• PNF and Movement
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• 제18권2호
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• pp.287-296
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• 2020

Purpose: The study aims were to develop a wearable inertial sensor-based gait analysis device that uses machine learning algorithms, and to validate this novel device using temporal gait parameters. Methods: Thirty-four healthy young participants (22 male, 12 female, aged 25.76 years) with no musculoskeletal disorders were asked to walk at three different speeds. As they walked, data were simultaneously collected by a motion capture system and inertial measurement units (Reseed®). The data were sent to a machine learning algorithm adapted to the wearable inertial sensor-based gait analysis device. The validity of the newly developed instrument was assessed by comparing it to data from the motion capture system. Results: At normal speeds, intra-class correlation coefficients (ICC) for the temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.99~0.99), and coefficient of variation (CV) error values were insignificant for all gait parameters (0.31~1.08%). At slow speeds, ICCs for the temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.98~0.99), and CV error values were very small for all gait parameters (0.33~1.24%). At the fastest speeds, ICCs for temporal gait parameters were excellent (ICC [2, 1], 0.86~0.99) but less impressive than for the other speeds. CV error values were small for all gait parameters (0.17~5.58%). Conclusion: These results confirm that both the wearable inertial sensor-based gait analysis device and the machine learning algorithms have strong concurrent validity for temporal variables. On that basis, this novel wearable device is likely to prove useful for establishing temporal gait parameters while assessing gait.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.807-821
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• 2020

이 연구에서는 작물 모니터링을 위한 시계열 고해상도 영상 구축을 위해 기존 중저해상도 위성영상의 융합을 위해 개발된 대표적인 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 특히 시공간 융합 모델의 원리를 고려하여 입력 영상 pair의 특성 차이에 따른 모델의 예측 성능을 비교하였다. 농경지에서 획득된 시계열 Sentinel-2 영상과 RapidEye 영상의 시공간 융합 실험을 통해 시공간 융합 모델의 예측 성능을 평가하였다. 시공간 융합 모델로는 Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model(STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model(SPSTFM)과 Flexible Spatiotemporal DAta Fusion(FSDAF) 모델을 적용하였다. 실험 결과, 세 시공간 융합 모델은 예측 오차와 공간 유사도 측면에서 서로 다른 예측 결과를 생성하였다. 그러나 모델 종류와 관계없이, 예측 시기와 영상 pair가 획득된 시기 사이의 시간 차이보다는 예측 시기의 저해상도 영상과 영상 pair의 상관성이 예측 능력 향상에 더 중요한 것으로 나타났다. 또한 작물 모니터링을 위해서는 오차 전파 문제를 완화할 수 있는 식생지수를 시공간 융합의 입력 자료로 사용해야 함을 확인하였다. 이러한 실험 결과는 작물 모니터링을 위한 시공간 융합에서 최적의 영상 pair 및 입력 자료 유형의 선택과 개선된 모델 개발의 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.495-503
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• 2010

Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.122-128
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• 2013

본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2000년도 종합학술발표회 논문집 Vol.10 No.1
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• pp.16-19
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• 2000

We propose a deterministic vector channel simulation model satisfying not only rigorous temporal correlation but also arbitrary spatial correlation using the method of Doppler phase difference sampling. The model is more efficient than the conventional PN filtered Gaussian model with coloring process in evaluating the laboratory performance of mobile communication systems employing adaptive way antennas or space diversity.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.725-733
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• 2020

본 연구의 목적은 (1) MCD12Q1 자료를 이용하여 시계열 마스크 맵 작성하여 (2) 시계열 마스크 맵의 연차별 논벼 재배면적 변화를 추출하고, (3) MYD13Q1 NDVI와 단수와의 상관계수를 비교하여 (4) 적용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 2002년부터 2019년까지의 연도별 MCD12Q1 PFT 자료를 수집하여 시계열 마스크 맵을 작성하고 고정형 마스크 맵과 비교하였다. 그 결과, 시계열 마스크 맵에 의한 논벼 재배면적이 실제 논벼 재배면적의 변동 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 나타났으며, 고정형 마스크 맵과 비교하여 NDVI와 논벼 단수와의 상관계수도 높게 나타나 시계열 마스크 맵이 논벼 고유의 식생지수 추출 및 작황 모니터링, 단수 추정의 정확도를 높이는 방법임을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.102-114
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• 2017

본 연구는 위성으로부터 유도된 강우자료 중 GPM IMERG의 정확도를 평가함으로써 미계측 혹은 비접근 지역에 대한 적용성을 판단하는 것을 목적으로 하였다. 연구대상 유역은 한반도 전역에 대하여 6개 권역으로 구분하여 분석을 수행하였다. 연구 유역에 대한 강우자료는 기상청에서 생산하고 있는 ASOS의 강우량 자료와 IMERG 위성강우자료를 이용하였다. 1시간의 시간해상도에서 평균 0.46의 상관계수를 가지며 24시간 해상도의 상관분석에서는 0.69로 높은 상관관계를 보이는 것으로 분석되었다. IMERG 강우량은 지상계측 강우량 보다 과소추정되는 것으로 분석되었으나, 시간 해상도가 낮아질수록 편이가 감소하는 것으로 분석되었다. 한편, 강우가 큰 기간의 사상 2개를 선정하여 분석한 결과 1시간 해상도의 상관계수는 0.68 및 0.69 값을 나타내었다. 또한 강우의 공간분포도 ASOS 및 IMERG 모두 유사한 분포를 보이는 것으로 분석되었다. 그러므로 IMERG 자료는 계측자료가 부족하거나 접근이 어려운 지역에서의 수문 기상 특성을 파악하는데 매우 유용할 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 분석기간의 확장과 다양한 통계 분석 방법을 적용하여 위성강우의 정확도를 검증하는 연구를 수행할 계획이다.

• 대한불안의학회지
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• 제18권2호
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• pp.39-47
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• 2022

Objective : This study investigated brain functional connectivity in male firefighters who showed subclinical post-traumatic stress disorder (PTSD) symptoms. Methods : We compared the data of 17 firefighters who were not diagnosed with PTSD and 18 healthy controls who had no trauma exposure. The following instruments were applied to assess psychiatric symptoms: Korean version of the Post-traumatic stress disorder Checklist for DSM-5 (PCL-5-K), Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Beck Anxiety Inventory (BAI). For all subjects, functional magnetic resonance imaging was performed, and functional connectivity was compared between the two groups (family-wise error-corrected p<0.05). Additionally, correlations between psychiatric symptoms and functional connectivity were explored. Results : The following connectivity was higher than that of healthy controls: 1) the central opercular cortex-superior temporal gyrus, 2) planum polare-parahippocampal gyrus, 3) angular gyrus-amygdala, and 4) temporal fusiform cortex-parahippocampal gyrus. The functional connectivity of 1) the lateral occipital cortex-inferior temporal gyrus, 2) superior parietal lobule-caudate, and 3) middle temporal gyrus-thalamus were lower in firefighters. In firefighters, the connectivity of the planum polare-parahippocampal gyrus showed a negative correlation with the severity of arousal symptoms (rho=-0.586, p=0.013). The connectivity of the middle temporal gyrus-thalamus showed a positive correlation with the severity of intrusion (rho=0.552, p=0.022) and arousal symptoms (rho=0.619, p=0.008). The connectivity of the temporal fusiform cortex-parahippocampal gyrus was negatively correlated with intrusion (rho=-0.491, p=0.045) and arousal (rho=-0.579, p=0.015). Conclusion : Our results indicate that the brain functional connectivity is associated with occupational trauma exposure in firefighters without PTSD. Therefore, this study provides evidence that close monitoring and early intervention are important for firefighters with traumatic experience even at a subthreshold level.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.438-444
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• 2005

본 연구는 정상 성인에서 무쾌감증과 정적 및 부적 정동소질 (positive and negative affect trait)의 연관성을 밝히고, 이 요인들과 연관이 있는 신경 구조들을 찾아내는데 있다. 이를 위해서 정상 성인 21명을 대상으로 $^{18}F$-FDG PET를 이용하여 정지 상태(resting state)에서의 뇌 활성도를 측정하였고, 무쾌감증 척도(anhedonia scale)와 정적/부적 정동척도(positive affect and negative affect schedule)를 이용하여 개인의 정서적 소질을 측정하여 상관관계를 알아보았다. 본 연구의 결과. 무쾌감증이 정적 정서 소질과 음의 상관관계를 보였으며, 두 변인 모두 하측두이랑(inferior temporal gyrus)의 대사와 상관관계를 보였다. 이와 함께, 신체적 무쾌감증과 사회적 무쾌감증은 소뇌(cerebellum)의 대사와 양의 상관관계를, 사회적 무쾌감증은 전전두피질(prefrontal corex)의 대사와 음의 상관관계를 보이는 소견이 관찰되었다. 이들 영역들은 이전의 연구들에서 주로 인지적 손상 및 이와 연관된 음성증상들과 연관이 있다고 주장되어 왔으나, 본 연구의 결과는 하측두이랑(inferior temporal gyrus)과 전전두엽-소뇌 회로(prefrontal-cerebellar circuit)가 정서적인 영역의 음성증상 발현과도 관련이 높을 가능성을 시사하고 있다. 특히, 본 결과들은 정신분열병 환자가 아닌 정상 성인을 대상으로 한 연구이기 때문에, 정신분열병의 발병 유무와 상관없이 또는 선행해서 존재하는 무쾌감증의 신경해부학적 기능이상에 대한 단서를 제공했고, 정상적 성격 성향과 뇌기능과의 관련성을 제시하였다는데 의의가 있다.부하기에서 각각 0.95, 0.93, 0.71이었고 휴식기에서 각각 0.95, 0.90, 0.69으로 대체적으로 좋았으나 Bland-Altman분석에서 두 프로그램의 일치의 한계 값의 범위가 비교적 컸음을 볼 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통하여 심혈관 질환의 가능성이 낮은 환자에서 QGS와 4DM 프로그램 각각의 EDV, ESV, EF의 정상 값을 구하였다. 두 프로그램의 상관관계는 높지만 두 프로그램의 결과 값을 혼용하여 사용할 수는 없을 것이다. 이를 이용하여 앞으로 판독에 유의한 참고 자료로써 사용될 수 있을 것으로 생각된다.한 70-90분 영상에서 각 관심 영역에서의 방사성 농도를 구하였고, 조직비 방법에 근거하여 기저상태 및 흡연 상태의 방사성 리간드의 수용체 결합능 (binding potential;BP)을 구하였다($BP=C_{ROI}/C_{cerebellum}-1$). 흡연에 의한 도파민의 유리는 흡연 전후의 $[^{11}C]raclopride$의 수용체 결합능의 변화율로 계산하였다. 흡연에 의한 혈중 니코틴의 상승은 흡연후 90 분간의 혈중 니코틴의 축적 농도로 계산되었으며, 흡연에 의한 $[^{11}C]raclopride$의 수용체 결합능의 감소율과 혈중 니코틴의 축적 농도와의 상관관계를 스피어만 상관분석법(Spearman's correlation)에 의하여 알아보았다. 결과: 흡연에 의한 선조체에서의 평균 $[^{11}C]raclopride$의 수용체 결합능의 변화는 미상핵에서 4.7%, 전피각에서 4.0%, 복측 선조체에서 7.8% 의 감소를 보여 흡연에 의한 선조체내 도파민 유리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.323-329
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• 2015

In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.