의료영상 공개 데이터는 수집에 한계가 있어 데이터셋의 양이 부족하다는 문제점이 있다. 때문에 기존 연구들은 공개 데이터셋에 과적합 되었을 우려가 있다. 본 논문은 실험을 통해 8개의 (Unet, X-Net, HarDNet, SegNet, PSPNet, SwinUnet, 3D-ResU-Net, UNETR) 의료영상 분할 모델의 성능을 비교함으로써 기존 모델의 성능을 재검증하고자 한다. 뇌졸중 진단 공개 데이터 셋인 Anatomical Tracings of Lesions After Stroke(ATLAS) V1.2과 ATLAS V2.0에서 모델들의 성능 비교 실험을 진행한다. 실험결과 대부분 모델은 V1.2과 V2.0에서 성능이 비슷한 결과를 보였다. 하지만 X-net과 3D-ResU-Net는 V1.2 데이터셋에서 더 높은 성능을 기록했다. 이러한 결과는 해당 모델들이 V1.2에 과적합 되었을 것으로 해석할 수 있다.
This paper proposes a lightweight deep learning network for detecting an image splicing forgery. The research on image forgery detection using CNN, a deep learning network, and research on detecting and localizing forgery in pixel units are in progress. Among them, CAT-Net, which learns the discrete cosine transform coefficients of images together with images, was released in 2022. The DCT coefficients presented by CAT-Net are combined with the JPEG artifact learning module and the backbone model as pre-learning, and the weights are fixed. The dataset used for pre-training is not included in the public dataset, and the backbone model has a relatively large number of network parameters, which causes overfitting in a small dataset, hindering generalization performance. In this paper, this learning module is designed to learn the characterization depending on the DCT domain in real-time during network training without pre-training. The DCT RRU-Net proposed in this paper is a network that combines RRU-Net which detects forgery by learning only images and JPEG artifact learning module. It is confirmed that the network parameters are less than those of CAT-Net, the detection performance of forgery is better than that of RRU-Net, and the generalization performance for various datasets improves through the network architecture and training method of DCT RRU-Net.
본 논문에서는 이중 분기 디코더를 갖는 복소 중첩 U-Net 기반의 새로운 음성 향상 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 음성 신호의 크기와 위상 성분을 동시에 추정할 수 있도록 복소 중첩 U-Net으로 구성되며, 디코더는 스펙트럼 사상과 시간 주파수 마스킹을 각각의 분기에서 수행하는 이중 분기 디코더 구조를 갖는다. 이때, 이중 분기 디코더 구조는 단일 디코더 구조에 비하여, 음성 정보의 손실을 최소화하면서 잡음을 효과적으로 제거할 수 있도록 한다. 실험은 음성 향상 모델 학습을 위해 보편적으로 사용되는 VoiceBank + DEMAND 데이터베이스 상에서 이루어졌으며, 다양한 객관적 평가 지표를 통해 평가되었다. 실험 결과, 이중 분기 디코더를 사용하는 복소 중첩 U-Net 기반 음성 향상 모델은 기존의 베이스라인과 비교하여 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ) 점수가 0.13가량 증가하였으며, 최근 제안된 음성 향상 모델들보다도 높은 객관적 평가 점수를 보였다.
청색과 황색의 4중직 폴리에틸렌 차광망을 해가림 피복물로 사용하여 해가림 색상이 4년생 인삼의 생육 및 진세노사이드 함량에 미치는 영향을 구명하고자 시험한 결과는 다음과 같다. 1. 청색 차광망의 spectral irradiance는 498nm에서, 황색차광망은 606nm에서 최고를 보여 색상에 따라 광질은 뚜렷한 차이를 보였다. 2. 청색 차광망은 황색 차광망보다 투광량이 23% 더 많았으며,기온도 0.3 $^{\circ}$C 더 높았고 여름철 투광량 증가로 인한 기온 상승으로 황색 차광망보다 지상부 생육이 억제되고 고온장해 발생이 심하였다. 3. 황색 차광망은 청색 차광망보다 엽록소 함량이 더 많고 경장 및 엽면적이 더 컸으며, 고온장해 발생율이 낮아 인삼수량은 48% 증가되었다. 4.동체부위의 총 진세노사이드 함량은 색상 간에 유의적인차이가 없었으나 지근 및 세근부위의 총 진세노사이드 함량은 청색 차광망이 황색 차광망보다 유의적인 증가를 보였다. 5. PD/PT비율은 지근부위에서만 청색 차광망이 황색 차광망보다 유의적으로 높았으며, Rb$_1$/Rg$_1$의 비율은 모든 부위에서 청색 차광망이 황색 차광망보다 높았으나 지근부위에서는 유의성이 없었다.
인터넷을 활용하여 교육의 과제를 해결하고자 하는 많은 노력들이 성공하지 못한 주요 원인은 교육적 활용과 관련한 인터넷의 특성에 대해 이해하지 못한 채 전통적인 교육의 틀 안에서 인터넷의 기술적인 측면만을 강조한데서 찾을 수 있다. 이에 본 연구는 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고, 실제 활용 과정에서 참고할 수 있는 교수 학습 방안들을 제시하였다. NetPBL은 편지 친구 사귀기, 전문가의 조언 제공, 자료 활용, 협동학습 활동, 자료 출판, 조사 및 결과 분석, 협동 문제 해결, 시뮬레이션, 사회 활동 등과 같은 형태로 이루어 질 수 있다. 연구 결과, 그와 같은 NetPBL의 다양성은 새로운 교육 패러다임이 추구하는 문제 중심, 상황 중심 그리고 학생 중심의 학습 환경을 구현할 수 있는 잠재력을 지니며, 교육 매체로서의 인터넷이 제공하는 온라인 정보 공유 및 활용, 인적 자원 활용, 정보 교환 및 학습 공동체 형성, 분석 도구 및 자료 활용, 정보의 생산 및 공개 등과 같은 여러 가지 형태의 활동들이 이루어지도록 한다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 NetPBL의 활용에 대한 안내 자료가 부족하다는 현실적인 문제를 고려하여 거시적인 수준과 미시적인 수준에서의 NetPBL 활용 방안들을 제시하였다. 거시적인 수준에서는 NetPBL 활용을 '기획', '준비', '실행', '결과 정리 및 발표' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별 세부 활동들을 제시하였다. 한편 미시적인 수준에서는 NetPBL의 특성을 고려하여 자기주도학습과 협동학습의 구현을 위한 방안들을 학습 환경 설계와 지원 방안의 측면에서 논하였다.
오늘날 대부분의 고객들이 어디에서든지 인터넷을 사용할 수 있게 됨에 따라, 대부분의 기업들이 자신들의 서비스를 인터넷상에서 제출하게 되었다. 그 결과 무수히 많은 웹 서비스 시스템이 이미 인터넷상에서 서비스를 하고 있으며 더 많은 시스템들이 구축 중이다. 그래서 구축 중인 시스템이 교착상태와 같은 문제점이 없이 성공적으로 실행될 것이라는 것을 설계 초기 단계에 검증하는 방법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 페트리 넷을 이용하는 방법들도 몇 가지 소개되었는데, 이들은 웹 서비스 시스템을 페트리 넷으로 표현하는 방법에 주안점을 두고 있으며, 효율적인 분석 방법에 대한 연구는 부족한 실정이다. '최소 순회 시간' 방법은 '시간 넷'(Timed Net)에서 모든 트랜지션(transition)들을 최소한 한번 이상 격발하고 초기 마킹으로 되돌아오는데 걸리는 최소 시간을 찾아주는 수학적 방법으로, 컴퓨터 시스템 분석에 널리 사용된다. 시간 넷은 트랜지션에 지연 시간이 연합된 변형된 페트리 넷으로. 실세계에서의 지연시간은 확률적임에도 불구하고 기존의 시간 넷에서는 상수가 사용된다. 본 논문은 사건의 실행 시간이 화률 분포를 이루는 '혼합 분포 확률 시간 넷'을 제안하고 '혼합 분포 확률 시간 넷'의 최소 순회 시간 분석 방법을 소개한다. 또한 '혼합 분포 확률 시간 넷'의 최소순회시간 분석을 이용하여 웹 서비스 시스템의 응답 시간을 분석하는 방법을 보인다.
월동기간 동안의 차나무에 대한 차광망 색상과 차광율에 따른 동해경감에 미치는 영향을 조사한 결과, 차광율 변화에 대한 효과는 차광율이 높아질수록 차나무생육이 불량하고 동해 피해율이 높았으며, 무처리구 대비 55% 차광율에서 신초 및 생엽수확량이 좋게 나타났다. 차광망 색상별로 보면, 투명망(차광망 55% 수준) 처리구와 녹색 차광망 처리구가 무처리구와 검정 차광망 처리구에 비해 생엽수확량과 피해면적이 감소하였다. 투명망 처리구가 무처리구에 비해 동해 피해율이 50%이상 감소하고, 생엽수확량은 무처리구보다 투명망 처리구에서 단위면적당(10a) 68kg 더 많았다. 차광망의 색상별 동해경감은 검정<녹색<투명 색상 순으로 동해 경감률이 다소 높게 나타났다. 처리구간의 미기상변화를 보면 처리구가 무처리구에 비해 평균기온은 $0.7^{\circ}C$ 낮았으며, 평균상대습도는 14.9% 높게 관측되었고, 지중온도는 $0.6^{\circ}C$ 낮은 반면에 토양수분은 4.6% 높게 관측 되었다. 또한 차광망 피복물 설치에 의한 평균풍속은 무처리구 대비 0.7m/s 감소하여, 바람에 의한 과잉 증발산과 토양의 건조를 줄여주는 효과가 있었으며, 동해경감의 방안으로 활용이 가능한 것으로 판단되었다.
삼각망(fyke net)과 삼중자망(trammel net)의 망목을 달리하여 횡성호에서 2005년 4월부터 10월까지의 기간에 포획된 어류는 총 8과 22종 8,626개체였고, 생체량은 122.9kg이었다. 이중 삼각망에서 8과 21종 8,168개체가 출현하였고 생체량은 96.6kg이었고, 삼중자망에서 6과16종 458개체였고 생체량은 26.3kg이었다 분석결과 삼중자망이 삼각망에 비하여 출현종, 개체수, 그리고 생체량 모두 현저하게 낮았다. 한편 출현종의 수는 망목의 크기가 작아짐에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 또한 망목이 작은 삼각망은 작은 치어부터 대형어류까지 모두 채집할 수 있어 그 지역의 세부적인 어류상을 정성적으로 분석하는데 알맞을 것으로 보이고 삼충자망은 적절한 크기의 망목을 사용할 경우 조사지역의 출현종을 파악하는데 매우 효과적인 것으로 나타났다.
본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.
본연구에서는 전개장치를 띠모양의 소형 범포들로 구성하는 띠전개범식 안강망어구를 고안하여 재래의 그들을 이용한 1/3 모형어구 및 그물을 개량한 실물어구를 각각 제작하여 실험하였던 바, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 재래의 안강망어구의 축척비 1/3인 모형어구의 총저항 R(kg)을 실물로 환산하면 $R=5.6{\times}10^{3}V^{l.5}$ 또는 $R=3.5\frac{d}{l}{\lambda}_b{\lambda}_l\;V^{1.5}$로 주어진다. 단, V 유속(m/sec), d는 그물실의 직경, l은 그물코 다리 한개의 길이, ${\lambda}_b$는 그물아궁이의 뻗친 둘레(m), ${\lambda}_l$은 그물의 뻗친 길이(m)이다. 2. 모형실험에서 망고는 유속에 따라 거의 일정하며 옆줄 길이의 $83\%$ 정도로 유지하였다. 3. 망폭은 유속의 증가에 따라 서서히 감소하여 유속 1m/sec 일 때 모형실험에서는 뜸줄길이의 $90\%$정도, 실물실험에서는 $95\%$정도 유지하였다. 4. 어구조작은 선미식 트롤어선으로 행한 결과 전개장치의 선미경사로 통과가 여의치 않았고 장망시 선미경사로상에서 뜸줄, 발줄 및 옆줄이 뒤로 쳐져 엉키는 현상이 일어났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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