많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
본 연구에서는 표준사와 bottom ash를 No.40체, No.60체, No.100체, No.200체로 분류하여 상대밀도시험을 실시하였으며, 시험결과를 토대로 40%, 55%, 70%의 상대밀도로 공진주시험을 실시하였다. 또한, 각 체에 잔류한 bottom ash에 대해 55%의 상대밀도로 No.200체 통과시료를 함유하여 공진주시험을 실시하였다. 각 체 잔류시료에 대해 A다짐시험에 해당하는 다짐에너지로 다짐을 하면 No.200체 통과율이 약 30%까지 증가하게 되어 함유량을 10%, 20%, 30%로 조정하였다. 시험결과 bottom ash의 경우 파쇄강도와 단위중량이 표준사에 비해 작아 최대전단탄성계수, 감쇠비 등의 결과값이 표준사의 결과에 비해 작았다.
본 논문에서는 블록 변화된 영상의 블록 환상을 제거하기 위해 POCS(Projection Onto Convex Set) 이론을 바탕으로 하는 적응 양자화 체한 집합을 제안한다. POCS 이론을 바탕으로 하는 블록 현상 제기 기법은 크게 부드러움 제한 집합과 양자화 제한 집합으로의 반복적인 투영을 동해 이루어진다. 기존의 양자화 제한 집합은 원 영상의 데이터가 가질 수 있는 최대 구간을 지정해 주므로 반복이 계속될수록 over-blurring 현상이 심화된다. 제안한 양자화 제한 집합은 이산 여현 변환(DCT) 계수의 특성에 파라 적응적으로 제한 구간을 조절하므로 복호화된 영상의 선명도를 유지하면서 동시에 효과적으로 블록 현상을 제거할 수 있다. 기존의 후처리 알고리즘의 양자화 제한 집합을 제안한 적응적 양자화 제한 집합으로 대체하여 실험을 수행한 결과 적은 반복 횟수로도 수령에 도달하였고 후처리 된 영상 역시 선명도를 유지하면서 블록 현상이 효과적으로 제거되었음을 알 수 있었다.
사고로 인해 응급실을 내원한 중증외상환자로 등록된 환자 중 혈관조영술을 시행 받고, 동맥 출혈이 진단되어 동맥색전술을 시행 받은 환자를 대상으로 생존군과 사망군을 비교하여 생존의 영향을 미치는 인자와 치료방법으로 혈관조영술 및 색전술의 유용성과 적절한 시행 시점을 연구하였다. 2006년 7월부터 2010년 12월에 경기도에 위치한 H병원 응급실에 중증외상환자로 분류된 환자 중 혈관조영술과 동맥색전술을 시행한 환자 45명을 대상으로 하여 후향적 분석을 실시하였다. 주요 지표로 ISS(Injury Severity Score)와 RTS(Revised Trauma Score), 적혈구 용적률 (Hematocrit)를 삼았다. 다발성 손상의 의한 중증외상환자의 경피적 동맥색전술은 모두 성공적으로 시술되었고, 환자의 사망률과 합병증을 줄이는데 도움을 줄 수 있으며, RTS, ISS, Hematocrit, 쇼크 등이 사망률 조기 인자로써 예측이 가능하였으며 생체활력증후가 안 좋은 환자는 색전술 시행 시점을 가능한 빠르게 진행시켜야 한다.
본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환($W_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.
본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.
본 논문에서는 BcN 망에서 다중화된 MPEG 비디오 스트림을 전송 시 QoS를 보장하는 능동적 대역폭 할당 방법을 제안하였다. 실시간 처리를 위해 다중화 소스를 일정시간대별로 처리하는 '측정 대역폭 구간'으로 분류하고 단일 비디오 소스에서 사용되고 있는 선형예측 방법을 분석하여, 이 과정에서 만족할만할 품질 보장율을 얻지 못할 경우 보다 효율적으로 QoS를 보장하기 위한 능동적 대역폭 할당방법으로 과할당과 재할당의 분배방식을 이용한 두 가지 보장 방법을 제안하였다. 특성이 서로 다른 네 가지 비디오 소스를 트래픽 발생시기가 불규칙적이게 다중화시켜 생성한 랜덤 다중화소스와, 프레임내 I 픽쳐의 배열을 고려해서 생성시킨 GOP 다중화소스를 만들어 모의실험을 하였고 이를 통해 선형예측 방법의 성능평가와 제안된 과 할당 및 재할당방법의 성능을 비교평가 하였다. 실험 결과, 과할당방법과 재할당 방법 모두 측정구간을 1.8초 이상으로 하면 0.9이상의 대역폭 이용계수값에서 목표 품질 보장을 만족하면서 낮은 대역폭 점유를 얻을 수 있었고, 특히 대역폭의 효율적 운용의 경우 재할당방법이 같은 조건하에서 더 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
여름철 광양만의 저서환경 상태를 파악하기 위해서 2001년 6뭘 광양만의 38개 조사정점에서 대형저서동물의 분포를 조사하였다. 출현한 대형저서동물은 총 154종 이었고, 다모류가 출현종수와 개체수에서 가장 우점한 동물분류군이었다. 다모류의 Tharyx sp.(44.8%),Lumbrineris longifolia (14.0%), 이매패류의 Mytilus edulis (6.5%), 단각류의 Corophium sinense (4.5%), 다모류의 Heteromastus filiformis(3.6%), Sigambra tentaculata (1.7%)등이 주요 우점종이었다. 광양만의 묘도 서쪽에 위치한 정점들에서 종수와 개체수가 적었고, 광양만의 주수로역에서 풍부한 생물상을 보였다. 저서오염지수 (BPI)와 생물계수(BC)에 의한 저서군집의 건강도지수서는 주수로역의 일부 정점을 제외한 전 정점이 현재 정상상태 또는 약간 오염된 상태에 있었고, 광양만 입구 지역에서는 유기물오염에 잘 적응한 다모류의 대량 출현이 있어서 유기물 오염의 징후로 보여 향후 지속적인 감시가 필요한 것으로 나타났다.
우리나라는 지리적으로 중위도 온대성 기후대에 해당하며, 초여름부터 초가을까지 집중호우가 발생한다. 집중호우는 도로의 용량 및 서비스 수준에 직접적인 영향을 미치며, 이에 대한 분석의 필요성이 대두되었다. 본 연구는 신호교차로에서의 강우에 따른 포화교통류율 변화를 측정하여 강우가 도로용량에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 영상자료를 구축하였고, 영상의 프레임분석을 시행하여 차두간격을 조사하였으며, 조사된 결과를 바탕으로 포화교통류율을 산정하였다. 분석결과에 따르면 일반적인 기상상황에 비해 강우상황에는 포화차두시간이 증가하는 것을 확인하였으며 시간당 강우량이 증가함에 따라 포화교통류율이 점차 감소하는 것을 통계적으로 검정하였다. 통계적 검정 결과 일정 시간당 강우량 범위 내에서는 포화교통류율의 변화가 크지 않으므로 각 시간당 강우량의 범위에 따라 세 영역으로 분류하였으며 각 영역에 따라 포화교통류율은 약 7%, 17%, 21% 감소하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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