본 논문에서는 Time-of-Flight (TOF) 원리를 이용하여 획득한 저해상도 깊이 영상을 고해상도의 색상 영상에 정합하는 방법을 소개한다. 거리 정보 기반의 3차원 렌더링에서 깊이 영상은 렌더링 결과에 큰 영향을 끼치지만, 기존의 스테레오 정합은 색상 영상의 특성에 따라 성능이 크게 변하고, 깊이 정보를 획득하지 못하는 영역이 존재한다. 반면에 TOF 카메라는 적외선 센서를 통해 카메라로부터 물체까지의 거리를 직접 측정하여 영상으로 출력하기 때문에, 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득 할 수 있고 높은 정확도를 가지는 장점이 있다. 하지만 출력 영상의 해상도가 너무 작아 3차원 응용에 직접 이용하기가 어렵다. 또한, 색상 영상과 다른 카메라를 이용하기 때문에 두 영상의 3차원적 위치와 특성이 서로 다르다는 문제점을 갖는다. 따라서 해상도를 증가시키고 다른 두 카메라로 부터 찍힌 영상을 정합시키는 방법이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 깊이 카메라에서 획득한 저해상도 깊이 정보를 고해상도 색상 정보를 이용하여 두 영상간의 정합이 이루어지도록 한다. 향상된 깊이 영상을 사용하여 3차원으로 복원한 실험을 통해, 제안하는 방법이 효과적으로 장면의 변위 정보를 생성함을 알 수 있다.
목적 : 1.5T와 3.0T에서의 FLASH (fast low-angle shot) 기법를 이용한 운동중추영역의 뇌기능 자기공명영상에서 TE 값 변화에 대한 $T_2^{*}$ weighting 효과를 관찰하고 TE 값의 변화에 따른 BOLD (blood oxygen level dependent) 효과를 서로 비교하고자 한다. 그리고 활성화 영역에서 활성화상태와 휴식상태의 정량적인 값인 $T_2^{*}$에 의한 차이값을 영상화 하고자 한다. 대상 및 방법 : 24세에서 35세까지의 오른손잡이 10명의 건강한 남녀 (남:8명, 여:2명)를 대상으로 가능한 2Hz의 속도로 오른손에서 finger-tapping task (엄지 손가락과 나머지 네 손가락을 차례로 서로 마주치게 하는 운동)를 시행하였다. 운동자극은 처음에 한벤의 휴식상태 (3영상)를 가진 후2번의 활성화상태 (6영상)와 휴식상태 (6영상)를 반복하였다. FLASH (TR/flip angle: $l00ms/20^{\circ}$, FOV: 230mm) 방법를 이용하여1.5T'에서는 26, 36, 46, 56, 66 ms 의 TE를 사용하였고 3.0T에서는 16. 26, 36, 46, 56 ms의 TE를 사용하였다. 영승L을 얻은 후 PC에서 상관계수방법을 이용하여 자체 개발한 프로그램과 상관계수 0.45를 사용하여 분석 하였다. 기능적 영상에서 활성화된 영역에서 l.5T와 3.0T에서 각각의 TE에셔 활성화 상태와 휴식상태 의 차이값을 사용하여 fitting을 하여 적절한 TE값을 찾고 기능적 $T_2^{*}$영상을 구하였다. 결과 : FLASH기법을 사용하여 뇌 기능영상을 얻기에 최적의 TE 값은 1.5T에서는 $61.89{\pm}2 2.68{\;}ms,{\;}3.0T에서는{\;}47.64{\pm}13.34였다$. 뇌 활성화 영역에서 자화율 변화에 따른최대 선호 강도변화는 1.5T에서는 TE, 66ms에서 3.36%. 3.0T에서는 TE. 46ms에서 10.05%로 3.0T가 1.5T에 비해 약 3배 정도 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 산출된 최적의 TE 값은 각각의 TE 값에서 얻은 활성화 상태와 휴식상태의 차이값의 최대의 TE 값와 일치하였다. 결론 : 뇌 기능영상에서 3.0T MRl는 1.5T에 비해 deoxyhemoglobin에 의한 자화율의 변화를 약 3배정도 잘 반영하므로 뇌 기능영상 측정시 보다 유용성이 있는 것으로 사료된다.
이 연구의 목적은 본원이 보유하고 있는 선형가속기들의 출력 특성을 Shewhart-type Chart, EWMA Chart, 공정능력지수 $C_p$와 $C_{pk}$을 이용한 통계적 분석으로 품질보증에 대한 결과를 평가하고자 한다. 측정값은 의학물리사에 의하여 2012년 9월부터 2014년 4월까지 매월 측정된 각각 치료기들(21EX, 21EX-S, Novalis Tx)의 출력측정값을 사용하였다. 치료기들의 출력 특성은 IAEA TRS-398의 가이드라인을 따랐으며, 측정 에너지는 광자선 6 MV, 10 MV, 15 MV와 전자선 4 MeV, 6 MeV, 9 MeV, 12 MeV, 16 MeV, 20 MeV였다. 매월 측정하여 교정한 출력특성에 대한 통계학적 분석이며, 가중인자와 측정값의 관리한계의 폭은 ${\lambda}=0.10$, L=2.703로 계산되었으며, 공정능력 $C_p$와 $C_{pk}$는 모든 선형가속기(21EX, 21EX-S, Novalis Tx)의 모든 에너지에서 1이상이었다. Shewhart-type Chart를 통하여 출력선량의 측정값의 큰 변화점을 찾을 수 있었고, EWMA Chart를 통하여 출력선량의 측정값의 미세한 변화점을 알아 볼 수 있었다. 본원의 치료기의 공정능력지수 $C_p$와 $C_{pk}$를 통하여 21EX가 2.384와 2.136, 21EX-S가 1.917과 1.682, Novalis Tx가 2.895와 2.473으로 Novalis Tx가 가장 안정적이고 정확한 출력특성을 나타내고 있었다.
본 연구는 국내 서·남해안 도서(島嶼) 및 연안 지역을 번식의 근거지로 활동하는 조류와 관련한 번식지 적합성 지수 개발을 위한 기초연구의 일환으로, FGI(Focus Group Interview)와 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 연안성 조류 번식지 적합성 가치 판단 결과 자연적 가치(0.763)가 인위적 가치(0.237)에 비해 높은 중요도를 나타냈다. 번식공간의 지속적 완전성 담보를 위한 '보호구역 지정여부'를 제외한 다른 인위적 가치는 하위순위로 파악되었다. 둘째, 2차례 진행된 FGI에서 분류된 25개의 평가항목을 상위개념으로 재정립한 결과, 자연적 가치가 9개, 인위적 가치가 5가지, 총 14개로 최종 선정되었다. 셋째, 연안성 조류 번식지 적합성 중요도의 중분류 평가 결과는 '생태적 가치(0.392)', '지형적 가치(0.251)', '소극적 간섭(0.124)', '지질적 가치(0.120)', '적극적 간섭(0.113)'의 순서로 파악되었다. 이는 번식공간 자체의 수용적 환경보다는 번식을 위한 생존환경에 우선한 것으로 판단된다. 넷째, 연안성 조류 번식지의 평가항목 우선순위 결과는 '식생분포(0.187)', '갯벌의 면적(0.118)', '갯벌의 유무(0.092)', '천적의 출현(0.087)', '보호구역 지정여부(0.08)', '섬 면적(0.069)', '과번식에 의한 황폐화(0.064)', '토양 구성비(0.056)', '육지와의 거리(0.054)', '해양 양식장 면적(0.045)', '경작지 면적(0.041)', '경작 행위(0.038)', '표면의 각도(0.036)', '토지이용(0.033)'의 순으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 평가항목의 가중치 결과값은 연안성 조류 번식지 공간에 집중한 우선순위 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 그러나 조류 개체가 갖는 고유의 서식지 적합성과의 상관성 여부는 보완이 필요한 것으로 보이며, 추후 종별특성을 접목한 공간분석연구는 추후 과제로 남기고자 한다.
본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.
이 연구의 목적은 수변 생태벨트를 조성, 보전, 관리를 위해 수변생태벨트의 진단적 평가방법을 개발하는 것이었다. 평가의 기본 틀은 일본의 제방림 평가방법을 토대로 하였으며, 국내 수변녹지의 현황에 맞게 수정한 1차 수정평가방법으로 1차 시험평가를 실시하였다. 1차 시험평가의 문제점을 보완한 2차 수정안을 가지고 전문가를 대상으로 설문을 실시하고, 그 결과를 반영하여 최종 평가방법을 제안하였다. 최종 평가방법으로 홍천강에서 시험평가를 실시하였다. 최종적으로 제안된 평가방법의 평가영역은 5가지 분야 19가지 항목으로 구성되었으며, 5가지 분야는 치수, 환경기능, 식물생장, 생태벨트기능, 복원잠재성 등이다. 치수분야 평가항목은 수림의 길이, 폭, 밀도 등 3가지 항목으로, 환경기능분야는 공원이용, 경관 경계 및 주연부, 미기후 조절, 비점오염 제어 등 4가지 항목으로, 식물생장분야는 종 구성, 수림 높이, 계층구조, 덩굴식물, 식물활력도, 후계목 생장 등 6가지 항목으로, 생태벨트기능 분야는 종적 연결성, 횡적 연결성, 하천내 수림 혹은 서식지, 제방상단 도로 등 4가지 항목으로, 마지막으로 복원잠재력분야는 지형, 인접 토지이용 등 2가지 항목으로 구성되었다. 점수체계는 1~4까지 부여되었으며, 최종 평가결과 등급체계는 우수한 1등급에서 가장 열악한 5등급까지 5등급으로 구분하였다. 각 분야별 항목별 가중치는 동일하게 하였으며, 분야별 점수 평균값을 다시 평균하여 최종 등급을 판정하는 것으로 하였다. 홍천강을 대상으로 적용된 평가방법은 각 구간의 수변 생태벨트 실태를 효과적으로 보여주었다.
블럭적응 여파기는 구현시에 고속푸리에변환 기법을 이용하면 계산량을 대폭 줄일 수 있음이 밝혀져서 연구자들의 관심을 끌어 왔다. 본 논문은 2편으로 구성되어 있는데, 제 1 부에서는 블럭적응 여파기의 여러가지 구현방법을 연구하고 제 2 부에서는 성능분석의 결과들을 논의하고 있다. 블럭적응 여파기의 계수가 최적해를 추적하도록 하는 적응알고리즘은 시간영역 또는 주파수영역에서 동작하게 할 수 있는데 이를 각각 시간영역 및 주파수영역 블럭적응 여파기로 부른다. 특히 제 1 부에서는 이들 두 구조 사이의 공통점 및 대비 관계를 명확하게 할 것이다. 구체적으로 제 1 부에서는 먼저 overlap-add 방식에 의한 고속 구현방법과 정수론적 변환 기법에 의한 효율적인 구현방법에 관한 새로운 결과들을 발표한다. 그리고 나서 계수 설계시에 주파수영역의 정보를 주파수대역마다 차등으로 적용하는 방법과 여파기 계수의 최적해 추정에 있어서 수렴시간 단축을 위한 self-orthogonalization방법을 주파수영역은 물론 시간영역 블럭적응 여파기들에도 적응할 수 있음을 보인다. 다음으로 계수의 블럭적응을 위한 입출력데이터 블럭분할 방법의 특질에 근거해서 고속푸리에변환 연산을 (부분적으로) 생략할 수 있는 비제약 주파수영역 블럭적응 여파기에 관해서 논의한다. 제 1 부의 마지막으로 여러가지 여파기 상수값들과 서로 다른 알고리즘들이 여파기 수렴특성에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 조사한 결과를 발표한다.
FAO의 세계중요농업유산(GIAHS) 및 국가중요농업유산(Agricultural and Rural Heritage)은 탁월한 보편적 가치뿐만 아니라 농촌의 지역경제 활성화와 농촌발전의 대안으로 그 중요성이 인식되고 있다. 본 연구는 이와 같은 농업 농촌유산을 지속가능하게 유지하고 보전할 수 있는 평가지표를 개발하고자 이루어졌다. 이를 위해 문헌분석을 통해 평가요소를 도출하고, 도출된 평가요소들을 체계화하여 평가항목과 평가지표를 구안하였다. 구안된 평가항목과 평자지표의 타당화를 위해 농업 농촌유산 관련 전문가 41명을 대상으로 총 3차의 델파이조사를 실시하였으며, 그 결과 5항목 31지표의 평가지표를 개발하였다. 평가항목의 경우 관리계획, 관리지원체계, 유산의 주변환경, 지역네트워크, 유산활용 중에서 관리지원체계가 가장 중요한 것으로 나타났으며, 평가지표의 경우 보전정비, 수행계획, 주민공동체 구성, 모니터링, 법령조례의 구비, 생태계관리, 경관적 조화성, 복원 및 전승계획, 주민역량강화 등의 순으로 그 중요성이 나타났다. 이는 국가중요농업유산 및 세계농업유산 지정 등 지역의 잠재적 문화가치를 창출하는데 기여할 수 있으며, 또한 다원적 자원을 활용한 지역개발사업 및 마을 소득화사업 추진시 탄력적으로 실무 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 서울지역에서 기온($^{\circ}C$) 및 강수(mm)의 시 공간 구조 분석 및 변화경향과 변이성을 도출하였다. 1997년 1월부터 2006년 12월까지의 기상청에서 제공하는 31개 자동기상관측망의 기온 및 강수자료를 이용하였으며, 미 관측지점의 값을 추정하기 위하여 거리자승역산가중 (IDSW: Inverse Distance Squared Weighing)을 적용하여 보간 하였다. 기온과 강수량의 변이성을 평가하기 위하여 연평균 및 더운 날과 추운 날의 빈도를 알아보았다. 그 결과 최고 기온 값은 1999년의 $32.80^{\circ}C$, 최저기온은 2001년의 $-19.94^{\circ}C$로 나타났다. 더운 날의 빈도가 가장 많았던 해는 79일을 기록한 2006년이며, 2004년과 2005년에도 비슷한 기록을 보였다. 추운날의 빈도가 가장 많았던 해는 105일을 기록한 2001년이다. 또한 기온과 강수량 모두 지난 10년 동안 기온이 약 $1.03^{\circ}C$, 강수량이 약 483.09mm 증가한 것으로 나타났다. 과거 10년 동안 기온변이의 경우 고도가 높은 산림지역과 고도가 낮은 주거지역에서 차이가 크게 나타난 반면, 강수량의 경우 지형 및 토지이용에 따른 변이성의 차이가 미미한 것으로 나타났다.
신경회로망은 학습 시에는 입력패턴이 변하지 않고 조정된 결합계수 값을 레지스터에 저장시키며, 시험시에는 반대로 결합계수가 고정되고, 레지스터에 입력패턴을 기억시킴으로써 학습과 시험 뉴런회로를 공유할 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 연구에서는 신경회로망의 이러한 특성을 고찰하여, 신경회로망 구현시 게이트의 수를 줄일 수 있으며, 학습(learning) 및 시험(testing)시의 연산처리 시간을 단축시키기 위하여 곱셈연산 대신 어드레싱 LUT를 사용하여 학습과 시험이 동일한 신경회로망에서 수행할 수 있는 일체형 디지털 신경회로망 구현을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 동작을 검증하기 위하여 수정된 오차역전파 학습 알고리듬에 의한 학습과정을 소프트웨어와 VHDL로 시뮬레이션 하였다. 7-segment 인식기 학습을 비교 검토한 결과, 입력패턴에 따라 다소 학습시간 및 학습횟수의 차이는 있지만 대체로 반복회수는 1000∼10000회 정도로 학습시간은 4∼20㎲로 나타났다. 신경회로망의 동작이 소프트웨어 시뮬레이션 학습 진행 상황과 동일하게 학습됨을 알 수 있었고 구현한 신경회로망이 정상적으로 수행됨을 확인하였으며, 또한 초기치 변화에 대한 실험에서도 초기치의 변화에 구애받지 않고 원활하게 학습되었다. 또한 본논문에서 구현된 신경회로망은 기존의 보드형 신경회로망보다 적은 수의 소자로 구현됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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