• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.101-113
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• 2021

본 논문에서는 화자 겹침 시스템을 소개하고 인공지능 분야에서 널리 사용되는 프레임워크에서 이미 구축된 시스템을 전환하는 과정을 고찰하고자 한다. 화자 겹침은 대화 과정에서 두 명 이상의 화자가 동시에 발성하는 것을 말하며, 사전에 화자 겹침을 탐지하여 음성인식이나 화자인식의 성능 저하를 예방할 수 있으므로 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 인공지능을 이용한 다양한 응용 시스템의 활용도가 높아지면서 인공지능 프레임워크 (framework) 간의 전환이 요구되고 있다. 그러나 프레임워크 전환 시 각 프레임워크의 고유 특성에 의하여 성능 저하가 관찰되고 있으며 이는 프레임워크 전환을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 케라스 (Keras) 기반 화자 겹침 시스템을 파이토치 (pytorch) 시스템으로 전환하는 과정을 기술하고 고려해야 할 구성 요소들을 정리하였다. 프레임워크 전환 결과 기존 케라스 기반 화자 겹침 시스템보다 파이토치로 전환된 시스템에서 더 좋은 성능을 보여 체계적인 프레임워크 전환의 기본 연구로서 가치를 지닌다고 할 수 있다.

• 광물과 암석
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• 제35권3호
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• pp.273-281
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• 2022

맨틀 불균질성은 지구 내부의 휘발성 성분의 분포 및 순환과 밀접한 관련이 있으며, 맨틀에서 휘발성 물질의 거동은 규산염암의 유변학적 특성에도 큰 영향을 미친다. 이와 같은 상부맨틀의 물리화학적 특성은 미구조와 유체포유물의 형태로 맨틀 포획암에 기록될 수 있다. 본 논문에서는 미국 리오 그란데 리프트 지역에서 산출되는 페리도타이트 포획암의 미구조와 유체포유물의 특성과 관련된 이전 연구결과들을 요약 및 리뷰하였으며, 이를 통해 이 지역의 상부맨틀의 진화과정과 불균질성에 대해 이해하고자 한다. 리오 그란데 리프트에서 맨틀 포획암이 산출되는 지역은 크게 리프트 중심부인 리프트 축(rift axis) 지역(EB: Elephant Butte, KB: Kilbourne Hole)과 리프트 연변부인 리프트 측면(rift flank) 지역(AD: Adam's Diggings)으로 나눠진다. 전자(EB 및 KB 페리도타이트)의 경우 응력이 낮고 물함량이 적은 조건에서 형성되는 type-A 격자선호방향이 보고되었고, 후자(AD 페리도타이트)의 경우 응력이 낮고 물함량이 많은 조건에서 형성되는 type-C 격자선호방향이 보고된 바 있다. 특히, AD 페리도타이트의 경우 초기(type-1: CO₂-N₂) 및 후기(type-2: CO₂-H₂O)와 같은 최소 두번의 유체 침투 사건이 사방휘석 내에 기록되어있다. 이와 같은 미구조 및 유체포유물에 기록된 상부맨틀의 불균질성은 북미 판과 Farallon 판 사이의 상호작용에 기인한 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.73-85
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• 2024

하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R²에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제29권1호
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• pp.23-30
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• 2013

This study reports the discovery of two oxytrichid ciliates, Cyrtohymena primicirrata (Berger and Foissner, 1987) and Oxytricha granulifera Foissner and Adam, 1983, in Jeju Island, Korea. The morphology of the two species was studied using live observation and protargol impregnation. These species are described as follows: Cyrtohymena primicirrata has a body size in live specimens $90-140{\times}40-60{\mu}m$, length : width ratio 2.3 : 1 on average; elongated and slender obovate in outline of body. Cortical granules are shiny yellow on the ventral and dorsal side. Adoral zone of membranelles (AZM) is covering about 48% of the cell with about 38 adoral membranelles. Arrangement of undulating membranes is ordinary Cyrtohymena pattern. Dorsal kineties is six rows with $5{\mu}m$ long bristles. Oxytricha granulifera has a body size in live specimens $90-115{\times}25-38{\mu}m$, length : width ratio 3.31 on average; elongated ellipsoidal in outline of body. Cortical granules are colorless on the ventral and dorsal side. AZM is covering 28% of the cell length in vivo with about 24 adoral membranelles. Arrangement of undulating membranes is Oxytricha pattern. Dorsal kineties is five rows with about $3{\mu}m$ long dorsal bristles.

• Safety and Health at Work
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• 제6권2호
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• pp.104-113
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• 2015

Background: Given the long hours on the road involving multiple and interacting work stressors (i.e., delivery pressures, irregular shifts, ergonomic hazards), commercial drivers face a plethora of health and safety risks. Researchers goal was to determine whether and to what extent long-haul trucker work schedules influence sleep duration and quality. Methods: Survey and biometric data collected from male long-haul truck drivers at a major truckstop in central North Carolina over a six month period. Results: Daily hours worked (mean = 11 hours, 55 minutes) and frequency of working over government-mandated daily HOS regulations (23.8% "frequently or always") were statistically significant predictors of sleep duration. Miles driven per week (mean = 2,812.61), irregular daily hours worked (63.8%), and frequency of working over the daily hour limit (23.8% "frequently or always") were statistically significant predictors of sleep quality. Conclusion: Implications of findings suggest a comprehensive review of the regulations and operational conditions for commercial motor vehicle drivers be undertaken.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.75-81
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• 2006

슬관절 전치환술은 관절염이나 사고로 인해 일상적인 활동의 제약을 받는 환자의 슬관절을 인공 관절로 대체함으로써 본래의 기능을 복원하고자 하는 수술이다. 이 수술은 인공 관절의 위치 및 정렬에 매우 민감하게 영향을 받기 때문에 수술이 잘못되는 경우 정렬 이상으로 인한 해리, 삽입물의 파손, 인공 슬관절 주위 골절, 슬개골 탈구, 굴곡 각도의 제한 등의 증상이 발생할 수 있다. 현재의 인공 관절은 임상에 적용되는 다양한 인공 관절 중에서 적당한 형상의 관절을 선택하여 시술되고 있지만 환자의 골 형상에 정확히 일치하는 인공 관절 선택의 어려움 때문에 종종 시술 후 부작용이 발생한다든지 심지어는 재수술을 해야 될 경우도 발생하게 된다. 본 논문은 Mechanical CAD 소프트웨어인 CATIA에서 제공하는 절단, Assembly, Analysis, Kinematic Simulation 기능 등을 이용하여 가상 수술을 수행하는 과정을 보여준다. 슬관절 전치환술 과정을 그대로 재현하여 절단량과 절단각을 결정하고 환자의 골격 형상에 적합한 최적의 인공 관절을 실제 수술 전에 미리 선정할 수 있다. CAD 시스템을 이용함으로써 외과의들이 실제 수술 시에 시행착오법을 통해 인공 관절을 선택하는 과정을 줄이고 수술의 정확도를 높일 수 있다. 향후 ADAMS나 ANSYS와 연계하여 수술 후 동작이나 하중을 분석할 수 있으며, 수술 과정에 대한 교육용으로 활용될 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.433-444
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• 2020

The purpose of this study is to analyze integrated reporting disclosure and its implications on investor reactions. The population in this study is all manufacturing companies listed on the Indonesia stock exchange from 2017 to 2019, totaling 171 companies, and the sampling technique used is purposive sampling method. The method used in this research is a quantitative description using the financial statements of manufacturing companies listed on the Indonesia stock exchange. The data analysis method used is multiple regression analysis with intervening variables using AMOS 24 software. The results of this study show a positive and significant effect of profitability (X1) and company size (X2) on integrated reporting (IR); a positive and insignificant effect of stakeholder pressure (X3) on integrated reporting (IR); a positive and significant effect of profitability (X1) and stakeholder pressure (X3) on investor reactions (Y); a positive and insignificant effect of firm size (X2) and integrated reporting (IR) on investor reactions (Y). Suggestions are that in further studies, we can increase the sample size by including other industries, and in addition to using annual reporting, we can also use other sources such as websites, press releases, and prospectuses to improve the robustness of this study by relying on other data sources.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1129-1138
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• 2020

The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a genetic algorithm is used to select the appropriate deep learning model and parameters for Alzheimer's classification and to compare the learning results with preliminary experiment. We compare and analyze the Alzheimer's disease classification performance of VGG-16, GoogLeNet, and ResNet to select an effective network for detecting AD and MCI. The simulation results show that the network structure is ResNet, the activation function is ReLU, the optimization algorithm is Adam, and the convolution kernel has a 3-dilated convolution filter for the accuracy of dementia medical images.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권2호
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• pp.225-236
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• 2017

Railroad bridges in North America are an integral but aging part of the railroad network and are typically only monitored using visual inspections. When quantitative information is required for assessment, railroads often monitor bridges using accelerometers. However without a sensor to directly measure displacements, it is difficult to interpret these results as they relate to bridge performance. Digital Image Correlation (DIC) is a non-contact sensor technology capable of directly measuring the displacement of any visible bridge component. In this research, a railroad bridge was monitored under load using DIC and accelerometers. DIC measurements are directly compared to serviceability limits and it is observed that the bridge is compliant. The accelerometer data is also used to calculate displacements which are compared to the DIC measurements to assess the accuracy of the accelerometer measurements. These measurements compared well for zero-mean lateral data, providing measurement redundancy and validation. The lateral displacements from both the accelerometers and DIC at the supports were then used to determine the source of lateral displacements within the support system.