내용기반 이미지 검색은 색상, 질감 등의 이미지 자체의 자질들을 이용하여 검색하므로 텍스트 기반 이미지 검색의 객관성 부족과 모든 이미지에 사람이 주석을 달아야 하는 단점을 보완할 수 있는 이미지 검색 방법이다. 이러한 내용 기반 이미지 검색에서 사용되는 방식 중 SIM(Self-organizing Image browsing Map) 방식은 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑하고 그 결과를 바탕으로 이미지를 검색하게 된다. 하지만 비슷한 이미지라 할지라도 이미지의 밝기, 피사체의 움직임 등에 의하여 색상 정보가 다르게 나타나게 되면 SOM 알고리즘의 학습 과정에서 유사한 이미지들을 그룹화한 노드를 BMU로 선택하지 못하고 떨어져 있는 다른 노드를 선택하게 된다. 이 경우 학습이 진행되면서 유사한 이미지들이 군집하는 과정을 거치지만 학습이 완료될 때까지 다른 유사 이미지들을 그룹화한 노드에 맵핑이 되지 못하는 경우가 발생한다. 그 결과, 검색 결과에 나타나지 못하여 적합 이미지 검색률이 낮아 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HSV 색상모델을 이용하여 양자화하고 이미지의 색상 특징 벡터를 추출한 뒤 SOM 알고리즘을 이용하여 이미지들을 브라우징 가능한 그룹으로 맵핑한다. 이때 SIM 방식의 문제점인 유사 이미지가 따로 맵핑되어 적합 이미지 검색률이 낮아지는 것을 줄이기 위하여 SOM을 두 개의 층으로 구성한다. 첫 번째 층에서 이미지의 색상 자질을 이용하여 학습을 완료한 후, 학습이 완료된 첫 번째 층 맵의 각 노드들의 연결 가중치를 이용하여 두 번째 층에서 다시 한번 학습을 수행한다. 두 개의 층으로 학습이 완료된 두 번째 층의 SOM에 질의 이미지의 특징 벡터를 입력하여 BMU를 선택하고 BMU와 연결된 첫 번째 층의 노드를 최종 선택하여 이미지를 검색한다. 실험결과, 제안된 이미지 검색 방법이 기존의 이미지 검색 방법 보다 적합 이미지의 검색 성공률이 높은 것을 확인 할 수 있었다.
한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 대량의 학술 정보들을 분류하여 저장하고 관리하기 위한 한국과학기술 인용색인 데이터베이스(KSCD)를 구축한 바 있다. 그러나 학술인용색인데이터들은 그 특성상 단순히 저장만을 위한 자료가 아니다. 즉, 저장된 데이터를 기반으로 사용자들에게 어떠한 서비스를 어떻게 제공할 것인지는 KSCD의 활용 측면에서 매우 중요한 문제이다. 예를 들어 사용자는 단순히 특정 저자가 기술한 학술 자료들을 검색하기를 원할 수도 있지만, 필요에 따라 해당 저자와 유사한 연구를 수행하는 저자들을 검색하기를 원할 것이다. 그러나 단순히 저장된 데이터만으로 이러한 서비스를 제공하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 한국과학기술인용색인 데이터베이스(KSCD)를 향후 어떻게 활용할 수 있는가에 대한 해답을 찾기 위해서는 국내외에서 현재 어떠한 서비스들을 제공하고 있는지 살펴보고 이와 관련하여 어떤 방향으로 연구가 진행해야 하는지를 모색한다. 특별히 데이터 마이닝 기술은 다양한 형태의 데이터로부터 데이터 속에 내포되어있는 특징(Feature)들을 추출하고 새로운 데이터 모델을 발견하여 의미 있는 정보를 추출해 내어 결국은 사용자의 의사 결정에 도움을 주는 것을 그 목적으로 한다. 즉 데이터에 숨겨진 패턴과 관계를 찾아내어 유용한 정보를 발견해 내는 것이다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 데이터마이닝 기법을 학술인용색인데이터에 적용하여 제공할 수 있는 서비스들이 무엇이 있는지 논의한다.
최근 들어 컴퓨터 환경의 비약적인 발전에 따라 디자인 과정도 크게 변화하고 있다. 자동차나 지게차 등과 같은 운송기기의 디자인이나, 작업장의 디자인의 경우 초기 디자인 과정중에서 레이아웃을 결정하고 인체 공학적인 데이터를 추출함에 있어서 설문이나 2D의 라인드로잉에 의존해 오고 있다. 이러한 방법의 문제점은 신뢰성이 많이 떨어질 뿐만 아니라 2D 마네킨을 사용하므로써 실제 사각으로 움직이는 인간 몸체의 움직임이 고려되지 못하며, 움직임 범위가 확정된다 하더라도 그 범위내에서의 움직임에 대한 인체의 피로도나 안락도 정도에 관해서는 전혀 측정할 수가 없었다. 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어의 비약적인 발전은 일반 생활환경 뿐 아니라 디자인환경에서도 가상환경 (Virtual Environment) 이라는 큰 흐름을 가져 왔다. 특히 기존의 컴퓨터를 응용한 디자인에서는 Visualization이나, CAD&CAM을 통한 데이터의 교환이 주된 관심사였으나, 최근 들어 빠르게 소개되고 있는 가상환경에서는 디자인초기단계에서 디자인 레이아웃 결정 뿐 아니라 사용자가 느끼게 되는 미세한 감각까지도 데이터화할 수 있게되었다. 본 연구에서는 이와 같이 디자인에서 사용할 수 있는 가상환경의 일반적인 특성를 밝히고, 초기 디자인 과정에서 디지털화된 환경의 이용가능성을 모색하였다. 이러한 연구는 실제 지게차 디자인의 사례를 통하여 살펴보았으며 이 사례연구를 통하여 디자이너가 활용할 수 있는 가능성과 문제점이 무엇인지 밝혔다. 마지막으로 3차원 가상인간의 적용을 통해 초기 디자인 단계에서 새롭게 적용될 수 있는 디지털화 디자인 작업의 잇점에 대하여 논의 하였다.
부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 개인별 ECG신호의 차이는 고려하지 않고 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 또한 기존의 방법들은 각 ECG 특징점의 정확한 측정을 필요로 하며, 연산이 매우 복잡하다. 복잡도를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었지만, 그에 따른 분류의 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 다양한 ECG 신호의 패턴에 따라 최소한의 특징점을 추출함으로써 연산의 복잡도를 줄이고 부정맥을 정확하게 분류 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 이용한 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 QRS 특징점을 통해 대상 유형별 ECG 신호의 QRS 패턴을 정의하였다. 이후 패턴분류에 따른 오류를 검출 및 수정하고, 중복된 QRS 패턴을 별도의 부정맥으로 분류하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 43개의 레코드를 대상으로 PVC, PAC, Normal, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율을 비교하였다. 실험결과 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced beat의 검출율은 각각 99.98, 97.22 95.14, 91.47, 94.85, 97.48%의 우수한 검출율을 나타내었다.
부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 특정 ECG 데이터에 종속적으로 개발되었기 때문에 다른 환경에 적용할 경우 그 성능에 변화가 많아 임상 적용에 한계가 있다. 즉, 생체 신호의 특성상 개인 간의 차이가 있음에도 불구하고, 일반적인 ECG 신호의 판단규칙에 따라 진단을 수행하기 때문이다. 또한 이러한 대부분의 방법들은 P, Q, R, S, T 지점의 정확한 측정을 필요로 하며, 데이터의 가공 및 연산이 복잡하다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해서는 개인별 특성을 가진 ECG 데이터를 분석하여 최소한의 특징점을 추출함으로써 그에 따른 패턴을 분류하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이상 심전도와 같은 다양한 신호를 고려하여 Q, R, S 피크 변화에 따른 개인별 ECG 신호의 패턴 분석기법을 제안한다. 이를 위해 전처리를 통해 잡음이 제거된 심전도 신호에서 R파를 검출하고 Q, R, S의 진폭과 위상변화에 따른 8개의 특징점을 추출하였다. 이후 각 특징점의 피크 변화와 형태에 따른 ECG 신호를 분석하고 부정맥 유형에 따른 9가지 패턴을 정의하였다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 43개의 MIT-BIH 레코드를 대상으로 Normal, PVC, PAC, LBBB, RBBB, Paced Beat의 각 패턴을 분석하였다. 실험결과 9가지 패턴에 대한 검출율은 93.72%로 우수하게 나타났다.
한국의 국가기반시설은 시설규모가 증가하고 밀집되어 강화된 북한의 국지도발, 테러공격을 위한 풍부하고 매력적인 잠재적 표적으로 식별될 것이다. 또한 드론위협, 주 52시간 근무제도에 따른 경비병력 부족 등의 보안환경 변화에 따라 현 물리적 방호체계에 대한 유효성과 적절성을 재평가하고 전환을 고려할 시점으로 사료된다. 본 연구에서는 국가기반시설 중 원자력발전소의 외곽 물리적 방호체계에 집중하여 국가 기반시설 외곽 물리적 방호체계의 전환 방향과 개선방안을 운영개념 및 설계 방법론 측면에서 연구하였다. 원자력발전소에 집중하는 이유는 원자력발전소는 피해 시 전기발전 중단의 단기적인 피해와 함께, 방사능 물질 유출과 오염에 따르는 광범위하고 장기적인 피해가 발생하므로 가장 높은 보안수준을 필요로 하기 때문이다. 개선방향 도출 목표로 국내 연구동향과 국내·해외 관련법을 종합 검토하고 한국의 특수성을 고려하여, 과학화, 기동화, 유연성으로 운영개념을 재설정하고 체계전환의 기준을 수립하였다. 새로운 외곽 물리적 방호체계의 기술적 성능개선을 위하여 개별설계에서 탈피, 고신뢰성·다방법론 기반의 통합설계 방법론 적용방안을 연구하고 구매제도 개선 및 해외 수출, 타(他)국가기반시설로의 확대적용을 제언한다.
인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.
본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
위성자료를 이용한 표층수온 분포에 관한 연구는 AVHRR을 이용하여 해양이나 내륙의 거대 호수에 적용되어 왔다. 하지만, AVHRR은 공간적인 해상력이 낮아 (1.1 Km) 연안해역이나 시화호에 AVHRR을 적용하여 표층수온을 분석하기는 어렵다. 반면에 Landsat TM은 6번 밴드 (10.4-12.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 표층수온을 추출할 수 있으며, 120m 의 공간해상력을 가지고 있어서 시화호와 인근 해역의 표층수온 분포를 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Landsat TM의 공간해상력이 가지는 장점을 이용하여 연안해역과 시화호의 표층수온을 분석하였다. 또한, 표층수온을 파악하기 위해 영상에서 얻은 신호에 경험적 방법, NASA, RESTEC, Quadratic 방법을 적용하여 휘도온도(Brightness Temperature: $^{\circ}C$)를 구하고 이들을 실측치와 비교하였다. 각각의 방법을 적용하여 얻은 계산치는 실측치 보다 1-5$^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, NASA방법은 $R^2$=0.9343, RMSE=3.5876$^{\circ}C$, RESTEC방법은 $R^2$=0.8937, RMSE=3.76$^{\circ}C$, Quadratic 방법은 $R^2$=0.8967, RMSE=2.949$^{\circ}C$의 결과를 보여주었다. Landsat TM은 단일밴드에 의해 표층수온을 추출하므로 대기중의 수증기에 따른 오차를 보정하기 어렵다. 따라서, TM 자료에 의한 표층수온 분포는 실측치보다 낮게 추정될 수 있다. 하지만, 연안해역과 시화호의 표층수온 분석에 있어서 공간해상력이 가지는 장점을 이용하기 위해서는 대기중의 수증기와 에어로졸에 의한 대기영향을 감소시킬 수 있는 방법이 제시되어야 할 것이다.
잔디 작물에 익숙하지 않은 토양 분석 실험실에서는 잔디 생육에 필요한 인에 대하여서는 과대평가를 하나, 칼륨에 대한 요구도는 대해서는 과소평가를 하는 경향이 있다. 그 이유는 부분적으로 잔디, 정원식물 및 농작물 사이에는 뿌리 발달의 차이가 있기 때문이다. 일반적으로 잔디는 토양으로부터 인을 흡수하는데 좀 더 효율적이기 때문에 인산질 비료에 대한 요구도가 적은 편이다. 작물 재배시에는 농작물의 생산량이 주목적이지만, 잔디밭 관리의 목적은 생산량이 아니기 때문에 근본적으로 칼륨요구 수준이 다르다. 최대의 엽조직 생산을 위해 요구되는 수준이상의 칼륨은 스트레스에 대한 내성을 증가시킬 수 있기 때문에 칼륨 시비 수준을 높일 경우 잔디밭에 유익하다. 또한 토양분석 실험에 대한 철학에도 차이가 있다. 어떤 연구소는 기본적인 양이온 치환의 용량 접근법(BCSR)을 선호하는 반면, 다른 연구소는 사용 가능한 성분의 충분양(SLAN)에 대한 컨셉을 사용한다. 연구소에 따라 이 두 가지 방법을 모두 사용할 수도 있다. BCSR 이론의 사용은 대부분 비료 살포 남용을 야기한다. 그리고 문제가 될만한 비료의 살포와 제품들은 때때로 양이온의 비율의 불균형을 예증하기 위해 사용된다. 토양 실험에 있어서의 BCSR 비율 이론의 유용성은 토양의 구성에 따라 달라질 수 있고 특히 모래로 조성된 지반에서 수행된 토양분석은 문제가 될 수 있다. 또 다른 토양 실험의 문제는 경기장 또는 골프장 그린에 사용된 모래지반이 유리된 칼슘 탄산염을 함유하고 있을 때 발생한다. pH7.0의 암모늄 초산염 추출액은 양이온 치환량의 측정과 양이온 비율의 측정을 한쪽으로 치우치게 할 수 있는 과다한 양의 칼슘을 용해한다. 용질의 pH를 8.1로 맞추는 것은 석회질 토양에서의 실험 절차의 정확성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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