현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.
국민건강증진을 위해 우리나라만의 독창적이고 뛰어난 진단 방법인 한의학의 망진을 의료공학적 시스템화를 구현하고자 하는데 큰 걸림돌이 되는 것이 찰색이다. 찰색이란 안면의 색을 보고 대상자의 상태를 진단하는 방법으로 이를 위해서는 실제의 피부 색상을 정확하게 획득하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 찰색의 정확성을 높이기 위해 대상자의 영상 수집 시 화이트 밸런스를 설정한 후 영상을 획득하고 QP 카드를 통하여 후 보정을 수행하였다. 이를 기반으로 색상 보정 전과 후를 비교, 분석하여 실험을 통한 색상 보정 효과를 파악하고자 한다. 또한 여러 조명 환경 하에서 실험을 진행함으로써 색상의 재현성이 있는지를 확인하고 이를 분석하고자 한다.
지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자들로 하여금 다양한 교통환경에서 도로를 좀 더 효율적으로 이용하게 해 주었다. 기존의 지점검지체계 기반의 교통정보 수집 및 제공시스템에서 오는 한계점을 극복하기 위해 최근 들어서는 차량-차량간 및 차량-인프라간 통신기술을 바탕으로 하는 교통자료 수집 및 제공에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 차량간 및 차량과 인프라간 통신은 무선으로 이루어지기 때문에 주변 환경의 영향(건물, 날씨, 대형차량 등)으로 인해 통신 실패가 빈번히 발생하여 교통정보수집의 신뢰성을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 무선통신기반 교통정보수집시 통신 실패로 인한 차량의 주행궤적정보가 결측되었을 경우 이를 보정할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 차량의 주행궤적자료 결측 보정을 위한 기존의방법들 및 무선통신기반 교통자료수집을 위한 요구조건들을 검토하였다. 다음으로 AIMSUN을 이용하여 차량의 주행궤적자료를 수집하였고, 이를 바탕으로 임의의 결측치를 생성하였다. 결측된 자료는 기존의 교통자료 결측치 보정 방법과 본 연구에서 수정된 방법을 적용하여 보정한 후 비교 분석해 보았다. 분석결과 무선통신기반 교통수집체계하에서 통신 단절로 인한 결측치는 기존의 방법보다는 차량의 주행궤적 특성을 고려해서 수정된 방법으로 보정했을 경우 좀 더 정확한 교통정보를 수집할 수 있었다.
현재 국내에서 원자흡광법에 의한 혈중연 분석은 분석선 283.3 nm에서의 $D_2$ 보정 방식을 이용한 흑연로 원자흡광법이 주로 이용되고 있으며, 일반적인 시료중 납에 관한 분석은 217.0 nm에서의 $D_2$ 보정 방식이 보편화되어 있다. 그러나 이들 방식은 바탕 보정에 제한성 때문에 새로운 바탕 보정법에 대해 관심을 가지게 되었다. 그러던 중 1980년대 말부터 혈중연 분석자들은 연 분석에 있어 Zeeman effect 보정방식이 보다 좋은 결과를 나타낸다 하여 이 방법에 대하여 관심을 갖게 되었다. 따라서 본 연구는 국내 대부분의 혈중연 분석기관들이 보유하고 있는 $D_2$ 보정방식 (217.0과 283.3 nm)의 혈중연 측정결과를 편광 Zeeman effect 보정방식의 측정 결과와 비교함으로서 현재 사용 중인 기기 들의 측정결과의 타당성을 검토하기 위하여 시도하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. Zeeman형의 바탕보정 방식을 사용하는 기기의 결과를 편의상 1.00으로 하고, $D_2$ 형 보정 장치의 217.0 nm와 283.3 nm에서의 결과를 짝비교 (paired t-test)를 하였을 때 혈중연 농도가 $20.0{\mu}g/dl$ 이하인 경우에 0.92와 0.90으로 Zeeman형보다 낮은 값으로 분석되었으며 통계적으로 유의하였다.(P<0.001). $20.1-40.0{\mu}g/dl$인 군에서는 $D_2$ 보정방식의 결과간에 차이는 없었다. Zeeman 및 $D_2$ 보정방법에서는 혈중연 증가에 따른 바탕보정장치의 변동이 적었고 혈중연 이외의 다른 금속 즉, 철, 구리, 아연에서는 바탕보정장치에 관계없이 철은 역상관인 것으로 나타났으며, 구리와 아연은 정상관을 갖는 것으로 나타났다. 연구 결과로 미루어보아 두방법간의 차이가 없으므로 혈중연 분석에 있어서 Zeeman형 바탕보정 장치를 사용하거나 $D_2$ 바탕보정 방식(217.0, 283.3nm)의 기기를 사용하여도 무난할 것으로 생각된다.
이 논문에서는 관망시스템의 마찰항을 보정하기 위해서, 부정류 마찰 모형과 Levenberg Marquardt 방법을 합성하였다. 부정류 마찰항을 고려하기 위한 방법으로 빈도 의존 마찰항을 사용하였으며, 특성선 방법을 모형 개발의 기반으로 하였다. 최적화에 필요한 Hessian과 Jacobian 행렬을 구하기위해서 수압을 직접 마찰항에 미분한 항을 계산하였으며, 특성선 방법상에서의 다양한 수압과 유량에 대한 마찰계수의 민감도를 수식으로 유도하였다. 간단한 관망을 가정한 뒤, 갑작스런 밸브의 거동으로 도입된수압의 시계열을 확보하였고, 이를 이용하여 정상류 마찰 모형과 부정류 마찰모형의 마찰항 보정을 수행하였다. 제안된 방법과 진화 연산 알고리즘의 마찰항 수렴거동을 비교하였으며, Leveberg Marquardt 방법의 안정적이고 신속한 수렴결과를 확인하였다.
본 연구는 급성심근경색증 환자의 사망률 측정을 위한 중증도 보정 모형을 개발하여 의료의 질 평가에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2005-2008년 퇴원손상환자 699,701건의 자료를 분석하였다. Charlson Comorbidity Index 보정 방법을 이용한 경우와 새롭게 개발된 중증도 보정 모형의 예측력 및 적합도를 비교하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 새롭게 개발된 모형에는 연령, 성, 입원경로, PCI 유무, CABG 유무, 동반질환 12가지 변수가 포함되었다. 분석결과 CCI를 이용한 중증도 보정 모형보다 새롭게 개발된 중증도 보정 사망 모형의 C 통계량 값이 0.796(95%CI=0.771-0.821)으로 더 높아 모형의 예측력이 더 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 중증도 보정 방법에 따라 사망률, 유병률, 예측력에도 차이가 있음을 확인하였다. 향후에 이모형은 의료의 질 평가에 이용하고, 질환별로 임상적 의미와 특성, 모형의 통계적 적합성 등을 고려한 중증도 보정모형이 계속해서 개발되어야 할 것이다.
오늘날, 보다 정밀한 대기기상 분석과 정확한 기상 예측을 위해 보편적으로 기상레이더를 활용하고 있다. 지표면과 가까운 저층에서 주로 발생하는 국지성 호우 및 돌발기상에 대한 대응을 위해서는 기상레이더 역시 저층 관측이 수반되어야 한다. 하지만, 국토 대부분이 산악지형으로 이루어진 우리나라에서는 산악지형에 의한 지형클러터와 빔 차폐의 영향을 피하여 원만한 기상관측을 위해 대부분의 기상레이더가 고지대에 설치, 운영되고 있다. 그럼에도 불구하고 낮은 고도각의 레이더 관측 자료에서는 여전히 지형 클러터 및 차폐에 따른 영향으로 인해 자료 품질의 신뢰성이 떨어질 수 밖에 없다. 현재 클러터나 차폐가 발생한 영역에 대해 상위 고도각의 자료를 이용하는 등의 방법으로 보정을 수행하고 있지만 각 고도각 관측 자료들의 시간적 차이가 발생함에 따라 부정확성이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 차폐 영역 보정에 대한 처리를 위해 단일 관측자료 만을 이용하는 방법을 적용함으로서 시간적 불일치성에 대한 문제를 해결하고, 초단기 강수예측을 위한 강수에코의 정확한 추적을 위해 레이더 영상에 적응적인 차폐, 클러터 보정 기법을 제안한다. 제안 기법은 강수에코의 형태학적 구조에 기반한 차폐보정을 위해 영상 처리 기법의 한 종류인 모폴로지 기법을 적용함으로써 강수에코의 모양, 크기, 및 구조에 따라 침식 및 팽창 과정을 수행하여 클러터나 차폐로 인해 소실된 강수에코 영역을 보정한다. 실험결과 레이더 강수추정의 정확성 향상을 꾀할 수 있었으며, 강수 추적을 위한 강수에코의 형태학적 복원이 가능함을 확인하였다. 이로부터, 향후 저층관측 레이더 자료의 활용성 증대와 에코 형태에 기반한 강수 추적 알고리즘 개발 및 성능 향상에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
산업현장에서의 안전사고 빈도가 높은 지게차 전복의 주요 원인인 과적을 방지하기 위해 개발된 앵커(anchor) 볼트 형태의 strain 게이지 센서의 초기 값 오차를 보정하는 방법을 제안하였다. Strain 게이지 센서의 초기 값 오차는 앵커 볼트의 물리적이고 기계적 오차와 환경적 문제에기인하는 것을 확인하였다. 이러한 원인들을 제조 공정에서 제거하는 것은 본 연구의 범위를 벗어나는 것이기 때문에 제반 원인들을 고려한 보정 값을 찾고, 이 보정 값으로 strain 게이지 센서부를 구성하는 ADC 모듈의 초기 값을 보정하는 방법을 적용하였다. 보정 값 도출을 위하여 선형 보간법을 채택하였다. 도출한 보정 값을 4개의 strain 게이지 센서에 적용하여 시험한 결과 4개의 센서 모두 실제 중량 값과의 차이가 5% 이내가 되는 것을 확인하였다. 아울러 초기 값 보정 전에는 센서들의 ADC 값과 적재 중량 실제 값의 상관성이 없었던 점도 동시에 해결할 수 있었다.
본 논문에서는 변수화된 영상 보정을 통한 전방향 영상 (Omni-directional image) 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모든 방향의 영상을 포함하고 영상 합성 시에 발생하는 왜곡과 에러를 최소화하는 전방향 영상을 생성하기 위해, 원형 좌표계를 기반으로 평면 영상을 원형 영상으로 변환한다. 카메라로 획득한 각각의 영상은 카메라의 시스템과 외부 환경 조건에 따라 발생하는 비그네이팅 효과와 조명 변화를 포함하고 있으므로, 최적의 비그네이팅 및 조명 변수를 추출하여 자연스러운 전방향 영상 생성을 위한 영상 보정 과정을 수행한다. 실험 결과에서는 제안한 방법에 따라 생성된 전방향 영상을 확인하고 비그네이팅 효과 및 조명 변화를 고려하지 않은 방법과 제안한 방법의 성능을 비교, 분석하여 제안한 방법이 $1{\sim}4dB$ 정도 더 효과적임을 보인다.
현장에서 일반적으로 성토체의 다짐도 판정을 위해 사용되는 방법으로 들밀도시험이나 밀도계에 의한 측정 등이 사용되는데 이 방법들을 적용시 성토재료에 입경의 크기가 비교적 큰 조립자가 일정량 포함되어 있다. 조립자는 밀도가 흙 보다 높기 때문에 조립자를 고려하지 않고 현장에서 측정한 밀도를 실내다짐시험(KS F 2312, 2001)에서 얻은 최대건조밀도와 비교하여 다짐도 만족 여부를 판단하게 되면 다짐도는 과대평가 된다. 하지만 현재 우리나라 규정에는 조립자율에 따른 보정 방법이 명확하게 제시되어 있지 않아 큰 하중이 작용하거나 다짐이 매우 중요한 구조물 등에서는 다짐도의 기준을 더 크게 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 국외의 여러 가지 조립자 보정 방법을 종합하고 분석하여 우리나라의 실내다짐시험 방법, 허용최대입경 차이 등을 고려하여 적용 할 수 있는 방법을 제안하였고, 제안된 방법에 의해 실내다짐시험과 현장에서의 들밀도시험을 수행하고 다짐도를 재평가 하였다. 그 결과 제안된 조립자 보정 방법에 의해 재산정된 다짐도는 조립자율이 높을수록 감소하여 조립자 보정을 하지 않았을 경우 다짐도는 과대평가되는 것으로 분석되었고, 조립자 보정을 통해서 산정된 다짐도를 실제 현장에 적용 할 경우, 추후 유지 보수 측면에서 더 효율적인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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