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딥 러닝 분류 모델을 이용한 직하방과 경사각 영상 기반의 벼 출수기 판별 (Estimation of Rice Heading Date of Paddy Rice from Slanted and Top-view Images Using Deep Learning Classification Model)

  • 박혁진;상완규;장성율;권동원;임우진;이지현;정남진;조정일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.337-345
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    • 2023
  • 벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.

교정용 미니 임플랜트 고정원과 SWA on masse sliding retraction 시 전치부 치축 조절 요인에 관한 유한요소해석 (Factors influencing the axes of anterior teeth during SWA on masse sliding retraction with orthodontic mini-implant anchorage: a finite element study)

  • 정혜심;문윤식;조영수;임승민;성상진
    • 대한치과교정학회지
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    • 제36권5호
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    • pp.339-348
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    • 2006
  • 교정용 미니 임플랜트 고정원을 이용한 교정 치료가 보편화되며, SWA와 이를 이용한 on masse sliding retraction 은 임상에서 흔히 사용하는 치료법이 되었다. 그러나 고정원을 성공적으로 보존하려는 노력에 비해, 발치 공간 폐쇄시 전치부 치축 조절에 관여하는 요인에 대한 보고는 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구에서는 제1소구치를 제거한 상악 치아와 치주 인대 그리고 치조골에 대한 3차원 유한요소 기준모델을 제작하였고, 제1대구치와 제2소구치 사이 주호선 10 mm 상방에 식립된 교정용 미니 임플랜트를 고정원으로 사용할 경우, 측절치-견치 사이의 견인 훅의 높이를 변화시키며 후상방 견인력을 가하거나, 주호선에 보상 만곡을 부여하는 것이 전치부 치축 조절에 어떤 영향을 미치는지 시뮬레이션 하였다. 또한 전치부 치축이 설측 경사된 모델을 같은 실험 조건으로 시뮬레이션 하여 발치 공간 페쇄 시 설측 경사된 전치부 치축을 유지하거나 개선할 수 있는 요인을 검토하였고, 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 2 mm 높이의 견인 훅에 대하여 후상방으로 견인력을 가할 경우 발생하는 함입력으로 인하여 전치부 설측 경사가 더 감소되지는 않았다. 견인 훅의 높이가 5 mm인 경우 후상방 견인력을 가하면, 측절치의 치관 순측 및 치근 설측 이동이 일어나고, 견치의 비조절성 후방 경사 이동이 심화되었다. 4 mm의 보상 만곡은 측절치의 치관 순측 및 치근 설측 이동을 일으키고, 견치의 비조절성 후방 경사 이동을 감소시켰다. 또한 전치부가 설측 경사된 모델을 기준모델과 같은 실험 조건으로 시뮬레이션 한 경우 치근면의 응력 분포와 25000배 확대된 그래프 상에서의 치아 이동 양상은 매우 유사하였다 이상의 결과는 미니 임플랜트-SWA sliding 생역학을 구사 시 견인 훅의 위치와 와이어 상의 보상 만곡의 유무에 의해 전치부의 치축 조절이 달라지며 실제 임상에서 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다. 따라 수용자들의 적극적 인식도 심화되었다고 결론지을 수 있을 것이다. 신문이 일제의 지배방식에 순응해 독자들에게 내선일체와 전쟁협력을 강요했다는 역사적 평가를 듣게 만들었다.사되었으며 그 다음은 근 현대가 18편으로 26.47%, 중세 7편 10.3%, 선사시대 5편 7.35%, 상고시대가 1편으로 1.47%로 나타나 고대 중세, 근 현대 순으로 선호하는 것으로 나타났다.기인계 농약의 특징인 불안정성에 의해 광분해 및 미생물 분해를 통해 이미 분해가 진행 중이어서 본래의 유기인 화합물이 검출되지 않았을 가능성이 있다. 그리고 유기인계 농약이 완전히 분해되어 생성된 유기인계 농약 기원의 영양염류가 저수지 내로 많은 양이 유입된다면, 부영양화에 기여할 가능성이 있다. 따라서 농업용 저수지에서 유기인계 농약의 농도 분포는 물론이고 중간 생성물과 그 독성, 광분해 및 미생물 분해의 메커니즘, 그리고 최종 산물에 대한 연구가 필요하다.삭감율은 BOD의 경우 Scenario 1-1(처리용량 1,500 $m^3$ $day^{-1}$인 인공습지), scenario 1-2 (처리용량 1,000 $m^3$ $day^{-1}$인 인공습지), scenario 2(면적 4.2ha인 저류지)가 각각 연평균 6.9%, 4.8%, 7.1%의 감소를 보였다. TN은 4.7%, 3.4%, 13.4%의 삭감율을 나타내었으며, TP는 5.6%, 3.9%, 7.3%의 삭감율을 나타내었다. 본 연구에서는 적용하지 못하였으나, 인공습지와 저류지의 적절한 연계시스템을 적용한다면 저감시설 설치 부지면적과 비용의 감소뿐만 아니라 보다 효과적인 수질개선효과를 가져올 수 있으리라 판단된다.다. 이상과 같이 조선시대 주식류의 종류 및 조리방법에 대한 문헌적 고찰을 분석한 결과로 조선시대로부터 현재까지 주식류의 변천과정을 파악할 수 있었으며 새롭게 문헌으로라도 복원된 전통음식인

3D 프린터를 이용한 Customized Bolus 제작에 관한 연구 (A Study on Developing Customized Bolus using 3D Printers)

  • 정상민;양진호;이승현;김진욱;염두석
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.61-71
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    • 2015
  • 목 적 : 3D 프린터는 입력한 도면을 바탕으로 3차원의 입체 모델을 만들어 낼 수 있는 장비이다. 이러한 특징을 이용하여 방사선치료시 bolus 사용으로 인한 피부와 bolus 사이의 air gap을 최소화 할 수 있는 bolus 제작이 가능하다. 이에 본 연구에서는 3D 프린터를 이용하여 customized bolus를 제작하여 air gap과 target 선량을 상품화된 1 cm bolus와 비교하고자 한다. 대상 및 방법 : 왼쪽 chest wall에 돌출된 종양이 있는 RANDO phantom을 CT 모의치료기를 이용하여 영상 획득 후, CT DICOM 파일을 3D 프린터에 필요한 STL 파일로 변환시켰다. 이것을 이용하여 치료부위의 체표윤곽과 일치하면서 1 cm 두께를 유지하는 customized bolus 주형틀을 3D 프린터로 제작한 후 paraffin wax를 녹여 customized bolus를 만들었다. 이렇게 만들어진 customized bolus와 상품화된 1 cm bolus의 air gap을 확인하였고, air gap으로 인한 차이를 Eclipse를 이용하여 치료계획상 $D_{max}$, $D_{min}$, $D_{mean}$, $D_{95%}$$V_{95%}$를 비교하였다. 결 과 : customized bolus 제작 기간은 약 3일이 소요되었다. air gap 총 용적은 customized bolus는 평균 $3.9cm^3$, 상품화된 1 cm bolus는 평균 $29.6cm^3$이었다. 상품화된 1 cm bolus를 사용할 때보다 3D 프린터를 이용하여 제작한 customized bolus를 사용하는 것이 air gap을 최소화시켰다. 6 MV photon에서 customized bolus의 $D_{max}$, $D_{min}$, $D_{mean}$, $D_{95%}$, $V_{95%}$는 각각 102.8%, 88.1%, 99.1%, 95.0%, 94.4%이었고, 상품화된 1 cm bolus의 $D_{max}$, $D_{min}$, $D_{mean}$, $D_{95%}$, $V_{95%}$는 101.4%, 92.0%, 98.2%, 95.2%, 95.7%이었다. proton의 경우 customized bolus의 $D_{max}$, $D_{min}$, $D_{mean}$, $D_{95%}$, $V_{95%}$는 각각 104.1%, 84.0%, 101.2%, 95.1%, 99.8%이었고, 상품화된 1 cm bolus의 $D_{max}$, $D_{min}$, $D_{mean}$, $D_{95%}$, $V_{95%}$는 104.8%, 87.9%, 101.5%, 94.9%, 99.9%이었다. 이처럼 치료계획에서 customized bolus와 1 cm bolus 모두 GTV의 선량은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 GTV에 인접한 정상조직은 customized bolus의 선량이 더 적게 나타났다. 결 론 : 3D 프린터를 이용한 customized bolus가 표면이 일정하지 않은 치료부위에 사용 할 때 air gap을 줄이는 효과를 나타냈다. 그렇지만 상품화된 bolus와 피부 사이에 생기는 air gap은 target에서의 선량의 변화를 일으킬 만큼 많은 양이 아님을 알 수 있었다. 반면 chest wall에서는 air gap이 적을수록 선량이 감소함을 확인 할 수 있었다. customized bolus 제작 기간은 3일이 걸렸고, 고가의 제작비용이 든다는 문제점이 발생하였다. 따라서 3D 프린터 customized bolus의 상용화를 위해서는 저비용이고, bolus 사용으로 적합한 3D 프린터 재료 모색의 필요성이 있다고 사료된다.

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국방 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템 구축 및 활용 - 공군 군수상황관리체계 적용 사례 (Construction and Application of Intelligent Decision Support System through Defense Ontology - Application example of Air Force Logistics Situation Management System)

  • 조원기;김학진
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.77-97
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    • 2019
  • 제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

Bi-LSTM 기반의 한국어 감성사전 구축 방안 (KNU Korean Sentiment Lexicon: Bi-LSTM-based Method for Building a Korean Sentiment Lexicon)

  • 박상민;나철원;최민성;이다희;온병원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.219-240
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    • 2018
  • 감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.