• 한국임상수의학회지
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• 제24권2호
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• pp.77-81
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• 2007

본 연구는 개에서 심장사상충을 검출하기 위하여 표준검사를 적용하지 않은 상황에서 중합연쇄반응검사 (PCR)의 진단 능력을 평가하였다. 효소면역검사법 (ELISA)과 PCR 검사를 동시에 사용한 경우 PCR 검사의 민감도와 특이도는 두 검사의 조건부 독립을 가정한 상태에서expectation-maximization (EM) 알고리즘을 이용한 최대우도법과 Bayesian 기법으로 두 집단 검사 모형으로 분석하였다 2002-2004년 기간 중 심장사상충검사 결과를 기록한 의무기록에서 무작위로 266개 결과를 추출하여 133개씩 2회의 시험으로 배치하였다. 2회의 분석결과를 종합할 때 EM 알고리즘에서 PCR 검사의 민감도와 특이도는 각각 96.4-96.7%와 97.6-98.8%, Bayesian기법에서는 94.4-94.8h와 97.1-98%로 추정되었다. PCR 검사는 심장사상충을 스크리닝하는 도구로 유용하며, 표준검사를 적용하지 않은 상황에서 진단검사의 특성을 추론하는 방법으로 Bayesian 기법은 매우 유용함을 확인하였다.

• 방사선산업학회지
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• 제12권4호
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• pp.311-316
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• 2018

Average life expectancy is getting longer due to medical developments and improvements in living standards. So much so that the elderly have an increased risk of developing osteoporosis. Therefore, it is important to prevent, diagnose, and treat the senile disease at an early stage through a bone density test. Bone density is measured by dual energy X-ray absorption (DXA). In this study, while using DXA, in cases when the measurements for both the lumbar and the femur could not be taken simultaneously, the correlation between both measurements were known, and the measurement of one area was used to make a clinical inference for the value of the other. Measurements were taken using Lunar Prodigy Advance (GE) for 43 participant with clinically significant fractures. Statistical calculations were produced and analysed regarding bone density. In case of T-score, lumbar spine produced a statistical result of $-2.112{\pm}1.836$ and femur neck was $-1.716{\pm}1.565$. In case of Z-score lumbar spine produced a statistical result of $-0.151{\pm}1.513$, and femur neck $-0.026{\pm}1.283$. It is indicated that the pearson correlation coefficient of T-score between lumbar spine and femur neck is high at 0.699, and the pearson correlation coefficient of Z-score is considered relatively high at 0.503. The correlation of bone density between lumbar spine and femur neck is shown to be statistically meaningful in T-score's p-value at 0.000 and Z-score's p-value at 0.001. In conclusion, it seems to have clinical usefulness that we can infer the result of one measurement through that of the other part tested, based on the knowledge of the correlation coefficients between lumbar spine and femur neck.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권2호
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• pp.267-282
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• 2022

본 연구는 초등학교 1~2학년 슬기로운 생활과 3~4학년 과학과 교육과정의 연계성 분석을 통해 체계적인 교육과정 구성을 위한 기초 자료를 제공하고자 슬기로운 생활 내에서의 과학 관련 내용이 어떻게 구성되어 있는지 정리하고, 두 교과의 교육과정 연계성을 지식 측면과 탐구 기능 측면에서 살펴보았다. 분석 결과, 슬기로운 생활 교육과정 내 과학과 교육과정과 연계된 내용은 32개의 내용 요소 중 10개에 불과하였다. 이 중 5개의 내용 요소가 3~4학년군 과학과 교육과정과 연계되어 있었으며, 모두 생명 영역에 집중되어 있었다. 운동과 에너지와 물질 영역에 대한 내용은 슬기로운 생활에서 전혀 다루어지지 않고 있었다. 생명 영역은 발전적으로 연계되고 있었으며, 지구와 우주 영역은 급변적으로 연계되고 있었다. 탐구 기능의 경우, 관찰과 측정, 추리, 의사소통은 슬기로운 생활과 과학과가 수준이 자연스럽게 높아지면서 반복되는 발전적 연계가 이루어졌다. 분류는 기능적 활동 측면에서 발전적 연계가 이루어졌다고 볼 수 있으나 명확한 인식적 목적 없이 단순히 무리지어 보는 분류 활동에 그치고 있었다. 반면, 예상 활동은 슬기로운 생활에서는 제시되지 않다가 3~4학년군 과학에서 제시되기 시작하므로 격차가 발생한다고 보았다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교 슬기로운 생활 교육과정과 과학과 교육과정의 연계성 확보를 위한 시사점을 논의하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권4호
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• pp.535-558
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• 2022

통계적 소양이 중요한 능력으로 인식되는 현대 사회에서 우리가 접하는 많은 통계의 형태는 결과 자료이므로 통계적 문제해결의 과정 중 결과 해석 단계는 중요하다. 이에 본 연구에서는 예비 수학교사들에게 사교육에 관한 데이터를 제공하여 모평균 추정을 활용한 통계적 문제해결 과정을 경험하는 과정을 통해 그들이 결과 해석 단계에서 보인 특징에 대해 분석함으로써 교사교육에서의 통계교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 첫째, 많은 예비 수학교사들이 자료를 기반으로 결과를 해석하였으나 그 추론이 합리적이지 못한 수준을 보였다. 둘째, 본 연구의 많은 예비 수학교사들은 공교육과 관련된 다양한 종류의 의사결정을 하면서 통계 분석 결과를 바탕으로 교육적 의사결정을 했으나 그 내용은 교사로서 할 수 있는 일반적인 의사결정이었다. 마지막으로, 본 연구의 예비 수학교사들은 통계적 문제해결 과정의 세 단계에 대해서는 반성적 사고를 하고 있었으나, 결과 해석 단계에 대한 반성적 사고는 아무도 안 한것으로 나타났다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.191-202
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• 2022

Markov envelope as a theoretical solution of the parabolic wave equation with Markov approximation for the von Kármán type random medium is studied and approximated with the convolution of two probability density functions (pdf) of normal and gamma distributions considering the previous studies on the applications of Radiative Transfer Theory (RTT) and the analysis results of earthquake records. Through the approximation with gamma pdf, the constant shape parameter of 2 was determined regardless of the source distance r_o. This finding means that the scattering process has the property of an inhomogeneous single-scattering Poisson process, unlike the previous studies, which resulted in a homogeneous multiple-scattering Poisson process. Approximated Markov envelope can be treated as the normalized mean square (MS) envelope for ground acceleration because of the flat source Fourier spectrum. Based on such characteristics, the path duration is estimated from the approximated MS envelope and compared to the empirical formula derived by Boore and Thompson. The results clearly show that the path duration increases proportionately to r_o^1/2-r_o², and the peak value of the RMS envelope is attenuated by exp (-0.0033r_o), excluding the geometrical attenuation. The attenuation slope for r_o≤100 km is quite similar to that of effective attenuation for shallow crustal earthquakes, and it may be difficult to distinguish the contribution of intrinsic attenuation from effective attenuation. Slowly varying dispersive delay, also called the medium effect, represented by regular pdf, governs the path duration for the source distance shorter than 100 km. Moreover, the diffraction term, also called the distance effect because of scattering, fully controls the path duration beyond the source distance of 300 km and has a steep gradient compared to the medium effect. Source distance 100-300 km is a transition range of the path duration governing effect from random medium to distance. This means that the scattering may not be the prime cause of peak attenuation and envelope broadening for the source distance of less than 200 km. Furthermore, it is also shown that normal distribution is appropriate for the probability distribution of phase difference, as asserted in the previous studies.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.99-109
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• 2023

최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4B호
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• pp.383-392
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• 2008

수공구조물을 설계하거나 수자원계획을 수립할 때 제한된 수문자료로 인해 수문모형의 매개변수를 추정하는데 어려움이 따르며 추정된 결과에 신뢰성을 부여하기 위해서 필수적으로 불확실성 분석이 필요하다 하겠다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 국내외에서 주로 이용되고 있는 NWS-PC 강우-유출 모형을 대상으로 보다 진보된 매개변수 추정과 불확실성 분석이 가능한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법과 결합하여 국내 소양강댐 유역 일유입량 모의에 적용하였다. 실측 일유입량 자료를 대상으로 모형의 검정과정을 수행하였으며 NWS-PC 모형의 총 13개의 매개변수에 대한 사후분포를 추정하여 유출수문곡선의 불확실성 구간을 추정하였다. 검정 및 검증 모두에서 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법이 모형의 적합성 측면에서 기존 방법론과 비교해보면 다소 우수하거나 비슷한 결과를 나타내었다. 실제로 유역에 발생하는 유출은 다양한 요인에 따라 변화될 수 있으며 이러한 점에서 Bayesian 방법은 강우-유출 관계에서 발생하는 이러한 불확실성을 매개변수의 불확실성으로 인지함으로서 우리가 예상치 못한 유출 사상에 대한 형태를 고려할 수 있는 장점이 있다. 따라서 댐 설계와 같은 대규모 수공 구조물 설계 시에 이러한 불확실성이 접목된 강우-유출 분석이 이루어진다면 보다 합리적인 방법으로 홍수 위험도 분석이 가능하며 더욱이 댐 규모 결정에 있어서 신뢰성 있는 의사 결정 수단을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.