• 제목/요약/키워드: Algorithm Model

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곡선적합기법을 이용한 터널의 파괴시간 예측 (Prediction of Failure Time of Tunnel Applying the Curve Fitting Techniques)

  • 윤용균;조영도
    • 터널과지하공간
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    • 제20권2호
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    • pp.97-104
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    • 2010
  • 가속 크리프 거동을 보이는 재료의 파괴를 설명하기 위하여 재료 파괴식($\ddot{\Omega}=A{(\dot{\Omega})}^\alpha$, $\Omega$는 변위와 같은 측정가능한 양을 나타낸다)이 사용된다. 상수 A와 $\alpha$는 주어진 측정 자료를 곡선적합하여 얻는다. 본 연구에서는 재료 파괴식을 이용하여 터널의 파괴시간을 예측하였고, 재료 파괴식을 적용하기 위하여 4가지 곡선적합기법이 사용되었다. 4가지 곡선적합기법 중 로그속도-로그가속도기법, 로그시간-로그속도기법, 역속도법은 선형최소자승법을 이용하고 비선형최소자승기법은 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한다. 로그속도-로그가속도기법은 재료 파괴식을 대수형태로 만들어 해석을 하기 때문에 터널의 파괴시간 예측에 재료 파괴식을 적용하는 것이 타당한지에 대한 근거를 제시한다. 로그속도-로그가속도기법에 따른 자료의 상관계수가 0.84로 비교적 높게 나타났기 때문에 재료 파괴식을 터널의 파괴시간 예측에 적용하는 것이 타당하다고 판단된다. 실제 파괴시간과 4가지 곡선적합기법으로부터 얻은 예측 파괴시간을 비교한 결과 로그시간-로그속도기법이 가장 우수한 결과를 보여주는 것으로 나타났다.

X-ray 흉부영상 FIlm/Screen, CR, DR Resolution과 Density 비교평가 (A comparative study for resolution and density of chest imaging using film/screen, CR and DR)

  • 안병주
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제4권1호
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    • pp.25-30
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    • 2010
  • 이 연구 목적은 흉부영상의 진단에 적절한 해상력과 음영에 대한 적절한 평가를 위해서다. 해상력을 비교하기 위해서, linear 해상력 팬텀을 사용하여 film/screen(선생님이 원하시는 conventional radiography : film/screen), CR, DR, 촬영했다. 해상력을 비교하기 위해 2명의 영상의학과 전문의와 3명의 방사선사가 블라인드 테스트를 통하여 평가했다. DR 은 3.95 필름/ 스크린은 3.58, CR은 3.48의 평가가 나왔다. 음영에 대해 분석은, CR, DR의 film/screen의 정상적인 흉부영상 50장을 선택했다. 이 흉부영상에서 7부위(폐야, 폐야 윤곽, 종격동 I, 종격동 II, 심장 음영 I, 심장음영 II, 횡격막)을 정하여 덴시토미터(농도계)을 사용하여 음영을 평가했다. 우리의 분석 방법은 낮은 영상(음영)을 0에서부터 가장 우수한 영상(음영) 2를 정한 일본의 흉부 x-ray 평가 방법을 적용했다. DR의 경우 종격동 1, 종격동2, 심장 1, 심장2, 횡격막에서 2점을 기록하여 우수했다. 이와 반대로 CR에서는 폐부위와 폐음영 부위에서 2점으로 우수했다. 결론적으로, 해상력과 음영에 비교하면 후처리 알고리즘과 작은 픽셀 사이즈에 의한 DR은 CR과 film/screen 보다 우수하다고 도출하였다.

사용자-상품 행렬의 최적화와 협력적 사용자 프로파일을 이용한 그룹의 대표 선호도 추출 (Extracting Typical Group Preferences through User-Item Optimization and User Profiles in Collaborative Filtering System)

  • 고수정
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권7호
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    • pp.581-591
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    • 2005
  • 협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.

자원 효율적인 XML 조각 스트림 질의 처리를 위한 XML 분할 (XML Fragmentation for Resource-Efficient Query Processing over XML Fragment Stream)

  • 김진;강현철
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제16D권1호
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    • pp.27-42
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    • 2009
  • 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 디바이스 등 클라이언트의 제약된 자원을 효율적으로 사용하는 기법이 요구된다. 메모리 용량이 크지 않은 이동 디바이스의 경우, 대용량 XML 데이터에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술의 활용이 필수적이다. 최근에 서버에서 XML 문서를 XML 조각(XML fragment)으로 분할하여 스트리밍하고 클라이언트에서 이 조각 스트림을 받아 질의를 처리하는 기법들이 제안되었다. XML 조각 스트림 질의 처리에 있어 XML 문서가 분할되는 방법에 따라 자원 사용(질의 처리 시간 및 메모리 사용량) 면에서 큰 차이가 날 수 있기 때문에 효율적인 XML 문서 분할 방법이 요구된다. 본 논문에서는 클라이언트의 질의 처리 시 자원 사용 효율을 높이기 위한 XML 문서 분할 기법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 XML 조각 스트림 질의 처리의 비용 모델을 제시하고, 자원 효율적인 XML 문서 분할 알고리즘을 제시한다. 구현 및 성능 평가 결과 본 논문에서 제시한 기법이 기존 기법들에 비해 질의 처리 시간 및 메모리 사용량 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다. 본 논문의 기여는 XML 조각 스트림 질의 처리 기술의 실용화 가능성을 기존 기술에 비해 한 층더 높였다는 데 있다.

깊이정보를 이용한 케스케이드 방식의 실시간 손 영역 검출 (Real-time Hand Region Detection based on Cascade using Depth Information)

  • 주성일;원선희;최형일
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권10호
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    • pp.713-722
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    • 2013
  • 본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

새로운 혼합알고리즘을 이용한 CPFS 내에서의 일어나는 동적 열전달의 수식화 및 해석 (Modeling and analysis of dynamic heat transfer in the cable penetration fire stop system by using a new hybrid algorithm)

  • 윤인섭;윤종필;권성필
    • 한국가스학회지
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    • 제7권4호
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    • pp.44-52
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    • 2003
  • 본 논문은 원자력발전소 방화벽에 설치된 케이블관통부 충전시스템(CPFS: Cable penetration fire stop) 안에서 일어나는 동적 열전달 현상을 수식화하고, 새로운 혼합알고리즘을 이용해서 수치적으로 계산하여, 3차원 그래픽으로 나타내는 작업에 관한 연구이다. CPFS 내에서의 열전도 현상을 주어진 초기조건과 경계조건하에서 포물선 편미분방정식(Parabolic PDE)으로 수식화하였다. 계산을 단순화하기 위하여 전체 열 흐름을 z-축직선상에서의 일어나는 열전도 성분과 x-y-좌표 평면상에서 일어나는 열전도 성분으로 나누었다. z-축과 평행한 직선상에서 일어나는 열전도를 나타내는 PDE는 연속과완화법(SOR: Sequential over-relaxation)을 이용하여 유한불연속 점들에 대한 연립상미분방정식(ODE)으로 만들어서 풀었고, x-y-좌표 평면상에서 일어나는 열전도에 관한 PDE는 Galerkin 유한요소법(FEM: Finite element method)을 적용하여 ODE로 전환해서 풀었다. 여기서 시간과 공간의 함수인 온도는 각 직선상의 점들과 각 평면상의 요소절점들에 대해서 일정한 시간간격으로 초기온도와 경계온도를 업데이트하여 번갈아 가며 계산한다. 이러한 일련의 계산결과를 바탕으로 CPFS시스템 내에서의 온도분포의 동적인 변화를 계산해 낼 수 있었다. 결론적으로 관통하는 케이블이 CPFS시스템의 온도분포에 매우 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 CPFS내의 온도분포를 쉽게 이해할 수 있도록 3차원 그래픽으로 나타냈으며, 관통하는 케이블이 방화시스템의 온도분포에 매우 중요한 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 계산결과를 실험결과와 직접 비교함으로써, 개발된 모델과 계산 알고리즘의 정당성을 보였다.

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정지궤도 기상위성의 자동기하보정 (Automated Geometric Correction of Geostationary Weather Satellite Images)

  • 김현숙;이태윤;허동석;이수암;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.297-309
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    • 2007
  • 2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

MODIS 적외 자료를 이용한 동아시아 지역의 총가강수량 산출 (Estimation of Total Precipitable Water from MODIS Infrared Measurements over East Asia)

  • 박호순;손병주;정의석
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.309-324
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    • 2008
  • Terra/Aqua MODIS의 적외관측 자료를 이용하여 동아시아 지역에서 물리적 방법과 split-window 방법으로 총가강수량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 물리적 방법에서는 동아시아 지역에 대한 분석 예측 자료를 생산하는 RDAPS 자료를 알고리즘의 초기 추정치로 사용하였다. 이 과정에서 복사전달계산을 위해 빠르고 정확도가 높은 RTTOV-7 모델을 이용하였다. Split-window를 이용한 총가강수량 산출에서는 동아시아 지역의 라디오존데 관측자료를 훈련자료로 사용하여 밝기온도를 계산하였고, 이로부터 관측된 밝기온도로부터 총가강수량을 산출할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 위의 두 알고리즘을 2004년 8월과 12월의 MODIS 적외 자료에 적용하여 산출한 결과를 해양에서는 DMSP SSM/I 결과와 육지에서는 라디오존데 관측 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 총가강수량의 정확성에 영향을 미치는 요인과 산출과정에 중요한 물리과정을 분석하였다. 비교결과 RDAPS, MODIS, split-window 방법에 비해 물리적 방법을 이용한 총가강수량의 산출 정확성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 물리적 방법은 초기 추정치에 따라 산출결과가 상이하게 나타나는 단점을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 따라서 TIGR 자료와 같은 기후 평균값을 초기치로 적용함에 있어 주의가 요구된다. 이러한 원인으로 지표 부근의 수증기에 대한 정보 부족 등을 들 수 있다. 이러한 단점에도 불구하고 지표와 지형의 변화가 큰 한반도를 포함한 동아시아 지역에서는 물리적 방법에 의한 총가강수량 산출의 효율성이 큰 것으로 사료된다.

인공지능(AI) 기반 치매 조기진단 방법론에 관한 연구 (A Study on the Methodology of Early Diagnosis of Dementia Based on AI (Artificial Intelligence))

  • 오성훈;전영준;권영우;정석찬
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.37-49
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    • 2021
  • 한국의 치매 환자 수는 80만명 이상으로 추정되고 있으며, 치매의 심각성은 사회적 문제로 되고 있다. 하지만 전 세계적으로 치매를 완치할 수 있는 치료법도 약물도 아직 개발되지 못하고 있으며, 향후 급격한 고령화 추세로 인해 치매 환자 수는 더욱 증가할 전망이다. 현재로서는 치매를 조기에 발견하여 치매 증상의 경과를 늦추는 것이 최적의 대안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 망막 내 치매를 가장 명확하게 조기 진단할 수 있는 중요 단백질인 아밀로이드 플라크를 AI 기반의 영상분석을 통해 측정하고 분석하여 치매를 조기에 진단하는 방법론을 제시하였다. 망막 데이터를 CNN을 기반으로 이진분류 학습 및 다중분류 학습을 수행하였으며, 전처리 된 망막 데이터를 기반으로 치매를 조기 진단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 모델에 대한 정확도와 재현율을 검증하였으며, 검증 결과 재현율과 정확도 모두 충족하는 결과를 도출하였다. 향후에는 실제 치매 환자의 임상데이터를 기반으로 연구를 지속해 나갈 계획이며, 본 연구의 결과는 치매 문제를 해결하는 방안으로 활용될 수 있다.

저수지 가뭄지수와 기후변화 시나리오를 이용한 우리나라 미래 농업가뭄 평가 (Evaluation of the future agricultural drought severity of South Korea by using reservoir drought index (RDI) and climate change scenarios)

  • 김진욱;이지완;김성준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권6호
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    • pp.381-395
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 농업용 저수지 저수율 예측을 위해 개발된 회귀식에 미래 기후변화 시나리오 및 3개월 기반의 농업용 저수지 저수율 자료 및 기상자료를 이용하여 미래 저수율을 예측하는 것이다. 예측된 저수율을 3개월 자료기반의 저수지 가뭄지수로 지수화하여 가뭄 지속기간, 심도 및 규모를 산정하고 미래 가뭄을 평가하였다. 극한사상의 추정을 위해 6개의 RCP 8.5 기후변화 시나리오(HadGEM2-ES, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, INM-CM4, FGOALS-s2, and HadGEM3-RA)를 3개의 미래 평가기간(S1: 2011~2040, S2: 2041~2070, S3: 2071~2099)으로 구분하여 미래 저수율을 산정하였다. 산정 결과, 강수량 및 기온의 상승이 가장 큰 HadGEM2-ES 시나리오에서의 미래 저수율이 6개의 시나리오 중 S3 기간에 평년 저수율(1976~2005 기간, 77.3%)보다 가장 큰 폭으로 감소한 60.2%로 나타났다. 강수량 및 기온의 상승이 가장 적은 INM-CM4 시나리오의 저수율은 S3에서 72.8%로 가장 적게 감소했으며, CESM1-BGC, MPI-ESM-MR, FGOALS-s2, 및 HadGEM3-RA 시나리오에서 S3 구간 미래저수율은 각각 72.6%, 72.6%, 67.4%, 64.5%로 감소하였다. 미래 저수율을 이용해 RDI를 산정하고 절단수준 -0.25 이하의 심한 가뭄 경향성이 S3 기간으로 갈수록 빈번하게 나타나며 심도가 -2.0까지 나타났다.