• 대한임상검사과학회지
• /
• 제48권2호
• /
• pp.114-117
• /
• 2016

골은 일생에 걸쳐 지속적인 재형성과장을 거치면서 유지되고 이러한 기전에 대한 연구는 골다공증을 비롯한 골대사 질환의 병태생리와 치료에 있어 큰 진전을 이루고 있다. 특히 생체 내 골형성 및 재생과정을 연구하는데 있어 형광표지자를 이용하는 방법이 널리 알려져 있는데, 그 중 calcein은 칼슘 킬레이터로 골이 새롭게 형성하는 부위에 녹색을 띔으로써 유용한 마커로 사용된다. 그러나 대부분의 골형성 연구에서 실험동물의 경우 표본제작을 할 때 크기가 작고 뼈가 부숴지기 쉬워 rat이나 rabbit을 이용하였으며, mice의 femur를 cross-section해서 관찰한 연구는 거의 없는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 어린 mice를 실험동물로 이용하였으며, 생체 내 calcein을 4주간, 8주간 투여한 후 골 형성 변화를 형광현미경으로 관찰한 결과 8주차 쥐에서 4주차보다 진하고 골 형성 간격도 넓게 관찰된 것을 확인 할 수 있었다. Mice는 빠른 시일 내에 결과를 얻을 수 있고 부작용이 적은 장점이 있어서 앞으로 knock-out mice를 이용한 생체 내 실험에 활용하기 적합하다고 생각되며, 골형성 속도 평가 등 다양한 분야에서의 골 형성과 재생연구에 있어 기초 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제29권1호
• /
• pp.27-33
• /
• 2002

트리플 이미지 색인 기법에는 두 가지 문제점이 있는 데 그 하나는 개념기반 이미지 검색을 지원하지 않는다는 것이고 다른 하나는 이접 레이블링(labeling)이 허용되지 않는다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 불확정적 퍼지 트리플(I-퍼지 트리플)이라는 새로운 이미지 색인 자료 형을 제안한다. I-퍼지 트리플에 의한 이미지 색인 방식에서는 이접 레이블링을 허용하기 때문에, 이미지 내 객체들이 꼭 확정적으로 인식될 필요가 없으며, 또 확정적으로 인식되지 않는 이미지들에 대해서도 개념 기반 이미지 정합이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 이접 레이블링은 확장된 폐 세계 가정에 기반을 두고 있으며, 기념 기반 이미지 검색은 퍼지 술어에 의한 정합에 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 또한 이접 레이블링에 의해 불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스로부터 원하는 답을 $\alpha$$\in$[0,1]확정도로 구해내는 개념기반 질의 평가 방식도 제안한다.

• 한국환경과학회지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.709-720
• /
• 2015

After analyzing the actual acquisition status of carbon labeling by year and by product for the past four years, as well as its certification in the construction-related sectors of greenhouse gas emission, this study attempted to present the problems and coping strategies upon issuing the carbon labeling certification in the landscape architecture. During the period of this analysis, the carbon labelings were acquired by 134 enterprises, 267 workplaces, and 735 products, while the percentage of acquisition was highest in the regular non-durable goods(49%), followed by energy-consuming durable goods(26%), regular production goods (19%), regular durable goods(3%), and service(3%). Furthermore, the acquisition certifications in construction sectors, were highest in the various pipes/panel(8 cases), followed by concrete(6 cases), gypsum board(4 cases), and landscape architecture materials(2 cases). The landscape architecture only had two cases in the acquisition certification for the first time in 2012, which accounted for 0.27% of the entire certification products, due to the uncertainty in the process, the lack of professionalism, and the lack of comprehension. However, the study conducted on the coping strategies for carbon labeling in the landscape architecture revealed the following: (1) regular reporting system management through the division of labor in the head office and factories, (2) the building of objective DB through the adoption of data management programs such as SAP, (3) continuous promotion and vitalization of the incentive system, (4) the adoption of mandatory or preferential application system in landscaping projects, management, and bidding, (5) enhancement of elasticity in deliberation of certification by recruiting experts in the landscape architecture sectors, and (6) provision of incentives for the cooperative firms acquiring the certification and support for their participation.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.236-241
• /
• 2009

분산되어 있거나 이기종의 데이터베이스 통합을 위해 많은 연구가 수행되었으며, 특히 데이터베이스 통합을 위해 데이터베이스의 스키마 매칭이 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 해양GIS 데이터베이스 통합을 위해 해양GIS 데이터베이스 구조를 XML 응용스키마로 변환하고 유사도 측정법과 relaxation labeling 기법을 이용하여 매칭 방법을 연구하였다. XML 응용스키마의 항목 간 유사도 측정은 각 항목이 가지고 있는 범주와 속성으로 계산하며, 각 항목이 계층간 의미적 연계관계를 적용하기 위하여 relaxation labeling 기법을 이용하여 초기 유사도 측정값에 반복적으로 적용하여 유사도 측정값의 변이를 측정하였다. 본 연구에서는 해양GIS 메타데이터 응용 스키마의 예시를 들어 알고리즘을 통한 매칭을 시도하였고, 실험 결과 알고리즘에 따른 초기 계산 값의 변화를 확인하였다.

• 한국식품영양학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.537-542
• /
• 2022

This study was conducted to provide basic data on the amount of sodium and the setting of permissible error range of actual measurement, which is a problem for cabbage kimchi nutrients subject to labeling. The sample targeted was baechu (Kimchi cabbage) kimchi, which might have a large variation in sodium content by part of kimchi. Kimchi samples were collected twice from eight companies by season (spring, summer, fall, and winter). The average sodium content in kimchi samples was 619±87 mg/100 g (range, 534±63 mg/100 g to 783±40 mg/100 g). The error in average annual sodium content of abandonment kimchi (maximum value difference compared to the minimum value) was 26.8 to 64.3%. Sodium contents in kimchi produced in spring and summer were relatively low. However, deviation between individuals was large. It was found that cases exceeding the permissible error (120%) standard varied depending on the criteria for setting the amount of sodium. In addition, due to seasonal differences, sodium content in kimchi exceeded 120% of the labeling value. Thus, it is necessary to set standards suitable for characteristics of kimchi to prevent unintentional violations of labeling standards by raw materials and manufacturing processes.

• 방송공학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.386-398
• /
• 2020

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제81권6호
• /
• pp.1274-1289
• /
• 2020

최근, 의료 영상 분야에서 딥러닝은 가장 활발하게 연구되고 있는 기술 중 하나이다. 충분한 데이터와 최신의 딥러닝 알고리즘은 딥러닝 모델의 개발에 중요한 요소이다. 하지만 일반화된 최적의 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 데이터의 양과 최신의 딥러닝 알고리즘 외에도 많은 것을 고려해야 한다. 데이터 수집부터 가공, 전처리, 모델의 학습 및 검증, 경량화까지 모든 과정이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 본 종설에서는 의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델을 위해 개발 과정 각각에서 고려해야 할 중요한 요소들을 살펴보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.83-88
• /
• 2024

본 연구에서는 Railroad surface 데이터를 활용하여 Semi-Supervised learning방식으로 railroad surface의 defect를 검출해내는 방안을 제안한다. Resnet50에 ImageNet으로 pretrained된 모델을 이용한다. Label이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정, 선정한 데이터에 label을 부여한 뒤 이 데이터로 모델을 학습시킨다. 학습된 모델을 이용하여 나머지 데이터의 결과값을 예측한 후, 그 예측값이 일정한 threshold보다 큰 것을 골라내고, threshold보다 큰 값들을 값이 큰 순서대로 정렬하여, 일정한 크기만큼 training data에 추가한다. 이 때, 각 class에 속할 확률이 높은 쪽으로 pseudo-labeling을 수행한다. 초기에 label이 부여된 데이터 개수에 따른 전체적인 class 분류 성능을 확인하는 실험 또한 진행하였고, 전체 training data대비 10% 미만의 labeled data로 최대 98%의 정확도를 얻는 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.359-365
• /
• 2011

본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.

• 동아시아식생활학회지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.942-951
• /
• 2015

This study compared nutrition knowledge, dietary behaviors, and checking behaviors of food and nutrition labels between Korean and Chinese university students to obtain useful data for development of an education program for healthy dietary life. The data were collected by a self-administered questionnaire in Korea and China. Frequencies, t tests, ${\chi}^2$ tests, Cronbach's ${\alpha}$, and Pearson's correlation coefficient analysis were conducted by SPSS Win. V.21.0. The levels of nutrition knowledge and dietary behaviors were not high. Korean students showed higher percentage of correct answers about nutrition knowledge and levels of dietary behaviors than Chinese students. The means of degree of checking contents of food labels were 3.46 points for Korean students and 3.11 for Chinese students. Both groups of students showed the highest degree of checking milk and dairy products. The degree of understanding nutritive component labeling of Chinese students was higher than that of Korean students. Both groups of students showed higher than normal levels of confidence about nutritive component labeling and necessity of education on food and nutrition labels. The most preferred method of education on food and nutrition labels was broadcast media for both groups of students. In addition, there were significant correlations among nutrition knowledge, dietary behaviors, checking degree of food labels, checking degree of nutritive component labeling, and experience of nutrition education.