• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.14 no.6
• /
• pp.773-780
• /
• 2020

With the development of the 4th industrial, research is being conducted to prevent diseases and reduce damage in various fields of science and technology such as medicine, health, and bio. As a result, artificial intelligence technology has been introduced and researched for image analysis of radiological examinations. In this paper, we will directly apply a deep learning model for classification and detection of pneumonia using chest X-ray images, and evaluate whether the deep learning model of the Inception series is a useful model for detecting pneumonia. As the experimental material, a chest X-ray image data set provided and shared free of charge by Kaggle was used, and out of the total 3,470 chest X-ray image data, it was classified into 1,870 training data sets, 1,100 validation data sets, and 500 test data sets. I did. As a result of the experiment, the result of metric evaluation of the Inception V3 deep learning model was 94.80% for accuracy, 97.24% for precision, 94.00% for recall, and 95.59 for F1 score. In addition, the accuracy of the final epoch for Inception V3 deep learning modeling was 94.91% for learning modeling and 89.68% for verification modeling for pneumonia detection and classification of chest X-ray images. For the evaluation of the loss function value, the learning modeling was 1.127% and the validation modeling was 4.603%. As a result, it was evaluated that the Inception V3 deep learning model is a very excellent deep learning model in extracting and classifying features of chest image data, and its learning state is also very good. As a result of matrix accuracy evaluation for test modeling, the accuracy of 96% for normal chest X-ray image data and 97% for pneumonia chest X-ray image data was proven. The deep learning model of the Inception series is considered to be a useful deep learning model for classification of chest diseases, and it is expected that it can also play an auxiliary role of human resources, so it is considered that it will be a solution to the problem of insufficient medical personnel. In the future, this study is expected to be presented as basic data for similar studies in the case of similar studies on the diagnosis of pneumonia using deep learning.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.29 no.7
• /
• pp.1213-1229
• /
• 2016

Cho and Shin (2016) recently demonstrated that an integrated HAR model has a forecast advantage over the HAR model of Corsi (2009). Recalling that realized volatilities of financial assets have asymmetries, we add a leverage term to the integrated HAR model, yielding the LIHAR model. Out-of-sample forecast comparisons show superiority of the LIHAR model over the HAR and IHAR models. The comparison was made for all the 20 realized volatilities in the Oxford-Man Realized Library focusing specially on the DJIA, the S&P 500, the Russell 2000, and the KOSPI. Analysis of the realized volatility data sets reveal apparent long-memory and asymmetry. The LIHAR model takes advantage of the long-memory and asymmetry and produces better forecasts than the HAR, IHAR, LHAR models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.1344-1348
• /
• 2008

HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• Tunnel and Underground Space
• /
• v.31 no.6
• /
• pp.494-507
• /
• 2021

With the increasing use of TBM, research has recently been conducted in Korea to analyze TBM data with machine learning techniques to predict the ground in front of TBM, predict the exchange cycle of disk cutters, and predict the advance rate of TBM. In this study, classification prediction of rock characteristics of slurry shield TBM sites was made by combining traditional rock classification techniques and machine learning techniques widely used in various fields with machine data during TBM excavation. The items of rock characteristic classification criteria were set as RQD, uniaxial compression strength, and elastic wave speed, and the rock conditions for each item were classified into three classes: class 0 (good), 1 (normal), and 2 (poor), and machine learning was performed on six class algorithms. As a result, the ensemble model showed good performance, and the LigthtGBM model, which showed excellent results in learning speed as well as learning performance, was found to be optimal in the target site ground. Using the classification model for the three rock characteristics set in this study, it is believed that it will be possible to provide rock conditions for sections where ground information is not provided, which will help during excavation work.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.54 no.4
• /
• pp.25-31
• /
• 2017

This paper presents a 270/540/750/1500-Mb/s serial-data transmitter realized in a $0.13-{\mu}m$ CMOS technology for the applications of video data transmission. A low-cost RG-58 copper cable(5C-HFBT-RG6T) is exploited as a transmission medium connected to a single BNC connector, which shows cable loss 45 dB in maximum at 1.5 GHz. RLGC modeling provides an equivalent circuit for SPICE simulations of which characteristics are very similar to the measured cable loss. The loss can be compensated by pre-emphasis at transmitter and equalization at receiver if needed. Measurements of the proposed transmitter chip demonstrate the operations of 270-Mb/s, 540-Mb/s, 750-Mb/s and 1.5-Gb/s, and provide the output voltage levels of $370mV_{pp}$ at 1.5 Gb/s even with the pre-emphasis turned-off. The total power consumption is 104 mW from 1.2/3.3-V supplies and the chip occupies the area of $1.65{\times}0.9mm^2$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.231-231
• /
• 2019

수문자료는 수문과정을 이해하고 그 특성을 파악하여 장래 예견되는 자연재해로부터 인간의 생명과 재산을 보호하는데 있어서 매우 중요하다. 특히 수자원 계획 수립 및 대규모 수공구조물 설계 시 수문학적 설계기준이 되는 강수량 및 유출량과 같은 설계 수문량을 정확하게 산정하기 위해서는 장기간의 과거자료가 필요하다. 그러나 한국의 경우 수문자료 관측을 위한 관측소가 대부분 근래에 설치되어 자료의 기록기간이 짧은 실정이며, 수문자료의 질적인 면에서의 신뢰성이 의심되는 경우가 많아 수문 시계열 자료의 특성을 파악하는 것이 더욱 중요하다. 한국의 경우 수문 시계열 자료가 정상성이나 독립성을 지니고 있다고 가정하고 수문분석을 실시하는 경우가 많기 때문에 정상성을 가정한 수문분석으로 인해 왜곡된 결과를 얻을 수 있는 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국의 기상청 63개의 기상관측소 중 45년 이상의 장기간의 관측 자료를 가지고 있는 37개의 기상관측소의 연강수량 자료를 대상으로 Data Screening 방법을 이용하여 정상성 분석을 실시하였다. 분석결과 37개소의 기상관측소 연 강수량의 시계열 자료 중 4개 관측소의 연강수량 자료에서 경향성을 보였으며 평균과 분산의 시간변동성을 의미하는 안정성은 22개 관측소 연강수량 자료에서 불안정성을 나타내었다. 또한 4개 관측소 연강수량 자료에서 지속성을 나타내었다. 본 논문에서는 경향성이 없고 평균과 분산의 안정성이 존재하며 지속성을 보이지 않는다는 조건을 동시에 만족하는 연 강수량 시계열 자료만을 정상성이 있다고 판단하였으며 분석 결과, 37개 관측소 중 23개 관측소(약 62%) 연 강수량자료가 비정상성을 나타냄을 확인할 수 있다.

• Journal of Climate Change Research
• /
• v.5 no.1
• /
• pp.61-70
• /
• 2014

The amount of greenhouse gas (GHG) emissions has been increasing steadily over the last 3 years (2009~2011), averaging 5.7 percent a year, due to the growth of low cost carriers and the increased demand for air transportations. The present study attempts to investigate the aviation fuel consumption and GHG emissions of Tier 3a type by the flight phase from three aircraft type such as B737-600(routes between Gimpo-Jeju airport), B737-700(routes between Gimpo-Jeju airport and Inchon-Narita), B737-800(routes between Inchon-Narita) using the Flight Operation Quality Assurance(FOQA) data of the year 2011.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.39 no.5
• /
• pp.13-26
• /
• 2023

This study examined the soil-water characteristic curve (SWCC), considering the volume change, using wetting curves on the field monitoring data of a wireless sensor network. Special attention was given to evaluating the landslide vulnerability by deriving a matric suction suitable for the actual site during the wetting process. Laboratory drying SWCC and shrinkage laboratory tests were used to perform the combined analysis of landslide and debris flow. The results showed that the safety factor of the wetting curve, considering the volume change of soil, was lower than that of the drying curve. As a result of numerical analyses of the debris flow simulation, more debris flow occurred in the wetting curve than in the drying curve. It was also found that the landslide analysis with the drying curve tends to overestimate the actual safety factor with the in situ wetting curve. Finally, it is confirmed that calculating the matric suction through SWCC considering the volume change is more appropriate and reasonable for the field landslide analysis.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
• /
• v.52 no.2
• /
• pp.39-50
• /
• 2024

Color is an essential visual element that has a significant impact on the formation of a city's image and people's perceptions. Quantitative analysis of color in urban environments is a complex process that has been difficult to implement in the past. However, with recent rapid advances in Machine Learning, it has become possible to analyze city colors using photos shared by tourists. This study selected Dali City, a popular tourist destination in China, as a case study. Photos of Dali City shared by tourists were collected, and a method to measure large-scale city colors was explored by combining machine learning techniques. Specifically, the DeepLabv3+ model was first applied to perform a semantic segmentation of tourist sharing photos based on the ADE20k dataset, thereby separating artificial elements in the photos. Next, the K-means clustering algorithm was used to extract colors from the artificial elements in Dali City, and an adjacency matrix was constructed to analyze the correlations between the dominant colors. The research results indicate that the main color of the artificial elements in Dali City has the highest percentage of orange-grey. Furthermore, gray tones are often used in combination with other colors. The results indicated that local ethnic and Buddhist cultures influence the color characteristics of artificial elements in Dali City. This research provides a new method of color analysis, and the results not only help Dali City to shape an urban color image that meets the expectations of tourists but also provide reference materials for future urban color planning in Dali City.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1487-1490
• /
• 2007

디지털 위성방송의 시작과 더불어 본격적인 데이터 방송의 시대가 열렸다. 데이터방송이 시작 되면서 데이터방송용 양방향 콘텐츠에 대한 수요가 급속하게 증가하고 있다. 하지만 양방향 콘텐츠 개발에 필요한 저작 도구 및 검증 시스템은 아주 초보적인 수준에 머물러 있는 것이 현실이다. 그러나 방송의 특성상 콘텐츠 상에서의 오류는 방송 사고에까지 이를 수 있는 심각한 상황이 연출 될 수 있다. 본 연구 팀은 이러한 DTV 콘텐츠 개발 요구에 부응하여, 개발자의 콘텐츠 개발 및 사업자 또는 기관에서의 콘텐츠 검증이 원활이 이루어 질수 있도록 하는 양방향 콘텐츠 검증 시스템을 개발 중이다. 양방향 콘텐츠 검증 시스템은 Java 컴파일러, 디버거, 미들웨어, 가상머신, 그리고 IDE 등으로 구성된다. 본 논문에서 제시한 자바 컴파일러는 양방향 콘텐츠 검증 시스템에서 데이터 방송용 자바 애플리케이션(Xlet)을 컴파일하여 에뮬레이팅 하거나 런타임 상에서 디버깅이 가능하도록 하는 바이너리형태의 class 파일을 생성한다. 이를 위해 Java 컴파일러는 *.java 파일을 입력으로 받아 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성한다. 클래스링커는 생성된 AST를 탐색하여 동적으로 로딩 되는 파일들을 연결하여 AST를 확장한다. 의미 분석과정에서는 확장된 AST를 입력으로 받아 참조된 명칭의 사용이 타당한지 등을 검사하고 코드 생성이 용이하도록 AST를 변형하고 부가적인 정보를 삽입하여 ST(Semantic Tree)를 생성한다. 코드 생성 단계에서는 ST를 입력으로 받아 이미 정해 놓은 패턴에 맞추어 Bytecode를 출력한다.ovoids에서도 각각의 점들에 대한 선량을 측정하였다. SAS와 SSAS의 직장에 미치는 선량차이는 실제 임상에서의 관심 점들과 가장 가까운 25 mm(R2)와 30 mm(R3)거리에서 각각 8.0% 6.0%였고 SAS와 FWAS의 직장에 미치는 선량차이는 25 mm(R2) 와 30 mm(R3)거리에서 각각 25.0% 23.0%로 나타났다. SAS와 SSAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 m(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 8.0% 3.0%였고 SAS와 FWAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 mm(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 23.0%, 17.0%로 나타났다. SAS를 SSAS나 FWAS로 대체하였을 때 직장에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 %, FWAS는 최대 26.0 %까지 감소되고 방광에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 % FWAS는 최대 23.0%까지 감소됨을 알 수 있었고 FWAS가 SSAS 보다 차폐효과가 더 좋은 것으로 나타났으며 이 두 종류의 shielded applicator set는 부인암의 근접치료시 직장과 방광으로 가는 선량을 감소시켜 환자치료의 최적화를 이룰 수 있을 것으로 생각된다.)한 항균(抗菌) 효과(效果)를 나타내었다. 이상(以上)의 결과(結果)로 보아 선방활명음(仙方活命飮)의 항균(抗菌) 효능(效能)은 군약(君藥)인 대황(大黃)의 성분(成分) 중(中)의 하나인 stilbene 계열(系列)의 화합물(化合物)인 Rhapontigenin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고