목적: 본 연구에서는 실제 환자의 석고모형의 콘빔CT (Cone Beam Computed Tomography)이미지로 디지털 모델을 제작하고 이 디지털 모델을 동일한 석고모형을 3차원 광학 스캐너로 스캔 하여 얻은 디지털 모델과 비교하였다. 연구 재료 및 방법: 총 11쌍의 석고모형에 대하여 실험을 진행 하였다. 콘빔CT를 이용하여 CT 영상을 촬영하여 디지털 모델을 제작 하였고 3차원 광학 스캐너를 사용해 대조군이 되는 디지털 모델을 제작하였다. 이를 이용해 각 석고모형에 대하여 콘빔CT와 3차원 광학 스캐너를 이용하여 만든 디지털 모델을 한 쌍으로 묶어 상, 하악 11개의 비교 쌍을 구성하고 각 쌍에 대하여 차이점을 분석하였다. 결과: 대조군과 비교 시 콘빔CT 영상으로부터 구성된 디지털 모델이 대조군 보다 과다 추정된 부분인 양의 오차의 평균은 0.059 - 0.117 mm, 과소 추정된 부분인 음의 오차의 평균은 0.066 - 0.146 mm의 범위 내에 존재했다. 또한 유의수준 0.05에서 양의 오차의 평균은 $70-100{\mu}m$, 음의 오차의 평균은 $100-120{\mu}m$ 내에 존재 함을 확인하였다. 결론: 석고모형의 콘빔CT 영상으로부터 구성된 디지털 모델은 최종 수복물 제작에는 부적합하나 임시수복물 제작 및 교정 진단 과정에 활용될 수 있는 가능성이 있다.
본 논문에서는 위성고도계자료를 이용하여 개발된 평균해면모델인 CLS_SHOM과 지구중력장 모델인 EGM96으로부터 평균해면고와 지오이드고를 계산하여 해면지형을 계산하고, 이를 이용하여 지형류의 흐름을 추정하였다 지형류의 추정을 통하여 해양의 물리학적인 특성을 연구할 수 있기 때문에 외국에서는 많은 연구가 수행되어 왔으나 우리나라의 경우에는 연구가 이루어지지 않은 상태이다. 본 연구에서는 지형류에 대한 기초연구로서 동해에서의 지형류 흐름특성을 분석하여 제시하였다. 연구결과 동해지역에 대한 해면지형의 평균은 약 37cm로 계산되었고, 지형류 속도는 평균 -0.028m/sec로 계산되었다. 지형류의 흐름은 태평양 해수가 대한해협을 통과하면서 속도가 증가한 후에 일본열도의 외측단을 따라서 동북동 방향으로 거의 일정한 속도로 흐르다가 좁은 Tsugaru 해협과 Soya 해협을 통하여 유출되며, 한반도의 동해안을 따라서 북쪽으로 흐르다가 Soya해협과 북동북으로 향하여 Okhotsk해로 유출되는 것으로 나타났다.
대다수의 사용자는 웹 검색에서 자신이 찾고자 하는 것을 표현할 때, 평균 2, 3개의 단어를 사용하고 있다. 벡터 모델이나 추론 망 모델에서 이런 질의 정보를 이용하여 좋은 결과를 얻기에는 몇 가지 어려움이 있다. 특히 추론 망 모델에서 많이 사용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법은 질의에 나타나는 단어의 수가 적고 많은 문서들이 이 단어들을 모두 가지고 있을 경우에 좋지 않은 검색결과를 보여주고 있다. 본 논문은 추론 망 모델에 적용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법을 개선하였고, 이를 기반으로 Web Trec 9의 자료를 검색하여 좋은 결과를 얻었다.
본 연구에서는 직접평균법의 공간, 시간 및 ensemble 평균방법들 대신 공간변 수에 관한 convolution의 일관된 방법을 사용하며, 점근해석법의 범함수해석보다 기초 적인 방법으로, 혼합연속체이론의 등가균질체(equivalent homogeneous body)와 같은 추상적 모델 대신 혼합체의 자연적 모델에서 출발한다. 또 참고문헌(11)의 평균방법 인 4중적분의 연산대신 convolution과 체적 distribution을 조합하여 비균질체 일반의 유효장 방정식(effective field equation)들을 도출하고 검토한다.
본 논문에서는 전처리단계로 영평균 정규화 기법과 주요성분분석 기법을 도입하여 다층신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델을 제안한다. 영평균 정규화 기법은 데이터의 1차적 통계성을 고려하여 알고리즘을 간략화시키며, 주요성분분석 기법은 입력 데이터의 2차적 통계성을 고려하여 독립인 특징들의 집합으로 변환시켜 학습데이터의 차원을 감소시킬 수 있어 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약을 해결할 수 있었다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수를 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수를 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 단순정규화나 PCA를 적용하지 않는 경우보다 제안된 기법의 학습속도와 회귀성능이 더욱 더 우수함을 확인할 수 있었다.
최근 코로나 바이러스로 인한 팬데믹이 장기화 되었고 이는 개인의 정신건강에도 많은 악영향을 미치고 있다. 이에 따른 코로나 우울감 해소 방안으로 '감정일기 애플리케이션'을 제안하며 감정 분석을 위해 2차원 좌표계를 사용한다. 이 애플리케이션에서는 사용자가 입력한 좌표값의 평균으로 콘텐츠를 추천하는데, 평균 좌표값이 획일화되어 한 가지 범주에 고착되는 문제가 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 콘텐츠 평가 변수 및 사용자 성향 변수를 이용하여 평균 좌표값에 변화를 주었다. 이를 통해 사용자에게 보다 적합한 콘텐츠 추천을 기대한다.
본 연구는 화학장치설비중 저장탱크에서 누출된 유해독성가스인 염소의 풍하거리에 따른 10분 평균, 30분 평균 및 1시간 평균 최대 지표면 농도를 산출하여 염소가스의 법적 규제농도인 IDLH 및 ERPG-3 농도들과 비교함으로써 유해위험거리 (hazard distance) 또는 독성완충거리 (toxic buffer distance)를 정량적으로 예측하는 분산모델링 방법론을 개발하고자 수행되었다. 본 분산모델링을 위하여 누출원모델, 분산모델, 기상 및 지형자료들 이 SuperChems 모델에 입력자료로 사용되었으며, 대기의 안정도, 풍속, 표면거칠기 길이의 변화에 따른 지표면 농도의 영향이 평가되었다.
본 논문에서는 훈련 및 인식 환경이 다른 상황에서 eigenvoice 기반 고속화자적응의 성능향상을 위하여 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식과 차원별 eigenvoice 모델 평균 가중합 방식을 제안하였다. PBW 452 DB를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 적은 양의 적응데이터를 사용했을 때 제안된 방식이 기존의 eigenvoice 방식에 비하여 많은 성능향상을 얻을 수 있었다. 적응단어 수를 1개에서 50개로 변경시키면서 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식을 사용한 경우 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 약 22∼30% 감소하였다. 또한 차원별 eigenvoice 모델 평균을 이용한 eigenvoice 적응방식에서는 1개의 단어를 적응데이터로 사용했을 경우에 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 최고 41%까지 감소하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1237-1242
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2010
1993년에 한국에서 재출현한 삼일열 말라리아는 현재 매년 2000여명의 환자를 발생시키고 있는 전염병이다. 질병관리본부의 2006-2008년 환자 자료를 이용하여 장 단기 잠복기의 평균과 분산을 구하고, 각각을 감마분포 모델과 정규분포 모델과 비교 하였다. 말라리아 비위험지역 거주자 중 국내 말라리아 위험지역으로 30일 이내의 여행을 통해 감염된 환자를 대상으로 하였으며, 해외여행을 다녀왔거나 예방약을 복용한 사람은 제외하였다. 여행 기간의 중간 날짜를 모기에 물린 날로 가정하고, 발병일과의 차이를 계산하여 이를 잠복기로 추정하였다. 그 결과 단기잠복기와 장기잠복기의 두 가지 패턴이 나타났으며, 각각의 평균은 25.42일, 328.6일이었다. 장기잠복기를 대수정규분포 모델로 표현한 결과 추정된 평균은 5.78509, 표준편차는 0.140988 이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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