• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1309-1311
• /
• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.296-296
• /
• 2022

농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.125-142
• /
• 2013

IT비즈니스의 전략적 연계가 강화됨에 따라 금융서비스에서 IT의존도는 높아지고 있다. 안전하고 신뢰된 금융서비스를 제공하기 위해서는 지속적인 정보보호활동을 수행해야 하며, 이에 관한 조직의 정보보호 업무성과 측정은 의사결정 및 경영지원 측면에서 유용하다. 본 논문은 정보보호관리체계(K-ISMS)와 금융IT 부문 정보보호 업무 모범규준의 평가기준을 기반으로 핵심성공요인(CSF, Critical Success Factor)과 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicator)를 도출한다. 이는 정보보호정책 준수에 유의한 영향을 주는 핵심성과지표를 판별하는 논리적 근거를 제공하며, 금융IT 정보보호 역량을 강화하기 위한 정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용할 수 있다.

• Applied Biological Chemistry
• /
• 제46권4호
• /
• pp.380-384
• /
• 2003

최근 수입자유화 이후 중국산 한약재의 수입이 증가하면서 수입산과 국산의 명확한 판별이 요구되고 있는 가운데 수입이 급증한 품목 중 하나인 천궁을 선택, CE를 이용한 분석조건을 확립하고 원산지판별에의 적용가능성을 검토하였다. 분석을 위한 지표물질의 추출에는 30% ethanol 을 사용하였고, $50\;{\mu}m\;I.D.{\times}27\;cm$ 길이의 uncoated fused-silica capillary를 이용하여 $40^{\circ}C$, 10 kV로 200 nm에서 분석하였다. 0.1 M phosphate buffer(pH 2.5)에 40% methanol과 15 mM IDA를 첨가하여 분석 buffer로 사용하였고, 국산시료는 5초, 수입산은 2초 동안 pressure injection하였다. 분석 시 시료 injection 전에 증류수로 4분간 흘려주고 분석 buffer로 10분간 평형화시켰으며 분석이 끝난 후 0.1M phosphoric acid와 1N sodium hydroxide를 각각 4분씩 흘려 분석의 재현성을 높이고자 하였다. 이상의 조건으로 시중에 유통되는 국내산(62점)과 수입산(51점) 천궁을 분석한 결과 전체 peak에 대한 구성비율이 서로 차이를 나타내는 peak LW-1과 peak LW-5(용출시간 약 11분, 14분)를 원산지 판별에 적용할 수 있는 peak로 도출하였으며, 이 peak를 이용한 국산 및 수입산 천궁의 원산지 판별율은 국산이 약 65%(총 62점 중 40점을 바르게 판별), 수입산은 약 63%(총 51점 중 32점을 바르게 판별)로 나타났다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.787-791
• /
• 2002

수입자유화이후 유입량이 급증한 농산물중 하나인 율무의 원산지 판별을 위하여 CE의 적용가능성을 검토하였다. 분석을 위한 지표물질의 추출을 위해 30% ethanol을 사용하였으며, $50\;{\mu}m\;I.D.{\times}27\;cm$(20 cm inlet to detector)의 capillary를 이용하여 $45^{\circ}C$, 15 kV로 200 nm에서 detect 하였다. 분석 buffer는 0.1 M phosphate buffer(pH 2.5)에 30% methanol과 26 mM HSA를 첨가하였으며, pressure injection 20초, detector rise time 0.1초로 하였다. 분석시 초기에 증류수와 0.1 M phosphate buffer(pH 2.5)로 각 5분씩 capillary를 rinse하고 분석 buffer로 10분간 equilibration 시킨 후 30분간 분석하고 다시 1 M phosphoric acid로 14분간 rinse하여 다음 시료 분석시의 오차를 줄였다. 이 조건으로 2000년 및 2001년의 국산 및 수입산 율무 총 240점을 분석한 결과 서로를 구분하는 peak JT5의 도출이 가능하였으며 이 peak JT5에 의한 국산 및 수입산 율무의 판별율은 2000년 시료에서는 국산이 총 47점 중 39점(판별율 약 83%), 수입산은 총 48점 중 39점(판별율 약 81%), 2001년 시료는 국산 총 74점 중 60점(판별율 약 81%), 수입산은 총 71점 중 59점(판별율 약 83%)이었으며 전체적으로 약 82%의 판별율을 나타내었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제15권8호
• /
• pp.5-11
• /
• 2014

구제역 가축 매몰지 침출수(이하 구제역침출수)의 생태계 위해성 평가 기법을 개발하기 위한 기초자료를 도출하고자 구제역 가축 매몰지의 유공관 또는 관측정에서 채취한 시료에 대하여 이화학적 분석과 생태독성시험을 수행하였다. 이화학적 분석은 환경부 기준 구제역침출수 유출판별지표 항목 중 염소이온($Cl^-$)과 암모니아성질소($NH{_4}{^+}-N$)농도, 그리고 한국원자력연구원에서 제안한 구제역침출수 유출판별지표인 NRN(Ninhydrin-Reactive Nitrogen)농도를 분석하였고, 생태독성시험은 발광박테리아(V. fischeri), 담수미세녹조류(P. subcapitata), 그리고 물벼룩(D. magna)을 생물종으로 이용하여 수행하였다. 이화학적 분석 결과와 V. fischeri에 대한 독성영향과의 상관관계를 분석하여 상관도가 높은 구제역침출수 유출판별기준 인자를 도출하였고 회귀분석식을 이용하여 반수독성을 유발하는 지표항목의 농도를 산출하였으며 생태독성영향과 구제역침출수의 수계유출관리법과의 연계성을 평가하였다. 본 연구의 결과는 구제역 가축 매몰지에 의한 생태계 위해성을 평가하고 향후 관리 기준을 설정하는데 활용될 수 있을 것으로 예측한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
• /
• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
• /
• pp.415-421
• /
• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
• /
• pp.415-421
• /
• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 한국광물학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.31-36
• /
• 2011

운석은 모암인 소행성(asteroid)이나 미세소행성(planetesimal)에서 충돌에 의해 분리된 후, 태양계 내의 공간을 배회하다가 지구의 중력에 이끌려 지표에 떨어진 후 수집된 돌덩이다. 따라서 생성 초기의 지구를 포함하는 태양계 내 지구형 행성의 생성 초기와 진화과정을 규명하려면 원시 태양계의 정보를 간직하고 있는 운석의 물리/화학적 분석이 반드시 필요하다. 특히 열잔류자화(thermoremanent magnetization, TRM) 대비 포화등온잔류자화(saturation isothermal remanent magnetization, SIRM)의 비율과 자화를 유도하는 자기장 강도의 상관관계를 이용하면 운석이 함유하는 자성광물을 판별할 수 있다. TRM/SIRM 비를 이용하여 2종류의 미분화운석(H5 Richardton, LL6 St. Severin)과 2종류의 화성기원 분화운석(ALH84001, DaG476)에 대해 자성광물 판별을 시도하였다. 실험 결과 H5 Richardton, LL6 St. Severin, ALH84001, DaG476의 주 자성광물이 각각 카마사이트, 테트라테나이트, 자철석, 크롬티탄함유철석임을 판별하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제97권6호
• /
• pp.565-569
• /
• 2008

소멸위기수종인 분비나무와 구상나무 8개 천연집단의 지리적 위치에 따른 구과, 종자 및 포침의 형태적 특성에 대한 변이의 구명과 단계적 판별분석을 이용하여 이들 변수 중 수종간 식별에 도움을 주는 분류 지표를 선정하고자 하였다. Nested 분산분석 결과 구과, 종자 및 포침 특성 13가지 형질 모두에서 집단간 및 집단 내 개체 간에 유의적인 차이를 보였다. 분비나무는 종자길이, 종자지수, 포침폭 및 포침지수 특성에서, 구상나무는 포침폭과 포침지수 특성에서 총 분산 가운데 집단간 차지하는 비율이 집단내의 개체가 차지하는 비율보다 높게 나타났다. 분비나무와 구상나무의 식별을 위한 판별분석 결과 변별력을 갖는 주요 형질들은 구과폭, 종자날개의 폭 및 포침길이 특성으로 나타났으며, 최종적으로 변수증감법(stepdisc method)에 의한 단계적 판별분석에서 종자날개의 폭과 포침길이 인자의 최적결합으로 판별되었다.