모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.
현재 우리나라는 점오염원 관리로 인한 수질개선 효과가 한계에 다다르고 있으며, 비점오염원의 수계별 총 부하 기여율이 지속적으로 증가하고 있어 추가적인 수질개선을 위해서는 비점오염원에 의한 오염부하량을 예측하고 관리하는 것이 필요하다. 국내에서는 비점오염원 관리를 위해 지속적으로 수질 모니터링을 실시하고 있으나 자료수가 부족하고 실측자료가 일부 존재하는 등의 단점을 가지고 있다. 부족한 자료는 환경부에서 제안한 원단위법 또는 분포형 수문모형을 이용하여 모의하고 있으나 원단위법은 유역특성을 고려하지 못한다는 단점을 가지고 있으며 분포형 수문모형은 모의에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 유역특성을 고려하여 오염부하량을 산정하는 회귀식을 개발하고 적용성을 검토해보고자 한다. 회귀식 개발에 필요한 입력자료는 환경부 물환경정보시스템 (Water Information System, WIS)에서 제공하는 수질자료, 국가수자원관리종합정보시스템 (Water Resource Management Information System, WAMIS)에서 제공하는 수위-유량 자료, 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2014년까지 모니터링한 수질 및 유량자료를 이용하였다. 회귀식 도출에는 IBM SPSS Statistics 20 (SPSS, Inc, 2011)을 이용하였다. 개발된 회귀식 검토를 위해 미계측 유역을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 오염부하량을 모의하였으며, 결과 비교를 통해 개발된 식의 타당성을 검토하였다. 본 연구의 결과는 유역에서 비점오염원에 의해 발생하는 오염부하량 모의를 통해 유역 내 비점오염원 저감대책 마련에 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
하천에서 주로 부유사의 형태로 이송되는 유사는 크게 점착성 유사와 비점착성 유사로 구분된다. 입자의 크기가 약 $63{\mu}m$이하인 유사는 입자 표면의 전자기적 점착력의 영향이 우세하여 유사입자들은 지속적인 응집현상을 겪는다. 응집 현상을 통해 유사의 가장 단위인 일차입자(Primary Particle)들은 하나의 커다란 덩어리인 플럭(Floc)을 형성한다. 응집현상이 중요한 이유는 형성된 플럭의 크기 및 밀도가 끊임없이 변화하는 데 있다. 크기와 밀도의 지속적인 변화로 인하여 유사의 부유에 직접적으로 관계하는 침강속도가 변화한다. 우리나라의 금강 및 낙동강의 하구는 점착성 유사가 지배적인 환경으로, 하구에서의 유사 이동을 살펴보기 위해서는 흐름 방향 및 연직방향으로의 흐름 특성(Hydrodynamics)변화와 응집 모형을 통한 응집 현상의 고려가 필수적이다. 이에따라, 본 연구에서는 흐름 방향 및 연직방향으로의 2차원 점착성 유사 이동모형에 관한 개념적 틀(Framework)을 제시한다. 2차원 점착성 유사 이동 모형의 개념적 틀은 기존의 1차원 연직 점착성 유사 이동 모형을 근간으로 한다. 모형에서 흐름을 구성하는 지배 방정식은 오일러-오일러 이상방정식(Eulerian-Eulerian Two-Phase Equation)을 통해 얻는다. 유사상(Sediment Phase, Dispersed Phase)와 유체상(Fluid Phase, Continuous Phase)는 혼합물 이론(Mxiture Theory)를 통해 하나의 혼합물 상(Mixture Phase)의 지배방정식으로 대표된다. 난류의 계산은 와점성 모형 중 -${\varepsilon}$모형을 통해 수행되며, 부유사의 농도는 유사의 이송-확산 방정식을 통해 모의된다. 입력된 흐름 조건을 따라 초기 흐름이 모의되면, 유체 내에서 시간에 따른 플럭의 크기가 계산된다. 플럭의 크기가 계산되는 과정에서 밀도와 침강 속도가 계산되며, 그 이후에 유체 내 유사의 농도가 계산된다. 난류 모의가 수행되고 난 이후에, 유속이 재계산 된다. 이러한 과정을 통해 흐름 방향 및 연직 방향으로의 유사 이동 모의가 가능한 2차원 점착성 유사 이동 모형이 개발될 수 있을 것이라고 생각된다.
포털 사이트의 핵심 서비스인 검색서비스는 입력되는 검색어 중에서 짧은 순간에 급상승하는 검색어를 대상으로 순간 검색빈도가 높은 것을 기준으로 순위별로 제시하는 것이므로 일정기간 동안 관심도가 높은 검색어를 곧바로 알려주기는 힘들다. 따라서 이를 극복하고 검색어 변화에 대한 향상된 분석결과가 나오게 하여 보다 지능적인 정보검색 서비스를 제공하기 위한 노력이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 실시간검색어의 관심도와 지속도, 그리고 주목도를 측정할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 그 기준에 맞추어 일정기간 동안 시간, 일간, 주간, 월간 실시간검색어에 대한 변화의 측정과 집계를 하고 이를 통해 관심도가 높은 이슈, 관심이 길게 지속된 이슈, 변화가능성이 커서 앞으로 주목해야 할 이슈를 평가한다.
고령자는 낮은 디지털 활용 역량, 주기적이고 지속적인 자가관리 유지 어려움이 있어 시간에 따른 변화에 대응해 지속적인 관리를 해줄 수 있는 돌봄 제공자용 건강관리 앱이 필요하다. 이러한 필요성을 바탕으로 본 연구에서는 고령자가 사용하기 편한 UI와 단순한 구조의 앱을 디자인하였다. 본 연구에서 개발된 앱은 돌봄 현장에서 혈압, 혈당, 심박수 등의 건강 데이터와 신체, 질병, 인지, 의사소통, 환경 등의 특이 정보들을 정기적으로 관리하도록 지원한다. 본 연구에서 개발된 앱은 건강관리 기기와의 연동을 통해 데이터를 자동 입력하고, 기록된 데이터의 자동분석과 시각화 표현이 가능하다. 건강 변화의 추세, 변동성 등의 모니터링으로 돌봄 서비스를 제공할 수 있는 지원이 가능하다. 또한 다양한 건강관리, 의료지원 플랫폼과 연계할 수 있는 확장성이 추가되어 개발되었다. 개발된 앱에 대한 효과성과 만족도가 현장 실증 결과 유의미함이 확인되었다.
본 연구에서 세 성분 단일 관측을 이용해서 국지와 광역 지진 및 폭발외 진원 깊이, 진원시등을 재결정 했다. 우리는 진원 방위각, 시범 지진 진앙이 산출될 수 있느 편파분석 방법예 의하여 이 연구를 수행하려고 한다.일정한 층속도 모텔에 기초를 두고 이론적 주시표가 각 이벤트 입력 지진 위상들에 맞도록 계산 될 수 있다. 지진 규모는 P파 코다(coda)의 지속시간을 이용해서 결정한다. 최소 오차에 대응하는 결과는 이 연구소에서 모두 지진의 평균 깊이는 15km 이라는 것을 보여주는데 이것은 다른 연구소 조사와 매우 일치함을 알 수 있다(Kang and Choi, 1993).
P2P(Peer-to-Peer)는 중앙서버 없이 개인간에 직접적인 연결을 통하여 디지털 자원(mp3, software, game, video 등)을 효과적으로 공유하는 방식으로 기존의 클라이언트/서버 방식과 달리 관련 프로그램만으로 디지털 자원에 대한 손쉬운 공유 및 교환이 가능하다. 본 논문에서는 이 제안기법을 이용한 P2P 응용 프로그램은 최초 실행할 때 하나 이상의 IP 주소를 입력받아야 하지만, 실행 이후에는 사용자로부터 어떠한 정보도 받지 않으면서 네트워크 그룹에 지속적으로 연결될 수 있다. 제안기법의 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 연결되어진 피어들이 종료할 경우 네트워크 그룹에 재연결할 때까지 걸리는 시간을 측정하였다.
본 연구에서는 비파괴 시험장비인 FWD를 사용하여 아스팔트 콘크리트 포장체 각 층의 탄성계수를 추정할 때 고려하여야 하는 가상암반층의 깊이를 FWD의 충격지속시간과 충격하중에 의한 포장체내의 압축과 속도로부터 산정할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 또한 FWD 시험자료를 입력치로하여 포장체 각 층의 탄성계수를 추정하는 전산 프로그램인 MFPD에 본연구에서 제시한 알고리즘을 적용 보완하였다. 보완된 MFPD의 탄성계수 추정결과에 대한 타당성을 살피기 위하여 FWD를 제작하여 현장시험을 실시하였으며 아울러 검증시험을 병행 실시하였다. 검증시험으로는 FWD 시험위치에서의 평판재하시험, 채취시료의 실내시험(마샬안정도시험, 압축시험), 표면파시험을 실시하였다. 이들 시험성과를 비교분석한 결과 가상암반층을 고려할 수 있도록 보완한 MFPD의 역산결과가 충분히 신뢰성 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 장면의 밝기에 적합한 셔터 속도를 가진 두 장의 LDR (low dynamic range) 영상을 취득하여 HDR (high dynamic range) 영상을 고속으로 생성하는 효율적인 기법을 제안한다. 즉, 장면의 밝기에 최적인 HDR 영상을 취득하기 위해 본 논문에서는 오직 두 장의 초기 입력 LDR 영상을 이용하여 장면의 밝기에 대한 노출 곡선을 초기 추정한 후, 장면의 밝기 변화에 따른 최적의 셔터 속도를 시간 변화에 따라 지속적으로 추정하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 고화질 HDR 기법으로 생성한 영상과 제안된 방법으로 취득된 영상간의 유사도를 PSNR (peak signal to noise ratio)로 비교하였으며, 모든 두 장의 조합을 탐색하지 않고도 최적에 근사하는 두 개의 셔터 속도를 얻을 수 있음을 보인다.
최근 IT 첨단기술의 발전과 더불어 국민들의 정보화 수준이 지속적으로 향상되고 있는 가운데 교통 분야에 IT기술의 최신분야인 유비쿼터스 기술 및 모바일 기술 등 첨단기술을 접목하려는 시도가 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 경향에 발맞춰 교통사고 조사를 신속하고 효율적으로 실시할 수 있는 PDA 조사 장치가 개발되었다. 본 논문에서는 교통사고 조사를 위해 개발된 PDA에 대해 평가방법론을 설정하고, 정성적 및 정량적 평가를 실시하였다. 평가 결과, PDA를 활용한 교통사고 조사는 수기조사에 비해 자료의 정확성 및 편리성, 그리고 조사시간 측면에서 비교 우위에 있는 것으로 평가되었다. 그리고 사고데이터를 입력하는 형식에 관한 일부 개선이 필요한 면도 파악되었다. 향후 이러한 문제점을 개선한다면 사고조사 분야에 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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