본 연구에서는 닥나무 인피섬유와 이를 이용하여 제조한 한지의 FT-NIR및 FT-MIR 스펙트럼 데이터를 각각PLS-DA에 적용하여 닥나무 인피섬유 및 한지의 원산지 판별 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위하여 서로 다른 원산지의 국내산 닥나무 인피섬유 10점을 채취하여 한지로 제조하였다. 상기시료의 FT-NIR 및 FT-IR 스펙트럼 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 PLS-DA를 수행하였다. 모델링 결과, 닥나무 인피섬유와 한지의 NIR 스펙트럼 데이터가 판별모델의 교차 검증결과 및 성능평가(정확도, 민감도, 특이도)에서 모두 100 %로 MIR 스펙트럼 데이터보다 우수한 판별 성능을 나타냈다. 또한 지역별로 4 개의 그룹을 형성하는 것을 확인 할 수 있었으며, 닥나무 인피섬유와 한지의 원산지 판별 모델 간 score 형태가 유사하게 나타내는 것을 확인하였다.
Planetary boundary layer height (PBLH), produced by the Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), was verified using RawinSonde (RS) data obtained from observation at Daegwallyeong (DGW) and Sokcho (SCW) during the International Collaborative Experiments for Pyeongchang 2018 Olympic and Paralympic winter games (ICE-POP 2018). The PBLH was calculated using RS data by applying the bulk Richardson number and the parcel method. This calculated PBLH was then compared to the values produced by LDAPS. The PBLH simulations for DGW and SCW were generally underestimation. However, the PBLH was an overestimation from surface to 200 m and 450 m at DGW and SCW, respectively; this result of model's failure to correctly simulate the Surface Boundary Layer (SBL) and the Mixing Layer (ML) as the PBLH. When the accuracy of the PBLH simulation is low, large errors are seen in the mid- and low-level humidity. The highest frequencies of Planetary boundary layer (PBL) types, calculated by the LDAPS at DGW and SCW, were presented as types Ι and II, respectively. Analysis of meteorological factors according to the PBL types indicate that the PBLH of the existing stratocumulus were overestimated when the mid- and low-level humidity errors were large. If the instabilities of the surface and vertical mixing into clouds are considered important factors affecting the estimation of PBLH into model, then mid- and low-level humidity should also be considered important factors influencing PBLH simulation performance.
최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.
DXA 검사는 작은 골량의 변화로 발생하는 생물학적 변화를 가장 잘 반영할 수 있어 임상에서 우수한 성능을 발휘하는 골밀도 검사 장치이다. 검사의 정확도와 정밀도의 유지를 위하여 정도관리가 필수적으로 수행되어야 하지만 팬텀의 제작이 어렵고 상대적으로 고가의 가격이기 때문에 병원마다 보유하지 않고 있는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 3D 프린터 및 시중에서 손쉽게 구할 수 있는 필라멘트의 내부채움 정도의 변화를 이용하여 교차보정 팬텀을 개발하고 상용화된 팬텀과의 비교 평가를 통해 유용성을 평가하였다. 팬텀의 개발을 위해 ABS, TPU, PLA, 30% Cu-PLA, 30% Al-PLA의 HU을 평가하였으며 각각 내부 채움 100%에서 $-149.74{\pm}2.36$, $-55.62{\pm}7.14$, $-7.68{\pm}3.82$, $87.53{\pm}1.07$, $1795.20{\pm}16.15$의 HU를 나타내었다. 선형회귀분석이 적용된 3D 프린팅 팬텀의 L1, L2, L3 골밀도는 $0.620{\pm}0.010g/cm^2$, $1.092{\pm}0.025g/cm^2$, $1.554{\pm}0.026g/cm^2$으로, 기존 팬텀과 통계적으로 높은 관련성을 보였다. 이를 활용한다면, DXA 장치의 적절한 정도관리가 가능할 것이며, FDM 3D 프린팅을 이용한 다양한 의료용 팬텀 제작에 기초 자료로 활용될 것으로 사료된다.
최근 무인항공기 드론의 활용범위와 수요가 지속적으로 증가함에 따라 무인항공기와 유인항공기 간 공역을 통합하여 운용하는 연구가 전 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 공역 통합을 위해서는 유인항공기에 준한 기술기준 및 인증 제도 수립이 필수적이며, 이에 따른 시험평가 방안이 제시되어야 한다. 본 논문에서는 향후 무인항공기 항법 시스템에 대한 기술기준이 수립되었을 경우, 기술기준 적합성 검증을 위한 시험방법을 제시하였다. 연구를 위해 무인항공기 임무 프로파일 및 운용환경 분석, 시험항목 도출, 시험방법 수립, 시뮬레이션 및 무인항공기를 통한 실증을 수행하였다. 시험방법으로 정적시험, 트랙이동시험, 경로비행시험이 도출되었으며, 각 시험수행 결과 시험대상 무인항공기의 항법시스템 오차는 전체 비행단계에서 95% 신뢰수준에서 약 1.4m의 위치정확도를 보임을 확인하였다.
본 연구는 시각 장애인의 도보 적응을 위한 새로운 가상현실 체험 환경을 제안한다. 제안하는 가상현실 체험 환경의 핵심은 몰입형 보행 상호작용과 딥러닝 기반 점자 블록 인식으로 구성된다. 우선, 시각 장애인의 입장에서 현실적인 걷기 경험을 제공함을 목적으로 제자리 걸음을 감지하여 걷기를 판단하는 트래커 기반 걷기 처리과정과 시각 장애인의 보행 보조 도구를 가상현실에 적용한 컨트롤러 기반 VR 흰지팡이를 설계한다. 또한, VR 흰지팡이를 활용한 길 안내 과정에서 도로 위의 점자 블록 인지 및 반응 등 종합적인 의사결정을 수행하는 학습 모델을 제안한다. 이를 기반으로 가상현실 도보 체험 환경에 대한 실험을 위하여 실외 도시 환경으로 구성된 가상현실 어플리케이션을 제작하고, 참가자를 대상으로 설문 실험 및 성능 분석을 진행하였다. 결과적으로 제안한 가상현실 체험 환경이 시각 장애인의 입장에서 현존감 높은 도보 체험을 제공하고 있음을 확인하였다. 그리고 제안한 학습과 처리과정이 인도와 차도, 인도 위의 점자 블록을 높은 정확도로 인지함을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 해양 방사선 자동 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다음과 같은 특징들을 가진다. 첫 번째로 NaI + PVT 혼합형 검출기를 사용함으로 반응속도가 빠르고 정밀분석이 가능하다. 두 번째로 섬광체형 센서에 온도보상 알고리즘을 적용함으로서 추가적인 냉각장치가 필요 없으며 시시각각 변화하는 해양환경에 안정적인 운영이 가능하다. 세 번째로 냉각장치가 필요 없으므로 전력소비량이 적어 태양열을 활용하여 전력의 안정적인 공급이 가능하므로 해양환경 관측부이에 설치 가능하다. 네 번째로 GPS 및 무선통신을 사용하여 측정지역에 대한 정확한 위치정보와 실시간 데이터 전송기능으로 주변국 등의 원전사고 등 발생 시 즉각적인 경보대응이 가능하다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는 방사선 측정범위는 세계 최고 수준인 $5{\mu}Sv/h{\sim}15mSv/h$의 범위에서 측정이 되었고, 정확도는 ${\pm}8.1%$의 측정 불확도가 측정되어 국제 표준인 ${\pm}15%$ 이하에서 정상동작 됨이 확인되었다. 내환경등급(방수)은 IP67을 달성하였고, $-20{\sim}50^{\circ}C$ 동작온도에서 5% 이내로 변동률이 측정되어서 안정성이 확인되었다. 진동시험 후 측정값 변화율이 10% 이내로 측정되어서, 파도에 의한 해양환경에서 진동으로 인한 측정값의 변화가 없을 것으로 확인되었다.
본 연구는 Kozak 수간곡선모델을 이용하여 우리나라 상수리나무의 입목수간재적표를 개발하고자 수행하였다. 전국의 분포하고 있는 상수리나무를 총 2,700본의 표준목을 벌채하여 수간고별 직경과 수간석해 자료를 수집하여 생장특성을 조사하였다. 수간곡선식의 적합도 검정을 위하여 적합도지수(Fitness index), 편차(Bias), 평균절대편차(Mean Absolute Deviation)를 이용하여 모델의 적합성을 판단하였다. 추정된 모델의 적합도지수는 97%로 나타났고 편차는 0.017, 평균절대편차는 1.118로 높은 적합도를 보였다. 또한 현행재적표와 신규재적표의 재적간의 차이를 분석한 결과, 통계적으로 유의적인 재적차이를 보였다(p = 0.0008, <0.005). 이는 현실림을 반영한 신규재적표를 이용하는 것이 목재자원량의 평가시 손실을 줄이고 국가 및 지자체의 산림통계의 정확도를 향상시킬 것으로 판단된다. 본 연구의 주요한 결과인 추정된 수간곡선식을 이용한 입목수간재적표는 우리나라의 주요 활엽수종인 참나무류 중 상수리나무의 생장 정보 및 합리적 경영을 위한 경영제표가 될 것으로 판단된다.
자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.
몰입 가상현실 환경에서 사용자들은 다양한 가상객체들을 선택하여 목표로 하는 일을 수행할 수 있다. 사용자가 원하는 가상객체를 선택하기 위해서는 일반적으로 사용자의 시야에서 가상의 선분을 발사하여 그 선분과 객체가 일치되었을 때 객체를 선택하게 하는 Ray-Casting이나 여러 객체들을 동시에 선택해서 원하는 객체를 선택하는 Cone-Casting 기반의 객체선택 방법들이 널리 사용된다. 하지만 CAD에서 사용되는 가상객체들은 그 자체적으로 세부적인 작은 객체들로 구성되고 결합이 되어 있어서 사용자의 시야에서 원하는 객체를 기존 방법들로 선택하는 경우 사용자가 원하는 객체가 아니라 다른 객체가 선택되는 모호성 문제가 발생하여 원하는 객체를 선택하는데 문제가 발생하며, 그룹으로 객체를 선택하더라도 원하는 객체를 선택하기 위해서 결국 가상객체들의 위치 및 구조 등을 변경해야 하는 추가 작업을 해야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가상객체가 여러 작은 세부적인 가상객체들로 구성이 되어 있더라도 이들이 가지고 있는 공간적인 연관 관계를 계산하고 이 연관 관계에 따라서 세부적인 가상객체들을 펼치거나 줄여서 사용자가 선택을 원하는 객체를 빠르고 정확하게 선택하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 Adaptive-Casting 선택 방법과 기존의 Ray-Casting 과 Cone-Casting 방법들과 성능비교 실험을 하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 사용자가 원하는 객체를 선택할 때 걸리는 속도가 가장 빠르면서 정확하다는 결과를 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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