• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.1-12
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• 2005

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 서로 다른 특성의 센서로부터 서로 다른 위치에서 얻은 영상들의 위치적 대응관계를 찾는 기법이다. 이 논문에서는 특성이 다른 적외선 센서와 광학 센서로부터 얻은 영상의 정합을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 지금까지 제안된 서로 다른 특성의 영상을 위한 정합기법은 크게 특징점 기반 영상정합기법과 밝기값 기반 영상정합기법으로 구분될 수 있다. 특징점 기반의 영상정합기법은 정확하게 대응하는 특징점을 선택하는 것이 성능에 결정적인 영향을 준다 그러나 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 특징점이 서로 같지 않은 경우가 많기 때문에 강인하지 못하다 그리고 밝기 값 기반의 정합기법에서는 정규상호정보를 유사성 척도로 사용한 영상정합기법이 가장 좋은 성능을 제공하는 것으로 알려져 있다. 그러나 정규상호정보 기반의 영상정합기법은 두 영상의 통계적 상관성이 전역적이어야 한다는 가정을 전제하는데, 적외선 영상과 가시광선 영상에서는 이를 보장하지 못하는 경우가 많아 정규상호정보를 유사성 척도로 사용하는 영상정합기법에서도 좋은 성능을 기대하기 힐들다. 따라서 이 논문에서는 적외선 영상과 가시광선 영상의 통계적 상관성의 해석에 기반한 두 단계 영상정합기법을 제안한다. 정확하고 강인한 정합을 위해서 첫 단계에서는 두 영상에서 통계적 상관성이 높은 부분을 추출하는 ESCR기법과 두 영상을 통계적 상관성이 높도록 필터링하는 ESCF기법을 수행한다. 그리고 두 번째 단계에서는 첫 단계에서의 결과 영상에 대해서 정규상호정보를 유사성 척도로 한 영상정합을 수행한다. 다양한 적외선 영상과 가시광선 영상을 이용한 실험으로부터 제안하는 두 단계 영상정합기법이 기존의 정규상호정보 기반의 영상정합기법에 비해 정확도와 강인함, 그리고 실행 속도의 측면에서 더욱 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제7권2호
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• pp.1-8
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• 1973

온도(溫度)에 대(對)한 폐포표면활성물질(肺胞表面活性物質)의 활성도(活性度)의 태도(態度)를 구명(究明)코져 가토(家兎)의 좌측(左側) 폐장(肺臟)을 적출(摘出)하여 생리적(生理的) 식염수(食鹽水)로 폐포세척액(肺胞洗滌液)을 작성(作成)하여 4 C에 1, 5, 10, 15, 30 및 40일간(日間) 방치(放置)한 군(群)과 20 C에 1, 2, 3, 4, 5 및 7일간(日間) 방치(放置)한 군(群) 및 정상가토(正常家兎)를 4 C에 4, 8, 12 및 24 시간(時間) 노출(露出)한 후(後) 좌측(左側) 폐장(肺臟)을 적출(摘出)하고 폐포세척액(肺胞洗滌液)을 작성(作成)한 군(群)에서 그 표면장력(表面張力)을 측정(測定)하여 정상가토(正常家兎)의 그것과 비교(比較) 결과(結果)는 다음과 같다. 1) 정상가토(正常家兎)의 폐포세척액(肺胞洗滌液)의 최대(最大) 및 최소표면장력(最小表面張力)및 stability index는 각각(各各) $52.5{\pm}2.3,\;4.9{\pm}2.3$ dynes/cm 및 1.65였다. 2) 4 C에 1, 5, 10, 15, 30 및 40일간(日間) 방치(放置)한 폐포세척액(肺胞洗滌液)의 최대(最大) 및 최소표면장력(最小表面張力) 및 stability index는 각각(各各) 정상군(正常群)의 그것과 비교(比較)하여 큰 변화(變化)가 없었으며 40일군(日群)에서는 약간(若干) 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였으나 의의(意義)있는 변화(變化)는 아니었다. 3) 20 C에 1, 2, 3, 4, 5 및 7일간(日間) 방치(放置)한 폐포세척액(肺胞洗滌液)의 최대표면장력(最大表面張力)은 뚜렷한 변화(變化)를 보이지 않았으나 제 7 일(第 7 日)에 약간(若干) 증가(增加)하였으며 최소표면장력(最小表面張力)은 제 2 일(第 2 日)부터 증가(增加)하는 경향(傾向)을 나타내어서 제(第) 5 및 제 7 일(第 7 日)에는 현저(顯著)히 증가(增加)하였으며 그 stability index는 현저(顯著)히 감소(減少)하여 제(第) 5 및 제 7 일(第 7 日)에는 각각(各各) 0.71 및 0.53이었다. 4) 4 C에 4, 8, 12 및 24시간(時間) 노출(露出)한 가토(家兎)에서 얻은 폐포세척액(肺胞洗滌液)의 최대(最大) 및 최소표면장력(最小表面張力) 및 stability index는 각각(各各) 정상군(正常群)의 그것과 비교(比較)하여 큰 변화(變化)를 나타내지 않았으나 제(第)12시간(時間)에서 최소표면장력(最小表面張力)이 약간(若干) 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였으며 제(第)24시간(時間)에는 다시 정상군(正常群)의 그것과 비슷한 경향(傾向)을 나타내었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권3호
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• pp.82-93
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• 2008

보다 자동화된 방법으로 신뢰성 있는 난류 플럭스의 자료를 생산하기 위해서 Hong and Kim(2002)의 난류 품질 관리 프로그램을 개선하고 개선된 프로그램을 광릉산림에 적용하여 복잡한 산림지역에서 난류 플럭스의 특성을 조사하였다. 개선된 프로그램을 이용하여 2005년 1월부터 5월까지 광릉 수목원에 위치한 주 타워의 두 고도(20m와 40m)에서 관측된 난류 자료에 대하여 품질 검사를 실시하였다. 개선전과 비교해 개선된 프로그램은 이상점(outlier)에 해당되는 자료들을 많이 제거하였다. 자료의 품질체계는 4등급(Good, Dubious, Missing, Bad)으로 분류하였으며 본 분석에서 사용된 기간의 자료 중 25%는 결측이었고(Missing 등급), 60%는 Good 등급으로 분류되었다. 고도 별로는 40m에서 관측된 자료가 20m에서 관측된 자료보다 Bad 등급의 자료수가 적었는데 이는 20m가 식생 꼭대기에 인접한 거칠기 아층에 해당하고 또한 풍속도 더 낮은데 기인한다. Bad 등급으로 분류된 자료의 주원인은 낮은 풍속으로 나타났다. 분석 기간 동안의 에너지 수지의 닫힘은 약 40%로 나타났고 이러한 에너지 불균형의 부분적인 이유로는 열 저장항들이 고려되지 않은 점, 토양열 플럭스 측정의 불확실성, 복잡한 지형 등에 의한 국지풍에 의한 이류 등이 복합적으로 작용했을 것으로 생각된다. 광릉에서 발생하는 상향 운동량 플럭스는 국지풍의 발달 시 높은 발생률을 보여 이 둘이 밀접히 관련되어 있음을 나타낸다. 야간에 낮은 음의 $CO_2$ 플럭스가 발생하는 경우에 대하여 평균 시간을 증가시킴에 따른 $CO_2$ flux의 변화를 조사한 결과 평균시간이 10분 이상 증가함에 따라 $CO_2$ flux의 절대값이 빠르게 증가하는 경향을 보였다. 이는 야간에 $CO_2$ 플럭스는 중규모 운동이나 비정상성(nonstationarity) 등의 영향을 많이 받고 있음을 시사한다. 그러므로 야간에 보다 정확한 난류 플럭스 값을 산출하기 위해서는 평균시간의 적절한 조절이 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.61-83
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• 2012

지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.163-179
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• 2010

최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 대한핵의학회지
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• 제34권4호
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• pp.322-335
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• 2000

목적: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌 SPECT 영상과 Lassen의 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 정량적으로 산출하였고 이들 값들의 매개변수 영상을 만들었다. 대상 및 방법: 정상인 9명(나이:$72{\pm}4$세)에 대해 기저상태와 아세타졸아미드 주사 후에 각각 Tc-99m HMPAO를 555 MBq과 1,110 MBq 주사하였고 일일 연속 두 번 주사 촬영방법을 이용하여 뇌 SPECT 영상을 얻었다. 기저상태의 SPECT 영상에서 소뇌가 가장 잘 나타난 횡단면에서 최대 화소값의 70%를 역치로 정하여 자동적으로 추출한 소뇌영역을 Lassen 알고리즘의 기준영역으로 설정하여 55 ml/100g/min으로 가정하였다. 기저상태에서 각 화소값으로부터 Lassen 알고리즘을 이용하여 화소단위로 뇌혈류를 계산하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 아세타졸아미드 부하 영상에서도 같은 소뇌 기준영역과 계산 방법을 이용하여 뇌혈류 매개변수 영상을 만들었다. 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상들을 이용하여 각 화소단위로 뇌혈관 예비능을 계산하였고 예비 뇌혈류를 기저상태의 뇌혈류로 나누어 백분율 뇌혈관 예비능 매개변수 영상을 구성하였다. 결과: 자동으로 추출한 소뇌 영역을 이용하여 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 얻을 수 있었다. 기저상태와 아세타졸아미드 부하상태의 평균 뇌혈류는 각각 $49.6{\pm}5.5ml/100g/min$과 $64.4{\pm}10.2ml/100g/min$이었고, 평균 뇌혈관 예비능은 $14.7{\pm}9.6ml/100g/min$이었다. 그리고 두 상태의 뇌혈류 매개변수 영상을 이용한 평균 백분율 뇌혈관 예비능은 30.7%로 원래의 뇌섭취 계수영상을 이용한 백분율 예비능(13.8%)보다 높았다. 결론: 기저상태와 아세타졸아미드 부하 Tc-99m HMPAO 뇌영상과 Lassen의 섭취 비선형성 보정 알고리즘을 이용하여 기저 및 아세타졸아미드 부하 상태의 뇌혈류를 준정량적으로 평가할 수 있었고 뇌혈관 예비능을 정량화 하였다. 그리고 산출된 뇌혈류와 뇌혈관 예비능을 이용하여 매개변수 영상을 구성하였다.