직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.

본 연구는 유방종괴에서 횡탄성 초음파검사(SWE)의 진단 수행도를 알아보고, 조직검사 결과와 SWE에서 얻어지는 강성도와 비교하고자 하였다. 진단적 유방 초음파와 SWE를 2017년 6월부터 2017년 9월까지 유방 초음파 검사 상 종괴가 발견된 환자 157명을 대상으로 하였다. 157명의 병리학적 결과는 양성 92명(나이, 44.54±11.84), 악성 65명(나이, 51.55±10.54)으로 나타났다. 진단적 유방 초음파의 유방영상보고데이터체계(BI-RADS)에 따른 최종 평가, 조직검사 결과, 정량적 SWE 결과를 구하고 서로 비교하였다. 정량적 SWE 수치와 병리학적 결과에서 진단 특이도는 평균탄성값(Emean)에서 83.70%로 가장 높게 나왔으며, 민감도는 최소탄성값(Emin)에서 89.23%로 가장 높게 나타났다. 정량적 SWE값과 조직검사결과와는 통계학적으로 유의한 차이를 나타내었다.(p=0.000) 악성병변에서 최적의 절사값(cut-off value)은 민감도, 특이도가 높은 최대탄성값(Emax), 평균탄성값(Emean)에서 66.3 kPa, 63.7 kPa로 나타났으며 이는 다른 SWE 측정 수치들과 비교했을 때 가장 높은 진단 곡선 하 면적(area under the curve; AUC)값을 보였다.(p=0.000) 유방종괴에서 기존의 초음파에서 SWE를 추가적으로 시행하는 것은 진단 특이도를 높이고 불필요한 조직검사를 줄일 수 있다. 따라서 상기 분석법 및 기기를 이용하여 유방종괴를 분석하는 데에 도움을 받을 수 있게 될 것으로 기대한다.

Korean sentential nominalization, like English gerund phrases, exhibits internal verbal properties and external nominal distribution. Within the tradition of transformational grammar, it has been widely accepted that Korean sentential nominalization involves a syntactic process where the nominalization affix converts a verbal phrase to a nominal phrase (Han 1987, Yoon 1989). This article argues that the syntactic analyses have difficulty explaining the mixed properties without undermining important linguistic generalizations. Taking a lexicalist view (HPSG, Pollard and Sag 1994), this paper suggests an alternative lexicalist approach built on the mixed category analysis in Malouf 1998 and the type-hierarchical morphology in Kim 2004. This alternative proposes a way to explain Korean sentential nominalization without violation of lexicalism and endocentricity.

강교의 정확한 피로균열의 발생원인 또는 교량의 피로안전성을 검토하기 위해서는 적합한 응력이력 측정이 요구된다. 그러나 실제 현장에서의 응력이력 측정은 현장 여건과 경제성, 작업성 등의 이유로 1개소의 스트레인게이지를 설치하여 계측을 실시한다. 이는 특정 구조물의 실제 치수와 게이지 길이 용접부 응력집중 등의 영향을 고려하지 못하고, 구조 모델링을 통한 응력해석에도 많은 어려움이 있다. 그러므로 본 연구에서는 용접단부에 다수의 게이지 설치, 최소 길이 게이지 사용, 설치 위치 등의 개선된 방법을 적용하여 용접단부와 스트레인게이지 설치 거리에 따른 변형률 진폭에 대한 상관식을 도출하고 국제용접협회 (IIW)의 제안식과 비교하였다. 또한 적합한 피로등급 상세범주 선정을 통해 공용중인 교량의 피로손상도 평가 및 잔존수명을 예측하고 분석하였다. 그 결과 피로균열 발생빈도가 높은 부재파악, 용접단부와 게이지 설치 거리에 따른 변형률의 정량적 파악으로 정확한 피로손상도 평가 및 잔존수명 예측이 가능하므로 향후 교량의 응력이력계측 시 개선된 방법을 적용해야 할 것이다.

본 실험에는 1기작 품종 15개 및 2기작 품종 5개 등 총 20개 품종을 실험재료로 이용하였다. 이들 품종을 농촌진흥청 고령지농업연구센터 포장(강원 강릉)에 파종하였고, 관행적인 방법으로 100~120일간 재배한 후 수확하였다. 수확한 괴경 중 중간크기의 괴경만을 선별하여 주요 성분들을 분석하였다. 이와 동시에 관능검사를 통해 찐 감자의 분질도를 조사하였으며, 각 조사결과를 기준으로 한국산 감자의 용도를 구분하였다. 실험결과 건물율은 '하령', '자영' 및 '세풍' 등의 품종이 높았고, 전분입자는 '자영'과 '신남작'이 가장 큰 것으로 나타났다. 또한 amylose 함량은 '하령', '추동' 및 '고운'이 가장 높았다. 무기물 함량은 뚜렷한 경향 없이 성분별 품종별 차이를 보였다. 비타민 C 함량은 '자영'이 62.5 mg~cdot100g1 FW로 월등히 높았고, 단백질 함량은 '추강'이 가장 높았으나 품종간 큰 차이를 보이지는 않았다. 당 함량은 1기작 품종에 비해 2기작 품종이 매우 높게 나타났으며, 1기작 품종 중에서는 '대서'와 '남서'의 함량이 낮았고, 2기작 품종 중에서는 '고운'의 함량이 가장 낮은 결과를 보였다. 이상의 분석결과를 기준으로 건물율이 높고 환원당 함량이 낮은 9개 품종('대서', '가황', '가원', '고운', '하령', '남작', '자심', '자영' 및 '세풍')이 가공용으로 적합한 것으로 확인 되었다. 또한 분질도가 높고 amylose 함량이 높은 7개 품종 ('추강', '가원', '고운', '하령', '남작', '자심', '서홍')은 찜용으로 적당하였으며, 분질도가 낮고 amylose 함량이 낮은 5개 품종('대서', '추동', '가황', '조풍', '조원')은 찌개용으로 적당하였다.

This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship between features, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.

In general, neural networks are widely used for the category classification of multispectral images. Since the input multispectral images into neural networks we, however, low contrast images, neural networks converge very slowly and are of bad performance. To overcome this problem, we propose a new image enhancement method which consists of smoothing process, finding the main valley and enhancement process. In addition the enhanced images by the proposed method are used as the input of neural networks for the category classification. When the new category classification method is applied to multispectral LANDSAT TM images, we verified that the neural networks converge very lastly and that the overall category classification performance is improved.