환자의 진단과 치료계획 수립시 필수적인 두부방사선사진 분석을 위한 컴퓨터 프로그램의 개발로 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환시키는 과정이 필요하게 되었다 이 때 디지털 카메라를 이용할 경우 초점거리에 따른 이미지의 왜곡이 발생하는데 이는 두부방사선사진 분석시 계측치의 오차를 발생시킬 수 있다 또한 이미지 크기와 압축비에 따른 디지털 이미지의 질에 의해서도 두부방사선사진 분석시 가장 중요한 과정인 계측점식별에 있어 오차를 가져올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 COOLPIX4500 디지털 카메라(Nikon, Japan)를 이용하여 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환시 최소한의 왜곡을 보이는 초점거리를 결정하고 필름 두부방사선사진상에서 보이는 수준의 정확한 계측점 식별을 위한 최소한의 디지털 카메라 셋팅에 관하여 조사한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 기존의 필름 두부방사선사진 촬영시 초점거리 16.4mm (35mm 필름 카메라로 환산시 79.4mm)에서 최소한의 상의 왜곡을 보였다. 초점거리가 16.4mm보다 짧은 광각(wide) 촬영시 상의 원통형 왜곡(barrel distortion)이 발생했고 16.4mm 보다 긴 망원(tele) 촬영시 상의 실패형 왜곡(pincushion distortion)이 발생했다. 필름 두부방사선사진상에서 직접 손으로 tracing한 필름 이미지 셋팅 수준의 정확한 계측점 식별을 위한 최소한의 디지털 카메라 셋팅은 $2272{\times}1704 pixel\;normal(1/8)$ compression 이었다. 따라서 COOLPIX4500 디지털 카메라(Nikon, Japan)를 이용하여 기존의 필름 두부방사선사진을 디지털 이미지로 전환하는 경우 초점거리 16.4mm에서 최소한 $2272{\times}1704$ 픽셀 (pixel) 이미지 사이즈와 normal(1/8) 압축비의 셋팅을 설정하여야 한다.
본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
웹은 그 양적인 면이나 복잡도에 있어 현재 놀라운 속도로 급성장학고 있다. 이와함께 웹사이트 설계나 웹서버나 설계와 같은 작업은 물론 단순희 웹사이트를 검색하는 작업에 있어서도 그 복잡도가 크게 증가했다. 이러한 설계 작업들에 있어서 중요한 입력 요소로는 웹사이트가 어떻게 사용되고 이TSms가에 대한 정확한 데이터가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 웹 마이닝 시스템에서 요구되는 사용자의 웹페이지 이용정보 즉 사용자 세션(user sessions)을 효과적으로 획득할수 있는 페이지 로깅 시스템(Page Logging System:PLS)을 제안한다. 페이지 로깅 시스템은 사용자의 웹페이지 탐색 정보를 획득하는 페이지 로깅(page logger)와 획득한 데이처를 이용하여 사용자 세션 파일을 생성하는 로그 처리기(log processor)그리고웹 사이트의 HTML 페이지에 페이지 로거 애플릿을 삽입하는 코드로 구성된다. 제안한 PLS는 기존의 웹 마이닝 시스템에서 많은 시간과 비용을 수반했던 데이터 전처리 작업의 일부를 제거한다. 특히 사용자가 각 페이지를 탐색한 시간 (access length)을 직접 획득함으로서 트랜잭션 구분 단계를 단순화시킨다. 또한 PLS는 기존의 웹서버 로그로부터 사용자 세션을 획득함에 있어 가장 문제가 되었던 로컬 캐쉬(local cache)및 ISP가 제공하는 프록시 서버 사용으로 인하여 야기되는 문제등을 해결한다.
LPG는 사용, 저장, 생산 과정뿐만 아니라 이송 중에도 많은 잠재위험(Hazard)을 갖고있다. 소규모의 수요처일 경우, LPG 용기를 적재한 차량에 의해 지역 사업자에 의하여 배달된다. 만약 도심지역에 가스용기를 적재한 차량에 폭발사고가 발생한다면 주변지역에 재산 피해뿐 아니라 상당한 인명피해를 초래할 것이다 본 연구에서는 LPG 누출 사례연구를 통하여 가스용기를 이용한 LPG의 운반 중에 사고의 원인이 되는 잠재위험을 확인한 후 사고발생 시나리오를 작성하고 발생 가능성과 피해결과를 예측하는 위험성(risk)의 정량적 분석을 하였다. 본 연구에서는 위험분석 프로그램을 Excel과 Visual Basic으로 프로그래밍 하여, ETA(Event Tree Analysis)법으로 LPG 운반도중 발생할 수 있는 사고의 빈도수를 구한 뒤, 이를 바탕으로 폭발로 인한 피해 범위 및 피해정도를 도출하였다. UVCE의 경우, 가스용기에서 누출되어 증발된 LPG에 대하여 사고현장주변에서 10m 이내에서는 심각한 구조적 손상을 보이며, 150m 이상에서도 유리가 파열되는 심각한 손상확률을 보였다. 그리고 TNT 상당법으로 Probit 결과, 10분간 누출되었을 때 40m 지점에서 유리창의 $75\%$가 깨졌으며, 20m 지점에서 $16\%$, 40m 지점에서는 $10\%$의 구조적 손상을 보였다.
VANET은 무선통신 기술을 이용하여 차량과 차량, 차량과 인프라와의 통신을 제공하는 네트워크 환경으로 자동차의 속도, 위치, 교통정보 등과 같은 데이터를 공유하여 차량 안전 주행 확보 및 교통 체증 등의 문제점을 해결할 수 있는 차세대 ITS 구현의 핵심기술이다. 이처럼 VANET 환경을 통해 운전자의 안전성 증진과 효율성 및 이동성을 향상시킬 수 있지만, 끊임없이 차량 간 또는 차량과 인프라 간의 주고받는 데이터에는 차량 식별 정보 및 위치 정보 등의 프라이버시 정보가 포함되어 있어 프라이버시 보장을 위한 대책이 필요한 실정이다. 만약 VANET 환경에서 프라이버시 보장 방안이 제공되지 않는다면 식별 개인정보가 피해 받을 뿐만 아니라 개인의 위치 추적이 가능하여 공격자로부터 표적이 될 수 있으며, 정보의 오류 및 왜곡 등을 유발하여 생명과 재산에도 큰 피해를 안겨 줄 수 있다. 또한, 통신 환경에서의 도청을 통한 프라이버시 정보 노출 및 공격자의 악의적인 위장 공격을 통한 정보 갈취 등의 위협도 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 위협으로부터 프라이버시를 보장하기 위해 VANET 프라이버시 보장 아키텍처를 제안한다.
이 글의 목적은 사회과학에서의 "공간적 전환"(spatial turn)이라는 새로운 흐름에 기반하여 근대사회에서의 공간적 배치와 감시에 관한 논의의 일환으로 21세기 위치기반서비스(Location-Based Service, LBS) 기술을 분석하려는 것이다. 이를 위해 본 논문은 우선 위치기반기술을 원거리 식별, 추적, 감시를 통해 시-공간에 대한 관리와 제어를 가능하게 해주는 원격성 기술의 발전이라는 맥락에 위치시켰다. 조정과 감시의 기술로서 LBS를 분석하기 위해 본 논문은 이 기술의 구조를 LBS 시스템의 사용자와 위치정보 서비스, 그리고 시스템 내에서의 정보의 흐름에 따라 규명했다. 이어 LBS 기술의 법적, 사회적 영향, 특히 LBS 기술에 의해 '식별되는 자'의 법적 지위와 감시의 문제를 분석했으며, 특히 미국과 한국의 주요 LBS 사례를 중심으로 프라이버시(privacy)를 둘러싼 이론적이고 공공정책적인 이슈들에 대해 논의했다. 이를 통해 개인의 실제, 오프라인 삶의 광범위한 영역들이 컴퓨터 매개를 통해 일어나는 이 시대에 LBS가 어떻게 "식별되는 자"의 위치정보를 매개로 "생활의 모든 순간"에 대한 추적과 감시를 수행하며 감시 자본주의의 새로운 가능성을 열어주고 있는지를 살펴보았다. 결론으로 본 논문은 LBS를 통해 식별, 감시, 제어되는 개인 주체와 이들이 위치해 있는 공간의 특징을 분석하여, LBS가 비-장소라는 새로운 공간을 생산하며 유사한 정체성을 지닌 '식별되는 자'를 생산하고 있는지를 비판적으로 고찰했다.
화자 간 음색의 유사성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락 시킬 수 있는 요인이다. 본 논문은 화자 인증 시스템의 일반화 성능을 향상시키기 위해, 심층신경망에 멀티태스크 러닝 기법을 적용시켜 발화자의 화자 정보와 나이 정보를 함께 학습 시키는 기법을 제안한다. 멀티태스크 러닝 기법은 은닉층들이 하나의 태스크에 과적합 되지 않도록 하여 심층신경망의 일반화 성능을 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만 심층신경망을 멀티태스크 러닝 기법으로 학습시키는 과정에서, 나이 정보에 대한 학습이 효율적으로 수행되지 않는 것을 실험적으로 확인하였다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해, 본 논문에서는 심층신경망의 학습 과정 중 화자 식별과 나이 추정 목적 함수의 가중치를 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다. 동일 오류율을 기준으로 RSR2015 평가 데이터세트에 대해 화자 인증 성능을 평가한 결과 나이 정보를 활용하지 않은 화자 인증 시스템의 경우 6.91 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템의 경우 6.77 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템에 가중치 변경 기법을 적용한 경우 4.73 %의 오류율을 확인하였다.
Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권2호
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pp.229-238
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2019
목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.
Bunsuwansakul, Chooseel;Mahboob, Tooba;Hounkong, Kruawan;Laohaprapanon, Sawanya;Chitapornpan, Sukhuma;Jawjit, Siriuma;Yasiri, Atipat;Barusrux, Sahapat;Bunluepuech, Kingkan;Sawangjaroen, Nongyao;Salibay, Cristina C.;Kaewjai, Chalermpon;Pereira, Maria de Lourdes;Nissapatorn, Veeranoot
Parasites, Hosts and Diseases
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제57권4호
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pp.341-357
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2019
Acanthamoeba, one of free-living amoebae (FLA), remains a high risk of direct contact with this protozoan parasite which is ubiquitous in nature and man-made environment. This pathogenic FLA can cause sight-threatening amoebic keratitis (AK) and fatal granulomatous amoebic encephalitis (GAE) though these cases may not commonly be reported in our clinical settings. Acanthamoeba has been detected from different environmental sources namely; soil, water, hotspring, swimming pool, air-conditioner, or contact lens storage cases. The identification of Acanthamoeba is based on morphological appearance and molecular techniques using PCR and DNA sequencing for clinico-epidemiological purposes. Recent treatments have long been ineffective against Acanthamoeba cyst, novel anti-Acanthamoeba agents have therefore been extensively investigated. There are efforts to utilize synthetic chemicals, lead compounds from medicinal plant extracts, and animal products to combat Acanthamoeba infection. Applied nanotechnology, an advanced technology, has shown to enhance the anti-Acanthamoeba activity in the encapsulated nanoparticles leading to new therapeutic options. This review attempts to provide an overview of the available data and studies on the occurrence of pathogenic Acanthamoeba among the Association of Southeast Asian Nations (ASEAN) members with the aim of identifying some potential contributing factors such as distribution, demographic profile of the patients, possible source of the parasite, mode of transmission and treatment. Further, this review attempts to provide future direction for prevention and control of the Acanthamoeba infection.
의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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