International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
제16권3호
/
pp.388-393
/
2024
The convergence of machine learning and smart farm is becoming more and more important. The purpose of this research is to quantitatively analyze machine learning and smart farm with bibliographic data from 2013 to 2023. This study analyzed the 251 articles, filtered from the Web of Science, with regard to the article publication trend, the article citation trend, the top 10 research area, and the top 10 keywords representing the articles. The quantitative analysis results reveal the four points: First, the number of article publications in machine learning and smart farm continued growing from 2016. Second, the article citations in machine learning and smart farm drastically increased since 2018. Third, Computer Science, Engineering, Agriculture, Telecommunications, Chemistry, Environmental Sciences Ecology, Material Science, Instruments Instrumentation, Science Technology Other Topics, and Physics are top 10 research areas. Fourth, it is 'machine learning', 'smart farming', 'internet of things', 'precision agriculture', 'deep learning', 'agriculture', 'big data', 'machine', 'smart' and 'smart agriculture' that are the top 10 keywords composing authors' keywords in the articles in machine learning and smart farm from 2013 to 2023.
심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.
International journal of advanced smart convergence
/
제10권4호
/
pp.278-288
/
2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
Recently, several deep learning studies have been reported to automatically identify the location of diagnostic devices using endoscopic data. In previous studies, there was no design to determine whether the configuration of the dataset resulted in differences in the accuracy in which artificial intelligence models perform image classification. Studies that are based on large amounts of data are likely to have different results depending on the composition of the dataset or its proportion. In this study, we intended to determine the existence and extent of accuracy according to the composition of the dataset by compiling it into three main types using larynx, esophagus, gastroscopy, and laryngeal endoscopy images.
Background: In this study, various types of deep-learning models for predicting in vitro radiosensitivity from gene-expression profiling were compared. Methods: The clonogenic surviving fractions at 2 Gy from previous publications and microarray gene-expression data from the National Cancer Institute-60 cell lines were used to measure the radiosensitivity. Seven different prediction models including three distinct multi-layered perceptrons (MLP), four different convolutional neural networks (CNN) were compared. Folded cross-validation was applied to train and evaluate model performance. The criteria for correct prediction were absolute error < 0.02 or relative error < 10%. The models were compared in terms of prediction accuracy, training time per epoch, training fluctuations, and required calculation resources. Results: The strength of MLP-based models was their fast initial convergence and short training time per epoch. They represented significantly different prediction accuracy depending on the model configuration. The CNN-based models showed relatively high prediction accuracy, low training fluctuations, and a relatively small increase in the memory requirement as the model deepens. Conclusion: Our findings suggest that a CNN-based model with moderate depth would be appropriate when the prediction accuracy is important, and a shallow MLP-based model can be recommended when either the training resources or time are limited.
Purpose: The objective of this study was to propose a deep-learning model for the detection of the mandibular canal on dental panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 2,100 panoramic radiographs (PANs) were collected from 3 different machines: RAYSCAN Alpha (n=700, PAN A), OP-100 (n=700, PAN B), and CS8100 (n=700, PAN C). Initially, an oral and maxillofacial radiologist coarsely annotated the mandibular canals. For deep learning analysis, convolutional neural networks (CNNs) utilizing U-Net architecture were employed for automated canal segmentation. Seven independent networks were trained using training sets representing all possible combinations of the 3 groups. These networks were then assessed using a hold-out test dataset. Results: Among the 7 networks evaluated, the network trained with all 3 available groups achieved an average precision of 90.6%, a recall of 87.4%, and a Dice similarity coefficient (DSC) of 88.9%. The 3 networks trained using each of the 3 possible 2-group combinations also demonstrated reliable performance for mandibular canal segmentation, as follows: 1) PAN A and B exhibited a mean DSC of 87.9%, 2) PAN A and C displayed a mean DSC of 87.8%, and 3) PAN B and C demonstrated a mean DSC of 88.4%. Conclusion: This multi-device study indicated that the examined CNN-based deep learning approach can achieve excellent canal segmentation performance, with a DSC exceeding 88%. Furthermore, the study highlighted the importance of considering the characteristics of panoramic radiographs when developing a robust deep-learning network, rather than depending solely on the size of the dataset.
본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.
네트워크 공격을 탐지하기 위하여 기계학습을 이용한 다양한 연구가 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 기계학습 방법은 많은 데이터에 의존적이며 연구를 위해 다양한 실험 데이터가 공개되어 사용되고 있다. 하지만 실험 데이터 및 실제 환경에서 수집되는 데이터는 class간의 수량이 불균형하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기계 학습을 이용한 침입탐지시스템의 한계점 중 학습데이터의 class간 불균형으로 인한 분류 성능 저하를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 네트워크 트래픽 데이터를 처리하고 seqGAN를 이용하여 부족한 데이터를 생성하였다. 제안된 방법은 NSL-KDD, UNSW-NB15 데이터 셋을 대상으로 Text-CNN을 이용하여 분류하는 테스트를 실행한 결과 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.
Due to the serious issues posed by facial manipulation technologies, many researchers are becoming increasingly interested in the identification of face forgeries. The majority of existing face forgery detection methods leverage powerful data adaptation ability of neural network to derive distinguishing traits. These deep learning-based detection methods frequently treat the detection of fake faces as a binary classification problem and employ softmax loss to track CNN network training. However, acquired traits observed by softmax loss are insufficient for discriminating. To get over these limitations, in this study, we introduce a novel discriminative feature learning based on Vision Transformer architecture. Additionally, a separation-center loss is created to simply compress intra-class variation of original faces while enhancing inter-class differences in the embedding space.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.