• 방송공학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.919-927
• /
• 2019

본 논문에서는 입체 영상을 획득하기 위한 정밀 카메라 캘리브레이션(calibration) 기법을 제안한다. 일반적인 카메라 캘리브레이션 기법은 체커보드 구조의 목적 패턴을 이용하여 수행한다. 체커보드 패턴은 사전에 인지된 격자구조를 활용할 수 있으며, 체커보드 코너점을 통해 특징점 매칭을 용이하게 수행할 수 있음에 따라 2차원 영상 픽셀 지점과 3차원 공간상의 관계를 정확히 추정할 수 있다. 특징점 매칭을 통해 카메라 파라미터를 추정하므로 정밀한 카메라 캘리브레이션을 위해선 영상 평면내의 정확한 체커보드 코너 검출이 필요하다. 따라서 본 논문은 정확한 체커보드 코너 검출을 통해 정밀한 카메라 캘리브레이션을 수행하는 기법을 제안한다. 정확한 코너를 검출하기 위해 1-D 가우시안 필터링을 활용하여 코너 후보군들을 검출한 후 코너 정제(refinement) 과정을 통해 이상치(outlier)들을 제거하며 영상내의 부분 픽셀(sub-pixel) 단위의 정확한 코너를 검출한다. 제안한 기법을 검증하기 위해 카메라 내부 파라미터를 추정 결과를 판단하는 재투사 오차(reprojection error)를 확인하며, 카메라 위치 ground truth 값이 제공된 데이터 셋을 활용하여 카메라 외부 파라미터 추정 결과를 확인한다.

• 한국임상수의학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.107-112
• /
• 2016

The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권5호
• /
• pp.335-345
• /
• 2021

하천에서의 용존물질의 혼합거동을 신속하게 예측하기 해석하기 위하여 1차원 추적모형이 개발되어 왔다. 그 중 저장대모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용되는 1차원 추적모형이다. 하지만 TSM의 정확도는 본류대 및 저장대의 면적, 물질교환계수 등 모형의 매개변수에 의존하며 이들은 직접적으로 측정될 수 없다는 단점이 있다. 또한 TSM은 농도곡선의 꼬리에 나타나는 저장대특성의 형태를 지수함수형태로 반영하는데 이는 실제 추적자실험을 통해 관측되는 꼬리는 형태와 다르다는 평가가 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 1차원 확률론적 저장대모형에 대한 수치모형을 개발하여 자연하천에 적용하고 그 결과를 TSM의 모의결과와 비교하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 낙동강의 1차 지류 중 하나인 감천의 4.85 km의 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 본 추적자 실험을 통해 측정한 농도곡선과 본 연구에서 제시된 확률론적 저장대모형의 모의 곡선의 꼬리부 멱함수 기울기를 비교해본 결과, 오차율은 평균 0.24으로 나타났는데, 이는 1차원 이송-분산 모형과 TSM로부터의 오차율인 14.03과 1.87에 비해 보다 정확한 값이다. 본 연구 결과, 감천에서의 저장대 특성을 나타내는 하상의 체류시간분포는 지수함수분포보다는 멱함수 분포에 가까운 것으로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.119-133
• /
• 2022

음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제23권8호
• /
• pp.17-33
• /
• 2007

지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 그러나 실험을 통해 획득한 신호에서 전단파 성분의 도달시간 정보를 정확히 도출하지 못할 경우 최종 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 다운홀 기법에 있어 최종 결과의 신뢰성을 높이기 위해 도달 시간 정보의 결정 방법에 대한 고찰은 매우 중요하다. 본 논문에서는 총 6가지 방법을 이용하여 다운홀 시험을 통해 획득한 신호에서 도달시간 정보를 획득, 비교하고자 하였으며 각 방법에 대한 효율적인 비교 및 검증을 위하여 유한요소 해석 및 실내 모형 토조 시험을 수행하였다. 유한요소 해석을 이용한 검증에서는 모델의 입력치와, 실내 모형 토조에서는 벤더 엘리먼트 시험 결과와의 비교를 통해 각 방법의 오차정도를 비교해 보았다. 초동 추정 방법의 결과는 다른 방법에 비해 오차정도가 매우 컸다. 다른 방법들 또한 획득 파형의 특성에 따라 오차 정도가 달랐으며 정확한 값을 제공하지 못하는 것을 볼 수 있었다. 그 중에서 상호상관법이 적용성이 가장 뛰어난 것으로 판단되었으며 현장 시험 데이터를 이용한 추가적인 검토를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.232-237
• /
• 2009

본 연구는 오염된 양상치를 알카리전해수로 세척한 처리구와 비처리구에 오염된 E. coli O157 : H7균이 다양한 온도 (4, 10, 15, 20, 25, 30, $35^{\circ}C$)에 저장할 경우 이균의 specific growth rate (SCR) 과 lag time (LT) 생육변수에 미치는 영향을 조사하기 위한 모델을 개발하기 위하여 수행되었다. E. coli O157 : H7의 specific growth rate (SGR) 과 lag time (LT)를 결정하기 위해 생육도를 Gompertz 식을 사용하여 fitting한 결과, $R^2$값이 0.994로 나타났다. 실험값으로부터 얻은 SGR과 LT는 저장온도에 의존하는 것으로 나타났으며 $4^{\circ}C$에서 $35^{\circ}C$까지 온도가 증가할수록 성장 속도가 증가하는 것으로 나타났다. AIEW 처리구 또는 비처리구의 양상치 에서 E. coli O157 : H7의 성장 kinetics에 대한 저장 온도의 효과를 평가하기 위해 SRG에 대한 두개의 모델을 개발하였다. 유도된 2개의 모델 검증은 $R^2$, $R^2_{Adj}$ (adjusted determination coefficient) 및 MSE (mean square error)를 적용하였으며, 그 결과 $R^2$, $R^2_{Adj}$가 1 (>0.93)에 근접하였으며, 알카리 전해수 처리구 및 비처리구 양상치 모델의 MSE는 각각 0.031, 0.025로 나타났다. 따라서, 본연구에서 개발된 모델의 생육변수는 실험 치에서 얻은 E. coli O157 : H7의 생육변수 결과와 매우 유사한 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.13-18
• /
• 2009

기상대에서 측정한 '일적산수평면일사량'을 토대로 임의 경사면 상의 '일적산경사면일사량'을 비교적 정확하고 간편하게 알아낼 수 있는 지형보정계수를 고안하였다. 주어진 시간대의 수평면 청천일사량에 대한 경사면 청천일사량의 비율을 '매시일사보정계수'라 정의하고, 청천일사량을 기준으로 수평면의 시간대별 상대 일사강도와 수평면에 대한 경사면의 일사수광비율의 곱으로 표현하였다. 매시일사보정계수를 하루 단위로 적산한 것이 해당 날짜의 지형보정계수이다. 제주도 내 기생화산 '높은오름'의 등고도면 8 방위에서 사면일사수광량을 1년간 관측하는 한편, 이들 지점의 일사량을 지형보정계수에 의해 추정하여 서로 비교하였다. 지형보정계수에 의한 일사추정값의 편차평방근오차는 연평균 $1.61MJ\;m^{-2}$ 이었으나, 4월부터 10월 사이 영농기간에는 절반 이하로 줄어들었다. 경사향에 무관하게 10월에 가장 오차가 작은 반면, 11월에는 경사향에 따른 오차의 변동폭이 가장 컸다. RMSE 값의 연중변동폭은 남향과 북향사면에서 가장 컸고, 남서-남동-북서사면 순으로 줄어들었다. 어떤 경사면이든 365일 동안의 지형보정계수를 한번만 계산해 두면 인근 기상대에서 관측한 임의 날짜의 전천일사량에 이 계수를 적용함으로써 그 날의 적산일사량을 실용적인 오차범위 내에서 추정할 수 있어 복잡지형의 일사수광량 분포를 용이하게 파악할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.67-84
• /
• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.17-30
• /
• 2020

해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
• /
• 제42권1호
• /
• pp.61-69
• /
• 2008

목적: 일반적인 바늘구멍 조준기를 사용한 SPECT 시스템은 피사체를 확대시킬 수 있다는 장점이 있어 설치류와 같은 소동물 영상을 얻기에 적합하다. 그러나 몇 가지 기하학적 오차는 영상의 해상도를 크게 저하시킬 수 있으므로 이를 보정해주는 기법이 필요하다. 본 연구에서는 바늘구멍 조준기를 장착한 삼중 헤드 SPECT 시스템에서 간단한 기하학적 보정기법을 개발하고 이를 모형과 몇몇 설치류 영상에 대해 적용하여 기하학적 보정 효과를 검증하였다. 대상 및 방법: Trionix사의 TRIAD XLT9 SPECT시스템에 1.0 mm의 입구를 갖는 바늘구멍 조준기를 장착하고 실험하였다. 회전각도에 의존하는 기하학적 오차를 측정하기 위해 중앙에 위치시킨 점선원의 영상을 얻었다. 무게중심을 구하는 방법으로 점선원의 중심 위치를 찾아주었고 이 중심 위치를 이용하여 기하학적 오차를 보정하였다. 또한 입력해준 회전 반경과 실제 회전 반경의 차이를 보정하기 위해 종축 방향으로 서로 떨어져 있는 두 개의 점선원 영상을 얻었다. 기하학적 오차의 보정 기법을 검증하기 위해 점선원을 보정 전, 후에 각각 재구성하여 이를 비교하였다. 또한 열소반점 초소형 모형 및 몇몇 설치류 영상에 대해 SPECT 영상을 얻어 보정 효과를 검증하였다. 결과: 보정 전 기울어진 도넛 모양으로 보이던 점선원의 재구성 영상이 보정 후 완벽한 구 모양으로 얻어졌고 축방향의 해상도 역시 개선되었다. 열소반점 모형과 설치류 영상에서도 매우 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있었다. 결론: 기하학적 오차에 의한 영상 왜곡 및 해상도의 저하 현상이 이 연구에서 개발된 하나 또는 두 개의 점선원을 이용한 간단한 보정 기법에 의해 크게 보정되었다.