• 제목/요약/키워드: Classification of potential source

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지리정보시스템을 이용한 우리나라 인공함양 개발 유망지역 분석 (Site Prioritization for Artificial Recharge in Korea using GIS Mapping)

  • 서정아;김용철;김진삼;김용제
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제16권6호
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    • pp.66-78
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    • 2011
  • It is getting difficult to manage water resources in South Korea because more than half of annual precipitation is concentrated in the summer season and its intensity is increasing due to global warming and climate change. Artificial recharge schemes such as well recharge of surface water and roof-top rainwater harvesting can be a useful method to manage water resources in Korea. In this study, potential artificial recharge site is evaluated using geographic information system with hydrogeological and social factors. The hydrogeological factors include annual precipitation, geological classification based on geological map, specific capacity and depth to water level of national groundwater monitoring wells. These factors were selected to evaluate potential artificial recharge site because annual precipitation is closely related to source water availability for artificial recharge, geological features and specific capacity are related to injection capacity and depth to water is related to storage capacity of the subsurface medium. In addition to those hydrogeological factors, social aspect was taken into consideration by selecting the areas that is not serviced by national water works and have been suffered from drought. These factors are graded into five rates and integrated together in the GIS system resulting in spatial distribution of artificial recharge potential. Cheongsong, Yeongdeok in Gyeongsangbuk-do and Hadong in Gyeongsangnam-do, and Suncheon in Jeollanam-do were proven as favorable areas for applying artificial recharge schemes. Although the potential map for artificial recharge in South Korea developed in this study need to be improved by using other scientific factors such as evaporation and topographical features, and other social factors such as water-curtain cultivation area, hot spring resorts and industrial area where groundwater level is severely lowered, it can be used in a rough site-selection, preliminary and/or feasibility study for artificial recharge.

DCNN Optimization Using Multi-Resolution Image Fusion

  • Alshehri, Abdullah A.;Lutz, Adam;Ezekiel, Soundararajan;Pearlstein, Larry;Conlen, John
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권11호
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    • pp.4290-4309
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    • 2020
  • In recent years, advancements in machine learning capabilities have allowed it to see widespread adoption for tasks such as object detection, image classification, and anomaly detection. However, despite their promise, a limitation lies in the fact that a network's performance quality is based on the data which it receives. A well-trained network will still have poor performance if the subsequent data supplied to it contains artifacts, out of focus regions, or other visual distortions. Under normal circumstances, images of the same scene captured from differing points of focus, angles, or modalities must be separately analysed by the network, despite possibly containing overlapping information such as in the case of images of the same scene captured from different angles, or irrelevant information such as images captured from infrared sensors which can capture thermal information well but not topographical details. This factor can potentially add significantly to the computational time and resources required to utilize the network without providing any additional benefit. In this study, we plan to explore using image fusion techniques to assemble multiple images of the same scene into a single image that retains the most salient key features of the individual source images while discarding overlapping or irrelevant data that does not provide any benefit to the network. Utilizing this image fusion step before inputting a dataset into the network, the number of images would be significantly reduced with the potential to improve the classification performance accuracy by enhancing images while discarding irrelevant and overlapping regions.

Estimation of unused forest biomass potential resource amount in Korea

  • Sangho Yun;Sung-Min Choi;Joon-Woo Lee;Sung-Min Park
    • 농업과학연구
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    • 제49권2호
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    • pp.317-330
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    • 2022
  • Recently, the policy regarding climate change in Korea and overseas has been to promote the utilization of forest biomass to achieve net zero emissions. In addition, with the implementation of the unused forest biomass system in 2018, the size of the Korean market for manufacturing wood pellets and wood chips using unused forest biomass is rapidly expanding. Therefore, it is necessary to estimate the total amount of unused forest biomass that can be used as an energy source and to identify the capacity that can be continuously produced annually. In this study, we estimated the actual forest area that can be produced of logging residue and the potential amount of unused forest biomass resources based on GT (green ton). Using a forest functions classification map (1 : 25,000), 5th digital forest type map (1 : 25,000), and digital elevation model (DEM), the forest area with a slope of 30° or less and mountain ridges of 70% or less was estimated based on production forest and IV age class or more. The total forest area where unused forest biomass can be produced was estimated to be 1,453,047 ha. Based on GT, the total amount of unused forest biomass potential resources in Korea was estimated to be 117,741,436 tons. By forest type, coniferous forests were estimated to be 48,513,580 tons (41.2%), broad-leaved forests 27,419,391 tons (23.3%), and mixed forests 41,808,465 tons (35.5%). Data from this research analysis can be used as basic data to estimate commercial use of unused forest biomass.

단일 채널에서 블라인드 음원분리를 통한 하이브리드 BCI시스템 최적화 (The Optimization of Hybrid BCI Systems based on Blind Source Separation in Single Channel)

  • 양 다린;트렁 하우 뉘엔;김종진;정완영
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.7-13
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    • 2018
  • 현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

Cell Image Processing Methods for Automatic Cell Pattern Recognition and Morphological Analysis of Mesenchymal Stem Cells - An Algorithm for Cell Classification and Adaptive Brightness Correction -

  • Lim, Kitaek;Park, Soo Hyun;Kim, Jangho;SeonWoo, Hoon;Choung, Pill-Hoon;Chung, Jong Hoon
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제38권1호
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    • pp.55-63
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    • 2013
  • Purpose: The present study aimed at image processing methods for automatic cell pattern recognition and morphological analysis for tissue engineering applications. The primary aim was to ascertain the novel algorithm of adaptive brightness correction from microscopic images for use as a potential image analysis. Methods: General microscopic image of cells has a minor problem which the central area is brighter than edge-area because of the light source. This may affect serious problems to threshold process for cell-number counting or cell pattern recognition. In order to compensate the problem, we processed to find the central point of brightness and give less weight-value as the distance to centroid. Results: The results presented that microscopic images through the brightness correction were performed clearer than those without brightness compensation. And the classification of mixed cells was performed as well, which is expected to be completed with pattern recognition later. Beside each detection ratio of hBMSCs and HeLa cells was 95% and 92%, respectively. Conclusions: Using this novel algorithm of adaptive brightness correction could control the easier approach to cell pattern recognition and counting cell numbers.

개인화된 웹 광고를 지원하기 위한 요구 통합조정 체계의 설계 (Design of a Coordination Framework for Personalized Advertisement Support Systems on the Web)

  • 김형도
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제6권6호
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    • pp.1590-1597
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    • 1999
  • 웹서비스에서의 주요 수익원중 하나로 등장한 광고는 기존의 미디어들과 비교해서 잠재고객 세분화가 가능하다는 점이 가장 큰 특징이다. 즉, 개인의 특성에 따라서 선별적으로 광고를 제공할 수 있으며, 정확한 광고효과 측정도 가능하다. 따라서 웹 광고관리 시스템들은 고객의 환경특성 또는 등록내용을 바탕으로 광고를 제공하고, 광고효과를 관리하여 광고주에게 제공하는 형태로 구성되어 있다. 그러나 이러한 광고관리 시스템들은 고객, 광고주, 정보제공자(ISP)의 요구사항 또는 특성의 모델링 및 이러한 요구사항들간의 매칭과 조정에 있어서 문제점이 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 다중상속이 가능한 수형 구조의 광고분류 체계를 중심으로, 칸텐츠 내부에서의 특성관리, 규칙을 사용한 광고대상 설정, 사용자의 기본 특성 및 사례분석을 사용하는 개인화 된 웹 광고 지원시스템을 제안한다.

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Performance of Continuous-wave Coherent Doppler Lidar for Wind Measurement

  • Jiang, Shan;Sun, Dongsong;Han, Yuli;Han, Fei;Zhou, Anran;Zheng, Jun
    • Current Optics and Photonics
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    • 제3권5호
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    • pp.466-472
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    • 2019
  • A system for continuous-wave coherent Doppler lidar (CW lidar), made up of all-fiber structures and a coaxial transmission telescope, was set up for wind measurement in Hefei (31.84 N, 117.27 E), Anhui province of China. The lidar uses a fiber laser as a light source at a wavelength of $1.55{\mu}m$, and focuses the laser beam on a location 80 m away from the telescope. Using the CW lidar, radial wind measurement was carried out. Subsequently, the spectra of the atmospheric backscattered signal were analyzed. We tested the noise and obtained the lower limit of wind velocity as 0.721 m/s, through the Rayleigh criterion. According to the number of Doppler peaks in the radial wind spectrum, a classification retrieval algorithm (CRA) combining a Gaussian fitting algorithm and a spectral centroid algorithm is designed to estimate wind velocity. Compared to calibrated pulsed coherent wind lidar, the correlation coefficient for the wind velocity is 0.979, with a standard deviation of 0.103 m/s. The results show that CW lidar offers satisfactory performance and the potential for application in wind measurement.

Endovascular embolization of persistent liver injuries not responding to conservative management: a narrative review

  • Simon Roh
    • Journal of Trauma and Injury
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    • 제36권3호
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    • pp.165-171
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    • 2023
  • Trauma remains a significant healthcare burden, causing over five million yearly fatalities. Notably, the liver is a frequently injured solid organ in abdominal trauma, especially in patients under 40 years. It becomes even more critical given that uncontrolled hemorrhage linked to liver trauma can have mortality rates ranging from 10% to 50%. Liver injuries, mainly resulting from blunt trauma such as motor vehicle accidents, are traditionally classified using the American Association for the Surgery of Trauma grading scale. However, recent developments have introduced the World Society of Emergency Surgery classification, which considers the patient's physiological status. The diagnostic approach often involves multiphase computed tomography (CT). Still, newer methods like split-bolus single-pass CT and contrast-enhanced ultrasound (CEUS) aim to reduce radiation exposure. Concerning management, nonoperative strategies have emerged as the gold standard, especially for hemodynamically stable patients. Incorporating angiography with embolization has also been beneficial, with success rates reported between 80% and 97%. However, it is essential to identify the specific source of bleeding for effective embolization. Given the severity of liver trauma and its potential complications, innovations in diagnostic and therapeutic approaches have been pivotal. While CT remains a primary diagnostic tool, methods like CEUS offer safer alternatives. Moreover, nonoperative management, especially when combined with angiography and embolization, has demonstrated notable success. Still, the healthcare community must remain vigilant to complications and continuously seek improvements in trauma care.

KOMPSAT-3A 위성영상과 토지피복도를 활용한 산림식생의 임상 분류법 개발 (Development of a Classification Method for Forest Vegetation on the Stand Level, Using KOMPSAT-3A Imagery and Land Coverage Map)

  • 송지용;정종철;이상훈
    • 한국환경생태학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.686-697
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    • 2018
  • 오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.

중합효소 연쇄반응을 이용한 돼지 내인성 레트로 바이러스의 검출과 분류 (Detection and Classification of Porcine Endogenous Retroviruses by Polymerase Chain Reaction)

  • 이동희;이정은;김훈미;김계웅;박홍양;김영봉
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제49권3호
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    • pp.405-414
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    • 2007
  • 돼지의 내인성 레트로 바이러스인 PERV의 존재는 돼지의 무균 사육을 통해서도 제거할 수 없으며, 장기 이식 시 인수 공통 감염의 위험성을 내포하고 있으므로, 이종 간 장기 이식 시 면역 거부 반응과 더불어 해결해야 할 가장 큰 문제점 중의 하나이다. 본 연구에서는 국내에서 사육되고 있는 Berkshire, Duroc, Landrace, Yorkshire 종을 비롯하여 국내 미니 돼지 및 제주도 토종 흑돼지에서 PERV의 존재 유무 및 종류에 대하여 확인 및 검출하는 중합효소 연쇄반응(PCR) 기반 기법을 확립하였다. 사용된 모든 공시 돼지의 genomic DNA로부터 PERV- A 및 PERV-B가 모두 검출되었으며, PERV-C의 경우 음성대조구인 PK15 세포에서의 결과와 비교했을 때, Duroc종에서 매우 낮은 양의 PCR 산물이, 국내 미니돼지와 제주 토종 흑돼지에서는 상대적으로 높은 양의 PCR 산물이 검출되었다. 또한 PERV-A와 PERV-B의 경우 특이적 primer와 제한효소 BamHI을 이용한 PCR- RFLP를 통하여 확인할 수 있었다. 본 연구의 PERV 검출법은 이종 간 장기 이식 시 PERV에 대한 안전 검정 및 PERV의 분류 방법으로서 활용가능할 것으로 사료된다.