디지털도서관은 통합관리를 위해 정보기술의 표준화 모델인 아키텍처와 거버넌스를 도입하고 있으며, 도서관의 체계적인 정보기술 거버넌스는 도서관의 정보기술과 업무 부문의 효과적인 융합으로 통합적인 조직의 전략 및 목표를 개발하고, 추진하여 관리하는 조직 기능이라 할 수 있다. 이러한 맥락에서, 본 연구의 목적은 도서관 조직내의 정보기술 및 업무 관련 사회연결망 구조를 통해 도서관의 통합적 관리 운영을 위한 전략적 연계의 사회적 자본에 대한 분석 모델을 제시하는 데 있다. 전략적 연계를 위한 사회적 자본의 분석 모형은 첫째, 인적자원의 특성을 통한 전체 사회연결망 분석으로 둘째, 1) 커뮤니케이션 2) 경쟁력 및 가치 3) 거버넌스 4) 파트너쉽 5) 범위와 아키텍처 6) 역량의 전략적 연계 요소 분석으로 셋째, 전략적 통합성 및 기능적 통합성의 전략 적 연계 분석으로 설계하였다. 이러한 세 가지 사회적 자본은 사회연결망 분석 이론의 연결성, 중심성, 관계성으로 평가된다.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 CT 영상에서 밝기값 분포와 기울기 정보를 고려한 방사선 추적 기반의 좌심실 내외벽 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 심근 내벽 경계는 임계값 기법과 영역확장법으로 분할하고, 꼭지근을 포함하는 위하여 방사형의 방사선 추적 기법을 이용하여 분할한다. 둘째, 심근 외벽 경계는 적응적 기울기 프로파일 내에 심근의 밝기값과 최대 기울기를 갖는 점을 추출한다. 마지막으로, 타원이나 원의 형태를 유지하기 위하여 내외벽의 잘못된 경계점들을 타원방정식으로 선형 보간하고 B-스플라인을 적용하여 최종 분할된 결과를 추출한다. 제안방법의 평가를 위해 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가를 위하여 임상의의 수동 분할 결과와 제안 방법 분할 결과 간의 평균거리차이와 중복영역비율을 측정하였다. 실험 결과 평균거리차이는 $0.56{\pm}0.24mm$로 측정되었고, 평균 중복영역비율은 평균 $82{\pm}4.2%$로 측정되었다. 제안 방법을 적용한 수행 시간은 평균 1초로 수행을 완료하였다.
히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.
데이터의 군집을 찾아내는 문제는 패턴 인식, 이미지 처리, 시장 조사 등 많은 응용 분야에서 널리 사용되고 있다. 군집의 질을 결정하는 핵심 요소로는 유사 측도, 차원의 개수 등이 있다. 유사 측도는 데이터의 특성을 반영하여 다르게 정의되어야 하는데, 대부분 기존의 연구들은 데이터를 특징 지어주는 속성이 수치형으로 주어진 경우에 국한되어 있었다. 속성이 범주형으로 주어진 경우도 실생활에 많이 존재하지만, 범주형 변수에 대한 속성값의 유사성은 값의 순서가 고유하게 정해지지 않아서 정의하기 어렵다. 이에 더하여, 고차원 데이터에 대해서는 데이터 점들이 희박하게 위치하여 가까운 점과 먼 점간의 차이가 거의 없고, 군집화 결과가 좋지 않을 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 부분 차원 군집화 방법이 제안되어 왔다. 부분 차원 군집화 방법은 각 군집을 발견하기에 적합한 부분 차원을 선택하면서 군집화를 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 범주형 속성으로 특징지어진 고차원 데이터를 부분 차원 군집화하기 위한 새로운 유사 측도를 제안한다. 유사 측도는 각 군집은 다른 군집과 구별되는 특정 정보를 잘 표현할 수 있어야 한다는 기본적인 가정 하에 속성들 사이의 상관성을 반영하여 정의되었다. 이들 모두를 반영한 유사측도는 기존에 존재하지 않았다는 점에서 본 연구는 의미가 있다. 실제 데이터 집합을 군집화하는 실험을 통해 제안하는 방법이 다른 군집화 방법보다 저차원 데이터와 고차원 데이터 모두에 대해 좀 더 정확한 군집 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 CT 및 CT 혈관 조영 영상에서 강체 정합 및 뼈 소거법을 이용한 하지 혈관 자동 추출 방법을 제안한다. 첫째, 뼈의 부분적인 움직임을 반영하기 위하여 해부학 정보를 바탕으로 하지를 자동 구역화하고, 둘째, CT와 CTA 영상간 움직임을 산정하기 위하여 거리지도 기반의 강체 정합을 수행한다. 셋째, CTA 영상에서 복잡한 구조를 갖는 뼈를 제거하고 뼈에 인접한 혈관이 깎이는 것을 방지하기 위하여 뼈 소거법과 혈관 마스킹 기법을 제안한다. 넷째, 정합오차 및 연골 등의 잡음을 줄이기 위하여 혈관 추적 기반의 후 처리 과정을 통하여 보정한다. 제안 방법의 평가를 위해 육안 평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 육안 평가를 위해 차감 기법, 정합 후 차감 기법, 제안 방법을 적용한 결과를 볼륨렌더링과 최대 강도 투영영상을 사용하여 비교하였다. 정확성 평가를 위해 CTA 영상과 차감 기반 기법 및 제안 방법을 적용한 결과의 밝기값 분포도를 분석하였다. 실험 결과 뼈는 제거되고 가는 혈관 및 다른 조직의 손실 없이 혈관이 정확하게 추출되었음을 볼 수 있었고, 13명의 환자 데이터 전채에 대한 전체 수행시간은 약 40포 정도로 측정되었다.
피코시아닌(phycocyanin, PC) 색소는 부영양화 된 담수역에서의 남조류를 정량하는 지표로 활용된다. 남조류의 대발생에 의한 잠재적 위험성으로인해 조기 경보 발령이 중요하지만, 혼탁한 수체 내 소량으로 추정되는 PC 농도를 정확하게 산정하는 것은 분광학적으로 매우 복잡하고 어렵다. 이를 위해 현장에서 측정 된 원격반사도로부터 PC 및 물 이외의 입자성 물질에 의한 흡수계수를 분리하여 기존 PC 농도를 추정하는 방법을 개선하여 낮은 농도에서도 향상 된 결과를 보였다. 본 연구에서 제안 된 IOPs 변환 모델 적용 결과 PC 흡수계수 $R^2$는 0.8 이상으로 $a_{pc}(620)$를 적절히 재현하였다. 또한 알고리즘은 기존 널리 사용되는 반경험적 알고리즘에 비해 $0.71{\leq}R^2{\leq}0.85$, $rRMSE{\leq}39.4%$, 그리고 $RE{\leq}78.0%$로 정확도 높은 결과를 보였다. 특히, PC 농도가 $50mg/m^3$ 이하 및 PC: Chl-a ratio가 낮은 조건에서도 잘 예측됨을 확인할 수 있었다.
목적:본 연구의 목표는 다른 유형의 엔도크라운(endocrown) 와동 형태를 세 가지 다른 구강스캐너로 디지털 인상을 채득하였을 때의 정확성을 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 두 개의 인체 하악 대구치를 협측벽이 있는 것(Class 2)과 협측벽이 없는(Class 3), 두 가지 엔도크라운 지대주 디자인으로 치아형성 하였다. 와동 디자인 2종을 레퍼런스로 탁상용 스캐너(E3, 3shape)와 세 개의 다른 구강스캐너, Trios 3 (3shape, TRI group), Cerec Omnicam (Dentsply Sirona, CER group), i500 (Medit Corp., I5 group)로 스캔하였다. 표준 테셀레이션 언어(.stl) 데이터 세트를 얻어, 계측 소프트웨어에서 불러들였다. 각 구강스캐너로 획득한 반복된 스캔 데이터 사이의 편차에 기초하여 정밀도(precision)를 평가하였다. 기준 데이터와 반복하여 얻은 구강스캔 사이의 편차로서 진도(trueness)를 평가 하였다. 상호작용을 탐지하기 위해 데이터는 일변량 분산분석(ANOVA)을 사용하여 통계적으로 분석하였고, 실험군의 비교 분석을 위해 데이터는 .05의 유의 수준에서 일원 분산분석 및 사후 Tukey 테스트로 분석하였다. 결과: I5 군의 두 와동 형태에 대한 편차값은 진도의 측면에서 다른 구강스캐너 군에 비해 낮았다. 두 와동 디자인 모두에서 TRI 군은 다른 구강스캐너군 보다 우수한 정밀도를 보였다. 결론: 구강스캐너의 다양한 기술과 다양한 엔도크라운 치아형성 디자인이 디지털 스캔의 정확도에 영향을 미쳤다.
누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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