한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.
90년대에 들어서 국내에서는 많은 지리정보 사업이 실행되고 있다. 바로 이 시점이 지리정보 사업의 여러 가지 기술개발과 적용, 지리정보 사업의 공공 정책적 접근방법 및 연구가 필요한 시점이라고 본다. 본 연구는 공공기관에서 시행되는 지리정보 사업에 대한 정책적 중요성을 검토하고 정책 분석적 측면에서 사업은 어떻게 평가되어야 하며, 어떤 내용들이 어떠한 절차와 단계를 거쳐 검토되어야 하는가를 연구한 것이다. 이러한 정가와 분석을 위해서 '비용편익 분석'을 하나의 분석방법으로 제시하면서, 이 방법이 지리정보 사업을 평가하는데 어떠한 장정과 단점을 갖는지를 연구했다. 주요 이점은 자료 분석의 용이, 지도 출력 및 수정 변경의 비용 절감 등이 유형의 이점으로 볼 수 있는 반면, 저리정보의 질적 향상과 보다 정확한 지리정보의 관리 및 운영, 의사결정지원 등이 무형의 이점으로 나타났다. 그러나 이러한 이점들은 지리정보 사업 시행 이전의 비용편익 분석에서 효과적으로 분석될 수 있는 부문이 있는 반면, 무형의 이점들은 여전히 비용 편익 개념에서 제대로 파악될 수 없는 경우가 있다. 이러한 문제점들은 향후 연구 과제로써 일반적인 계량적 평가 방법과 아울러 질적인 무형의 이점까지도 평가할 수 있는 다양한 분석 방법 및 평가 수단의 계속적인 연구가 필요하다.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이 용하여 차량 영상의 번호판 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다. 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 번호판을 영상 처리하여 실시간으로 중앙관제소에 텍스트 형태로 전송하고 이를 도면화 한다. GPS에 의한 위치 정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치 정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
웹 기반 서비스의 급속한 성장으로 다양한 서비스를 이용할 수 있도록 웹 환경에서 공간 데이타의 동시 변경이 가능해야 한다. 웹 기반 GIS 응용은 다양한 사용자 층에 대한 요구를 만족시키기 위하여 다양한 서비스 데이타를 필요로 하고, 이 데이타들은 지속적으로 변경되어야 한다. 또한 웹 환경에서 사용하는 HTTP 프로토콜은 연결 해제(Connectionless)와 상태 비유지(Stateless)를 가정한다. 그러나 웹 환경에서 웹 클라이언트에 의한 데이타 변경 시, 긴 트랜잭션이 특징인 공간 데이타베이스 등의 응용은 클라이언트 간의 동시성과 서버 데이타의 일관성 유지에 문제점을 발생시킨다. 이 논문에서는 웹 환경에서 웹 클라이언트가 서버 측의 공간 데이타를 변경할 때 서버 데이타의 일관성 유지를 위한 해결책을 제시한다. 웹 환경에서 공간 데이타를 변경할 때 HTTP 프로토콜의 연결 해제와 상태 비유지에 의해서 발생하는 휴면 영역 잠금(Dormancy Region Lock) 문제를 영역 잠금 기법인 RX(Region-exclusive) 잠금과 주기적인 메시지(ALIVE_CLIENTi) 전송에 의해서 해결한다. 그리고 이 방법을 기반으로 한 프로토콜을 제시하고, 메인 메모리 공간 데이타베이스 시스템인 사이버맵을 이용한 시스템 설계 및 구현을 통하여 검증하고 있다.
자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging:MRI)은 물과 지방 사이에 화학적 이동 현상을 가지고 있고 지방에 의해 구조적 현상이 나타난다. 또한 지방은 기본적으로 강한 신호를 가지고 있어 잘못된 인공물을 형성한다. 그래서 지방소거(fat suppression)에 대해 연구하고자 한다. MRI에서 지방소거(fat suppression)방법만을 사용하여 진단하는데 약간의 어려움은 있지만 기본은 화학적 이동 선택 포화(chemical shift selective saturation : CHESS) pulse 방법을 이용하여 물과 지방 phantom을 가지고 지방소거(fat suppression)를 연구하는데 목적이 있다. 본 연구에서 CHESS pulse를 matlap 프로그램을 이용 Map pulse로 알맞게 design하고 Pre saturation을 하기 위한 pulse diagram이 가능하였고, fat phantom과 water phantom을 실험하여 지방소거 기법(fat saturation)의 효과를 볼 수가 있었으며 임상 적용 부위로 경추(C-SPINE), 요추(L-SPINE), 가습(BREAST)에 적용하여 의료영상진단에 있어 화학적 이동 선택 포화 CHESS pulse의 지방소거(fat suppression)는 유용한 방법임을 증명하였다.(충남대학병원 G.E 1.5T MR를 이용하여 실험하였다.)
The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이용하여 차량 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량의 위치와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 위치를 실시간으로 중앙관제소에 전송하고 이를 도면화한다. GPS에 의한 위치정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
2-pass Differential Interferometry(DInSAR)에서는 digital elevation model(DEM)을 이용하여 interferogram에서 지형의 위상을 제거함으로써 지형과 변위에 대한 두 가지의 위상 효과를 분리한다. 이 방법은 phase unwrapping 단계가 필요 없다는 장점이 있는 반면에 사용되는 DEM의 정밀도가 높아야 한다는 제약이 있다. 2-pass DInSAR를 이용하여 미세한 지각 변위의 인지가 가능하나, 두 SAR 자료의 관측기간 중 변위가 없는 경우에는 잔여 위상은 사용된 DEM의 오차를 반영한다. 따라서, 본 연구에서는 DEM의 정밀도를 향상시키기 위해 낮은 정밀도의 DEM을 사용하는 방법에 대한 기초 연구로써 아산만 지역에 2-pass DInSAR 방법을 시험 적용하였다. ERS 1/2 tandem SAR 자료와 DInSAR 계산을 위해 DTED level 0을 사용하였으며, 얻어진 결과의 정밀도 분석을 1:25,000 수치지도와 비교하였다. 생성된 DEM의 절대 고도 오차 평균 9.7m이며, 이는 일반적인 InSAR 방법에 의해 얻어진 DEM의 절대 고도 오차 평균 15.8m와 DTED level 0의 절대 고도 오차 평균 18.1m보다 향상된 결과를 보였다. 이 방법은 사면의 경사도가 높은 경우 InSAR에서 나타나는 layover 영향을 효과적으로 줄일 수 있다. 즉, DInSAR 방법은 지각의 변위 관측뿐만 아니라 지형 고도 자료가 부족한 지역에서 정밀도를 향상시키는데 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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