In this paper, the artificial intelligence (AI) technology used in the medical image analysis field was analyzed through a literature review. Literature searches were conducted on PubMed, ResearchGate, Google and Cochrane Review using the key word. Through literature search, 114 abstracts were searched, and 98 abstracts were reviewed, excluding 16 duplicates. In the reviewed literature, AI is applied in classification, localization, disease detection, disease segmentation, and fit degree of registration images. In machine learning (ML), prior feature extraction and inputting the extracted feature values into the neural network have disappeared. Instead, it appears that the neural network is changing to a deep learning (DL) method with multiple hidden layers. The reason is thought to be that feature extraction is processed in the DL process due to the increase in the amount of memory of the computer, the improvement of the calculation speed, and the construction of big data. In order to apply the analysis of medical images using AI to medical care, the role of physicians is important. Physicians must be able to interpret and analyze the predictions of AI algorithms. Additional medical education and professional development for existing physicians is needed to understand AI. Also, it seems that a revised curriculum for learners in medical school is needed.
The complex resistivity method is an exploration technique that can obtain various characteristic information of underground media by measuring resistivity and phase in the frequency domain, and its utilization has recently increased. In this paper, a three-dimensional inversion algorithm for the CR data was developed to increase the utilization of this method. The Poisson equation, which can be applied when the electromagnetic coupling effect is ignored, was applied to the modeling, and the inversion algorithm was developed by modifying the existing algorithm by adopting comlex variables. In order to increase the stability of the inversion, a technique was introduced to automatically adjust the Lagrangian multiplier according to the ratio of the error vector and the model update vector. Furthermore, to compensate for the loss of data due to noisy phase data, a two-step inversion method that conducts inversion iterations using only resistivity data in the beginning and both of resistivity and phase data in the second half was developed. As a result of the experiment for the synthetic data, stable inversion results were obtained, and the validity to real data was also confirmed by applying the developed 3D inversion algorithm to the analysis of field data acquired near a hydrothermal mine.
For water quality management, it is necessary to continuously improve the forecasting by analyzing the past water quality, and a Data-driven model is emerging as an alternative. Because the Data-driven model is built based on a wide range of data, it is essential to apply the correlation analysis method for the combination of input variables to obtain more reliable results. In this study, the Gamma Test was applied as a preceding step to build a faster and more accurate data-driven water quality prediction model. First, a physical-based model (HSPF, EFDC) was operated to produce daily water quality reflecting the complexity of the watershed according to various hydrological conditions for Paldang Dam. The Gamma Test was performed on the water quality at the water quality prediction site (Paldangdam2) and major rivers flowing into the Paldang Dam, and the method of selecting the optimal input data combination was presented through the analysis results (Gamma, Gradient, Standar Error, V-Ratio). As a result of the study, the selection criteria for a more efficient combination of input data that can save time by omitting trial and error when building a data-driven model are presented.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.97-105
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2022
This study deals with the credibility of citizens when investing in uncertain project companies, as well as the Social Performance Compensation Project (SIB) and the IT sharing economy. This allows the convergence of the three sectors to address investment inequalities in economic effectiveness and social security. Activates the model of the overall Social Impact Bond (SIB) process that successfully activates the exchange of information. The empirical presentation of the operations and techniques for social IT service finance examines how the innovation ecosystem can be created with social performance and reward projects. The analysis shows that small sharing institutions or citizens can participate directly to create the ability to connect with private investors, identify the possibility of recognizing non-shared barriers to participation, and show the great impact of citizen trust in IT sharing projects in uncertain areas. As a result, for the sake of social sharing and IT cooperation promoted by the City of Seoul, before the project has the ability to design directly, it will be responsible for reliability and safety in the planning of the project. Therefore, non-shared citizens can also participate in the platform that has been effectively constructed and created.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.971-978
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2022
As a marketing method in a non-face-to-face society, the purpose of this study is to test how AR experience affects purchase intention in the process of consumers recognizing product information to purchase products and to secure the basis for the effectiveness of developing and introducing augmented reality functions in future product brand applications. Literary research methods and empirical research methods were used to verify the research purpose, and to measure this, an application of domestic tableware brand 'Odense', which implements augmented reality functions, was produced and used as an experimental tool. Also, a direct causal relationship was attempted by constituting a questionnaire by deriving a measurement scale for perceived usefulness, perceived ease, perceived pleasure, and purchase, which are factors of technology acceptance theory (TAM), and empirical analysis was conducted using the SPSS 25.0 statistical package to achieve the purpose of the study. As a result of the study, significant results were derived from all factors in the effect of perceived usefulness, ease, and pleasure on purchase intention, and several significant differences were found among factors according to gender, age, and internet shopping usage time in general characteristics. In conclusion, the user experience of the medium in which the augmented reality function is introduced in the information recognition stage of the product has a positive effect on purchase compared to the user experience of existing applications.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.163-169
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2022
According to the Credit Information Act, in order to protect customer information by relationship of credit information subjects, it is destroyed and stored separately in two stages according to the period after the financial transaction effect is over. However, there is a limitation in that the destruction of personal credit information of customers whose financial transaction effect has expired cannot be collectively destroyed when the transaction has been terminated, depending on the nature of the financial product and transaction. To this end, the IT person in charge is developing a computerized program according to the target and order of destruction by investigating the business relationship by transaction type in advance. In this process, if the identification of the upper relation between tables is unclear, a compliance issue arises in which personal credit information cannot be destroyed or even information that should not be destroyed because it depends on the subjective judgment of the IT person in charge. Therefore, in this paper, we propose a model and algorithm for identifying the referenced table based on SQL executed in the computer program, analyzing the upper relation between tables with the primary key information of the table, and visualizing and objectively selecting the range to be destroyed. presented and implemented.
With the popularity and the advanced graphics hardware technology of mobile devices, various mobile applications that help children with physical activities have been studied. This paper presents SandUp, a mobile application that guides the play of building sand castles using artificial intelligence and augmented reality(AR) technology. In the process of building the sandcastle, children can interactively explore the target virtual sandcastle through the smartphone display using AR technology. In addition, to help children complete the sandcastle, SandUp informs the sand shape and task required step by step and provides visual and auditory feedback while recognizing progress in real-time using the phone's camera and deep learning classification. We prototyped our SandUp app using Flutter and TensorFlow Lite. To evaluate the usability and effectiveness of the proposed SandUp, we conducted a questionnaire survey on 50 adults and a user study on 20 children aged 4~7 years. The survey results showed that SandUp effectively helps build the sandcastle with proper interactive guidance. Based on the results from the user study on children and feedback from their parents, we also derived usability issues that can be further improved and suggested future research directions.
Noel Kang;Chi Young Kim;Kyung Min Kang;Yo Han Cho;Chang-Hwan Kim
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.305-305
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2023
수문조사기기 검정은 강수량, 수위, 유량 등과 같은 수문자료를 관측하는 수문조사기기가 대상지역의 수문상황을 정확하게 관측하는지를 검사하는 일련의 과정으로 「수자원의 조사 계획 및 관리에 관한 법률」 제12조에 법적 기반을 두고 있다. 검정 대상은 강수량, 수위, 유속, 유사량, 토양수분량, 증발산량, 증발량 측정기기 총 7종이며, 환경부장관으로부터 한강홍수통제소가 검정업무를 위임받고, 한국건설기술연구원과 한국수자원조사기술원이 위탁받아 운영중에 있다. 최근에는 증발산량, 토양수분량 및 유량 측정기기기 등이 첨단화되어 기존 검정 방식에 대한보완 및 신설에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 유량 측정시 기존에 사용하였던 회전식 유속계는 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 유량측정기기로 대체되어 활용률이 2013년 24%에서2021년 67%로 약 2.8배 급격히 증가하였다. 하지만 수문조사기기 검정 관련 고시 내 ADCP에 대한검사방법 및 허용오차 등의 규정이 부재하여 수문조사기기의 검정 공백이 발생하는 등의 문제가 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 ADCP 운영 및 기술 현황, 현행 법령, 국외 사례 등을 검토하여 ADCP 유량측정기기의 검사방법 및 허용오차에 대한 방안을 제시하고자 한다. ADCP 검사방법은 총 5단계로 외관검사, 자가진단 검사, 온도센서 검사, 수심측정 검사, 유량비교측정 검사에 따라 검정을 실시한다. 첫 번째 외관검사시에는 기기 외관과 센서 등 물리적 손상을 점검하고, 두 번째 자가진단 검사에서는 센서 변환 매트릭스 값, 수신부 센서 테스트, RAM/ROM 테스트, 통신 테스트 등에 관한 정상값 산출 여부를 확인한다. 세 번째 온도센서 검사에서는 검증용 온도센서를 이용한 값과 ADCP에 부착된 온도센서 값과 차이를 확인하고 ±2℃초과시 재검사 또는 적절한 조치를 취한 후 다음 단계의 검사를 진행한다. 네 번째 수심측정 검사에서는 수조 내 수심 측정을 확인하여 실제 수심과의 오차를 확인하고 ±1% 초과시 재검사 또는 적절한 조치 후 다음 검사를 실시한다. 유량비교 측정검사에서는 각 기기 간의 평균유량의 상대오차를 평가하는 것으로 ±5%미만에는 합격, ±5이상 ±10%미만에서는 재검사, ±10%이상에서는 공장수리를 권고하도록 하고, 1~5 단계의 검사를 통과한 기기를 대상으로 인증서를 발급하도록 한다. 유량비교 측정검사시에는 매년 ADCP를 사용하는 일반기업 및 공공기관 등이 모여 ADCP의 성능을 상호간 비교하는 'ADCP 기술협력 워크숍'을 확장하여 실시할 수 있다. 각 검사 단계의 허용오차는 USGS 또는 제조사 기준과 2022년 ADCP 기술협력 워크숍 성능검사 분석 결과를 토대로 하였다. 본 ADCP 검정 방안은 향후 ADCP 모델별로 단계별 시범 검토를 통해 세부사항에 대한 제시가 필요하며, 온도센서 검사, 수심측정 검사, 유량 비교측정검사에 대한 허용오차에 대한 타당성에대한 검증 및 검토가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
In this paper, we propose a study on the development of deep learning structure to secure visibility of outdoor LED display board according to weather change. The proposed technique secures the visibility of the outdoor LED display board by automatically adjusting the LED luminance according to the weather change using deep learning using an imaging device. In order to automatically adjust the LED luminance according to weather changes, a deep learning model that can classify the weather is created by learning it using a convolutional network after first going through a preprocessing process for the flattened background part image data. The applied deep learning network reduces the difference between the input value and the output value using the Residual learning function, inducing learning while taking the characteristics of the initial input value. Next, by using a controller that recognizes the weather and adjusts the luminance of the outdoor LED display board according to the weather change, the luminance is changed so that the luminance increases when the surrounding environment becomes bright, so that it can be seen clearly. In addition, when the surrounding environment becomes dark, the visibility is reduced due to scattering of light, so the brightness of the electronic display board is lowered so that it can be seen clearly. By applying the method proposed in this paper, the result of the certified measurement test of the luminance measurement according to the weather change of the LED sign board confirmed that the visibility of the outdoor LED sign board was secured according to the weather change.
In modern war, Intercept Performance of SAM(Surface to Air Missile) is gaining importance as range and precision of Missile and Guided Weapon on information warfare have been improved. An aerial defence system using Surface-to-air Radar and Guided Missile is needed to be built for prediction and defense from threatening aerial attack. When developing SAM, M&S is used to free from a time limit and a space restriction. M&S is widely applied to education, training, and design of newest Weapon System. This study was conducted to develop simulator for evaluation of Intercept Performance of SAM. In this study, architecture of Intercept Performance of SAM analysis simulator for estimation of Intercept Performance of various SAM was suggested and developed. The developed Intercept Performance of SAM analysis simulator was developed by C++ and Direct3D, and through 3D visualization using the Direct3D, it shows procedures of the simulation on a user animation window. Information about design and operation of Fighting model is entered through input window of the simulator, and simulation engine consisted of Object Manager, Operation Manager, and Integrated Manager conducts modeling and simulation automatically using the information, so the simulator gives user feedback in a short time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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