• 제목/요약/키워드: Convergence models

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CCTV 영상과 딥러닝을 이용한 교량통행 차량하중 추정 (Estimation of Bridge Vehicle Loading using CCTV images and Deep Learning)

  • 배숙경;정우영;최수현;김병현;조수진
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제28권3호
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    • pp.10-18
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    • 2024
  • 차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.

베르베린을 처리한 간세포암에서 자가포식 경로와 관련된 세포자멸사 (Berberine Suppresses Hepatocellular Carcinoma Proliferation via Autophagy-mediated Apoptosis)

  • 김윤규;여명구
    • 생명과학회지
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    • 제34권5호
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    • pp.287-295
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    • 2024
  • 간세포암종은 전 세계적으로 암 관련 사망의 두 번째 주요 원인으로 새로운 치료 전략을 필요로 한다. 간세포암종 환자를 치료에 사용되는 화학요법제는 독성이 있고 심각한 부작용이 있는 것으로 알려졌다. 본 연구는 건강한 간세포에서 세포독성을 일으키지 않으면서 종양세포를 표적으로 하는 부작용을 감소시키는 항암제의 효능을 조사하였다. Berberine은 이소퀴놀린 알칼로이드의 식물 유래 화합물로 다양한 약리학적 특성으로 인해 암 치료의 잠재적 후보군으로 보고되고 있다. 간암 세포 생존율에 대한 berberine의 효과는 3-[4,5-dimethylthiazol-2-yl]-2,5-diphenyl tetrazolium bromide 분석을 사용하여 측정하였다. HCC 증식은 콜로니 형성 분석을 통해 실시하였다. 세포이동에 대한 berberine의 효과는 상처 치유 분석으로 실시하였다. Berberine은 HepG2 세포와 같은 간암 세포의 증식과 콜로니 형성 및 세포이동을 억제하였다. Berberine 처리는 Beclin-1 및 LC3-II 등의 자가포식 관련 유전자 발현과 단백질 발현을 증가시켰으며, Caspase-3 및 Caspase-9등의 세포자멸사의 mRNA 발현 및 활성을 증가시켰다. 또한, 세포유래 이종이식 동물실험에서 berberine 처리에 따른 종양의 크기와 무게가 감소함을 확인하였다. 본 연구 결과는 간세포암에 대한 베르베린의 효능을 조명하여 표적 및 맞춤형 치료의 기회를 제시할 수 있음을 시사한다.

Bone Age Assessment Using Artificial Intelligence in Korean Pediatric Population: A Comparison of Deep-Learning Models Trained With Healthy Chronological and Greulich-Pyle Ages as Labels

  • Pyeong Hwa Kim;Hee Mang Yoon;Jeong Rye Kim;Jae-Yeon Hwang;Jin-Ho Choi;Jisun Hwang;Jaewon Lee;Jinkyeong Sung;Kyu-Hwan Jung;Byeonguk Bae;Ah Young Jung;Young Ah Cho;Woo Hyun Shim;Boram Bak;Jin Seong Lee
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제24권11호
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    • pp.1151-1163
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    • 2023
  • Objective: To develop a deep-learning-based bone age prediction model optimized for Korean children and adolescents and evaluate its feasibility by comparing it with a Greulich-Pyle-based deep-learning model. Materials and Methods: A convolutional neural network was trained to predict age according to the bone development shown on a hand radiograph (bone age) using 21036 hand radiographs of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions obtained between 1998 and 2019 (median age [interquartile range {IQR}], 9 [7-12] years; male:female, 11794:9242) and their chronological ages as labels (Korean model). We constructed 2 separate external datasets consisting of Korean children and adolescents with healthy bone development (Institution 1: n = 343; median age [IQR], 10 [4-15] years; male: female, 183:160; Institution 2: n = 321; median age [IQR], 9 [5-14] years; male: female, 164:157) to test the model performance. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and proportions of bone age predictions within 6, 12, 18, and 24 months of the reference age (chronological age) were compared between the Korean model and a commercial model (VUNO Med-BoneAge version 1.1; VUNO) trained with Greulich-Pyle-based age as the label (GP-based model). Results: Compared with the GP-based model, the Korean model showed a lower RMSE (11.2 vs. 13.8 months; P = 0.004) and MAE (8.2 vs. 10.5 months; P = 0.002), a higher proportion of bone age predictions within 18 months of chronological age (88.3% vs. 82.2%; P = 0.031) for Institution 1, and a lower MAE (9.5 vs. 11.0 months; P = 0.022) and higher proportion of bone age predictions within 6 months (44.5% vs. 36.4%; P = 0.044) for Institution 2. Conclusion: The Korean model trained using the chronological ages of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions as labels performed better in bone age assessment than the GP-based model in the Korean pediatric population. Further validation is required to confirm its accuracy.

클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입특성이 기업의 인지된 기대성과에 미치는 영향: 기업의 혁신채택성향을 조절변수로 (The Effect of the Introduction Characteristics of Cloud Computing Services on the Performance Expectancy of Firms: Setting Up Innovativeness as the Moderator)

  • 임재수;오재인
    • 경영정보학연구
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    • 제19권1호
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    • pp.75-100
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    • 2017
  • 오늘날 기업은 급변하는 경영환경의 변화 속에 생존을 위해 끊임없는 변신과 혁신을 추구한다. 그 일환으로, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 사회 전반에 걸쳐 활발하게 진행 중인데, 혁신의 주체로서 기업과 공공부문에 많은 변화와 발전을 유발할 것으로 기대된다. 이미 글로벌 선진국들은 공공 부문뿐만 아니라 많은 기업들이 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접목하는 등 적극적으로 활용하고 있다. 이처럼, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 중요함을 고려해 볼 때, 그 확산을 위한 연구는 매우 시급하고 중요하다. 로저스에 의하면, 확산이란 하나의 혁신이 시간을 두고 사회체계의 구성원 사이에서 특정 채널을 통해 커뮤니케이션이 되는 과정이다. 혁신을 수용하려는 성향이 혁신성향이고, 이러한 혁신성향은 혁신확산과 관련된 연구 및 새로운 기술이나 아이디어를 확산시키려는 기업에 있어 매우 중요한 가치를 가지게 된다. 본 연구의 목적은 혁신확산이론을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 특성이 혁신성향에 따라 인지된 기대성과에 미치는 영향요인을 실증 분석하는 것이다. 본 연구 결과는 향후 빅데이타, 디지털 융합, 사물인터넷 등과 같은 신기술의 확산을 위한 모형개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.

경제지표를 활용한 다중선형회귀 모델 기반 국제 휘발유 가격 예측 (A study of Predicting International Gasoline Prices based on Multiple Linear Regression with Economic Indicators)

  • 한명은;김지연;이현희;김세인;박민서
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권1호
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    • pp.159-164
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    • 2024
  • 국내 석유 시장은 국제 석유 가격의 변동에 매우 민감하기 때문에 그 변동성에 대한 파악과 대처가 중요하다. 특히, 높은 소비량을 보이는 휘발유의 가격이 어떠한 요인에 인해 변화하는지 명확하게 파악하는 것이 필요하다. 국제 휘발유 가격은 휘발유 수급, 지정학적 사건, 미국 달러화 가치 변동 등 글로벌 요인에 영향을 받는다. 그러나 기존의 연구들은 휘발유의 수급에만 초점에 맞추어 진행하였다는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기반의 회귀 모델을 활용하여 거시적 경제지표와 국제 휘발유 가격 간의 인과관계를 탐색한다. 첫째, 다양한 세계 경제지표 데이터를 수집한다. 둘째, 데이터 전처리를 진행한다. 셋째, 다중선형회귀, Ridge 회귀, Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 회귀 모델을 활용하여 모델링한다. 실험 결과, 테스트 데이터 셋에서 다중선형회귀 모델이 가장 높은 정확도(97.3%)를 보였다. 우리는 국제 휘발유 가격의 예측은 국내 경제 안정성과 에너지 정책 결정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

의사결정지원시스템 AHP의 편의성 개선을 위한 하이브리드 모형의 개발 (Development of AHP-MAUT Hybrid Model to Enhance Effectiveness of Decision Support System)

  • 배득종
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.421-426
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    • 2024
  • 계층화분석과정(analytic hierarchy process, AHP)는 쌍대비교를 이용하여, 사람들의 판단기준을 객관적인 수치로 변환해준다. 그런데 너무 많은 쌍대비교를 필요로 한다는 점이 문제이다. 본 연구의 목적은 표준 AHP보다 간편하면서도, 결과물은 유사하게 나오는 새로운 방식의 의사결정지원시스템을 만드는 것이다. 기존 연구들은 복잡한 쌍대비교 과정을 감소시키기 위하여 과정 분리(process separation) 방식을 가장 많이 사용하였다. 본 연구가 채택한 과정 분리 방법은 "분리와 혼합 방식"이다. 즉, 1)판단기준을 평가할 때는 정규 AHP 과정을 사용하고, 2)대안을 비교평가 할 때는 다속성효용모형(multi-attributive utility technique, MAUT)을 적용한다. 이 Hybrid 모형의 과정 감축효과를 이론적으로 도출하기 위하여 정보입력 횟수를 계산하는 산식을 만들었다. 그런 다음, 이 AHP-MAUT Hybrid 모형을 실제 분석 사례인 경기도 주민들이 분당-강남역 간 통근할 때 어떤 교통수단들을 선택하는지 분석하는 사례에 적용하였다. 그 결과 Hybrid 모형을 적용할 때 계산과정이 AHP 모형을 사용했을 때와 비교하여 42.03% 감소하였다. 그리고 Hybrid model을 적용한 주민들의 선택 결과와 표준 AHP를 이용한 주민들의 선택 결과를 서로 비교하였다. 혼동모형에서 도출한 두 모형 간의 선택 일치도(CA)는 82.1%로서, 상당한 정도로 일관성이 있다 할 수 있을 정도였다. 결론적으로 본 연구가 목적하는 바는 AHP보다 간단하고, 편리하면서도 동등하게 효과적인 의사결정지원시스템을 개발하는 것인데, AHP-MAUT Hybrid 모형이 그 목적에 부합하였다. 이런 결과에 힘입어 Hybrid 모형의 적용사례가 증가한다면, 그것이 표준 AHP의 대안 중 하나로 고려될 수 있다는 점이 본 연구의 기여이다.

욕창예방 방석의 충격시험용 둔부 모형 개발 (Development of a hip model for impact testing of bedsore prevention cushions)

  • 정성배;육선우;최기원;박상수
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권3호
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    • pp.7-11
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    • 2024
  • 욕창 예방 방석은 휠체어 사용자 둔부의 피부가 휠체어 좌석과 마찰을 통하여 손상되는 것을 방지하는 역할을 한다. 휠체어 좌석에 가해지는 체중의 부하를 일부 흡수하고 체중이 균일하게 전체 접촉면에 작용할 수 있도록 하기 때문이다. 욕창 예방 방석의 성능을 시험하는 항목의 일부인 충격시험을 위해서는 휠체어 사용자의 앉은 자세를 대신한 둔부 모형이 필요하다. 본 연구에서는 휠체어용 욕창 예방 방석의 충격시험을 위한 둔부 모형을 시험 제작하였다. 휠체어용 욕창 예방 방석의 성능 시험에는 한국 표준인 KSP 0236과 ISO의 국제표준인 KS P ISO 16840-2가 있으며, 휠체어용 욕창 예방 방석 충격시험에는 KS P ISO 16840-2에서 제안한 둔부 모형이 더 적합하였다. 그러나 KS P ISO 16840-2에서 제안한 둔부 모형의 제작 지침은 모형 제작 기술의 발전을 반영하여 더 쉬운 방법으로 수정이 필요하다. 우리는 플라스틱으로 둔부 모형을 한 번에 제작하고, 모형의 중량을 인체에 유사하게 만들기 위하여 둔부 모양으로 가공한 SS-41 철판을 추가로 부착하는 새로운 둔부 모형 제작 방법을 제안한다.

중고령 노인의 개인적 가치에 따른 라이프스타일 분류: 머신러닝을 활용한 상대적 중요도 분석 (Identifying Personal Values Influencing the Lifestyle of Older Adults: Insights From Relative Importance Analysis Using Machine Learning)

  • 임승주;박지혁
    • 재활치료과학
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    • 제13권2호
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    • pp.69-84
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    • 2024
  • 목적 : 노인의 건강한 삶의 방식으로서 라이프스타일에 대한 연구가 증가하고 있다. 라이프스타일이 개개인의 가치와 삶의 태도를 반영하는 개념임에도 불구하고, 아직까지 개인의 어떠한 가치가 라이프스타일을 건강하게 유도하는지 파악한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 노인의 라이프스타일 유형을 두 가지로 분류하고, 머신러닝을 활용하여 어떠한 개인적 가치가 건강한 라이프스타일에 우선적으로 작용하는지 파악하고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 지역사회에 거주하는 55세 이상 중고령 노인 300명을 대상으로 횡단 연구를 수행하였다. 라이프스타일은 Yonsei Lifestyle Profile-Active, Balanced, Connected, Diverse (YLP-ABCD) 응답을 사용하여 잠재프로파일 분석을 통해 유형화하였다. 라이프스타일 유형을 예측하는 개인적 가치는 YLP-V (Values) 응답을 수집하여, 예측성능이 가장 높은 머신러닝 알고리즘을 선정한 후 상대적 중요도를 파악하였다. 결과 : 잠재프로파일 분석 결과, 라이프스타일은 건강한 라이프스타일 실천형(48.87%), 비실천형(51.13%)으로 분류되었다. 실천형에 속한 중고령 노인은 비실천형에 비해 사회관계가 활발한 특성을 나타내었다. 본 연구에 포함된 머신러닝 알고리즘 중 가장 우수한 성능을 보인 모델은 서포트 벡터 머신으로, 정확도 96%, Receiver Operating Characteristic (ROC) 영역 95%로 나타났다. 본 알고리즘을 바탕으로 개인적 가치의 상대적 중요도를 분석한 결과, 건강한 식단, 건강 매체, 여가활동, 건강 제품 및 머신러닝에 주의를 기울일수록, 해당 가치에 따라 중고령 노인은 건강한 라이프스타일을 실천하는 그룹에 속할 가능성이 큰 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 중고령 노인의 사회적 관계망을 포함한 건강한 라이프스타일을 유도하기 위해, 건강 식단, 매체, 여가, 제품 및 습관에 대한 가치 향상을 중점적으로 다루는 종합적인 프로그램 및 서비스의 필요성을 시사한다.

외부 하중에 따른 세그먼트 라이닝 변형과 보강용 내부 강재 라이닝의 거동 특성 (Deformation of segment lining and behavior characteristics of inner steel lining under external loads)

  • 이경주;송기일
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제26권3호
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    • pp.255-280
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    • 2024
  • 쉴드TBM 터널에서 단면 부족이나 큰 변형이 세그먼트 라이닝의 안정성에 우려될 경우 터널 외부에 지반 그라우팅으로 보강하거나 터널 내부에 강판 보강, 링 빔 보강, Inner double layer lining으로 보강하는 경우가 있다. 또한, 기존의 쉴드 TBM 터널의 해석은 세그먼트라이닝의 분절 특성을 고려하지 않는 연속체의 강성일체법으로 해석되어왔다. 본 연구는 내부 강재 라이닝으로 보강한 double layer 보강 단면에 대해 보강 메커니즘을 연구하였다. 본 연구는 세그먼트 라이닝에 대한 모델링을 개선하여 세그먼트 라이닝의 분절 특성을 고려한 분절체 모델링(BJM)을 적용하였고 이를 통해 세그먼트 라이닝의 변형 특성을 반영한 double layer 보강 단면을 해석하였다. 연구 결과 기존 콘크리트 세그먼트 라이닝은 하중을 일정부분 분담하는 역할이 아닌 터널 주변 지반을 보강한 것과 같은 역할을 하였다. 일반적으로, 세그먼트 라이닝의 분절을 고려한 BJM 모델과 분절을 고려하지 않는 강성일체법 모두 하중을 받은 라이닝의 변형 형상과 응력 분포가 유사하게 나타났다. 그러나 하중의 강도가 임계치를 넘는 경우 변형의 양상에 차이가 있으며 변형 특성을 보다 면밀히 검토할 수 있는 것으로 나타났다.

구독형SW 모델의 사업성 평가 방안에 관한 실증연구 (An Empirical Study on Business-Viability-Assessment Method Based on Subscription Software Model)

  • 박기곤
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.155-165
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    • 2024
  • Software as a Service라 불리는 서비스형 Software, SaaS 사업은 최근 급격히 성장하고 있는 Software 비즈니스 모델 중 하나로, 팬데믹 이후 경기 침체 상황에서도 SaaS 사업은 IT 기업의 중요 사업 모델로 발전하고 있다. SaaS의 수익 구조는 구독 경제의 틀을 갖추고 있으며, 사용자가 사용한 서비스에 대해서만 비용을 지불한다. 다시 말해, SaaS는 구독형 과금 방식으로, 구독자는 인터넷을 통하여 클라우드 컴퓨터에 Upload 되어 있는 소프트웨어를 제공받는 것이다. 본 연구는 Software Solution 개발업체가 구축형 SW 중심에서 구독형 SW 중심으로 비즈니스 모델을 전환하면서 발생되는 손익 매출의 하락을 극복하기 위한 방안에 대한 연구와 정량적인 사업성 평가를 통하여 구독형 과금 형태를 어떻게 선정할 것인지, 투자 비용을 빠르게 회수할 수 있는 방안에 관한 연구를 목적으로 한다. 따라서, 기업 측면에서는 지금까지 정성적인 방법에 의존하던 사업기획 방안에서 벗어나, 좀 더 정량적으로 산정할 수 있는 구독 서비스 사업성 평가를 통한 구독료 산정으로 고객에게 합리적인 비용의 서비스 공급으로 신성장 분야의 선도업체로 나아갈 수 있는 밑거름이 될 수 있을 것이라 사료된다.