• 한국측량학회지
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• 제7권2호
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• pp.35-43
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• 1989

토지재조사 측량을 위한 수치측량과 대축척 도면의 수정에 있어서는 정밀하고도 조밀한 기준점망의 설치가 필요하다. 종래의 항공사진측량에 있어서는 블럭조정에 지상측량에 의한 조정좌표가 사용되었으나 본 연구에서는 거리, 각, 표고차등 3차원 측지관측값이 사진좌표 및 외부표정 요소 등과 함께 결합조정된 번들블럭조정 방법을 사용하여 지상기준점이 없거나 배치가 불량한 지역에서도 사친측량의 정확도가 향상 되도록 하였다. 실험결과 과대오차를 제거한 조정좌표는 기준점이 부족한 경우에는 결합조정의 정확도가 보다 향상되었으며, 기준점이 전혀없는 경우에도 기준점만으로 조정한 경우에 접근되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.613-626
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• 2022

Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.37.2-37.2
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• 2021

Turbulence produces the density and velocity fluctuations in molecular clouds, and dense regions within the density fluctuation are the birthplace of stars. Also, turbulence can produce non-thermal pressure against gravity. Thus, turbulence plays a crucial roles in controlling star formation. However, despite many years of study, the detailed relation between turbulence and star formation remain poorly understood. As part of the Taeduk Radio Astronomy Observatory (TRAO) Key Science Program (KSP), "mapping Turbulent properties In star-forming MolEcular clouds down to the Sonic scale (TIMES; PI: Jeong-Eun Lee)", we mapped two star-forming molecular clouds, the Orion A and the ρ Ophiuchus molecular clouds, in six molecular lines (¹³CO 1-0/C¹⁸O 1-0, HCN 1-0/HCO⁺ 1-0, and CS 2-1/N₂H⁺ 1-0) using the TRAO 14-m telescope. We applied the Principal Component Analysis (PCA) to the observed data in two different ways. The first method is analyzing the variation of line intensities in velocity space to evaluate the velocity power spectrum of underlying turbulence. We investigated the relation between the star formation activities and properties of turbulence. The other method is analyzing the variation of the integrated intensities between the molecular lines to find the characteristic correlation between them. We found that the HCN, HCO⁺, and CS lines well correlate with each other in the integral shaped filament in the Orion A cloud, while the HCO⁺ line is anti-correlate with the HCN and CS lines in L1688 of the Ophiuchus cloud.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권3호
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• pp.1-8
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• 2009

DS-CDMA 시스템은 대역폭 효율이 매우 낮아서 고속의 데이터를 전송하는 경우 높은 확산이득을 유지하기 어렵다. 옵셋누적 확산 CDMA는 정보비트를 확산한 코드들을 옵셋을 두고 중첩하여 전송하는 방식이다. 이 시스템은 코드 위상에 옵셋이 있어도 직교성이 유지되는 코드를 필요로 한다. 직교 상보코드는 코드 그룹에 속한 코드간 상호상관함수가 항상 0이 되는 특성이 있어서 옵셋누적 확산 CDMA에 적용이 가능하다. 직교 상보코드 기반의 옵셋누적 확산 CDMA (OCC-OSS CDMA) 시스템에서는 사용자별로 직교 상보코드 그룹을 할당하며, 각 사용자 데이터는 주어진 코드로 확산되고 중첩되어 코드별로 멀티캐리어로써 전송된다. 그러나 OCC-OSS CDMA 시스템은 옵셋을 갖고 중첩된 코드가 누적되기 때문에 심볼 크기가 일정하지 않으며, 확산효율(칩 당 전송되는 정보비트 수)을 높일수록 코드의 중첩도가 높아져서 심볼 레벨의 수가 증가한다. 따라서 누적확산기 출력 심볼을 캐리어 위상으로 매핑하여 전송하는 경우 신호 성상도가 밀집되어 채널의 영향을 쉽게 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 누적확산기 출력 심볼을 일정 크기 이하로 클리핑한 후 캐리어 변조하여 전송하는 방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방식의 비트오율 성능을 AWGN 환경에서 분석하였으며, 레벨 클리핑을 하지 않은 시스템과 비교하여 성능이 개선되는 것을 확인하였다.

• 천문학회지
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• 제36권4호
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• pp.271-282
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• 2003

We present results of a $H^{13}CN$ J=1-0 mapping survey of molecular clouds toward the Galactic Center (GC) region of $-1.6^{\circ}{\le}{\iota}{\le}2^{\circ}$ and $-0.23^{\circ}{\le}b{\le}0.30^{\circ}$ with 2' grid resolution. The $H^{13}CN$ emissions show similar distribution and velocity structures to those of the $H^{12}CN$ emissions, but are found to better trace the feature saturated with $H^{12}CN$ (1-0). The bright components among multi-components of $H^{12}CN$ line profiles usually appear in the $H^{13}CN$ line while most of the dynamically forbidden, weak $H^{12}CN$ components are seldom detected in the $H^{13}CN$ line. We also present results of other complementary observations in $^{12}CO$ (J=1-0) and $^{13}CO$ (J=1-0) lines to estimate physical quantities of the GC clouds, such as fractional abundance of HCN isotopes and mass of the GC cloud complexes. We confirm that the GC has very rich chemistry. The overall fractional abundance of $H^{12}CN$ and $H^{13}CN$ relative to $H_2$ in the GC region is found to be significantly higher than those of any other regions, such as star forming region and dark cloud. Especially cloud complexes nearer to the GC tend to have various higher abundance of HCN. Total mass of the HCN molecular clouds within $[{\iota}]{\le}6^{\circ}$ is estimated to be ${\~}2 {\times}10^7\;M_{\bigodot}$ using the abundances of HCN isotopes, which is fairly consistent with previous other estimates. Masses of four main complexes in the GC range from a few $10^5$ to ${\~}10^7\;M_{\bigodot}$ All the HCN spectra with multi-components for the four main cloud complexes were investigated to compare the line widths of the complexes. The largest mode (45 km $s^{-1}$) of the FWHM distributions among the complexes is in the Clump 2. The value of the mode tends to be smaller at the farther complexes from the GC.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권1호
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• pp.3-19
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• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권10호
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• pp.949-958
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• 2022

Objective: To investigate the feasibility of using a deep learning-based analysis of auscultation data to predict significant stenosis of arteriovenous fistulas (AVF) in patients undergoing hemodialysis requiring percutaneous transluminal angioplasty (PTA). Materials and Methods: Forty patients (24 male and 16 female; median age, 62.5 years) with dysfunctional native AVF were prospectively recruited. Digital sounds from the AVF shunt were recorded using a wireless electronic stethoscope before (pre-PTA) and after PTA (post-PTA), and the audio files were subsequently converted to mel spectrograms, which were used to construct various deep convolutional neural network (DCNN) models (DenseNet201, EfficientNetB5, and ResNet50). The performance of these models for diagnosing ≥ 50% AVF stenosis was assessed and compared. The ground truth for the presence of ≥ 50% AVF stenosis was obtained using digital subtraction angiography. Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) was used to produce visual explanations for DCNN model decisions. Results: Eighty audio files were obtained from the 40 recruited patients and pooled for the study. Mel spectrograms of "pre-PTA" shunt sounds showed patterns corresponding to abnormal high-pitched bruits with systolic accentuation observed in patients with stenotic AVF. The ResNet50 and EfficientNetB5 models yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.99 and 0.98, respectively, at optimized epochs for predicting ≥ 50% AVF stenosis. However, Grad-CAM heatmaps revealed that only ResNet50 highlighted areas relevant to AVF stenosis in the mel spectrogram. Conclusion: Mel spectrogram-based DCNN models, particularly ResNet50, successfully predicted the presence of significant AVF stenosis requiring PTA in this feasibility study and may potentially be used in AVF surveillance.

• 한국지구과학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-12
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• 2008

본 연구에서는 한반도 남동부의 의성분지 내에 위치하는 화산칼데라 지역을 대상으로 지구물리학적 연구를 수행하였다. 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 통한 전체적인 구조 특성을 분석한 후에 정밀한 3차원 포텐셜 해석을 수행하는 기법을 적용하였다. 첫 번째 단계로, 수치지질도 및 DEM 자료와 인공위성 영상을 이용하여 대상 지역의 선구조를 분석하였다. 선구조 분석 결과는 선행 연구결과와 상당히 잘 부합되었고, 남-북 방향과 남동-북서방향이 가장 우세함을 보여주었다. 두 번째 단계로, 선구조 분석 결과를 고려하여 의성분지 전체 지역에서 조밀한 중력탐사 자료를 획득하였고 항공자력탐사 자료와의 복합 해석을 통해 광역적인 칼데라의 구조를 조사하였다. 파워 스펙트럼 기법을 이용한 분석 결과, 의성 분지 하부는 개략적으로 2개의 밀도 불연속면 이 존재하는 것으로 해석되었다. 첫 번째 불연속면의 심도는 약 1 km로 칼데라 지역 내에 존재하는 화산쇄설성 퇴적암의 심도나 화산칼데라의 ring vent 위치에서 관입하고 있는 관입암의 심도로 판단되며, 두 번째 심도는 약 3-5 km로 분지기반암의 심도와 관련 있는 것으로 추정된다. 또한 3차원 중력역산을 실시한 결과 남서쪽의 백악기 팔공산 화강암과 북동쪽의 불국사 관입암류에 의한 저밀도체가 나타나고, 화산칼데라 중앙부 부근에는 화산쇄설성 퇴적암류 또는 칼데라 형성 과정에서 침강된 상부의 퇴적층으로 해석된 퇴적층이 주변보다 낮은 밀도를 가지며 하부로 약 1.5 km까지 연장되어 있는 것으로 분석되었다. 그러나 포텐셜 자료는 그 특성상 수직 분해능이 양호하지 못하므로, 수직적인 발달 특성을 갖는 칼데라의 구조를 정확히 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 이런 한계점을 극복하기 위해서 동일 지역에서 이루어졌던 자기지전류 탐사 결과와 비교 분석하여 효과적인 해석을 수행하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제38권1호
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• pp.77-84
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• 2020

본 연구에서는 명승 및 전통정원과 같이 면적으로 구성된 전통조경공간에 대한 효율적인 보존관리를 위한 3차원 공간정보구축에 활용되는 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 생성된 공간정보데이터의 비교를 통해 전통조경공간별 3차원공간정보를 적용하기 위한 연구로 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 소형드론을 이용한 항공사진측량은 대면적의 전통조경공간에 GSD 3cm급 이하의 3차원공간정보 구축이 가능하였음을 확인하였다. 또한 항공사진측량 데이터는 3D스캐너에 비해 정확도는 떨어지나 정사영상테이터 구축에 있어 디지털데이터를 이용한 texture 맵핑으로 3D스캐너에 비해 RGB영상의 판독을 통한 경관변화 모니터링 등에 적합한 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 광한루원과 같이 일정면적으로 구성되어 있는 전통조경공간에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 시각적으로 정확하고 정밀한 결과물이 구축되었으나, 수치데이터 추출 결과 전통조경을 구성하고 있는 요소 중 하나인 수목에 대한 데이터가 추출되지 않아 수목이 밀집한 지역 등을 중심으로 3D스캔과 항공사진측량을 병행하여야 할 것으로 판단되었다. 셋째, 담양 소쇄원과 같이 작은 면적으로 구성된 전통정원에 항공사진측량으로 구축된 정사영상데이터는 수목과 인접한 곳과 수목의 하단부에 대한 공간정보구축이 불가능하였으며, 주변의 수목들로 인해 지형데이터를 포함한 3차원 공간정보데이터에 다수의 오류가 발생되었다. 이는 상대적으로 좁은 공간에 건축물, 조경시설, 수목 등이 밀집하고 있어 항공사진 측량보다는 3D스캔 기술을 활용하여 정밀 실측하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다. 3D스캐닝은 항공사진측량에 비해 오랜 시간이 소요되나 측량데이터의 정밀성과 가상현실을 통한 보존관리가 가능하여 좁은 지역에서의 정밀한 조사가 가능한 것을 알 수 있었다. 면적으로 구성된 전통조경공간을 대상으로 시간적·공간적 제약에 자유로운 소형드론과 3D스캐너를 이용하여 3차원 공간정보 구축데이터를 비교한 결과 경주 양동마을과 같은 대면적의 공간에는 항공사진측량을 통한 모니터링이 효과적이었으며, 담양 소쇄원과 같은 전통정원에는 3D스캐너를 이용한 3차원 공간구축이 효과적임을 알 수 있었다. 추후 3D 스캔데이터와 항공사진측량 데이터의 융합을 통해 자연유산 및 전통조경공간의 보존관리를 위한 합리적인 분석결과를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 암석학회지
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• 제22권3호
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• pp.219-233
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• 2013

부산광역시 동부의 장산화산암체는 화산함몰체로 알려져 있고, 화산함몰체 외각부를 따라 구과상 유문암이 $60^{\circ}{\sim}90^{\circ}$의 각도로 수직유상구조를 보여주며 환상암맥으로 나타난다. 구과의 직경은 수 mm에서 2.8 cm 이상이며, 평균적으로 5~10 mm로 측정되었다. 이들 구과는 하나의 핵을 중심으로 방사상을 나타내는 단식 구과형과 육안상 흰색을 띠는 각을 가지면서 핵 부분을 중심으로 방사상을 나타내는 방사상 단식 구과형으로 비교적 단순한 형태를 보여주며, 이들 구과들이 서로 인접하여 합체된 포도송이와 같은 집합체를 보여주기도 한다. 구과의 동심원상 핵 부분에 대한 전자현미분석 결과, 은미정질 기질부 물질의 성분은 주로 $SiO_2$가 거의 82% 이상, $Al_2O_3$는 7~10%, $Na_2O+K_2O$는 8% 이하의 실리카 물질과 장석(새니딘)의 미세한 섬유상 교생으로 나타났다. 구과에 대한 X-선 회절분석 결과, 석영, 새니딘, 앨바이트 그리고 소규모의 운모, 카오린, 녹니석으로 구성되며, X-선 면분석 결과, 핵 부분은 $SiO_2$가 풍부하며, 각 부분은 $Na_2O$ 또는 $K_2O$, $Al_2O_3$가 풍부하였다. 장산콜드론의 유문암 암맥에서 나타나는 구과의 깃털형과 비등형 결정 형태는 마그마 관입에 의한 이동속도보다 유리질 물질로부터 탈유리화작용이 더 빠른 속도로 진행되었고, 비교적 정체된 상태에서 급속한 냉각으로 형성되었음을 지시한다. 구과들은 고규산(75.4~75.7 wt.%) 유문암질 마그마로부터 유래되었다.