목적: 요소분석법. 독립성분분석법 등이 PET을 이용하여 심근혈류를 비침습적으로 측정하기 위하여 사용되어 왔다. 이론적으로 뛰어나고 새로운 방법인 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET데이터의 정량분석방법을 개발하였다. 이 연구에서 사용한 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 환자의 혈류를 정량화 하였다. 대상 및 방법: 관동맥질환이 의심되어 관류 SPECT를 시행한 환자 20명을 대상으로 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET을 시행한 후 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 심근 독립성분영상을 추출하였으며, 좌심실영역과 심근영역에 대한 영상대조도를 조사하였다. 앙상블 학습은 독립성분과 가중치 행렬에 대한 확률분포를 가정하고 베이지안 이론에 의해서 혼합자료에 대한 확률분포를 추정한다. 이렇게 추정한 혼합자료의 확률분포와 실제 분포간의 차이인 Kullback-Leibler 발산치가 최소가 되도록 독립성분과 가중치 행렬을 순차적으로 변화시켜가며 최종 해를 찾는 방식이다. 이 연구에서 사후확률분포는 동적 핵의학 영상에 적합한 비음성제약조건과 함께 수정된 가우시안 분포를 이용하여 최적화 하였다. 혈류량은 심첨부, 중벽 네 부분, 하벽 네 부분의 9개 영역으로 나누어 측정하였으며, 측정결과에 대해 관류 SPECT 소견과 관동맥조영술의 소견과 비교하였다. 결과: 전체 20명의 휴식기 및 부하기 영상에서 5명을 제외한 15명의 데이터에 대해 심근혈류를 측정할 수 있었다. $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 정량화한 휴식기 혈류량은 $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g, 부하기 혈류량은 $1.85{\pm}1.12$ml/min/g이었다. 같은 영역에 대해 두 번 측정했을 때 측정된 심근혈류값의 상관계수는 0.99로 재현성이 높았다. 분리된 독립성분영상에서 영상대조도는 좌심실에 대한 심근영역의 비는 평균 1:2.7이었다. 관동맥 조영술을 시행한 9명에서 협착이 없는 분절과 협착이 있는 분절의 혈류예비능에 유의한 차이가 있었다(P<0.01). 또한, 관동맥조영술에서 협착이 확인된 66분절의 심근관류 SPECT 소견에서 가역적 혈류감소를 보인 분절의 혈류예비능이 더 많이 감소되는 경향을 보였으나 통계적 유의성을 보이지는 않았다. 결론: 앙상블 학습을 이용한 독립성분분석방법을 이용하여 심근혈류가 측정이 되었다. 앙상블 독립성분분석법을 이용한 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET 분석방법이 관상동맥 질환의 분석 및 동적 핵의학 영상 데이터의 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
이 논문에서는 Cerro Tololo Inter-American Observatory의 1.5미터 망원경에 설치된 에셸 분광기로부터 얻은 나비형 행성상 성운 M2-9의 분광 자료에 나타나는 6545 ${\AA}$의 방출선이 He II n = 6 -> n = 2 천이의 방출선이 수소 원자에 라만 산란되어 형성됨을 제안한다. 또한, 이 천체에서 He II의 방출선인 6560 ${\AA}$ (n = 6 -> n = 4)와 6527 ${\AA}$( n = 12 -> n = 5)이 분광 자료에 나타나지 않는다는 사실을 He II 방출선 지역이 뜨거운 백색 왜성 근처에서 형성되며, 광학적으로 두꺼운 성분에 쉽게 가려질 수 있지만, 증성 수소에 의한 라만 산란은 더 넓은 지역에서 형성되어 관측자 시선에 들어올 수 있음을 의미한다. 우리는 과이온화 모델을 사용하여, He II방출선 지역의 크기를 계한하였다. 이 계산의 결과로부터 우리는 중심별의 온도가 적어도 $10^5K$보다 더 뜨겁고, He II방출선 지역을 가리는 불투명한 성분의 크기가 $10^{16}cm$보다 크다고 추정한다. 이 크기는 M2-9까지 거리를 1 kpc으로 잡았을 때에 각거리로 1"로서, 허블 우주 망원경으로부터 알려진 적도면의 큰 소광을 일으키는 지역의 크기와 대체적으로 일치한다.
해안 침식에 따른 해안선 변화를 모니터링하기 위해 해빈의 표면 자료를 획득하기 위한 다양한 방법들이 적용되어 오고 있다. 본 연구는 지상용 레이저 스캐너와 RTK-GPS를 활용하여 해빈 지형을 구현하여 구축할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 지상 레이저 스캐닝을 실시하여 20cm 측점 간격으로 취득된 3차원 자료와 수치 사진으로부터 화상이 피복된 수치표면모형을 생성하였다. 또한 7개월 후에 동일 지역을 1초 수신 간격의 RTK-GPS를 이용하여 직접 측정하여 1.9cm의 측량 정확도로 해빈 모형을 구현하였다. 계절적으로 많은 변화가 예상되는 해빈 지역에 즉각 대응적이면서 양호한 결과를 요하는 측정일 경우는 지상용 레이저 스캐너의 활용이 가능하며, RTK-GPS는 해빈 모형의 측점수와 관계가 있어 측점을 직접 관측해야 하는 애로사항이 있지만 지상용 레이저 스캐너에서 발생하는 사각지대를 보정하면서 3차원 모형을 구현할 수 있다. 따라서 동해안 해빈의 지역적 특성을 고려할 때 RTK-GPS와 지상용 레이저스캐너의 조합 활용하여 해빈 모형 자료를 구축하는 것이 보다 정밀한 방법일 것이다.
Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.
시각 커뮤니케이션 디자인에서 타이포그래피는 공간(평면)속에서 감추어진 '잠재적 태(胎)'이다. 타이포그래피에서 리듬을 보여준다는 것은 조형성을 가진 그래픽에 '미감'을 형성하는 것으로 그 표현방법이 매우 중요하다. 이러한 리듬이 시각적 흐름을 통하여 인지되어질 때 리듬감이 형성된다. 본 연구는 타이포그래피 작품뜩 통해 실증적 분석으로 시각적 리듬감의 새로운 유형을 제시한 것이다. 우선, 시각적 리듬감 형성을 기한 실험성이 강한 타이포그래퍼 필리포 마리네티, 로베르 마쌩, 볼프강 바인가르트, 데이비드 카슨 등을 연구의 대상으로 선정하였다. 시각적 이미지 특성 분석으로 어의변별척도(S. D. Scale)법을 사용하였고, 배리맥스(VARIMAX)로써 인자분석을 하여 시각적 리듬감의 유형을 도출하였으며, 다음과 같이 분류할 수 있었다. (1) 공감각적 리듬감(R-synesthesia)은 '청각의 시각화'와 '촉각의 시각화'를 통한 감각의 전이를 의미한다. (2) 동시적 리듬감(R-simultaneity)은 한 평면 안에 시간과 공간이 동시에 존재하는 것을 뜻한다. (3) 관계적 리듬감(R-connection)은 이질적인 요소들이 (한 평면 안에) 함께 공존하여 상호 관계적 역할을 하면서 전체적인 인상이 통일되어 나타나는 현상을 말한다. (4) 작가 중심적 리듬감(R-artist)은 작가가 내용을 주관적으로 해석하여 표현함에 다라 임의적, 계획적으로 독자의 시선을 유도하는 것을 의미한다. (5) 수용자 중심적 리듬감(R-reader).은 기존의 기독성을 탈피하여 수용자의 적극적인 참여로 형성된다.
본 연구는 지속가능한 과학단지 환경계획의 모형을 제시하기 위하여 진행되었다. 이를 위하여 지속가능한 과학단지의 녹지환경을 환경건전성, 생태안정성, 경관심미성 측면에서 분석하였고, 이러한 원리들을 본 연구의 사례지역으로 선정한 오송생명과학단지 개발사업지에 적용하였다. 먼저 Habitat Agenda(II)와 선행연구의 결과를 종합하여 모두 15개의 지속가능한 과학단지 환경계획 요소를 도출하였다. 그리고 오송생명과학단지로 이전하게 되는 공공기관이 연구직 공무원들을 대상으로 이들 요소에 대해 중요도 설문을 실시하였다. 그 결과 과학단지의 환경적 지속가능성을 위해서는 기존의 자연녹지를 최대한 보존하여 자연환경과 조화를 이루어야 한다는 의식이 응답자들에게 매우 강하다는 것을 확인할 수 있었다. 지속가능한 과학단지의 녹지환경은 녹색의 이미지를 증진시켜 건전한 환경을 제공할 뿐만 아니라, 생태적으로도 안정해야 한다. 따라서 본 연구에서는 오송생명과학단지 개발사업을 평가하여 경관생태학적 환경계획에 의한 대안을 제시하였다. 또한 녹지공간의 경관심미성을 유지하기 위해서는 건물에 의해 산림이 가려지지 않도록 고도를 규제할 필요가 있다.
본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.
본 논문에서는 근래의 필기체 한글인식에서 상요되고 있는 특징들의 인식 성능을 비교한다.본 연구는 인식률 뿐만 아니라 인식시스템의 효율성을 향상시키기 위한 특징 선택의 기반을 마련함에 그 목적이 있다.특징성능 비교를 위해 그 특징들의 특성들을 분석하였고,그 특성에 따라 특징들을 전역적 특징(영상변환,통계적 특징,지역/위상적 특징의 3가지 종류로 분류하였다.각 종류별로 한글 자소 특징을 나타내는데 적합한 특징들을 4-5가지씩 선정하였고,인식실험을 한글의 초성자음,횡모음,종모음별로 수행하였다. 실험에 사용된 인식기로는 오류역전파 알고리즘으로 학습된 은닉층이 하나인 다층 퍼셉트론이 사용되었다.실험에 사용된 학습 및 시험용 데이타는 PE92중 30벌이다.실험결과를 보면,1)지역/위상적 특징들이 다른 종류의 특징들보다 인식 성능이 우수하였으며,2) 통계적 특징 중에서는 망 특징과 투영특징이,전역적인 특징들 중에서는 왈쉬특징과 DCT특징이,지역/위상적 특징에서는 윤곽선 위상변화 특징과 오목성 특징이 각각 성능이 우수하였다.
입체사진측량기법이란 대상면에 대하여 두 장 이상의 스테레오 영상을 취득하고 이 영상을 해석함으로써 대상면에 대한 정보론 추출하는 방법이다. 본 연구에서는 기존의 수작업에 의한 암반절리조사 방법에 대한 대안으로서, 입체사진측량기법을 암반절리조사에 적용하여 절리 정보론 추출하였고 그 결과를 비교, 분석함으로써 암반절리조사에의 적용성을 평가하였다. 검증은 실내 모형 시험을 통한 검증과 실제 암반에 대한 검증을 통하여 수행되었다. 현장 적용시 기선거리비가 해석 결과에 미치는 영향을 평가하기 위한 촬영 및 분석을 수행하였고, 해석 자료의 정확도를 향상시키기 위하여 절리 대상면을 분할 확대 촬영하였다. ShapeMetriX 3D프로그램을 이용한 실내 모형 시험 결과, 3차원 공간 좌표의 실측치를 이용한 결과와 비교하여 경사각 및 경사방향에 대하여 모두 ${\pm}5^{\circ}$ 이내의 편차를 보임을 확인하였다. 또한 영상 취득시 폐색 구간이 발생하지 않도록 촬영한다면, 기선거리비가 해석 결과에 미치는 영향이 크지 않음을 알 수 있었다. 따라서 분할 확대 촬영을 통한 취득 자료의 분석은 효율적인 방법으로 판단된다.
이상의 시와 그의 표상은 다양한 영상매체에서 활용되고 있다. 매체 및 장르의 특성에 따라 시인 이상의 표상과 그의 시는 각기 다른 방식으로 선택되며 변주된다. 문학이 다양한 매체들과 통섭하는 현대에서 한 시인의 초상이 어떻게 형상화되고 있는가를 검토하는 것은 텍스트가 한 인물을 통해 대중에게 전달하고자 하는 바를 읽어내는 과정이기도 하다. 본 연구는 시인 이상의 표상이 다양한 영상매체에서 활용된 양상을 검토하였으며, 각 텍스트들에서 시인 이상이 표상화되는 방식을 비교 분석하였다. 특히 영화 <건축무한육면각체의 비밀>과 드라마 <이상 그 이상>을 중심으로 논의를 진행하였다. 영화 <건축무한육면각체의 비밀>에서는 이상의 시를 사건의 단서가 숨겨진 퍼즐로 활용하고 있다. 이 영화는 대중적으로 널리 알려진 이상의 '천재' 표상을 활용하여 이상의 비밀을 추적하는 방식으로 서사를 전개하였다. 이로 인해 이 영화는 추리스릴러라는 장르의 관습에 충실한 방식으로 이상을 표상화하고 있다. 이에 비해 드라마 <이상 그 이상>은 시인 이상을 내면에 열정을 지닌 청년으로 새로이 표상하고자 하였다. 이상의 텍스트에서 드러나는 냉소적인 태도 또한 민족과 시대를 향한 애정의 이면으로 재조명하고 있는 것이다. 이러한 서로 다른 표상의 방식은 '이상'이라는 문학가의 대중적 인식과 새로운 표상화 시도의 전략이라는 측면에서 주목할 만한 가치가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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