본 연구는 구강 및 악안면 영역에서의 미세 신경 재건술에 대한 일련의 연구의 하나로서 구강 및 악안면 영역의 신경 결손부를 재건할 경우 가장 많이 이용되는 비복신경에 대한 해부학적 특성을 조사하여 이식 신경 선택시에 도움이 되도록 하고자 본 연구를 시행하였다. 연구 대상은 사체에서 채취한 10편의 비복 신경으로 하였고 각 신경편의 길이 측정후 신경편의 근심부, 중심부, 원심부에 대하여 신경의 평균 총단면적, 신경속의 평균 숫자, 신경속의 평균 총단면적 등을 측정하였고 신경속의 주행 양태 및 신경 주의 외막의 미세혈관 분포를 관찰하였다. 연구결과, 채취 가능한 비복 신경의 길이는 평균 35.5cm 이었고 신경의 평균 총단면적은 근심부, 중심부, 원심부에서 부위별로 각각 $3.83mm^2$, $3.28mm^2$, $4.65mm^2$이고, 신경속의 평균 총단면적은 부위별로 각각 $0.80mm^2$, $0.79mm^2$, $1.23mm^2$이었다. 신경속의 평균 숫자는 부위별로 각각 7.67, 6.17, 3.83개 이었고 주로 복신경속 모양(polyfascicular patten)의 구조를 보이며, 신경속의 주행양태는 불규칙하였고 신경 주위 외막의 미세혈관 분포는 존재하였지만 이약하였다. 신경이식 수술후 바람직한 결과를 얻기 위해서는 신경의 총단면적이 비슷하거나 크며 비슷한 신경속의 숫자를 지니는 유사한 해부학적 구조를 가진 이식신경을 선택하여 최대로 신경속간 접합이 될 수 있도록 해야하는데 비복 신경은 신경속의 해부학적 특성, 크기, 숫자로 보아 하치조신경, 안면신경, 부신경등 악안면부의 신경이식에 널리 쓰일 수 있는 이식 신경으로 사료되며 특히 원심부에서 채취가능한 약 15cm 가량의 비복신경은 하치조 신경의 신경속 구조와 매우 유사하며 하치조신경 결손부의 이식 신경으로 적합한 것으로 사료된다.
최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.
비디오 요약의 첫 걸음은 샷(shot) 변환의 검출이다. 이러한 샷 변환은 점진적인 변환과 급진적인 변환이 있다. 지금까지 급진적인 샷 변환은 이미 주어진 한계치나 연속된 두 프레임의 이미지에 기반을 둔 거리를 이용하여 검출하였고 점진적 변환 또한 일반적으로 한계치를 이용하여 검출하였다. 그러나 한계치에 따라 그 결과가 확연히 달라지고 또한 그 한계치를 정하는 것도 어려운 문제이다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결과 MPEG 압축 비디오 상에서 점진적 변화의 검출뿐만 아니라 분류를 해결하는 방법을 제시하였다. 논문에서는 한계치를 사용하지 않은 은닉 마르코프 모델과 MPEG의 근사 DC 값을 이용하여 보다 빠르고 정확한 결과를 얻도록 하였다. 그리고 히스토그램의 차이뿐만 아니라 매크로 블록 (macro block)의 차이라 불리는 새로운 척도를 도입하여 보다 정확한 값을 얻도록 하였다. 은닉 마르코프 모델은 샷, 페이드(fade), 디졸브(dissolve), 컷(cut) 등의 4개의 상태를 갖게 하고 학습은 Baum-Welch 알고리즘으로 필요한 변수들을 추정하였다. 그리고 특정 벡터에 Viterbi 알고리즘을 적용하여 원하는 상태를 얻을 수 있다. 대부분의 실험 결과를 보면 새로 제안한 척도를 사용한 방법이 히스토그램의 차만을 이용한 방법보다 더 좋은 결과를 나타내었으며 이산적 마르코프 모델보다 연속적 마르코프 모델이 좋은 결과를 보여준다.
정중 과잉치를 이른 시기에 발견하고 이를 신중하게 관리하는 것은 인접 영구 전치가 맹출하고 정상적인 위치로 자리 잡는데 미칠 수 있는 유해한 영향을 줄일 수 있다. 초기 혼합치열기에 있어 정중 이개가 정상적인 것으로 간주되지만 정중 과잉치의 존재를 이른 시기에 파악하고 이를 적절한 시기에 제거하는 것은 이어지는 영구 중절치의 자발적인 배열과 근접화를 가능하게 한다. 정중 이개의 관리에 있어서 가장 바람직한 선택은 주기적인 관찰이라 할 수 있다. 그러나 관찰 기간 동안에 정중 이개가 자발적으로 폐쇄되지 않을 때에는 교정 치료가 필요할 수 있다. 본 보고에서는 정중 과잉치로 인한 정중 이개의 폐쇄에서 정중 과잉치의 제거 이후 자발적 즉 생리적으로 폐쇄되는 증례(증례 1-3)와 함께 교정적 처치로 정중 폐쇄를 시행한 증례(증례 4)를 보고하고자 한다.
얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.
대단면 터널에서 시공되는 사전보강공법에 의한 보강영역의 보강효과를 수치해석적으로 모델링하기 위한 다양한 방법이 제시되고 있지만 실무자들은 공학적인 방법보다는 경험적인 방법과 문헌을 참고하여 설계를 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 상용 프로그램에서 직접적으로 적용할 수 있는 사전보강 영역의 물성치 결정에 있어서 거시적 접근법의 개념을 기반으로 미시적 접근법을 적용한 등가 물성치를 결정하는 기법을 제시하고 3차원 수치해석을 통한 실제모델 해석결과와 다른 여러 미시적 접근법들과의 비교 분석을 수행하여 타당한 보강영역 물성치 결정기법을 제시하였다. 해석 결과 구근과 강관의 병렬연결 강성이 원지반과 직렬로 연결되는 사전보강영역의 직병렬 강성 시스템과, 구근과 강관의 직렬 강성 시스템이 실해와 가장 근사한 변위를 예측하였으나 후자의 경우 그 모델링 과정이 복잡하므로 본 연구에서는 간편법으로써 직병렬 강성 시스템을 제안한다. 직병렬 강성 시스템은 천단변위에 대해 풍화암 지반에서는 약간 안전측으로, 내공변위와 지표면 변위에 대해서는 정밀모델의 결과와 거의 동일하게 거동하는 것으로 분석되었으며 풍화토와 풍화암 지반에서 동일한 변위 경향성을 나타낸다. 본 연구에서 제시된 사전보강영역의 직병렬 강성 시스템은 실제모델로 대표되는 보강지반의 거동 메카니즘을 효과적으로 나타내는 것으로 분석된다.
본 논문에서는 산화주석 기반 반도체식 가스센서의 제조사양을 분석하여 측정회로를 설계하였다. 또한, 실제 가스안전관리 산업현장에서 가스센서를 사용하기 위하여 응답특성시험을 통한 최적 입출력 방정식을 도출하였다. 산화물 반도체 가스센서의 응답특성은 6종의 농도를 가진 표준가스를 제조하여 주입하며 출력전압을 측정을 통해 분석되었다. 각각 농도가 다른 가스의 주입에 대한 센서의 출력 전압의 관계를 룩업 테이블로 생성하였다. 생성된 룩업테이블의 데이터가 등간격이면 근사함수법으로 다항식을 도출할 수 있다. 그래서 5차의 다항식을 정의하고, 그 계수를 최소자승법으로 구하여 센서의 입출력 특성을 대표하는 5차 다항식을 완성하였다. 제안된 5차 다항식이 가스검지기 등에 실제로 적용되기 위해서는 다항식의 역변환이나 사이 값이 추가된 배열형태로 프로그래밍이 다시 생성되어져야 한다. 본 연구에서는 사이 값을 1/5로 세밀하게 구분 및 보간을 계산하여 배열형태로 구현되었다. 제안한 5차 캘리브레이션 교정식의성능은 표준가스를 주입 및 그 농도를 측정했을 때 일차방정식보다 오차가 감소됨을 확인되었다.
도시 배수구역의 유출특성을 해석하기 위하여서는 유역의 지형특성 및 유출경로를 고려하여 소유역을 분할하고 배수계통에 대한 유출량을 분석하게 되며, 이 과정에서 각 소유역의 도달시간과 시간-면적곡선은 유역형상에 따라 상이하게 구성되므로, 이로 인한 유출특성 또한 크게 변화하게 된다. SWMM 및 ILLUDAS 모형에서는 유역형상을 단순 직사각형으로 가정하여 해석함으로써 유역의 기하학적 형상이 지표면 유출에 미치는 영향을 충분히 반영하지 못하는 한계를 개선하기 위하여, 국토해양부의 FFC2Q 모형 개발연구에서는 유역형상을 고려하여 지표면 유출해석을 실시함으로써 유출분석의 정확도를 향상시키는 기법을 도입하였다. 즉, 지표면 유출해석을 위한 시간-면적곡선법의 적용에서 단위 소유역의 형상을 대칭형(사각형, 타원형, 마름모꼴), 분산형(삼각형, 사다리꼴), 집중형(역삼각형, 역사다리꼴) 형태로 각각 유형화하여 지표면 유출해석을 하였으며, 그 결과를 비교 분석한 결과 유역의 형상에 따라 유출특성이 크게 상이함을 알 수 있었다. 실제로 배수구역(군자 배수구역)에 적용한 결과 유역형상을 직사각형 보다는 마름모꼴로 적용한 경우에 첨두유출량과 유출수문곡선의 형태에서 실측치에 보다 접근하고 있음을 보여 줌으로 써 개선된 결과를 제시하였다. 또한, 유역형상을 고려한 경우에는 첨두유출량의 경우 분할 수에 큰 영향이 없이 실측치와 유사한 안정된 값을 나타내고 있으나, 사각형으로 단순화한 경우에서는 유역 분할 수가 계산 결과치에 민감한 영향을 주었다.
탄성파토모그래피는 고해상의 자료분석을 필요로 하는 환경이나 토목 등 공학적 응용분야에서 지하구조를 결정하기 위해 널리 사용되는 방법이다. 지금까지의 탄성파토모그래피는 대부분 주시역산에 의존해 왔으나 최근에는 파형정보를 이용하는 역산기법들이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 파형정보를 이용하여 음파 매질에서의 이차원 전파형 역산 알고리듬을 개발하였다. 전파형 역산은 Born역산의 약산란장 가정이나 주시역산의 고 주파수 가정이 필요 없는,분해능이 가장 좋은 방법이다. 그러나 초기추정값이 실제 모델과 많이 다를 경우 국부 최소값에 빠진다는 단점이 있다. 본 연구에서는 주시 역산을 통해 배경값을 추정하고 이를 초기추정 값으로 주어 전 파형 역산을 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 본 알고리듬을 인공탄성파자료에 적용한 결과, 주시 역산 결과를 전파형 역산의 초기치로 사용할 경우 오차의 수렴속도가 매우 빠르고 분해능이 뛰어난 영상을 제공함을 확인할 수 있었다. 이는 주시역산을 통한 배경값 추정이 전파형 역산의 국부 최소값 문제와 계산 시간의 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방안임을 시사한다. 또한 축소모형실험자료에 대하여 본 알고리듬을 적용한 결과 재구성된 속도구조가 실제 모형과 잘 일치함을 알 수 있었고, 이를 통하여 현장자료에 대한 적용가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 해양플랜트의 플로트오버 설치 작업을 위해 개발된 능동형 갑판지지 프레임(Deck support frame, DSF)의 구조설계에 대해 직교배열실험 방법을 이용한 민감도해석과 다양한 근사모델의 적용에 따른 설계공간의 근사화 특성에 관한 비교연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 효율적인 최적설계안 탐색과 높은 정확도의 근사모델을 생성할 수 있는 직교배열실험 기반의 설계 방법론을 제안하는 것이다. 설계인자는 주요 구조부재의 두께 치수를 적용하였고, 응답함수는 중량과 강도성능을 선정하였다. 직교배열실험을 이용하여 설계인자 별 응답함수에 대해 정량적인 영향도가 분석되었고, 최소중량설계를 실현할 수 있는 최상 설계조건이 탐색되었다. 직교배열실험 결과로부터 반응표면 모델, 크리깅 모델, 체비쇼프 직교 다항식 모델, 그리고 방사기저함수 신경망 모델과 같은 다양한 근사모델이 생성되었다. 근사모델의 결과를 통해 직교배열실험 결과의 타당성을 검증하였으며, 능동형 DSF의 설계공간에 대해 방사기저함수 신경망 모델이 가장 높은 정확도로 근사화할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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