• 문화기술의 융합
• /
• 제10권2호
• /
• pp.465-470
• /
• 2024

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 이미지 생성 기술의 발달로 다양한 이미지가 생성되고 있으며, 이를 정확하게 판별하는 기술이 필요하다. 생성된 이미지 데이터의 양에는 한계가 있으며, 한정된 데이터로 높은 성능을 내기 위해 본 연구에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용한 생성 이미지를 판별하는 모델을 제안한다. ImageNet 데이터 셋으로 사전학습 된 모델을 입력 데이터 셋인 CIFAKE 데이터 셋에 그대로 적용하여 학습의 시간 비용을 줄인 후, 3개의 은닉층과 1개의 출력층을 더해 모델을 튜닝한다. 모델링 결과, 최종 레이어를 조정한 모델의 성능이 높아짐을 확인하였다. 딥러닝에서 전이 학습을 통해 학습한 후 출력층과 가까운 레이어를 데이터의 특성에 맞게 추가 및 조정하는 과정을 통해 적은 이미지 데이터로 인한 학습 정확도 이슈를 줄이고 생성된 이미지 판별을 할수 있다는 데 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권2호
• /
• pp.531-536
• /
• 2024

최근 농업분야의 스마트 농기계로 분류되고 있는 방제드론은 농촌지역의 고령화 시대를 맞이하여 작업 시간 단축과 방제효과를 높이기 위해 하드웨어 및 소프트웨어를 결합하여 스마트 방제 및 자동방제 시스템 구축을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 관리관제 및 자동방제 시스템 구축을 위한 기초연구로 방제드론 전용노즐의 특성을 분석하였다. 다양한 드론 모델의 종류, 방제사, 바람, 비행속도, 비행고도, 날씨 조건, UAV 농약 종류 등 다양한 변수를 고려하기 위해서는 노즐의 특성파악과 범용성을 고려하여 약제살포 기준 제시가 가능한 관련 연구가 필요하다. 따라서 다양한 변수 고려가 가능하도록 자체 설계노즐을 기반으로 유동해석(CFD) 시뮬레이션을 실시하고 감수지 실험을 통하여 액적분포의 이론값과 실험값을 비교 분석하였다. 추후 드론운용에 따른 다양한 변수를 고려하여 정확한 비산을 산출하고 관리관제 및 자동방제 시스템에 활용하고자 한다.

• 산업과 과학
• /
• 제3권1호
• /
• pp.17-22
• /
• 2024

인류의 출현과 함께 시작된 역사에는 기록이라는 수단이 있기에 현재에 사는 우리는 데이터를 통해 과거를 확인할 수 있다. 생성되는 데이터는 일정 순간에만 발생하여 저장될 수도 있지만, 과거로부터 현재까지 일정 시간 간격 동안 계속해서 생성될 뿐만 아니라 다가올 미래에도 발생함으로써 이를 활용하여 예측하는 것 또한 중요한 작업이다. 본 논문은 수많은 데이터 중에서 시계열 데이터의 활용 동향을 알아보기 위해서 시계열 데이터의 개념에서부터 머신러닝 분야에서 시계열 데이터 분석에 주로 사용되는 Recurrent Neural Network와 Long-Short Term Memory에 대해 분석하고, 이런 모델들을 활용한 사례의 조사를 통해 의료 진단, 주식 시세 분석, 기후 예측 등 다양한 분야에 활용되어 높은 예측 결과를 보이고 있음을 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 활용방안에 대하여 모색해본다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제22권1호
• /
• pp.33-43
• /
• 2024

Automated text summarization (ATS) systems rely on language resources as datasets. However, creating these datasets is a complex and labor-intensive task requiring linguists to extensively annotate the data. Consequently, certain public datasets for ATS, particularly in languages such as Thai, are not as readily available as those for the more popular languages. The primary objective of the ATS approach is to condense large volumes of text into shorter summaries, thereby reducing the time required to extract information from extensive textual data. Owing to the challenges involved in preparing language resources, publicly accessible datasets for Thai ATS are relatively scarce compared to those for widely used languages. The goal is to produce concise summaries and accelerate the information extraction process using vast amounts of textual input. This study introduced ThEconSum, an ATS architecture specifically designed for Thai language, using economy-related data. An evaluation of this research revealed the significant remaining tasks and limitations of the Thai language.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제87권4호
• /
• pp.473-482
• /
• 2024

Background: Chronic airway diseases, such as asthma and chronic obstructive pulmonary disease (COPD), are increasingly being treated with inhaled corticosteroid (ICS). However, ICSs carry potential infection risks, particularly nontuberculous mycobacteria (NTM). This study investigated the association between ICS use and NTM infection risk using national insurance data, particularly for individuals with chronic airway diseases. Methods: We conducted a nationwide population-based study using data from the National Health Insurance Service-National Sample Cohort in South Korea from 2002 to 2019. The cohort included 57,553 patients diagnosed with COPD or asthma. To assess the risk of NTM infection, we used Cox proportional hazards models and propensity score-based inverse probability of treatment weighting (IPTW) to ensure a balanced analysis of covariates. Results: Of the 57,553 patients (mean age 56.0 years, 43.2% male), 16.5% used ICS and 83.5% did not. We identified 63 NTM infection cases, including nine among ICS users and 54 among non-users. Before and after IPTW, ICS use was associated with a higher risk of NTM infection (adjusted hazard ratio [HR], 4.01; 95% confidence interval [CI], 1.48 to 15.58). Higher risks were significant for patients ≥65 years (adjusted HR, 6.40; 95% CI, 1.28 to 31.94), females (adjusted HR, 10.91; 95% CI, 2.24 to 53.20), never-smokers (adjusted HR, 6.31; 95% CI, 1.49 to 26.64), systemic steroid users (adjusted HR, 50.19; 95% CI, 8.07 to 312.19), and those with higher comorbidity scores (adjusted HR, 6.64; 95% CI, 1.19 to 37.03). Conclusion: ICS use in patients with chronic airway diseases might increase the risk of NTM infection, particularly in older females, never-smokers, and systemic steroid users.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권4호
• /
• pp.501-508
• /
• 2024

디지털 미디어의 발달로 영상 콘텐츠 소비가 뉴미디어 채널로 빠르게 전환되고 있다. 뉴미디어 활로를 개척하기 위해 유튜브 채널로 확장한 지상파 방송사들의 전략은 수익구조를 개편할 정도로 성공적인 성과를 거두었다. 이러한 사례를 바탕으로 지역의 지상파 방송사들도 유튜브 채널로의 확장을 위해 꾸준히 노력하고 있지만, 아직은 그 결과가 미미한 실적으로 나타나고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 광주광역시 지상파 방송사들이 유튜브를 어떻게 활용하고 있는지를 살피면서, Q방법론을 통해 광주광역시 지상파 방송사의 유튜브 콘텐츠에 대한 수용자 선호 유형을 분석하였다. 그 결과 '트렌드 민감형', '감성 중시형', '지역 애착형'의 세 가지 유형을 발견하였고, 각 유형별의 특징을 고려한 맞춤형 콘텐츠 제작 전략을 제안하였다. 이것은 광주광역시 지상파 방송사의 유튜브 전략 수립에 실질적인 지침을 마련할 뿐만 아니라, 뉴미디어 시대에 부합하는 지속-발전 가능한 밀도 있는 콘텐츠 제작의 정책 수립을 구축하는데 도움을 줄 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제18권8호
• /
• pp.2431-2449
• /
• 2024

As problems such as water pollution and fish species depletion have become serious, a land-based fish farming is receiving a great attention for ensuring stable productivity. In the fish farming, it is important to determine the timing of shipments, as one of key factors to increase net profit on the aquaculture. In this paper, we propose a system for predicting net profit to support decision of timing of shipment using fish farming-related statistical data. The prediction system consists of growth and farm-gate price prediction models, a cost statistics table, and a net profit estimation algorithm. The Gaussian process regression (GPR) model is exploited for weight prediction based on the analysis that represents the characteristics of the weight data of cultured fish under the assumption of Gaussian probability processes. Moreover, the long short-term memory (LSTM) model is applied considering the simple time series characteristics of the farm-gate price data. In the case of GPR model, it allows to cope with data missing problem of the weight data collected from the fish farm in the time and temperature domains. To solve the problem that the data acquired from the fish farm is aperiodic and small in amount, we generate the corresponding data by adopting a data augmentation method based on the Gaussian model. Finally, the estimation method for net profit is proposed by concatenating weight, price, and cost predictions. The performance of the proposed system is analyzed by applying the system to the Korean flounder data.

• Advances in nano research
• /
• 제17권2호
• /
• pp.137-147
• /
• 2024

Graphene nanoribbons (GNRs) are considered a promising alternative to graphene for future nanoelectronic applications. However, GNRs-based device modeling is still at an early stage. This research models the electronic properties of n-doped rough-edged 13-armchair graphene nanoribbons (13-AGNRs) and quantum transport properties of n-doped rough-edged 13-armchair graphene nanoribbon field-effect transistors (13-AGNRFETs) at different doping concentrations. Step-up and edge doping are used to incorporate doping within the nanostructure. The numerical real-space nearest-neighbour tight-binding (NNTB) method constructs the Hamiltonian operator matrix, which computes electronic properties, including the sub-band structure and bandgap. Quantum transport properties are subsequently computed using the self-consistent solution of the two-dimensional Poisson and Schrödinger equations within the non-equilibrium Green's function method. The finite difference method solves the Poisson equation, while the successive over-relaxation method speeds up the convergence process. Performance metrics of the device are then computed. The results show that highly doped, rough-edged 13-AGNRs exhibit a lower bandgap. Moreover, n-doped rough-edged 13-AGNRFETs with a channel of higher doping concentration have better gate control and are less affected by leakage current because they demonstrate a higher current ratio and lower off-current. Furthermore, highly n-doped rough-edged 13-AGNRFETs have better channel control and are less affected by the short channel effect due to the lower value of subthreshold swing and drain-induced barrier lowering. The inclusion of dopants enhances the on-current by introducing more charge carriers in the highly n-doped, rough-edged channel. This research highlights the importance of optimizing doping concentrations for enhancing GNRFET-based device performance, making them viable for applications in nanoelectronics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권9호
• /
• pp.25-37
• /
• 2024

본 연구는 ESG 서류 검토 과정의 효율성 향상을 위해, 광학 문자 인식(OCR)과 검색 증강 생성(RAG) 기술을 융합한 새로운 자동화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 OCR 프로세스에 앙상블 모델 기반의 이미지 전처리 알고리즘과 하이브리드 정보 추출 모델을 적용하여 텍스트 인식의 정확도를 향상시키며, RAG 파이프라인에 레이아웃 분석 알고리즘과 재순위화 알고리즘, 앙상블 검색기 등을 적용하여 정보 검색과 답변 생성의 신뢰성을 최적화한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 온라인 포털에 게시된 인증서 이미지와 기업 웹사이트 등에 공개된 회사 내규를 사용하여 테스트를 진행한 결과, 인증서 검토에서 93.8%, 회사 내규 검토에서 92.2%의 정확도를 달성하며, 제안된 시스템이 ESG 평가 과정에서 인간 평가자를 효과적으로 보조할 수 있음을 보여주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제33권3호
• /
• pp.1-11
• /
• 2024

내연기관 엔진 성능평가를 위해서는 다양한 방법이 사용된다. 그러나 기존에 사용되던 방법들에는 각자 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 엔진 성능평가 방법들의 한계들을 극복하고자 데이터 기반 모델 및 물리 기반 모델 연동 엔진 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 터보차저 엔진 작동 과정에 관여하는 대표적인 구성 요소들을 식별하고 각 구성 요소는 특성에 맞게 데이터 기반 모델 혹은 물리 기반 모델로 모델링되었다. 설계된 구성 요소 모델들을 C++ 및 Python으로 구현 및 결합하여 엔진 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터의 정상 동작을 확인하기 위하여 여러 변수의 수렴성을 시험하였다. 최종적으로 시뮬레이션 결과와 실제 엔진 시험 결과의 비교에서 대부분 변수가 5% 이하의 오차를 보임에 따라 시뮬레이션 모델이 검증되었음을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터를 적용한다면 적은 노력으로 다양한 엔진 모델들에 대한 성능평가가 가능할 것으로 기대된다. 동시에 추후 엔진 디지털트윈 개발 시 시뮬레이터가 핵심 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.