• 제목/요약/키워드: 재현실험

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건강검진 데이터 기반 흡연자 분류를 위한 모형별 성능 분석 (Performance Evaluation between Models for Smoker Classification Based on Health Examination Data)

  • 윤지선;유헌창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.648-651
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    • 2018
  • 흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.

3D게임엔진을 이용한 물 흐름 재현 (Reproducing water flow using 3D game engine)

  • 강우철;장은경
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.432-432
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    • 2023
  • 한국건설기술연구원(Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology, KICT)의 안동하천연구센터(Andong River Experiment Center, REC)는 다양한 하천 관련 실규모 실험을 수행하기 위해 3개의 수로를 보유하고 있다. 본 연구의 주목적인 실증 실험 계측 결과를 기반으로 3D 게임엔진을 이용하여 물 흐름을 재현하기 위해 A1 수로를 대상구간으로 설정하였다. 실증 실험의 경우 2개의 수문 개도율 조건에서 ADV와 ADCP를 활용하여 계측된 유량 및 유속 결과들을 비교하였으며, 추가적으로 영상 데이터로 부터 표면유속(LS-PIV)을 산정하였다. 3D 게임 엔진은 렌더링 엔진, 물리 엔진, 오디오 엔진, UI 시스템, 게임플레이 프레임워크 등이 잘 융합된 소스코드들과 개발자들이 이용하기 쉬운 방식으로 변환된 툴(tool)로 제공하여 현실 세계를 가상 세계에 시각화하여 구현하는데 큰 장점을 가지고 있다. 또한 기존의 흐름 재현이 가능한 수리/수문 모델링의 경우 특정한 목적으로만 이용가능하고 연산에 소용되는 시간 때문에 실시간 흐름재현이 어렵지만, 3D 게임엔진을 이용하는 경우 다양한 목적과 여러 분야와의 고려가 동시에 가능하며 연산의 단순화를 통해 실시간 흐름 재현이 가능하다는 장점이 있다. 본 연구에서는 언리얼 엔진의 Niagara Fluids와 Fluid flux 툴들을 활용하여 하천실증실험 시설 일부 구간에 대해 물 흐름을 재현하였다. 먼저 하천실험실증시설을 드론과 RTK-GPS를 이용하여 촬영된 결과를 정합하여 3D 게임엔진 기반 흐름 재현을 위한 지형 기초 자료를 구축하였다. 지형 계측 결과를 기반으로 A1 수로 전체 구간을 대상구간으로 설정한 이후 수문 조절을 통해 흐름 조건을 제어할 수 있도록 제작하였으며, 실제 흐름에 대한 계측 결과를 기반으로 재현된 흐름을 대상으로 material 값의 조정(방향 X, Y값을 RGB값으로 변환한 뒤 벡터 길이 값으로 환산)을 통해 0~100 사이 값을 이용하여 유속을 표현하였다. 최근 가상공간 (i.e. 디지털트윈) 관련 시장 성장이 매우 빠르고 다양한 사업에서 해당 기술의 수요가 증가하고 있으며, 본 연구를 통해 물 흐름의 디지털 트윈화를 위한 수단으로서 3D 게임 엔진의 활용 가능성을 확인하였다. 다만 실제 하천의 적용과 하천관리를 위한 실용화를 위해서는 추가적인 연구와 분석이 이루어져야 할 것이다.

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고주석 청동정문경(靑銅精文鏡)의 재현실험을 통한 합금재료의 특성 연구 (A Study on Characteristics of Alloy Materials through Reproduction Experiment of High-tin Bronze Mirror with Geometric Designs)

  • 이인경;조영훈;조남철
    • 보존과학회지
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    • 제35권5호
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    • pp.508-517
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    • 2019
  • 본 연구는 청동 정문경 제작공정 재현과정에서 생산된 합금 및 부산물을 대상으로 자연과학적 분석을 실시하였다. 재현실험의 합금비율은 국보 제141호 정문경에 대한 분석결과(Cu 61.7%, Sn 32.3%, Pb 5.5%)를 바탕으로 하였다. 사용된 원료에 대한 X-선 형광분석 결과, 구리는 Cu 98.9 wt%, 주석은 Sn 99.0 wt%, 납은 Pb 70.2 wt%, Sn 21.8 wt%로 확인되었다. 합금 용융 시주석과 납의 기화량을 감안하여 Sn, Pb은 5 wt%씩 더 첨가하였다. 1차 재현실험 결과는 Cu 58.8 wt%, Sn 36.9 wt%, Pb 4.4 wt%, 2차 재현실험 결과는 Cu 58.7 wt%, Sn 35.9 wt%, Pb 5.5 wt%로 확인되었다. 성분조성은 Cu와 Sn에서 약 3 wt%씩 차이를 보였으며, 미세조직은 주로 δ상이 관찰되어 선행연구와 유사한 양상을 나타내었다. 본 연구를 통해 향후 고대 청동거울의 재료학적 특성 규명에 있어 기초자료로 활용되었으면 한다.

새만금 수리모형 검.보정 (Calibration and verification of hydraulic model for Saemanguem project)

  • 김지성;김동주;정재상;조권상
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.659-664
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    • 2012
  • 2010년 내부공간구상이 변화됨에 따라 토지이용과 새만금호 수면적이 변하여 수리현상에 대한 규명이 필요하여 수리모형을 구축하고 상류유량공급, 모형조도, 배수갑문 통과유량, 조석재현에 대한 검보정 실험을 실시하였다. 상류유량공급에 검정 실험결과를 보면 유입유량 제어계측시스템을 통해서 유입되는 유량은 평균적으로 목표유량의 ${\pm}5%$ 범위 내에서 오차를 두고 목표유량의 추세를 따라가고 있다(그림 1). 그리고 유입유량이 $3{\ell}/s$ 미만일 경우와 변곡구간에서 비교적 오차가 크게 난다. 하지만 실험기간동안 누적유량값의 오차는 5% 미만이기 때문에 실험 결과에 미치는 영향은 크지 않다고 판단된다. 조석재현 검정실험을 한 결과는 목표값과 측정값의 큰 차이가 없다. 실험초기에는 목표값과 측정값의 차이가 크게 나타나지만 실험 5분 이후부터는 최대 EL. 0.2m가 차이가 났는데, 조위가 변곡되는 구간에서 나타났다. 실제 실험에서 조위값은 배수갑문의 운영과 관련되어 변곡구간의 조위값보다 상승 하강구간의 조위값(EL. -1.5m~EL. 0.5m)이 실험에 영향을 미치기 때문에 조석발생위어의 조석 재현성은 정밀하다고 판단된다. 모형조도보정 실험은 수치해석 결과와 수리모형실험을 비교하여 실험을 실시하여 해석식과 실험결과값을 근거로 한 조도재료량을 계산하고 이를 배치하여 검보정 실험을 실시하여 조도를 보정하였다. 배수갑문의 통과유량은 현장 관측자료가 부족하여 검 보정이 어려움이 존재한다. 따라서 이에 대한 추후 연구가 필요하다.

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Reproducibility Between two physicians of fMRI study on the Brain Activity Induced by Acupuncture (at BL62)

  • Yeo, S.;Kim, Y.;Choe, I.H.;Rheu, K.H.;Choi, Y.G.;Hong, Y.M.;Lim, S.
    • Korean Journal of Acupuncture
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    • 제26권2호
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    • pp.39-51
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    • 2009
  • 목적 : 신맥 혈위 자극이 뇌활성화 변화에 미치는 영향에 있어 자침 시술자간의 재현성을 fMRI 영상을 통해 평가하고자 하였다. 방법 : 본 연구는 건강한 성인 남자 15명을 대상으로 실시하였으며, 15명의 피험자 중 7명은 각각 2회 방문하였으며, 두 시술자에 의해 침을 맞고 총 4개의 데이터를 얻었다. 나머지 8명은 1회 방문하여 두 시술자에게 침을 맞아 2개씩의 데이터를 얻어 총 44개의 fMRI 데이터를 얻었다. 실험자간의 차이를 줄이기 위해 자침의 깊이와 회전, 강도 등을 동일하게 하였으며, 우측 신맥혈에 자침하였다. 침에 의해 활성화되는 영역을 확인하기 위해 블록디자인을 사용하여 fMRI를 촬영하였다. 결과 : 다른 날에 실시한 같은 시술자내의 재현성은 24 %, 같은 날 실시한 다른 시술자간의 재현성은 64 % 로, 다른 시술자간의 재현성이 서로 다른 날 실시한 같은 시술자내의 재현성보다 높게 나타났다. 결론 : 침을 이용한 fMRI의 실험에서 시술자에 의한 차이 외에도 실험하는 날짜의 차이, 피험자 인체의 생리적인 변화 등에 의한 차이가 크다는 것을 본 실험을 통하여 확인하였다. 그리고 자침의 깊이와 회전, 자극의강도 등을 동일하게 함으로써 다른 시술자간의 재현성을 높일 수 있다는 것을 확인했다. 추후 침실험에 있어서 여러 변수들에 의한 차이를 극복하고 재현성을 높일 수 있는 방법에 관한 더욱 심도 있는 연구가 필요하다.

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수문자료 크기에 따른 지역빈도해석 적용성 기준 검토 (Review on the Application of Regional Frequency Analysis According to the Sample Size of Hydrologic Data)

  • 김경덕;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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    • pp.190-194
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    • 2004
  • 본 연구에서는 수문자료에 내한 빈도해석을 수행하는데 있어서 적정할 자료크기가 어느 정도인지를 모의 실험을 동하여 검토하었다. 모의실험 걸과 재현기간 100년인 경우 4.5배, 재현기간 200년인 경우 5배 정도의 자료크기가 될 때 모집단 확률값대 모의 평균된 확률값의 상대오차 $5\%$범위내에 위치하는 것으로 나타났다. 이와 같이 확률분포형, 자료크기, 재현기간에 따라 신뢰한 수 있는 확률수문량을 산정하기 위한 기준(지점 및 지역빈도해석 적용)을 제시하게 되면 현재 국내 실무에서 지역빈도해석을 도입하고자 하는 시점에서 많은 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

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기계학습 기법을 이용한 문장경계인식 (Sentence Boundary Detection Using Machine Learning Techniques)

  • 박수혁;임해창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.69-72
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    • 2008
  • 본 논문은 언어의 통계적 특징을 이용하여 범용의 문장경계 인식기를 제안한다. 제안하는 방법은 대량의 코퍼스 내에서 사용되고 있는 문장 경계를 기준으로 음절 및 어절 등의 자질을 이용하여 통계적 특징을 추출하고 다양한 기계학습 기법을 사용하여 문장경계를 인식하고자 하였다. 또한 특정 언어나 도메인에 제한적이지 않고 범용적인 자질만을 사용하려고 노력하였다. 언어의 특성상 문장의 구분이 애매한 경우 또는 잘못 사용 된 구두점 등의 경우에도 적용 가능하도록 다양한 자질을 사용하여 실험하였으며, 한국어와 영문 코퍼스에 대해서 동일한 자질을 적용하여 실험하여 본 논문에서 제시한 자질들이 한국어 및 다른 언어권의 언어에도 적용될 수 있는 범용적인 자질임을 확인할 수 있었다. 한국어 문장경계 인식을 위한 기계학습 및 실험을 위해서 세종계획 코퍼스를 사용하였으며, 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 실험결과 제안한 방법으로 99%의 정확률과 99.2%의 재현율을 보였다. 영문의 경우는 Wall Street Journal 코퍼스를 사용하였으며, 동일한 자질을 적용하여 실험한 결과 98.9%의 정확률과 94.6%의 재현율을 보였다.