• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.173-198
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• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.445-455
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• 2005

목적 : 임상용 Philips ARGUS 감마카메라와 특별 제작한 작은 구경의 바늘구멍조준기를 이용하여 animal SPECT를 개발하였다. 본 연구에서는 이 시스템의 물리적인 성능을 평가하고 소동물 실험에 적합한지를 평가하였다. 대상 및 방법: 스텝 모터와 이를 제어할 수 있는 소프트웨어를 이용한 피사체 회전장치를 개발하였다. 작은 입구(0.5, 1.0, 2.0 mm)의 바늘구멍조준기를 제작하였고 평면 공간해상도, 민감도, 단층촬영해상도 등을 포함한 물리적 성능을 모든 입구 크기에 대해 실험하였다. 조준기 입구로부터의 거리에 따른 사용 가능한 시야를 측정하기 위하여, 같은 간격만큼 떨어진 여러 선선원의 영상을 얻고 영상의 시야 내에서 보이는 선 영상의 개수를 이용하여 사용 가능한 시야를 측정하였다. 시야의 정중앙에 놓인 내경 0.5 mm, 길이 12 mm의 Tc-99m 선선원을 이용하여 거리에 따른 평면 공간 해상도를 측정하였다. 전체 반값두께를 'mm'단위로 얻기 위한 환산인자를 평면 영상에서의 두개의 서로 떨어진 선선원으로부터 계산하였다. 시스템 민감도를 측정하기 위하여 내경 1.0 mm의 Tc-99m 점선원을 사용하였다. 또한 냉소반점 모형과 열소반점 모형, 그리고 [I-123] FP-CIT를 정맥내 주사한 흰쥐의 뇌 영상의 SPECT 영상을 얻었고 여과후역투사 방법으로 재구성하였다. 결과: 사용 가능한 시야의 크기는 조준기의 초점으로부터의 거리에 비례하였고 이들의 관계는 선형 함수로 근사되었다(y=1.4x+0.5). 3 cm에서 1.0 mm 조준기로 측정한 민감도와 평면해상도는 각각 71 cps/MBq과 1.24 mm이었다. 1.0 mm 바늘구멍조준기에 대하여 [I-123] FP-CIT를 이용한 흰쥐의 뇌 SPECT 영상에서 각 반구의 줄무늬체 도파민 전달체 분포가 잘 구분되어 보였다. 결론: Philips ARGUS 스캐너와 작은 구경의 바늘구멍조준기로 개발한 새로운 소동물 SPECT 시스템이 소동물 영상을 얻는데 충분한 성능을 가짐을 입증하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.503-514
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• 2011

본 연구에서는 콘크리트채움 U형 합성보와 H형강 기둥 십자형 합성접합부의 내진상세를 제시하고, 2개의 실물대 실험체를 설계/제작하여 강구조내진기준의 표준실험절차에 따라 내진성능을 평가하였다. 주요 실험체 구성요소는 춤 450mm(실험체 A) 및 550mm(실험체 B) U형 강재보, 두께 165mm의 골데크플레이트 위에 타설된 콘크리트 바닥슬래브, U형보의 완전합성작용을 하기 위한 전단스터드, 부모멘트 전달을 위한 4개의 주철근 및 H형강 기둥에 정착을 위한 용접커플러 그리고 접합부 보강을 위한 보강판으로 구성된다. 순수 강재 보-기둥 접합부와 상이한 U형 합성접합부의 독특한 특성을 고려하여, 지진하중 하에서 내진성능에 결정적 영향을 미치는 보-기둥 접합부의 용접부 취성파단, 강판의 국부좌굴, 주철근의 휨좌굴, 콘크리트 압괴 등의 한계상태가 적절히 제어되도록 실험체를 설계하였다. 강구조내진기준의 지진하중 가력프로그램에 따른 실험결과, 설계에서 의도한 바와 같이 여러 한계상태가 적절히 제어되어 실험체 A 및 B는 각각 6% 및 6.8% 라디안에 이르는 매우 뛰어난 층간변형능력을 발휘하였다. 이는 특수모멘트골조에 요구되는 4% 라디안 수준을 충분히 상회하는 만족스런 층간변형능력이다. 특히 접합부 강화전략에 의해 제안된 합성접합부 상세는 설계에서 의도한 것과 같이 소성힌지를 보강단부로서 밀어냄으로서 취약할 수 있는 보-기둥 용접접합부를 효과적으로 보호하였다. 실험체 A의 최종 파괴모드는 6.0% 층간변위에서 발생한 보강단부에 인접한 냉간성형 코너부의 점진적 저사이클피로에 의한 하부플랜지의 파단에 의해 발생하였다. 한편, 실험체 B는 8.0%의 높은 수준의 층간변위에서 발생한 볼트이음부 파단에 의해 내력을 상실하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국안광학회지
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• 제15권1호
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• pp.105-116
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• 2010

목적: 단초점렌즈를 착용했던 노안 이전의 젊은 사람에게 낮은 가입도로 설계된 기능성 누진가입도렌즈를 2개월 동안 교체 착용하게 하여 기존의 단초점렌즈와 기능성 누진가입도렌즈와의 임상적인 성능 차이와 양안시기능에 미치는 영향 및 개선효과를 비교 분석하였다. 방법: 안질환이 없는 평균연령 24.03${\pm}$1.87세의 대학생 32명(남자 23명, 여자 9명을 대상으로 하여 단초점렌즈와 기능성 누진가입도렌즈(EYE-T, Chcmilens Co., Korea, 가입도 0.75D)를 2개월 동안 착용하게 하였다. 이에 타각적 굴절이상도, 폭주근점, 조절근점, 조절용이성, 원 근거리 사위검사를 실시하였고, 피로감, 편안함, 불편함, 전반적인 만족도, 선호도와 관련된 항목들을 구성하여 설문조사를 하였다. 결과: 폭주근점 및 조절근점은 단초점렌즈보다 기능성 누진가입도렌즈를 착용하였을 때 가까워졌다. 조절용이성은 단초점렌즈보다 기능성 누진가입도렌즈톨 착용하였을 때 증가하였다. 사위는 원거리의 경우 단초점렌즈와 기능성 누진가입도렌즈를 착용하였을 때 비슷한 양의 외사위가 측정되었고, 근거리의 경우 기능성 누진가입도렌즈를 착용하였을 때 보다 큰 외사위가 측정되었다. 설문조사를 통한 전반적인 만족도는 착용 직후 및 작용 2개월 후 모두 근거리 관련항목에서는 단초점렌즈보다 기능성 누진가입도렌즈를 착용하였을 때 만족도가 증가하였으나, 전반적인 만족도, 적응 용이성, 신속한 적응, 원거리 관련항목 들은 단초점렌즈에서 더 만족하는 경향이 있었다. 설문조사를 통한 선호도가 큰 순서 및 착용 직후와 착용 2개월 후의 변화를 보면, 기능성 누진가입도렌즈를 착용하였을 때 근거리 작업관련이 75.00%에서 81.26%로, 시각적 피로감이 50.00%에서 65.63%로, 시각적 편안함이 47.75%에서 50.00%로, 전반적인 편안함이 31.25%에서 46.88%로 선호도가 모두 증가하는 것으로 나타났다. 결론: 단초점렌즈보다 기능성 누진가입도렌즈를 착용하였을 때 근거리와 관련된 양안시기능이 증가되었고 개선되는 것으로 나타났다. 또한 근거리 시각 활동에 관련된 자각적인 만족도와 선호도 모두 기능성 누진가입도렌즈을 착용하였을 때가 높아 오랜 시간 근업을 하는 대상자에게 유용할 것으로 사료된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권3호
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• pp.187-193
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• 2014

본 연구는 X선 진단장치의 고압정류방식이 그리드 성능을 측정하는 선택도(selectivity)와 대조도 향상능력(contrast improvement ability : K factor)에 미치는 영향을 분석하고자 산란선 함유율을 측정하였다. 정류방식이 서로 다른 X선발생장치를 대상으로 각 장치의 관전압과, 관전류량을 측정하여 출력선량의 정확도를 측정 및 교정한 후 각 장치별 노출조건을 동일하게 설정하고 형광량계를 이용하여 아크릴을 투과한 X선의 산란선 함유율을 측정하였다. Grid 미사용 시 피사체를 투과한 X선의 산란선 함유율 측정 결과는 단상정류방식장치에서 가장 낮은 함유율(34.158%)이 측정되었고, 인버터 정류방식(37.043%)과 삼상24피크 정류방식(37.447%)은 산란선 함유율이 증가하였다. 각 장치들의 산란선 함유율 차이는 최저 0.404%에서 최고 3.289%의 차이를 보였다. 8:1 Gird 사용 시 피사체를 투과한 X선의 산란선 함유율을 측정한 결과는 단상정류방식장치에서 가장 낮은 함유율(18.258%)로 측정되었고, 인버터정류방식(25.502%)과 삼상24피크정류방식에서 산란선 함유율(24.217%)이 증가하였다. 그리드 선택도에 따라 단상정류방식과 정전압(인버터와 삼상24피크)정류방식에서 산란선함유율의 차이는 최저 1.285%에서 최고 7.244%의 차이를 보였다. 통계분석 결과 단상정류방식 및 정전압정류방식에서 대조도 향상계수(K factor)에서도 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 그리드 선택도와 대조도 향상계수는 정전압정류방식보다는 단상전파방식에서 모두 증가하여 그리드의 사용으로 선택도 향상과 대조도의 개선효과가 증가함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.329-342
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• 2003

기존의 애드-혹 네트워크를 위한 멀티캐스트 프로토콜들에서는 송신원 수가 많은 경우의 프로토콜 효율성을 고려하지 않아, 송신원 수가 많아지는 경우 프로토콜 오버헤드가 지나치게 커지거나, 데이타 전달율이 저하되는 결과를 가져올 수 있다. 이에 본 논문에서는 멀티캐스트 그룹의 송신원 수에 대한 확장성을 고려한 애드-혹 네트워크를 위한 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 송신원 중 일정 비율을 코어 송신원으로 선택하고, 선출된 코어 송신원을 루트로 하여 각 코어 송신원으로부터 멀티캐스트 그룹의 모든 수신원에 이르는 코어 송신원별 트리를 구성한다. 이렇게 구성된 코어 송신원별 트리의 합집합으로 데이타 전달 메쉬를 형성하고, 일반 송신원들은 가장 가까운 곳에 위치한 코어 송신원을 선택하여 해당 코어 송신원을 통해 데이타 패킷을 전송하게 된다 제안하는 프로토콜이 효율적으로 동작하기 위해서는 적절한 수의 코어 송신원을 선출하는 것이 중요하다. 너무 많은 수의 코어 송신원을 선출하게 되면, 데이타 전달 경로를 유지하기 위해 코어 송신원이 주기적으로 플러딩하는 제어 메시지 오버헤드나 불필요한 중복 데이타 패킷 오버헤드가 과다하게 된다. 반면에 너무 적은 수의 코어 송신원은 호스트의 이동성에 대해서 안정적인 경로를 제공하지 못하고 전달 트리 상에 과부하가 발생할 수 있어 데이타 전달율을 저하시키는 결과를 가져온다. 제안하는 프로토콜은 코어 송신원이 주기적으로 플러딩하는 제어 메시지를 통해 데이타 전달 메쉬를 최적으로 재구성하고, 주기적인 최적 재구성 기간 사이에는 지속적인 메쉬의 연결 유지를 위해 국부적 메쉬 재구성을 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 기존에 제안된 프로토콜들과 성능을 비교한 결과, 제안하는 프로토콜이 멀티캐스트 그룹의 송신원 수가 많은 경우에 데이터 전달율 및 오버헤드 측면에서 보다 효율적인 멀티캐스트 통신을 제공함을 알 수 있었다.화에 따른 이방성 에너지를 계산하였으며, 150 K에서 124.01 erg/$cm^3$로 최대값을 갖음을 알 수 있었다.다.었다.었다.다.었다.시료는 황산염 환원반응을 거쳐 $10{\textperthousand}$이상의 높은 ${\delta}^{34}S$ 값을 보이고, $7{\textperthousand}$ 내외의 ${\delta}^{34}S$ 값을 보이는 지하수는 황철석과 대기기원 외에도 인위적 오염에 의한 황 성분의 유입 가능성을 배제할 수 없다.해지는 것을 방지 할 수 있었다. 5. 주관적 감각으로 온냉감, 습윤감, 쾌적감, 피로감을 측정하였는데 유공안전모 착용시가 무공안전모 착용시보다 더 낮은 주관적 감각 수치를 나타내어 착용감이 더 좋았음을 알 수 있었다. 또한 근력측정에서 무공안전모 착용시가 유공안전모 착용시 보다 평가 수치 가 낮게 나타나 더 피로한 것을 알수 있다. 이상의 결과에서 통기를 목적으로 구멍을 뚫어놓은 유공작업안전모가 심부온, 피부온, 혈압, 심박수, 발한량, 모자내 기후 등의 인체생리반응을 고려해 볼 때 더 바람직한 작업 안전모 형태라는 것을 알 수 있었다. 종래의 작업과 관련한 피복연구에서 작업복, 장갑, 신발에 대하여는 생리학적 연구가 이루어졌으나, 안전모에 관한 연구에서는 생리학적인 부분을 고려하지 않고 단지 안전 보호측면에서의 연구가 이루어졌을 뿐이었다. 따라서 서열환경하에서 머리부분의 쾌적성을 고려한 다양한 작업 안전모에 대한 계속적인 연구와 개발이 이루어진다면 물리적 측면에서 작업 안전을 만족시킬 뿐만 아니라 생리적 측면에서 체열 평형을 도모하여 작업 능률의 향상을 가져올 것이다.나타났다(p<0.01). 남성들은 여성에 비해 소주를, 여성들은 남성에 비해 맥주를 즐겨 마셨으며 (p<0.001), 21~30세에서는 소주보다 맥주를,

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1332-1344
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• 2004

최근 초고속 통신망 및 멀티미디어 관련기술의 발달로 인해 멀티미디어 데이타를 좀 더 효율적으로 전송하고 저장, 검색하는 기술이 요구되고 있다. 그 중에서 의미 기반 영상 검색은 색상, 질감, 모양 정보 등의 저 차원 특징 정보와 이미지 데이타에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키 워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 두 번째 문제점으로 내용 기반이미지 검색시스템에서 검색 성능이 떨어지며, 복잡한 배경을 가진 이미지에서 객체를 분리하기가 어렵고, 그리고 영역의 과잉 분할로 인하여 영역 추출이 어렵다. 그리고 복잡한 다중 객체를 가진 이미지에서 객체들을 분리하기 어렵다는 것이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 총 다섯 가지 단계로 처리할 수 있는 내용 기반 검색 시스템을 구축한다. 다섯 단계 중에서 가장 중요한 부분은 RGB 이미지들 중에서 배경이 가장 큰 것과 가장 작은 것을 추출한다. 특히, 배경이 가장 큰 이미지를 이용하여 피사체와 배경을 추출하는 방법을 제안한다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해서, RGB 채널 분할 기법을 이용하여 객체를 분리하고, Watermerge의 임계값을 이용하여 영역의 과잉분할을 최적화하며, RGB 채널 선택 기법을 이용하여 다중객체를 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존에 검색하기 어려웠던 복잡한 객체들을 검색하는 방법들을 대체할 수 있도록, 제안한 기법이 기존의 방법보다 검색 성능이 우수함을 입증한다.과 황산이온의 농도에 따르는 것으로 생각된다. 이상과 같이, 에트린자이트는 콘크리트 내에서 다양한 내외부적인 화학작용 따라 특징적인 산출 양상을 보이며, 주변 환경 조건에 따라 다른 광물로 전이되는 나타내었다. 이러한 연구결과, 에트린자이트의 생성에 따른 콘크리트의 성능저하는 그 광물학적 특성과 분포양상에 관련성을 가지는 것으로 나타났다.인 상관관계를 보이지 않는 것으로 나타난다. 이에 비해서 팽윤도는 벤토나이트의 광물조성, 표면전하 특성, 입도 및 형상 등의 물리화학적 성향을 포괄하는 체표면적 수치와 대략적으로 반비례적인 관계를 보인다 따라서 벤토나이트 현탁액에서의 유변학적 특성은 몬모릴로나이트의 표면전하 특성, 형태, 입도 및 조직 등의 차이에 의해서 달라지는 점토 입자들의 응집특성 및 취합결정체의 형상에 주로 규제되고, 제올라이트와 같은 미세한 불순 광물성분들의 영향도 부수적으로 관여되는 복합적인 성향인 것으로 해석된다.18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.