혼합물 성분들의 비율의 상한과 하한에 대한제한조건이 부과된 제한된 혼합물 실험 공간 R에서의 혼합물 실험을 위한 최적 설계를 찾는 데에 D-, G-, V- 최적기준 등과 같은 다양한 최적 설계 기준이 사용된다. 각각의 실험 설계는 선택된 최적 기준에 대해서는 최적이지만, 제한된 혼합물 실험 공간에서의 예측력에 대해서는 만족스럽지 못하다는 것은 잘 알려진 사실이다. (Vining 등, 1993; Khuri 등, 1999). 우리의 관심사는 2차 혼합물 반응표면모형을 가정한 경우에 제한된 혼합물 공간에서의 효율적인 실험 설계를 찾는 것이다. 이 논문에서는 꼭지점, 선중심점, 면중심점, 중앙점과 내부점으로 구성된 확장된 후보 실험점 그룹을 구성한 다음에, D-최적기준, G-최적기준, V-최적기준과 실험점들 간의 거리에 근거한 U-최적기준에 강건한 실험 설계를 제안한다. Khuri 등(1999)에서 분석된 비료 혼합물 실험과Vining과 Cornell(1993)이 분석한 조명탄 혼합물 실험의 사례에서 강건한 실험설계들과 두 논문에서 추천된 실험 설계들에 대한 예측치의 표준화된 분산의 분위수의 그림(SVPQP)을 비교한 결과 강건한 설계가 상대적으로 우월함이 판명되었다.
목적: 발목 및 족부 수술을 시행한 후 통증이 발생한 경우에 통증을 감소 시키기 위해 체외 충격파 치료(ESWT)를 시행하고 그 효과를 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 2009년부터 2013년까지 시행한 족관절 주변 수술 후 통증이 발생한 환자 21명을 대상으로 하였다. 석고 고정을 제거하고 2개월이 지난 후에도 압통을 호소하고, 시각동통점수(VAS) 점수가 4점 이상인 경우에 ESWT를 4회 시행하였다. 각 회 및 최종 추시 상의 VAS 점수를 확인하였으며 ESWT 전과 최종 추시에서 미국 족부족관절학회 후족부-족관절(AOFAS) 점수를 비교하였다. 환자의 만족도 및 불편감을 확인하였다. 결과: 수술 전 VAS는 평균 4.7점이었으며 수술 후 통증이 발생한 시점은 VAS는 평균 6.0점이었다. 수술 후 ESWT를 시작한 기간은 평균 4.5개월이었으며, 시행 후 1, 2, 3주 및 최종 추시에서 VAS는 각각 4.8, 3.2, 2.3, 2.9점이었다. ESWT 시행 후 최종 추시는 평균 9.4개월있었다. VAS 점수는 최종 추시에서 수술 후 발생한 통증이 의미 있게 감소하였으며(p<0.001), ESWT 4회 시행 후보다 최종 추시에서 통증 점수가 증가하였으나 유의하지는 않았다(p=0.189). AOFAS 점수는 수술 전 평균 60점에서 최종 추시상 86점으로 회복되었다(p<0.001). 환자는 매우 만족이 12례(57%), 만족이 4례(19%), 변화 없음이 3례(14%) 및 불만족이 2례(9%)였다. 1례에서 ESWT 중 어지러움 및 오심을 호소하였다. 결론: 수술 후 발생한 통증 치료에 ESWT를 사용하여 심각한 합병증은 없이 76%에서 통증의 호전을 보았다.
기존의 문자 영역 추출 방법은 전체 영상에 대하여 컬러 축소(color reduction), 영역 분할 및 합병(region split and merge), 질감 분석(texture analysis)등과 같은 방법을 이용하여 문자 영역을 추출했다. 이 방법들은 많은 휴우리스틱(heuristic) 변수와 추출하고자 하는 문자의 사전 지식에 의해 임계치 값을 설정함으로서 알고리즘을 일반화하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 문자의 지형학적 특징점 추출 방법과 점-선-면 확장법을 이용하여 문자 영역을 추출함으로서 기존 문자 영역 추출의 문제점인 휴우리스틱 변수의 사용을 최소화하고 임계치 값을 일반화함으로 서 일반화된 문자 영역 추출 방법을 제안 하고자 한다. 실험결과 일반화된 변수와 임계값을 사용함으로서 문자의 사전 지식 없이도 문자 영역을 추출함을 볼 수 있었다. 비디오 영상의 경우 후보 영역 추출율 100%, 검증을 통한 자막 영역 추출율은 98% 이상임을 볼 수 있었다.
본 논문은 경쟁업체 $F_B$가 q개의 상점을 운영하고 있는 상황에서 신규 업체 $F_A$가 시장 점유율을 최대로 하는 p,(p$V=V{\backslash}F_B$ 후보 노드들 중 최단거리를 기준으로 최대로 확보한 상위 노드들 q개를 선택하였다. q개 노드에 대해 포함-배제 원리를 적용하여 p개의 확보 고객수 합을 구해 경쟁을 통해 최대 값을 가진 노드 집합을 $F_A$의 상점 위치로 결정하는 경쟁 알고리즘이다. 제안된 경쟁 알고리즘은 q=5에 대해 p1,2,3,4의 상점 위치를 최적으로 간단히 결정하였으며, 시장 점유율도 최대로 높일 수 있음을 보였다.
일반적으로 상용화되고 있는 고해상도 위성영상에는 좌표가 부여되어 있지만, 촬영 당시 센서의 자세나 지표면 특성 등에 따라서 영상 간의 지역적인 위치차이가 발생한다. 따라서 좌표를 일치시켜주는 영상 간 상호등록 과정이 필수적으로 적용되어야 한다. 하지만 영상 내에 구름이 분포할 경우 두 영상 간의 정합쌍을 추출하는데 어려움을 주며, 오정합쌍을 다수 추출하는 경향을 보인다. 이에 본 연구에서는 구름이 포함된 고해상도 KOMPSAT-2 영상간의 자동 기하보정을 수행하기 위한 방법론을 제안한다. 대표적인 특징기반 정합쌍 추출 기법인 SIFT 기법을 이용하였고, 기준영상의 특징점을 기준으로 원형 버퍼를 생성하여, 오직 버퍼 내에 존재하는 대상영상의 특징점만을 후보정합쌍으로 선정하여 정합률을 높이고자 하였다. 제안 기법을 구름이 포함된 다양한 실험지역에 적용한 결과, SIFT 기법에 비해 높은 정합률을 보였고, 상호등록 정확도를 향상시킴을 확인할 수 있었다.
AES, ARIA와 같은 대칭키 암호 알고리즘은 각 라운드 마다 사용되는 라운드 키를 키 확장 메커니즘을 통해 생성한다. 이러한 키 확장 메커니즘이 실행 될 때 소비되는 전력은, 비밀키에 대한 정보를 보유하고 있다는 점에 기인하여, 소수의 전력 파형을 이용한 단순전력분석으로 비밀키의 후보를 현저하게 감소시킬 수 있는 취약점이 존재한다. 그러므로, 이러한 공격에 대한 연구 분석을 통해, 정보 누출을 막을 수 있는 대응방법의 연구가 시급한 실정이다. 국제 표준 암호인 AES의 키 확장 SPA에 대한 연구는 2002년 이후 현재까지 진행되고 있으나, 국내에서 많은 분야에 응용되고 있는 국내 표준 암호 알고리즘 ARIA에 대한 키 확장 SPA 연구의 진행은 미흡하다. 이에 본 논문에서는, 마스킹이 적용되어 있지 않은 ARIA-128 버전 8비트 구현시 키 확장 SPA 공격 시나리오를 제안하고, 실험을 통해 ARIA가 해밍 웨이트 누출 기반 키 확장 SPA 공격에 취약함을 보인다.
최근 기능성 화장품법이 공포되면서 피부 관련 화장품 및 의약품의 효능 측정 및 정확성 향상에 관한 연구가 필요하게 되었다. 특히 피부개선 정도를 확인하기 위해서는 피부의 정확한 위치를 비교하여야 하는데 현재까지는 사람의 눈을 통해 수동적으로 영상을 매칭하여 평가하는 실정이다. 이로 인해 비교 영상끼리의 매칭 정확성이 떨어지며 개선정도 측정 또한 정확하게 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 피부개선 정도 평가의 정확성을 높이기 위한 영상의 자동 매칭 시스템을 제안한다. 첫째로 피부 영상의 특징을 모공 및 주름으로 정의하여 모공 및 주름이라 예상되는 후보영역들을 추출하고, 각 추출된 영역의 모멘트를 이용하여 모공과 주름을 구분한다. 그 후 구분된 각 영역들 질량 중심점을 계산하여 계산된 중심점들 간의 벡터값을 계산한다. 이렇게 각 영상에서 계산된 벡터값의 유사성을 비교하여 기 획득된 피부 영상과 참조 영상의 매칭을 수행한다. 본 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 평가하였다.
본 연구의 목적은 2001년부터 최근까지의 로봇교육과 관련된 국내 연구 동향 및 효과성 논문을 분석함으로써 로봇교육의 방향과 시사점을 제안하는 것이다. 로봇교육과 관련된 연구 동향을 살펴보기 위해 한국연구 재단의 등재지(등재 후보지)의 총 10여종의 전문 학술지에 게재된 112편의 논문을 선정하여 학술지, 연도, 연구형태, 연구주제, 연구대상, 연구방법별로 분석하였다. 연도별 논문 편수를 분석한 결과 2007년을 기점으로 크게 증가하고 있으며 연구 주제로는 프로그래밍 교육, 아동반응연구 순으로 연구 비율이 높은 것으로 나타났다. 연구 방법에서는 실험연구가 가장 많이 수행되었으며 로봇에 대한 교육적 효과에 대한 연구에서 창의성, 문제해결능력, 교과학업성취도 그리고 학습몰입 및 학습태도의 정의적 요인에 효과가 있다고 보고되었다. 이러한 연구 자료를 기초로 로봇교육의 방향 및 시사점을 제안하였다.
본 연구는 유아를 대상으로 한 스트레스 감소 프로그램의 효과를 고찰하기 위한 것으로 국내에서 발간된 학위논문 및 한국연구재단 등재학술지를 토대로 체계적 문헌고찰 및 메타분석의 연구방법을 실시하였다. 문헌고찰을 위한 데이터베이스는 RISS, KISS, DBpia의 세 종류를 활용하였으며, '유아 스트레스'로 검색을 시행하였다. 최초 검색된 논문은 석 박사학위논문 1,121편, 등재(후보)학술지 논문 1,201편, 총 2,322편이었다. 체계적 문헌고찰을 위한 검색 전략으로 최종 선정된 논문은 26편이었고, 그 중 19편의 논문이 메타분석에 사용되었다. 연구결과, 첫째, 본 연구의 대상문헌들은 대부분 2010년 전후로 발표되었으며, 주로 만 5세 유아들을 대상으로 한 신체활동 관련 프로그램이 가장 많았다. 둘째, 본 연구의 대상문헌들은 전체적으로 -1표준편차 이상의 스트레스가 감소되는 효과를 보였으며, 특히 의뢰된 유아를 대상으로 한 집중적 심리치료 프로그램의 효과가 가장 높았다. 이러한 결과를 기초로 유아 스트레스 감소 프로그램에 대한 제한점 및 교육적 시사점을 논의하였다.
3차원적인 도로의 안정성을 분석하기 위하여 개발중인 도로안정성 조사분석차량(RoSSAV) 에서 촬영된 측하방 CCD 영상에서 추출된 차선 중심점의 좌표가 있다면, 이 정보를 GPS 및 IMU 자료와 결합하여 차선의 3차원 위치정보를 자동으로 계산할 수 있다. 이 논문의 목적은 상기한 도로안전성 조사분석차량에서 취득한 측하방 영상으로부터 차선을 인식하고 차선의 중심점을 자동으로 검출해 내는 기술을 개발하는 데에 있다. 제안된 알고리즘은 촬영된 측하방 영상의 에지 방향을 분석하여 라인후보 영역(Line Supporting Region)을 정의하고, 이 영역의 에지 크기 프로파일을 분석하여 평면으로 근사시킨 뒤 근사된 평면의 중심선을 라인으로 추출한 후, 추출된 라인의 쌍이 차선의 밝기와 폭의 조건을 만족시킬 경우, 이를 차선으로 인식하는 알고리즘이다 이 알고리즘은 기존에 제안된 문턱화 기법에 기반한 도로추출방법에 비해 정확하고 안정적이며, 실제로 주어진 측하방 CCD영상을 이용한 실험을 통해 효과적으로 차선이 추출됨을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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