본 연구는 입원한 위암환자를 대상으로 영양불량의 정도를 중심으로 영양위험의 정도를 추정하며, 이러한 환자들의 초기 영양상태와 치료결과와의 관련성을 규명하기 위해 시도되었다. 연구대상은 병원에 입원한 209명의 위암환자였다. 영양불량은 표준체중백분율, 혈청알부민, 총임파구(TLC)로 판정하였으며, 치료결과는 합병증유무, 퇴원시 상태, 사망 등 세가지 관점에서 측정하였다. 표준체중백분율, 혈청 알부민, 총임파구수를 기준으로 영양상태를 보았을 때 비위험군은 39.7%였고, 위험군 I은 41.6%, 영양불량이 심한 위험군 II는 18.7%로, 환자의 60.3%가 영양상태가 불량한 것으로 나타나 위암환자 입원초기의 영양불량 정도가 심한 것으로 나타났다. 치료 결괴 퇴원시 상태가 "좋은"이 95.7%, 나쁨이 "4.3%"였으며, 사망환자는 6.8%, 합병증은 20.1%발생하였다. 또한 초기영양상태와 합병증과의 관련성은 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.03)을 보여주고 있으며, 초기영양상태와 퇴원시의 치료상태에서도 높은 변수군 분류의 적절성(p<0.001)이 있는 것으로 나타났다. 환자의 초기 영양상태와 사망과의 관련성 검토 결과 초기영양상태가 불량한 경우 사망확률이 높은 것으로 나타나높은 상관성이 있음을 보였다. 이상의 연구결과로 볼 때 위암 환자의 초기 영양상태는 환자의 치료결과와 높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.높은 관련성이 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 위성영상자료를 이용하여 사막지역의 토지피복상태의 변화를 분석하는데 있다. 따라서 본 연구에서는 위성영상자료를 이용한 사막지역의 토지피복상태를 분석하였다. 이 연구에서는 사막지역의 토지피복상태를 분석하기 위해서 몽골 지역을 연구 대상으로 하고 1991년부터 2007년까지의 Landsat TM과 ETM+ 영상자료를 이용하고 정규화 식생지수 및 무감독분류와 감독분류 방법에 의해 사막지역의 토지피복상태 변화를 분석하였다. 토지피복 상태를 수계, 녹지, 사막지역으로 구분하고 다시 사막지역은 약, 중간, 강 사막지역으로 분류하고 분석하였다. NDVI 지표와 분류된 사막지역 과의 상관관계를 분석함으로써 시간적 변화에 따른 사막화 지역의 토지피복 상태 변화를 분석하고자 한다. 위성영상자료를 이용하여 분석한 결과 사막주변영역에서 녹지는 감소하고 있는 것으로 나타나 사막지역이 확대되고 있는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.
본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.
모돈은 교배, 임신, 분만, 포유, 이유를 순환적 반복을 요구하는 개체로서 스마트 농장 시스템의 생산성 향상에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 모돈 능력의 극대화 및 최적의 시스템 관리를 위해서 초음파 센서를 활용한 모돈의 지제 이상 징후를 실시간으로 계측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 높이에 따라 상-중-하(30 cm 간격), 위치에 따라 전면부-후면부에 초음파 센서를 설치하고 이를 마이크로 컨트롤러에 연결하여 모돈의 지제 이상 유무 측정이 가능하도록 하였다. 모돈의 체형과 위치를 고려하여 설치된 초음파 센서의 위치 조절이 가능하도록 하였다. 또한 소형 LCD 모듈을 내장하여 실시간 모니터링이 가능하도록 하였으며, 측정된 데이터는 저장장치인 microSD 카드에 저장되도록 하였다. 모돈사의 환경을 고려하여 방밀형 구조로 하우징 마감하였다. 이 모돈 지체 이상 분석 시스템에 사용된 툴은 C언어를 이용하였다. 건강한 모돈을 대상으로 모돈의 지제의 관찰을 위하여 총 12회의 현장 실증실험이 수행되었으며, 현장 실증 시험 중 소요된 시간은 현장의 상황에 따라 다소 상이하였다 (8시간-28일). 높이 상에 위치한 전면부 및 후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 된 경우 정상 기립으로 간주하였고, 높이 상에 위치한 전면-후면부 초음파 센서 모두에서 모돈이 검출이 되지 않은 경우 정상적으로 누워 있는 걸로 간주하였다. 높이 하에 위치한 전면부 혹은 후면부 초음파 센서 한곳만 모돈이 검출된 경우 비정상적인 기립으로 간주하였다. 취득된 데이터를 분석한 결과 모돈의 정상적 상태 (기립상태, 누운 상태, 앉은 상태)와 그 외의 비정상적 상태로 분류가 가능하다. 또한 측정된 초음파 센서의 진동의 유무 및 파동형태에 따라서 모돈의 상태 예측이 가능하다. 초음파 센서의 진동 파동이 크고 안정된 상태인 경우 정상적인 활동 상태로 판단하였으며, 진동 파동이 작고 안정적인 경우는 수면 상태로 분류하였다. 실시간으로 지속적인 데이터 획득을 위하여 차후 초음파 센서 및 시스템의 보완작업이 필요하다. 이와같은 모돈의 행동 패턴에 따른 취득된 데이터를 분류하여 모돈의 발정에 의한 행동 특성(기립시간) 분석에 따른 발정 적기 발견 및 정량화 기술 개발에 활용이 가능하다.
경기도 수원시와 평택시에 위치한 광교저수지, 원천저수지, 서호, 남양호, 아산호 등 5개 호소에 대해 2003년 3월부터 11월까지 계절별로 4회의 채집을 실시하고, 식물플랑크톤의 분포 및 현존량을 분석하였다. 분석결과 본 수역에는 5문, 5강, 1아강, 16목, 26과, 1아과, 72속, 167종, 28변종, 1아종, 3품종의 총 199분류군의 식물플랑크톤이 분포하는 것으로 나타났다. 전체 식물플랑크톤 중 청정수역을 지표하는 분류군은 9월 광교저수지에서 Cladophora glomerata의 1분류군만이 출현하였으나, 오염수역을 지표하는 분류군은 Oscillatoria chlorina를 포함한 20분류군이 출현하였다. 또한 각각 9분류군과 4분류군의 이취미 및 독성물질을 분비하는 분류군들이 출현하였다. Chlorophyll-a농도에 대한 Yang and Dickman이 제안한 기준에 따르면 서호, 원천저수지, 남양호, 아산호는 과부 영화 상태이며, 광교저수지는 동계에는 빈중영양 상태이고 나머지 계절은 부영양화 상태로 나타났다.
입력신호인 도로표면의 화상 데이터는 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변화(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수에 의한 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
본 논문은 사회적 상호작용 결여로 감정 기복이 심하고 스트레스로 인해 정서불안 증세를 보이는 자폐 범주성 장애아동의 감정 상태를 인식하기 위한 목적으로 4가지 감정 자극에 대하여 생체신호를 분석하고 K-Means 알고리즘을 적용하여 획득한 정보로부터 감정 상태를 인식하는 방법을 제안한다. 실험구성은 참가자가 주어지는 감정자극 영상을 시청하는 동안 맥파 및 피부전도 센서를 이용하여 생체신호를 측정한 후 자율신경 비율을 나타내는 LF/HF의 심박 정보와 피부 반응 정보를 정량적으로 분석하였고, 추출된 정보로부터 K-Means 알고리즘을 적용하여 감정 상태를 분류하는 과정으로 진행된다. 총 3명의 일반인을 대상으로 실험을 진행하였으며, 4가지 감정 자극에 대한 실험을 수행한 결과, 생체신호 측정을 이용한 감정인식 방법이 제시되는 감정 자극을 충분히 분류할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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