1. 연구목적 본 연구(硏究)의 목적은 체질진단분류의 간편화와 정확화를 위해 만들어진 새로운 사상체질(四象體質) 변증설문지(辨證說問紙)의 임상적 활용도를 알아보기 위한 것이다. 2. 연구방법 이 연구(硏究)를 위하여 동의의료원 건강검진센터를 방문한 환자 및 일반 학생 등 총 306명을 대상으로 설문지(說問紙)를 작성하였다. 작성된 설문지(說問紙)를 이용하여 아홉 가지 판별식을 만들었으며 이 아홉 가지 판별식을 이용하여 자료의 체질(體質)를 분석하여 그 결과를 얻었다. 3. 연구결과 1. 판별식(I)로 A군 대상자의 체질(體質)를 판별한 결과 소음인(少陰人) 진단정확률이 58.97%, 태음인(太陰人) 진단될 정확율이 51.43%, 소양인(少陽人) 진단 정확률이 45.16%로 나타났다. 판별식(I-1)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 62.50%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 52.94%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 45.16%로 상승시켰다. 판별식(I-2)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 60.53% 태음인(太陰人) 진단정확률이 52.78% 소양인(少陽人) 진단정확률이 48.39%로 상승시켰다. 2. 판별식 (II)으로 B군 대상자의 체질(體質)을 판별한 결과 소음인(少陰人) 진단정확률이 68.25% 태음인(太陰人) 진단정확률이 37.93%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 38.20%로 나타났다. 판별식(II-1)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 68.25%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 41.38%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 39.32%로 약간 상승시켰다. 판별식(II-2)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 66.66%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 41.73%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 38.20%로 거의 변화가 없었다. 3. 판별식(III)으로 C군 대상자의 체질(體質)를 판별한 결과 소음인(少陰人) 진단정확률이 62.86%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 35.87%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 32.22%로 나타났다. 판별식(III-1)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 62.86%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 36.95%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 32.22%로 거의 변호가 없었다. 판별식(III-2)은 소음인(少陰人) 진단정확률이 61.47%, 태음인(太陰人) 진단정확률이 34.44%, 소양인(少陽人) 진단정확률이 31.82%로 거의 변화가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 판별식(I-2)이 가장 좋은 결과가 나왔으며, 몇 가지 문제점을 보완한다면, 임상에서 활용할 수 있는 보다 나은 판별식을 구할 수 있을 것으로 사료된다.
건강과 장수에 관심이 많은 현대인에게 심장 질환은 꾸준히 증가하고 있다. 심장 질환을 측정하기 위하여 정확한 진단은 꼭 필요한 부분인데, 정확한 측정을 위해서 원하는 부분의 정확한 이미지 획득은 중요한 부분이다. 기존의 M-mode 이미지와 2자원 이미지는 각자의 장점과 단점을 가지고 있는데, 이 이미지들을 이용하여 정확한 결과를 얻기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 기존의 두 이미지의 장점을 혼합하여 새로운 이미지를 생성하였다. 즉, Synthetic M-mode 이미지라고 불리는 새로운 좌심실 이미지는 사용자가 측정하고 싶은 부분의 이미지를 정확히 재 생성하여 보다 좋은 결과를 얻게 하고 있다.
근본적으로 터널을 정확히 해석하려면 3차원 해석이 필요하다. 그러나 3차원 해석은 다루어야 할 자료가 방대하고 또한 시공 단계를 고려하는 3차원 소성해석을 정확히 하기 위해서는 슈퍼컴퓨터와 같은 컴퓨터 파워가 요구된다. 따라서 터널의 해석에서는 대개 하중분배율법을 사용하여 2차원 해석을 수행하고 있는 실정이다. 그러나 하중분배율법에 의한 2차원 해석의 결과는 선택한 하중분배율법에 의존함으로 정확한 하중분배율을 아는 것이 중요하다. 2차원 터널해석을 정확히 하기 위해서는 본문에 기술한 요건을 갖춘 프로그램의 확보, 하중분배율에 대한 정확한 평가, 측압 계수의 신중한 선택, 주위 지반의 물성에 대한 신중한 평가가 필요하다.
영상 감시 시스템에서 핵심적인 기술은 얼마나 정확하게 검출을 할 수 있는가 하는 것이다. 객체를 정확하게 추적하기 위해서는 영상에서 배경과 객체를 정확히 분리 할 수 있어야 한다. 하지만 사람의 시각이 아닌 시스템 스스로가 배경과 객체를 정확히 구분하고, 상황을 판단하는 것은 쉽지 않다. 영상처리 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서는 배경과 객체를 정확히 검출해 내야 객체를 정확하게 추적할 수 있게 되며 이는 시스템 제작의 성공 여부에 큰 영향을 끼친다. 본 논문은 시시각각으로 변하는 배경 환경을 정확히 파악하기 위해 배경의 변화를 관찰하여 배경과 객체를 보다 정확하게 구분할 수 있는 방안을 제안하였다.
2가지 이상의 재질로 결합된 구조물이 온도 변화를 받으면 열응력이 발생한다. 이러한 응력은 재질간의 열팽창계수가 서로 상이하여 생긴다. 본 논문에서는 균일한 온도변화를 받는 복합 재료로 이루어진 축대칭 원판(disk)에 대한 응력상태를 구하는 공식을 유도하였다. 먼저, 재료역학원리를 이용하여 근사해를 구한 후, Eigenfunction series를 전개하여 탄성학적인 정확해(Exact Solution)를 구하였다. 또한 정확해는 유한요소법으로 구한 해와 비교하였다. 상기 근사해로는 연계면에서의 응력분포를 예측하는 데 어려움이 있었으나, 정확해는 유한요소법으로 구한 결과와 대체로 일치하고 있어 응력분포를 충분히 예측할 수 있었다. 따라서, 본 논문에서 구한 정확해(Exact Solution) 공식은 복합재료로 구성된 구조물의 연계면에서의 응력분포를 결정하는 데 유용하다.
Riemann 문제는 천수방정식과 같은 쌍곡선형 방정식과 단일한 도약에 의해 불연속인 어떤 점의 좌 우에서 상수인 자료로 구성되는 초기치 문제로서 그 해법은 Godunov 방법과 같이 정확해에 의하면 정확 Riemann 해법, 근사 기법에 의하면 근사 Riemann 해법으로 불린다. 지금까지 이용되는 근사 Riemann 해법으로는 1981년에 P. L. Roe가 제안한 Roe의 선형화 기법과 1983년에 A. Harten, P. D. Lax, 그리고 B. van Leer가 제안한 HLL 기법의 수정 기법들이다. 최대 및 최소 파속만 고려하는 것으로 알려진 HLL 기법은 1988년에 B. Einfeldt의 제안에 의해 두 파속의 결정에서 Roe의 선형화 기법에 따른 고유치와 비교하는 것으로 수정되었다(HLLE 기법). 또한, 1994년에 E. F. Toro 등은 접촉파를 고려하기 위해 선형화된 지배방정식의 정확해로부터 중앙 파속을 고려하는 기법을 제안하였고, 이를 HLLC 기법으로 불렀다. 2002년에 T. Linde는 중앙 파속을 평가하기 위해 일반화된(수학적) 엔트로피 함수를 도입하였으며, van Leer는 이를 HLLL 기법으로 불렀다. 이 기법에서는 접촉파의 평가를 위해 보존변수에 대한 일반화된 엔트로피 함수로부터 중앙 파속이 유도되며, 이것과 특성 속도의 비교를 통해 최대 및 최소 파속이 결정된다. 따라서 이 기법에서는 모든 파속이 초기치로부터 결정되므로 HLLE 기법과 달리 Roe의 선형화 기법과 완전히 결별되고 HLLC 기법과 달리 정확해에 의존되지 않는 점에서 HLLL 기법은 모태인 HLL 기법의 온전한 계승으로 볼 수 있다. HLLL 기법은 여러 분야에 적용된 바 있으나, 수공학 분야에 적용된 사례는 알려진 바 없다. 이는 천수방정식에 대한 (물리적) 엔트로피 함수가 명확하지 않기 때문인 것으로 보인다. 이 연구에서는 보존변수로부터 정의되는 총 에너지를 일반화된 엔트로피 함수로 간주하여 모형을 구성하고, 정확해가 알려진 1차원 문제에 대해 적용성을 검토하였다. 정확해가 알려진 경우에 대해 모의한 결과, 1차 정도 수치해의 한계에도 불구하고, HLLL 기법의 결과는 대체로 정확해와 잘 일치하였으며 그 외의 HLL-형 기법의 그것에 비해 우수한 것으로 나타났다. 특히, 물이 빠져 바닥이 드러나는 상태에 대한 접촉 파속의 추정에서 Riemann 불변량을 이용하는 HLLC 기법에 비해 물이 빠지는 전선을 더 정확하게 포착하는 HLLL 기법의 결과는 매우 고무적이었다.
본 연구는 토지적성평가 우선개발 항목 중 적법훼손지의 정확한 공간정보의 추출을 위해 Google Earth 영상을 이용하여 분석하였다. 현재 공시지가대장과 건축물대장의 속성정보만을 이용하여 일필지의 면적이내 경계를 추출하고 있어 적법훼손지의 필지별 정확한 세부적인 공간정보를 추출할 수 없는 현실이다. 따라서 본 연구의 Google Earth 영상을 이용한 결과 적법훼손지의 정확한 필지별 면적 및 경계를 구체적으로 추출하는 추적기법개발을 제시하였다. 또한 Google Earth 영상을 이용한 추적기법개발에 따른 일 필지의 정확한 세부 공간정보를 평가한 결과 지적도에 일부 편입되는 적법훼손지의 위치 및 면적등과 관련된 구체적인 일필지의 공간정보를 분석할 수 있었다. 따라서 적법 훼손지를 정확히 구축함으로써 관리지역 세분제도에 계획 생산 보전관리지역에 대한 정확한 평가를 위한 기초적인 참고자료로서 활용 될 수 있을 것이다.
정확한 고도, 속도의 측정은 항공기의 효율적인 운영과 안전에 필수적이다. 정확한 고도의 측정은 지형 장애물의 회피와 항로상에서 최저 수직 고도 분리를 유지하기 위해 절대적으로 필요하다. 또한 정확한 속도의 측정은 저속(실속상태)에서 조종상실을 피하고 고속에서 항공기의 구조적 한계와 공기 역학적 한계의 초과를 방지한다. 따라서 비행시험을 통하여 고도와 속도를 정확히 보정해줌으로써 비행안전과 재산상의 손실을 막을 수 있다.
본 논문에서는 한국어 질의응답시스템에서 정확한 정답추출을 위한 구문 정보에 기반한 질의분석을 제안한다. 질의분석은 세부 정답 유형 결정, 세분화된 키워드 추출을 통해 정확한 정답추출을 목적으로 한다. 술어 유형 정보를 이용하여 대분류 수준의 정답 유형으로 질의분석을 수행하고. 구문 구조 정보를 이용하여 중요 키워드와 일반 키워드를 추출한다 마지막으로 정답 유형 자질 명사를 이용하여 세부 정답 유형을 결정한다. 실험을 통해 세부 정답 유형 결정에서 정확률 59%, 세분화된 키워드 추출에서 정확을 66%를 보였다.
본 연구에서는 대학 캠퍼스를 대상으로 드론을 활용한 정사영상 및 지형모델의 생성 방안을 제시하고 정확도 평가를 실시하였다. 나아가 기존 대부분의 정확도 평가를 위한 연구에서 GPS 자료를 활용한 사례가 대부분 이였으나 본 연구에서는 삼각수준측량을 통해 얻은 기준값을 활용한 정확도 평가 및 검증을 실시하였다. 정확도 분석 결과 모든 시나리오에서 항공사진측량 작업규정에서 정한 허용범위 내의 성과를 얻어 드론을 활용한 항공사진측량 및 응용분야에 활용가능성을 확인하였으며, 정교한 DTM을 작성하기 위해서는 정밀 분류과정을 통해 빌딩, 수목, 인공 객체 등의 간섭을 없애고 정확한 표면의 높이의 등고선(Contour) 작성이 가능한 방안을 제시하였다. 본 연구의 성과는 드론을 활용한 지형모델 생성 및 정확도 평가에서 향후 관련 분야의 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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