KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권12호
/
pp.4439-4455
/
2021
Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.
Purpose - This article will take the Korean manufacturing industry as an example to estimate Korea's global value chain status from the perspective of overall and sub-industry, hoping to provide a theoretical reference for Korean manufacturing to climb the global value chain. Design/methodology - Based on the WIOD data. The data is calculated by using MATLAB (2014a) coding. The data for 6 sectors are classified according to the International Standard Industrial Classification revision 3 (ISIC Rev. 3), the WIOD data are used to calculate and compare the position, participation and dynamics of the Korea, China and USA' manufacturing industry in the 1995-2016. Findings - The empirical results supported conclusions of the theoretical model. In the Korean GVC of electrical and optical sector, while stronger forward linkages than backward linkages to GVC are advantageous for an average advanced country, the benefits of downstream tasks are pronounced for non-advanced countries. And proved the correlation for an index to capture a country's upstream position or downstream position, it makes sense to compare that Korea's exports of intermediates in the same sector that are used by China and USA. Originality/value - The first is to re-examine the characteristics of South Korea's participation in global value chains under a more systematic and accurate theoretical framework, which provides a new empirical reference for related research; the second is to content covers of the manufacturing 6 sectors, so as to more completely describe the characteristics of Korean manufacturing's participation in global value chains; The value of this paper is providing empirical evidence of the effect of Korea's the GVC of manufacturing sectors. In the GVC of 6 sectors, first three have a higher position in the value chain and are in the upper middle and upper reaches of the GVC. The latter two have a low GVC position index, which has become the main sector that pulls down the overall position of Korea's manufacturing industry.
본 연구는 중소기업학회에서 편찬한 '중소기업연구'에 게재된 논문을 분석하여 사업실패의 연구동향을 알아보는데 있다. 이를 위하여, 첫째, 문헌고찰을 통해, 해외의 연구동향과 주요 연구 주제를 탐색하고, 본 연구를 위한 분석의 틀을 작성하였다. 둘째, 1979년부터 2019년에 이르기까지, 중소기업연구에 편찬된 총 1,060편의 논문 중, 실패와 관련된 16편을 선정하고 분석하였다. 세 번째, 중소기업연구 이외의 한국의 실패 연구동향을 알아보기 위해, 키워드 분석으로 24편을 추가로 선정하여 분석하였다. 본 논문에서는 실패 연구의 동향을 총 5가지 큰 주제로 구분하여 분석하였다. (1) 실패예측, (2) 실패 전·후 감정, (3) 감정 이외 실패 비용, (4) 실패 원인, (5) 재창업 결정 및 성공요인이다. 기존연구가 가지는 함의를 살펴봄으로써, 향후 실패분야의 연구방향을 제시하고 있다.
본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.
Shajihan, Shaik Althaf V.;Wang, Shuo;Zhai, Guanghao;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
/
제29권1호
/
pp.181-193
/
2022
Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.
Purpose: Physical therapists are required to properly choose the most appropriate treatment for each patient within the framework of the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF model). The aims of this study were to determine whether neurological physical therapists in clinical settings in South Korea know about the ICF model and to investigate the current trends of outcome measures (OMs) used by them. Methods: Two hundred and one physical therapists who worked with patients with neurological disorders participated in this study. The survey was conducted via e-mail and asked about commonly used OMs and the considerations for selecting OMs. Results: All physical therapists involved in this study responded completely, and 45.8% of participants learned about the ICF model, while 37.3% understood the detailed information related to the ICF model. The rest of the participants did not know or just heard about the ICF model. The most frequently used tools at the body function/structure level were the Range of Motion (98%), Manual Muscle Test (97%), Berg Balance Scale (83.1%), and Modified Ashworth Scale (70.6%) when allowing repetition. At the activity level, the 10-meter walk test (71.1%), 6-minute walk test (54.2%), and Functional Ambulatory Category (43.3%) were used, while the Activity-Specific Balance Confidence Scale (23.9%) was used at the participation level. There was a positive relationship between the number of tools used and years of work, as well as the level of understanding of the ICF model. Conclusion: The results of this study suggest that it is necessary to learn the ICF model in a clinical setting. In addition, the medical system needs to be modified to encourage physical therapists in South Korea to use proper OMs within the ICF model.
Artificial Intelligence (AI) is to assumed to be one of next generation technology which determine technological competitiveness and strategic advantage of a certain country. By using the patent data, this study aims to have a comparative analysis of the technological competitiveness of evolving artificial intelligence at different stages of development among the five largest intellectual property offices in the world (IP5). For the analysis data, all AI technology patent data from 1956 to 2019 were utilized according to the classification system presented in the "WIPO 2019 Technology Trend: Artificial Intelligence" report published by the World Intellectual Property Organization (WIPO) in 2019. The results shows that China has already surpassed the United States in terms of the number of patent applications in the field of artificial intelligence technology. However, in the domains of the United States, Europe, Japan, and Korea, the technology competitiveness of the United States is far ahead of China. Interestingly, the rate of increase of Korea's technology competitiveness is also very fast, and it has been shown that the technology strength is ahead of China in non-Chinese domains. The significance of this study can be found in the fact that the temporal and spatial change process of technological competitiveness of significant countries in the field of artificial intelligence technology artificial intelligence was viewed as a macro-framework using the technology index (TS) the differences were compared.
Antalya is located south part of minor Asia, one of the biggest cities in Türkiye. As a result of population growth and vast migration to Antalya, many parts of the city that were not suitable for construction due to its geological conditions have become urban areas, and most of these urban areas are full of poorly engineered buildings. Poor engineering has been combined with unplanned urbanization, that causes utter vulnerability to disasters in Antalya. When an earthquake-prone city, Antalya faces with an earthquake risk, fear arises in society. To overcome this problem, it has become necessary to investigate the building stock, expressed in hundreds of thousands, in a fast and reliable way and then perform an urban transformation to create the perception of structural safety. However, the excessive building stock, labor, and economic problems made the implementation stage challenging and revealed the necessity of finding alternative solutions in the field. The present study presents a novel approach for assessment and model based on a rapid visual inspection method to transform areas under earthquake risk in Türkiye. The approach aimed to rank the interventions for decision-making mechanisms by making comparisons in the scale hierarchy. In the present study, to investigate the proposed approach, over 26,000 buildings were examined in Antalya, which is the fifth largest city in Türkiye that has a population of over 2.5 Million. In the results of the study, the risk classification was defined in the framework of building, block, street, neighborhood, and district scales.
Preterm birth (PTB) is defined as giving birth prior to the 37th week of pregnancy and is a major cause of infant mortality. Studies have indicated that the vaginal microbiota's composition and its dysbiosis, particularly during pregnancy, may play a major role in PTB. While previous research work concentrated on well-studied microorganisms such as Lactobacillus, Prevotella, Gardnerella, various other microbes, and their significance in the vaginal microbiota's stability remain unknown. Moreover, current studies have focused primarily on the relative abundances of the microbes found, without considering their interactions with other members of the vaginal microbiota. In this work, we developed a novel computational approach and performed taxonomic classification of vaginal microbiota samples stratified longitudinally (Term/PTB) to observe compositional disparities and find underexamined microbes that may be contributing to PTB. Furthermore, we carried out a correlational analysis to build a microbial co-interaction network and investigated the functional implications of the genes present in both Term and PTB samples. The co-occurrence network revealed that Lactobacillus acts in solidarity to maintain the stability of the vaginal microbiota and did not have strong co-interactions with any of the other microbes. Similarly, microbes with strong interactions with Atopobium, a well-known marker microbe of PTB, were also observed. Additionally, several genes such as PTXA, FANCM, GPX, and DUSP were found to be playing an important role in the occurrence of PTB. This study provides a novel conceptual framework revealing distinct vaginal microbiota signatures that could be potential therapeutic targets for the prevention of PTB.
In the 4th industrial revolution, changes in the technological paradigm have had a direct impact on the maintenance system of ships. The 2-stroke low speed engine system integrates with the core equipment required for propulsive power. The Condition Based Management (CBM) is defined as a technology that predictive maintenance methods in existing calender-based or running time based maintenance systems by monitoring the condition of machinery and diagnosis/prognosis failures. In this study, we have established a framework for CBM technology development on our own, and are engaged in engineering-based failure analysis, data development and management, data feature analysis and pre-processing, and verified the reliability of failure mode DB using LSTM algorithms. We developed various simulated failure mode scenarios for 2-stroke low speed engine and researched to produce data on onshore basis test_beds. The analysis and pre-processing of normal and abnormal status data acquired through failure mode simulation experiment used various Exploratory Data Analysis (EDA) techniques to feature extract not only data on the performance and efficiency of 2-stroke low speed engine but also key feature data using multivariate statistical analysis. In addition, by developing an LSTM classification algorithm, we tried to verify the reliability of various failure mode data with time-series characteristics.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.