• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.3245-3250
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• 2011

이 연구는 지휘관의 위협평가시 의사결정을 도와주기 위한 모델을 제시하였다. 이를 위해 해양조건, 적 함정 제원, 전략환경 3가지 상위평가항목으로 위협요소를 설정하였다. 퍼지추론을 이용하여 각 상위항목별 위협수준을 산정한 후, 퍼지척도를 이용하여 상위평가항목별 중요도를 산정하였다. 마지막으로 상위평가항목의 위협수준을 종합하기 위해 choquet의 퍼지적분을 사용하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3204-3220
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• 2021

We perform the task of video object segmentation by incorporating a conditional random field (CRF) and convolutional neural networks (CNNs). Most methods employ a CRF to refine a coarse output from fully convolutional networks. Others treat the inference process of the CRF as a recurrent neural network and then combine CNNs and the CRF into an end-to-end model for video object segmentation. In contrast to these methods, we propose a novel higher-order CRF model to solve the problem of video object segmentation. Specifically, we use CNNs to establish a higher-order dependence among pixels, and this dependence can provide critical global information for a segmentation model to enhance the global consistency of segmentation. In general, the optimization of the higher-order energy is extremely difficult. To make the problem tractable, we decompose the higher-order energy into two parts by utilizing auxiliary variables and then solve it by using an iterative process. We conduct quantitative and qualitative analyses on multiple datasets, and the proposed method achieves competitive results.

• ETRI Journal
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• 제44권6호
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• pp.1034-1046
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• 2022

The learning-based multiview stereo (MVS) methods for three-dimensional (3D) reconstruction generally use 3D volumes for depth inference. The quality of the reconstructed depth maps and the corresponding point clouds is directly influenced by the spatial resolution of the 3D volume. Consequently, these methods produce point clouds with sparse local regions because of the lack of the memory required to encode a high volume of information. Here, we apply the atrous spatial pyramid pooling (ASPP) module in MVS methods to obtain dense feature maps with multiscale, long-range, contextual information using high receptive fields. For a given 3D volume with the same spatial resolution as that in the MVS methods, the dense feature maps from the ASPP module encoded with superior information can produce dense point clouds without a high memory footprint. Furthermore, we propose a 3D loss for training the MVS networks, which improves the predicted depth values by 24.44%. The ASPP module provides state-of-the-art qualitative results by constructing relatively dense point clouds, which improves the DTU MVS dataset benchmarks by 2.25% compared with those achieved in the previous MVS methods.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.170-186
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• 2016

본 논문에서는 철도 시스템에서 안전무결성수준 평가를 위한 다단계 퍼지 리스크 그래프를 제안한다. 본 모델은 입력변수의 모호함과 주관적 전문가 판단의 단점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 다단계 퍼지 리스크 그래프 모델은 2단계로 구성된다. 본 논문에서는 첫 번째 퍼지화를 위한 상세 입력 변수가 제안되고 첫 번째 단계에서 퍼지 이론을 적용하여 기존의 리스크 그래프 입력 변수인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율을 산정한다. 퍼지 추론 및 역퍼지화 결과 2단계에서 적용할 입력변수가 도출된다. 두 번째 단계에서는 식별된 해당 해저드에 대하여 안전 무결성 수준과 허용 해저드율을 산정하여 안전 요구사항을 수립한다. 또한 다단계 퍼지 리스크 그래프 모델을 검증하기 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 건널목 시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교하여 모델을 검증하였으며, 철도 분야의 초기 개념 설계 단계 안전성 요구사항을 수립 시 적용할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.477-486
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• 1998

본 연구에서는 요분석용 스트립을 이용하여 요의 상태를 정량적·정성적으로 측정할 수 있는 요분석시스템을 구현하였다. 요분석시스템의 분석 알고리듬은 온도 변화, 전원 노이즈 통의 외란에 강인한 특성을 나타내기 위하여 퍼지 논리를 적용하였다. 강인하고 안정적인 요분석시스템을 설계하기 위하여 스트립 9가지 패드의 분강학적 특성을 검토하였다. 요분석시스템 하트웨어와 소프트웨어로 구성되었다. 요분석시스템의 하드웨어는 단일칩 마이크로프로세서를 사용하였고, 주변장치들로는 광하부, 트레이 제어, 전치증폭부, PC와의 통신, 열전사 프린터 및 동작 상태 표시기로 구성하였다. 요분석시스템의 소프트웨어는 시스템 프로그램과 분류 프로그램으로 구성하였다. 시스템 프로그램은 시스템 제어와 데이터 취득 및 분석을 수행하도록 하였다. 분규 프로그램은 퍼지추론부와 멤버쉽함수 발생기로 구성되었다 멤버쉽함수 발생기는 정도관리의 통계학적 방법을 이용하여 삼각형 멤버쉽함수를 생성하였다. 측정된 데이터는 PC로 전송되고, 전송된 데이터는 C++로 작성된 데이터 관리 및 취득 프로그램에 의해 저장된다. 요분석시스템의 정확도와 퍼지분류기의 안정성은 표준시료를 이용하여 평가하였다. 실험결과는 검사항목과 만족한 일치를 보였다.

• 간호행정학회지
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• 제4권2호
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• pp.277-288
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• 1998

The study was conducted to provide basic data for the development of nursing management research and suggesting the direction of the future research and the theory of nursing management. In this study, 456 pieces of articles that had been published for the last 10 years from 1987 to 1996 were analyzed based on the nursing research methodology of Lee et al. (1991). The results were as follows: 1. The whole articles were divided into two groups. that is. degree dissertations of 69.7%(307 pieces of master's and 11 pieces of doctor's) and non-degree papers of 30.3%. 2. In the light of graduate school types. the papers of the graduate school of administration formed 41.8% of the entire articles and those of the general graduate schools formed 32.4% of them. 3. In the methodology of research design. survey research held 86.8% of the whole articles. 4. In the research subject. nurses held 68.4%. others 14.6%. patients 9.4%. 5. In the data collecting method. questionnaire held 85.1%. 6. In the statistics method. 88.1% of the entire articles used inference method. 7. In the area of nursing management. direct stage formed 26.8%. control stage 21.9%. and staffing stage 20.6% of the whole articles. 8. In the light of frequency of the key concept. job satisfaction held 10.9%. nursing task 8.5%. role 7.0%. stress 4.7%, and perception 4.0%. On the basis of the results. the following suggestions were made: 1. Qualitative studies should be done to recognize the phenomena. and experimental studies to prove the intervention for the improvement of future nursing management researches. 2. For the development of nursing management. all-inclusive studies. the group or the whole organization-centered studies rather than nurse-centered, should be required. 3. In order to be valid. data should be collected by various methods. 4. For the balanced studies of nursing management. getting out of the concentrated study of just one concept, repetitive study of various concept should become the subject of them.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.265-279
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• 2008

손 제스처를 이용한 사람과 컴퓨터간의 상호 작용은 오랜 기간 많은 사람들이 연구해 오고 있으며 커다란 발전을 보이고 있지만, 여전히 만족스러운 결과를 보이지는 못하고 있다. 본 논문에서는 동적 베이스망 프레임워크를 이용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 유선 글러브를 이용하는 방법들과는 달리, 카메라 기반의 방법에서는 영상 처리와 특징 추출 단계의 결과들이 인식 성능에 큰 영향을 미친다. 제안하는 제스처 모델에서의 추론에 앞서 피부 색상 모델링 및 검출과 움직임 추적을 수행한다. 특징들간의 관계와 새로운 정보들을 쉽게 모델에 반영할 수 있는 동적 베이스망을 이용하여 두 손 제스처와 한 손 제스처 모두를 인식할 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 10가지 독립 제스처에 대한 실험에서 최대 99.59%의 높은 인식 성능을 보였다. 제안하는 모델과 관련 방법들은 수화 인식과 같은 다른 문제들에도 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제56권1호
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• pp.19-39
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• 2017

Taking samples of data and using samples to make inferences about unknown populations are at the core of statistical investigations. So, an understanding of the nature of sample as statistical thinking is involved in the area of statistical literacy, since the process of a statistical investigation can turn out to be totally useless if we don't appreciate the part sampling plays. However, the conception of sampling is a scheme of interrelated ideas entailing many statistical notions such as repeatability, representativeness, randomness, variability, and distribution. This complexity makes many people, teachers as well as students, reason about statistical inference relying on their incorrect intuitions without understanding sample comprehensively. Some research investigated how the concept of a sample is understood by not only students but also teachers or preservice teachers, but we want to identify preservice secondary mathematics teachers' understanding of sample as the statistical literacy by a qualitative analysis. We designed four items which asked preservice teachers to write their understanding for sampling tasks including representativeness and variability. Then, we categorized the similar responses and compared these categories with Watson's statistical literacy hierarchy. As a result, many preservice teachers turned out to be lie in the low level of statistical literacy as they ignore contexts and critical thinking, expecially about sampling variability rather than sample representativeness. Moreover, the experience of taking statistics courses in university did not seem to make a contribution to development of their statistical literacy. These findings should be considered when design preservice teacher education program to promote statistics education.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권3호
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• pp.193-201
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• 2003

본 연구에서는 요분석 시스템의 분류기를 설계하기 위하여 전처리 및 퍼지 알고리듬을 적용하였다. 데이터 전처리 과정은 무채색의 측정치로 구성된 보정용 곡선으로 요분석용 스트립의 측정치를 정규화하는 과정과 삼자극치를 이용한 연산 과정으로 구성하였다. 표준 시약에 의한 분류 실험을 통해 종형의 멤버쉽함수로 측정치를 퍼지화하고 min 추론과 무게중심법의 비퍼지화 과정으로 검사 항목의 농도를 정성적으로 분석할 수 있는 퍼지 분류기를 구성하였다. 표준 시약과 환자 요 검체의 관계에 의해 멤버쉽함수를 보정한 후 구성된 분류기를 통해 환자 요검체를 측정하여 분류 결과를 관찰함으로써 설계된 요분석용 분류기의 임상 적용 가능성을 검토하였다. 실험 결과는 모든 검사 항목에 대해 기준 장비의 검사 결과와 만족할 만한 일치도를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.795-800
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• 2016

이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.