본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.
시스템을 입력과 출력간의 함수관계로 볼 때 출력에 대한 상대차수가 정의되지 않는 점을 특이점이라고 정의할 수 있다. 본 논문에서는 적절한 기하학적 조건을 만족하는 해석적인 시스템(analytic system)에 대하여 그러한 특이점의 성질을 살펴본다. 특이점을 지나는 궤적은 특이점의 특이도와 그에 관련된 함수 값의 부호에 의해서 특이점의 주변에서는 특이 매니폴드를 기준으로 한 영역에서 나머지 다른 영역으로 통과하거나 혹은 그를 기준으로 어느 한 쪽의 영역에만 머물러 있게 됨을 보임으로써 특이점과 이를 지나는 궤적의 상관관계를 명확히 규명하였다.
본 연구는 온-오프라인 혼합 학습환경에서 중등과학교사의 학습환경 특이적인 PCK 요소 및 하위요소 탐색을 목적으로 하였다. 중등과학교사 12명을 대상으로 설문, 개별 면담, 수업 관찰 자료를 수집하여 PCK 이론적 틀을 기반으로 연역적으로 분석하고 다시 귀납적 분석을 통해 그 범주를 정교화하였다. 온-오프라인 혼합 학습환경에서 본 연구 교사들의 PCK는 요소별로 학습환경 특이성이 다르고 학습환경 특이성에 따라 PCK 요소별 하위요소가 다른 것으로 나타났다. 온라인 학습환경 특이적인 과학 교수 지향으로 '과학 개념 학습' 목표 지향과 '강의식 수업'의 과학 교수-학습 지향이 있었다. 온-오프라인 혼합 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식에는 '교육과정 재구성'이 있었으며, 온라인 학습환경 특이적인 교육과정에 관한 지식에는 '학습 목표 선정', '교육과정 자료'가 있었다. 온라인 학습환경 특이적인 과학 교수전략에 관한 지식에는 '과학 주제 특이적 전략', '과학 교과 특이적 전략', '상호작용 전략'이 있었다. 코로나 19 이후 오프라인 학습환경 특이적인 과학 교수전략에 관한 지식에는 '과학 주제 특이적 전략', '상호작용 전략'이 있었다. 온라인 학습환경 특이적인 학생의 과학 학습에 관한 지식에는 '학습을 위한 선지식', '학습 어려움', '학습 동기 및 흥미', '학습 다양성'이 있었으며, 코로나 19 이후 오프라인 학습환경 특이적인 학생의 과학 학습에 관한 지식에는 '학습 어려움'만 있었다. 과학 학습 평가에 관한 지식은 온-오프라인 혼합 학습환경 특이적인 지식과 온라인 학습환경 특이적인 지식이 있었으며, 각각 '평가 내용'과 '평가 방법'이 있었다.
시계열 자료에서의 특이치, 특히 이 가운데 가법적 특이치가 모형의 식별, 모수의 추정 및 예측과 관련된 분석 전과정을 왜곡하는 것은 잘 알려져 있다. 그러나 특이치가 다수 발생하는 경우, 특히 연속적으로 집단을 이루어 발생할 때 대부분 특이치 검출방법은 가면화효과와 수렁화효과때문에 이들을 정확히 판별하지 못한다. 본 논문에서는 p차 자기상관회귀모형에 대한 고붕괴점 회귀추정량을 이용한 양방향 로버스트 필터방법을 제안했다. 실제 사례와 모의실험을 통해 제안한 방법이 매우 정확하게 시계열 자료에 포함된 특이치들을 검출하고 있음을 확인할 수 있다.
21명의 간흡충 감염환자 및 15명의 건강인으로부터 혈청을 수집하여 혈청내 IgE와 간흡충에 대한 특이 IgE 항체를 RIST와 RAST법을 이용하여 측정하였다. 간흡충 감염환자 및 건강인의 혈청 IgE와 특이 IgE는 각각 2,372 lU/ml과 364IU/ml 그리고 52.0%와 4.4%로 간흡충 감염자에서 모두 유의하게 상승되어 있었으며 (p<0.001 및 p<0.01), 혈청 IgE의 상승과 특이 IgE의 상승은 상호 밀접한 관계가 있었고(r=0.9451), 혈청 IgE와 EPG(r=0.6056), 특이 IgE와 EPG(r=0.5693) 역시 상관 관계가 있었다. 이상의 결과로 보아 간흡충 감염은 인체 혈청내 IgE 및 특이 IgE항체를 상승시키며, IgE 및 간흡충에 대한 특이 IgK는 숙주-기생충간의 면역반응에 관여할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 기존 지문 인식 시스템에서 사용하는 특이점 추출 알고리즘과 매칭 알고리즘을 개선한 알고리즘들을 설계하고 구현함 으로서 새로운 지문 인식 시스템 개발에 목표를 두었다. 현재, 이진화된 지문 이미지를 표현하는 자료구조인 Union and Division을 고안하였고, Union and Division에 기반한 특이점 추출 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 또한 특이점 추출에서의 과다한 추출 단계로 인하여 발생되는 문제점들을 줄이기 위하여 기존의 6 단계인 특이점 추출 과정을 개선하여 3단계로 줄이면서도 정확성을 높이는 특이점 추출 알고리즘을 적용하였다.
진동하는 경계면의 진동장 및 음장을 재구성하기 위하여 음장측정치 및 경계요소법을 이용한 음향 홀로그래피 방법을 연구하였다. 특히, 측정잡음 및 전달행렬의 특이성에 의해 발생하는 재구성 오차에 대하여 고찰하였다. 재구성의 정확도를 나타내기 위하여 전달행렬의 특이인자를 도입하였다. 예제로 한면이 진동하는 직육면체 상자를 고려하였다. 결과로부터 매우 작은 측정잡음에 대해서도 전달행렬의 특이성 재구성 오차가 크게 발생하며, 측정위치에 따라 전달행렬의 특이성이 크게 영향 받음을 확인하였다. EfI방법을 이용하여 최적의 측정점을 선택한 결과 전달행렬의 특이성을 크게 줄일 수 있었으며 이때 측정점의 위치는 가진주파수에 관계없이 큰 음장이 형성되는 소음원의 근접장에 위치함을 알 수 있다. 또한 저주파 가진에 비해 고주파 가진이 작은 특이인자값을 나타내며, 따라서 재구성 오차가 작음을 알 수 있었다. 재구성장의 정밀도를 향상시키기 위하여, 부가적으로 진동장의 norm을 제한하는 적절화방법을 도입하였다. 모델의 최소자승오차를 최소화 하는 최적의 적절화변수를 추정하여 이로부터 재구성 오차를 줄일 수 있었다.
선형 탄성 등방성 물체 내에 있는 일반적인 복합모드 크랙 문제들을 해석하기 위한 이중 경계적분방정식의 일반식과 계산해법이 제시되었다. 크랙면이 포함된 물체 해석에 있어서 유일한 해를 얻기 위하여, 한 면상의 점에는 변위 경계적분방정식이 적용되었고 마주하고 있는 상대면 상의 점에는 인력 경계적분방정식이 적용되었다. 인력 및 변위 경계적분방정식의 강특이해 및 초특이해 적분항들은 수치해법을 적용하기 전에 정상화되었다. 정상화과정 중 보정되는 강특이적분항이 상대 크랙면 상의 특이해 요소를 따라 직접 적분되는 것을 격리시키기 위하여, 특이해 적분 경로를 완만한 곡면으로 우회시킨 가상의 비특이해 보조경계로 대치하여 적분값을 계산하였다. 제시된 해법의 정확성과 효율성을 예시하기 위하여, 2차원 및 3차원 크랙 문제의 변형 후 모습과 응력강도계수 계산 결과를 보였다.
특이점 및 영향점은 자료분석을 하는 데 사용되는 수치적 측도들을 왜곡한다. 각종 자료분석에 있어서의 특이점 검색을 위한 검정 통계량이나 그림도구에 관한 연구는 꾸준히 전개되어 왔다. Jang과 Anderson-Cook (Quality and Reliability Engineering International, 30, 1409-1425, 2014)은 불꽃그림이란 이름을 붙인 그림도구를 발표하였는데 특이점이나 영향점이 일변량/이변량 자료분석 및 회귀분석에 어떠한 영향을 미치는지 알기 위하여 3-D 불꽃그림 및 불꽃그림 행렬을 제시하였다. 본 연구에서는 이러한 불꽃그림이 통계적 추론에서 특이점을 찾아내고 이러한 특이점의 영향을 평가하기 위한 탐색적 자료분석 그림도구로서 사용될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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