 'moderate'(% agreement: 42.41-68.97%/Kappa: 0.109-0.465). Only the agreement of 'rhinorrhea(watery/yellow)' item was moderate(% agreement: 68.97%/Kappa: 0.465). Conclusions : It is necessary to resolve problems such as cut-off value setting, bipolar evaluation values(pale/hyperemia, dryness/dampness, watery/yellow, atrophic/edematous) and weighting items. Further rigorous studies that overcome the limitations of the current research are warranted.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1025-1034
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• 2008

본 논문은 모바일 디바이스에 GML을 효율적으로 공급하고 가시화하기 위한 맵 분할 및 캐싱 기법을 제안하고, 이를 적용한 GridGML을 구현한다. GridGML은 GML의 가장 큰 단점인 가중성을 극복하기 위해 GML 속성들 중 맵 가시화 핵심 부분만을 추출 및 클래스 객체로 경량화 한다. GridGML은 모바일 디바이스에 실시간으로 맵을 공급하고 가시화하기 위해 모바일 디바이스 가시영역을 기준으로 분할 관리하며, 분할 영역은 전송상의 이점을 위해 바이트화 하여 전송한다. 그리고 모바일 디바이스에서는 수신된 분할영역을 조합한 후 모바일 디바이스에서 표현하는 영역에 따라 4개의 가시영역으로 재분할 및 가시화를 한다. 또한, 자원의 효율적 운영을 위해 이전에 전송받은 맵의 중복성을 고려한 캐싱 알고리즘을 적용하여 관리한다. 맵의 객체 밀집 지역에 대해서는 전송시간의 지연을 방지하기 위해 적응적 맵 분할 메커니즘을 제안하여 전송시간을 일정함을 유지한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.187-195
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• 2019

현대 기업에 있어서 기업 내외부에 발생하는 상호작용에 대한 객관적이며 계량화된 성과측정 방법론에 중요성이 강조되고 있다. 이러한 현상의 원인은 기업에 대한 객관적인 평가를 통한 기업의 현재가치와 현재의 에너지 상태를 가늠하여 미래 지향적인 전략의 수립과 실천의 중요성이 있기 때문이다. 이에 따라 최근 들어 부각되고 있는 객관적 성과측정 방법론인 BSC(Balance Scorecard)를 사용한 성과지표로써의 KPI 선정이 매우 중요시되고 있다. 기존 KPI에 대한 많은 연구들이 여러 산업 군에서 이루어져 있지만, SI 기업에 대한 KPI 연구는 미비한 실정이었다. 본 연구에서는 SI 기업에 적용될 수 있는 KPI를 발굴하는데 초점을 맞추고 있다. SI 기업들의 일반적인 전략에 따른 KPI 설계체계에 대한 연구와 조직군별 평가지표 개발에 따른 방법론과 평가지표개발에 대한 연구를 진행 하였으며, 아울러 각각의 평가지표에 따른 가중치 적용 방법론을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.67-72
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• 2019

본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐의 영향을 최소화하기 위한 CCA 적응 등화 알고리즘에서 스텝 크기의 변화에 따른 성능을 해석하였다. CCA 알고리즘은 기존의 결정 지향 알고리즘 (DDA : Decision Directed Algorithm)과 축소 신호점 알고리즘 (RCA : Reduced Constellation Algorithm)의 적절한 결합 방식으로 송신 신호의 constant modulus와 결정 장치의 출력 신호를 compact slice 가중치만큼 고려하여 이들의 장점을 얻을 수 있다. 이 과정에서 compact slice 가중치를 고정시킨 후, 적응을 위한 알고리즘의 스텝 크기를 3가지로 변화시킬때의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 시뮬레이션 결과 스텝 크기가 적을수록 수렴 속도는 늦지만 정상 상태 이후의 성능이 개선됨을 확인하였고, 특히 SER 성능에서는 스텝 크기가 적은 경우 robustness함을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2933-2940
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• 2018

과일의 경우 다른 작물보다 날씨의 영향을 많이 받으므로, 농업인의 고부가가치 창출을 위해서는 날씨를 고려한 작물모형개발이 필요하다. 본 연구에서는 과실류 중에서 비교적 제한된 조건에서 생산되는 복숭아를 연구대상으로 선정하였으며, 옥답 4.0에서 제공하는 2015년부터 2017년까지 대구에서 거래된 복숭아자료를 사용하였다. 분석에 사용되는 기상자료는 재배면적에 대한 가중치를 부여하여 생성하였으며, 1일 전부터 7일 전까지 날씨자료 중 상관성이 높은 변수를 사용하였다. 분석 방법으로는 기계학습법에 해당하는 랜덤포레스트와 그래디언트부스팅(gradient boosting machine), XGboost을 사용하였다. 분석결과, XGboost의 성능이 가장 우수하게 나타났으며, 경락가격 예측은 비교적 잘 예측할 수 있었지만, 거래량 예측의 정확성은 그리 높지 않았다. 복숭아 거래량 예측에 영향을 미치는 상위 3개의 기상변수로는 최저온도, 평균최대온도, 강수량으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.16-37
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• 2022

Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.