본 연구에서는 CT 영상의 대퇴골 부위를 해부학적으로 의미 있게 변형하여 CT 영상의 대퇴골 영역을 분할하기 위한 컨벌루션 신경망(CNN)의 훈련 데이터를 증강하는 방법을 제안한다. 먼저 CT 영상으로부터 삼차원 삼각형 대퇴골 메쉬를 얻는다. 그 후 메쉬의 국소부위에 대한 기하학적 특성을 계산하고, 군집화하여 메쉬를 의미 있는 부분들로 분할한다. 마지막으로, 분할한 부분들을 적절한 알고리즘으로 변형한 뒤, 이를 바탕으로 CT 영상을 와핑하여 새로운 CT영상을 생성하였다. 본 연구의 데이터 증강 방법을 이용하여 학습시킨 딥러닝 모델은 기하학적 변환이나 색상 변환 같이 일반적으로 사용되는 데이터 증강법과 비교하여 더 나은 영상분할 성능을 보인다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
The objective of this study was to develop a general inundation modeling technique considering the effect of drainage delay in the paddy field districts. In most studies, farmland inundation simulations have been conducted using previously developed watershed models. However, the water cycle in the paddy fields has a different structure from that of the general watershed, and the effect of the drainage delay should be considered. In this study, the drainage delay algorithm was developed using water balance equation, and the inundation modeling was performed for inundation-prone paddy fields located near Doowol stream. As a result, the depth of inundation was 43.1 cm and 45.2 cm, respectively, due to the 100-year and 200-year frequency rainfall. With the operation of drainage pump ($0.1m^3/s$), inundation depths decreased by 5.8 cm and 6.0 cm, respectively, and inundation time reduced by 20 hours and 21 hours, respectively for the 100-year and 200-year frequency rainfall. The result showed that the general inundation modeling technique developed in this study could reflect the effect of drainage delay due to the rise of external water level and the flooding reduction effect by operation of drainage pump. The results of this study are expected to be useful to establish measures for damage caused by farmland inundation.
In this paper, we studied the micro tool deflection, micro cutting with low temperature, and deformation of micro ribs caused by cutting forces. First, we performed an integrated machining error compensation method based on captured images of tool deflection shapes in micro cutting process. In micro cutting process, micro tool deflection generates very serious problems in contrast to macro tool deflection. To get the real images of micro tool deflection, it is possible to estimate tool deflection in cutting conditions modeled and to compensate for machining errors using an iterative algorithm correcting tool path. Second, in macro cutting fields, the cryogenic cutting process has been applied to cut the refractory metal but, the serious problem may be generated in micro cutting fields by the cryogenic environment. However, if the proper low temperature is applied to micro cutting area, the cooling effect of cutting heat is expected. Such effect can make the reduction of tool wear and burr formation. For verifying this passibility, the micro cutting experiment at low temperature was performed and SEM images were analyzed. Third, the micro pattern was deformed by the cutting forces and the shape error occurred in the sidewall multi-step cutting process were minimized. As the results, the relationship between the cutting conditions and the deformation of micro-structure during micro cutting process was investigated.
현 경비 함정의 위치는 해양사고 위치와의 접근성이 떨어져 있어 합리적이고 과학적인 기준이 아닌 주관적인 판단으로 배치되어 있다. 이에 본 연구에서는 과거 해양사고 데이터를 기반으로 정량적으로 최적의 경비 함정 배치 위치를 도출하고자 한다. 연구 해역은 포항 연안을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 k-평균 군집화 알고리즘으로 경비 함정의 배치 위치를 도출한 후, 보로노이 다이어그램으로 각 경비 함정 간 경비 구역을 구획하였다. 연구 결과, 해양사고 1건당 경비 함정의 평균 항해 거리는 4.4해리, 평균 도착 시간은 13.2분이 개선될 수 있었다. 경비 함정을 유동적으로 배치 수를 달리해야 할 경우 본 연구에서 적용한 기법을 활용하여 최적 배치가 가능하며, 신속한 구조 지원 체계가 더욱 확보될 것으로 판단된다.
현재 기후 변화를 비롯한 여러 자연재해 및 여러 재해로 인해 막대한 손실을 가져오고 있으며, 이러한 자연재해는 원천적 차단은 어렵다. 그러나 이런 재난현장의 정보를 실시간으로 수집하여 빠른 시간내에 피해를 줄이기 위한 방안으로 본 연구에서는 ICT 기술을 접목하여 대응전략을 구사하며, 미래 유비쿼터스 사회를 대비하기 위한 USN 기술을 응용한 모델이 필요하여 제안하고자 한다. 제안 알고리즘은 이동 방향이 일정하지 않아도 보다 적은 수의 이동 기지국만으로도 디지털 각도기를 활용한 방향각과 정지 시 확인할 수 있는 추정 위치를 연계하여 위치 파악이 가능하다는 것을 시뮬레이션을 통하여 분석한 바에 따르면, 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘들보다 더욱 효율적임을 확인하였다.
이 연구는 옥내소화전설비에 자동화점추적 기능을 부가하여 화재 발생위치에 따라 방수노즐이 이동하여 유효하게 방수하는지를 방수중심 지향여부, 방수범위 유지여부, 방수형태의 일관성 유지여부로 구분하여 실험하고 결과를 고찰하였다. 첫째, 방수중심 실험결과는 최초 화원의 중심을 찾는 정확도는 시스템 설계에 있어서 유효한 결과를 도출하게 됨을 확인하였다. 둘째, 방수범위 실험결과 방수최대반경의 물 분사를 하는 경우 방수범위의 오차는 허용공차 범위 내에 들어가는 것으로 확인되었다. 마지막으로 방수형태 실험결과 형태의 변화 없이 정상동작하여 설정블록에 대하여 설계상태가 이상 없음을 확인하였다.
에드워즈 곡선 Edwards25519와 Edwards448 상의 점 스칼라 곱셈(point scalar multiplication; PSM)을 지원하는 EdCC (Edwards curve cryptography) 코어를 설계하였다. 저면적 구현을 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈 알고리듬을 기반으로 유한체 곱셈기를 설계하였으며, 나눗셈 연산 없이 점 연산을 구현하기 위해 확장 트위스티드 에드워즈 좌표계를 적용하였다. EdCC 코어를 100 MHz의 클록으로 합성한 결과, 24,073 등가 게이트와 11 kbit의 RAM으로 구현되었으며, 최대 동작 주파수는 285 MHz로 추정되었다. Edwards25519와 Edwards448 곡선 상의 PSM을 각각 초당 299회, 66회 연산하는 것으로 평가되었으며, 유사한 구조의 타원곡선 암호 코어에 비해 256 비트 PSM 연산에 소요되는 클록 사이클 수가 약 60 % 감소하여 연산 성능이 약 7.3 배 향상되었다.
부정확한 실시간 스케쥴링은 실시간 시스템에 일시적인 과부하가 발생할 때, 보다 덜 중요한 태스크들을 희생시킴으로서 시간적 오류들의 결과로 발생될 수 있는 나쁜 효과들을 최소화시키기 위하여 사용될 수 있다. 부정확한 실시간 스케쥴링에 있어서, 모든 경성 실시간 태스크는 논리적으로 필수적 태스크와 선택적 태스크로 나누어 질 수 있다. 최근들어서, 선택적 태스크들을 지연시킴으로서 총오류를 최소화시키면서도 필수적 태스크들의 스케쥴가능성을 향상시키는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나, 이러한 연구들에서의 스케쥴가능성은 각 각의 선택적 태스크의 실행요구시간이 대응하는 필수적 태스크의 실행요구시간보다 작거나 같을 때 에만 적용된다는 제약이 있었다. 그래서, 본 논문에서는 이전의 연구들의 필수적 및 선택적 태스크들에 대한 실행요구시간 제약조건과 정 반대되는 제약조건 하에서도 적용될 수 있는 새로운 지연 전략을 제시하였다. 그럼에도 불구하고, 본 논문에서 제시한 지연 전략은 총오류를 최소화시키면서도 이전 연구들에 비하여 유사하거나 더 우수한 스케쥴가능성 성능을 보여 주었다.
본 논문은 감성 분석에 사용되는 RNN 모델의 최적화를 얻기 위한 성능분석을 위하여 하이퍼파라미터 튜닝에 따른 손실과 정확도의 추이를 관찰하여 모델과의 상관관계를 연구하였다. 연구 방법으로는 시퀀셜데이터를 처리하는데 가장 최적화된 LSTM과 Embedding layer로 히든레이어를 구성한 후, LSTM의 Unit과 Batch Size, Embedding Size를 튜닝하여 각각의 모델에 대한 손실과 정확도를 측정하였다. 측정 결과, 손실은 41.9%, 정확도는 11.4%의 차이를 나타내었고, 최적화 모델의 변화추이는 지속적으로 안정적인 그래프를 보여 하이퍼파라미터의 튜닝이 모델에 지대한 영향을 미침을 확인하였다. 또한 3가지 하이퍼파라미터 중 Embedding Size의 결정이 모델에 가장 큰 영향을 미침을 확인하였다. 향후 이 연구를 지속적으로 이어나가 모델이 최적의 하이퍼파라미터를 직접 찾아낼 수 있는 알고리즘에 대한 연구를 지속적으로 이어나갈 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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