• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.442-449
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• 2019

Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.599-608
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• 2023

수문학, 기상학 및 농업과 같은 응용 분야에서 위성 기반 토양 수분 정보에 대한 관심이 높아지면서 다양한 해상도에서 토양수분도를 제작하는 방법의 개발과 사례 연구는 위성 정보 활용의 주요 주제 중 하나로 대두되고 있다. 이 연구는 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 Sentinel-과 Sentinel-2 공개 자료를 적용하여 토양수분도 제작 결과를 예시하였다. 토양수분도는 synthetic aperture radar (SAR) 영상과 광학 영상과 융합하여 산출하였다. SAR 영상은 GEE에서 제공하는 Sentinel-1 위성의 후반 산란 계수 analysis ready data (ARD)자료와 Sentinel-2에서 계산한 정규식생지수와 함께 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복자료를 사용하였다. 호주 빅토리아 주에 위치한 연구지역을 대상으로 토양수분도를 제작하였으며, 기존 연구에서 발표된 현장 측정값과 비교 분석하였다. 현장 측정값을 기준으로 실험 결과의 정확도를 비교한 결과로 결괏값은 기준 값과 4-10%p 차이를 보이는 유의미한 범위의 일치도를 보이고, 위성 기반 토양수분도와는 0.5-2%p의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 지역의 지표 특성에 따라 고해상도의 토양수분도가 필요한 지역은 GEE를 통하여 제공되는 공개 자료와 이 연구에서 적용한 알고리즘으로 토양수분도의 제작이 가능할 것으로 생각한다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권2호
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• pp.239-246
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• 2016

This study aims to analyze region-specific trends in changing greenhouse gas emissions in incineration plants of local government where waste heat generated during incineration are reused for the recent five years (2009 to 2013). The greenhouse gas generated from the incineration plants is largely $CO_2$ with a small amount of $CH_4$ and $N_2O$. Most of the incineration plants operated by local government produce steam with waste heat generated from incineration to produce electricity or reuse it for hot water/heating and resident convenience. And steam in some industrial complexes is supplied to companies who require it for obtaining resources for local government or incineration plants. All incineration plants, research targets of this study, are using LNG or diesel fuel as auxiliary fuel for incinerating wastes and some of the facilities are using LFG(Landfill Gas). The calculation of greenhouse gas generated during waste incineration was according to the Local Government's Greenhouse Emissions Calculation Guideline. As a result of calculation, the total amount of greenhouse gas released from all incineration plants for five years was about $3,174,000tCO_2eq$. To look at it by year, the biggest amount was about $877,000tCO_2eq$ in 2013. To look at it by region, Gyeonggido showed the biggest amount (about $163,000tCO_2eq$ annually) and the greenhouse gas emissions per capita was the highest in Ulsan Metropolitan City(about $154kCO_2eq$ annually). As a result of greenhouse gas emissions calculation, some incineration plants showed more emissions by heat recovery than by incineration, which rather reduced the total amount of greenhouse gas emissions. For more accurate calculation of greenhouse gas emissions in the future, input data management system needs to be improved.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.88-97
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• 2010

최근 유비쿼터스 기술의 발달과 도시의 패러다임 변화에 따라 효율적인 광고의 정보 전달을 위하여 첨단 기술과 매체간 융합을 통해 버스의 도착시간안내, 스마트폰을 활용한 광고 등 도시민들에게 더욱더 편리한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 뉴미디어를 이용한 실시간 이동형광고의 경우 대용량 데이터의 전달방법과 통신료 부담 등의 어려움이 많아 이를 개선시키는 방법이 필요하다. 본 논문은 이러한 어려움을 극복하고자 연구 되었다. 이동형광고 중 u-버스광고 비즈니스 모델과 이동시 실시간 정보제공, 대용량 데이터전송 등 매체의 특성 분석을 통한 차별화 사업전략 방안을 제시하며, 운영센타에서 네트워크를 통해 차량 단말부를 통한 광고송출까지 구체적인 시스템 구축방안을 제시한다. 본 논문은 첨단기술과 다양한 매체와의 융합을 통한 실무적으로 활용 가능한 비즈니스모델로서 시사점을 제공한다는 측면에서 큰 의의가 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권5호
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• pp.523-531
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• 2012

제습냉방시스템에서 주요 구성부품인 제습로터의 성능을 극대화 시키기 위한 방법으로 제습로터의 회전주기의 제어에 대한 연구를 수행하였다. 열과 물질전달의 과정을 모델화하여 얻은 수치해를 바탕으로 제습로터성능 시뮬레이션 프로그램을 구성하여, 재생공기 온습도, 풍량 등의 운전조건에 대하여 회전 주기에 따른 제습로터의 제습량을 구하였다. 성능 시뮬레이션 결과 검증을 위하여, 실험을 통해 측정된 값과 성능해석 모델을 이용하여 계산된 값을 비교함으로써 성능 시뮬레이션 모델의 타당성을 보였다. 각 운전조건에서 제습량이 최대가되는 제습로터의 회전주기를 최적 회전주기로 정의하였고, 회전주기를 고정(400s)할 때의 제습성능과 비교하여, 최적 회전주기제어가 제습성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 회귀분석법을 이용하여 재생온도, 외기상대습도, 풍량을 변수로 하는 최적 회전주기의 예측상관식을 개발하고 시뮬레이션 값과 비교하여 검토하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.560-567
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• 2011

본 논문에서는 가시 광통신 시스템에서 편광기를 사용하여 잡음광의 간섭을 소거하였다. 송신부에서는 전송데이터의 원 신호와 반전 신호를 사용하여 2개의 LED를 동시에 변조한 후 서로 직교하는 편광기를 통하여 출력광을 방사하고, 수신부에서는 직교하는 편광기를 통하여 수신된 2개의 신호를 차동 증폭함으로써 잡음광의 간섭을 소거하였다. 조명용 LED의 신호광에 비하여 형광등으로부터의 잡음광의 세기가 더 강한 환경에서 직교 편광기를 부착한 수신부를 사용하여 120 Hz 잡음 성분을 소거하였으며, 2개의 LED를 사용하여 원 신호와 반전 신호를 동시 전송함으로써 1개의 LED를 사용하는 경우에 비하여 조명 상태의 깜박거림을 약 1/8배로 감소하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.556-559
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• 2007

The Urban Environmental Quality (UEQ) indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors in an urban area. Vegetation, climate, air quality, and the urban infrastructure may interact to produce effects in an urban area. There are relationships among air pollution, vegetation, and degrading environmental the urban heat island (UHI) effect. This study investigates the application of multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air quality and UHI intensity in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) using the emissivity-fusion method. The Haze Optimized Transform (HOT) correction approach has been adopted for atmospheric correction on all bands except thermal band. The general UHI values (${\Delta}(T_{urban}-T_{rural})$) are 8.45 (2000), 9.14 (2001), 8.61 (2002), and $8.41^{\circ}C$ (2006), respectively. Although the UHI values are similar during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (>$24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84(2002), and 0.89 (2006), respectively. Air quality is shown to be an important factor in the spatial variation of UEQ. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권1호
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• pp.75-79
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• 2013

반도체 수요의 폭발적인 증가와 기술의 진보로 단위면적당 소자수가 늘어나고 있다. 그에 따라 단위면적당 발열량이 더욱 높아져서 반도체의 수명과 신뢰성 보장을 위한 냉각문제의 해결이 점점 중요해지고 있다. 특히, 집적도를 높이기 위해 소자를 기판에 매립하는 chip-in-board (CIB) 패키지에서는 방열이 더욱 심각한 문제가 된다. 본 논문에서는 각기 다른 재질의 층으로 구성된 열 전달모형을 설정하고, 3 차원 열 전달 해석으로 적절한 경계 조건에 맞추어 계산하였다. 이를 토대로 발열량을 정량적으로 예측하여 실제모델에 적용 될 수 있는 설계자료로 이용하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.6-29
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• 2020

Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.

• 기록학연구
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• 제20호
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• pp.3-32
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• 2009

기록관리 분야가 정보화 환경을 맞게 되면서 자체기준에 의하여 제반업무를 수행하던 방식은 좀 더 종합적인 사고가 필요하게 되었다. 기록을 정보로 활용하고 정보를 기록으로 보려는 상호연동적인 시각이 나타나며, 나아가서 기록을 생산할 때부터 정보환경에서 활용하게 될 것을 고려하고 정보시스템에서는 관리중인 정보자료의 기록가치를 고려하게 될 것이다. 현재까지는 기록을 잘 생산시켜 잘 이관시키고 잘 보존시키는 것에 초점이 맞추어져 있었기 때문에 관련 법령이나 업무지침, 연구교육이 이를 중심으로 이루어져 왔다. 앞으로는 보존 이후의 단계, 즉 공개, 공유, 사본제작, 정보보호, 시스템 연계, 기록컬렉션 사후보충 등 일반인에 대한 정보서비스가 강화되어야 할 것이다. 본 논문에서는 최근의 보도사건을 통하여 기록과 정보간의 혼란을 살펴보고 이들의 융합이 필요함을 설명하며, 기록관리 시스템과 정보시스템 상호간의 환류체계를 제안한다.