이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.
Objective: When evaluating individuals with the same parent and no phenotype by pedigree best linear unbiased prediction (BLUP), it is difficult to explain carcass grade difference and select individuals because they have the same value in pedigree BLUP (PBLUP). However, single step GBLUP (ssGBLUP), which can estimate the breeding value suitable for the individual by adding genotype, is more accurate than the existing method. Methods: The breeding value and accuracy were estimated with pedigree BLUP and ssGBLUP using pedigree and genotype of 408 Hanwoo cattle from 16 families with the same parent among siblings produced by fertilized egg transplantation. A total of 14,225 Hanwoo cattle with pedigree, genotype and phenotype were used as the reference population. PBLUP obtained estimated breeding value (EBV) using the pedigree of the test and reference populations, and ssGBLUP obtained genomic EBV (GEBV) after constructing and H-matrix by integrating the pedigree and genotype of the test and reference populations. Results: For all traits, the accuracy of GEBV using ssGBLUP is 0.18 to 0.20 higher than the accuracy of EBV obtained with PBLUP. Comparison of EBV and GEBV of individuals without phenotype, since the value of EBV is estimated based on expected values of alleles passed down from common ancestors. It does not take Mendelian sampling into consideration, so the EBV of all individuals within the same family is estimated to be the same value. However, GEBV makes estimating true kinship coefficient based on different genotypes of individuals possible, so GEBV that corresponds to each individual is estimated rather than a uniform GEBV for each individual. Conclusion: Since Hanwoo cows bred through embryo transfer have a high possibility of having the same parent, if ssGBLUP after adding genotype is used, estimating true kinship coefficient corresponding to each individual becomes possible, allowing for more accurate estimation of breeding value.
The seating postures of passengers in the automated driving vehicle are possible in atypical forms such as rear-facing and lying down. It is necessary to improve devices such as airbags and seat belts to protect occupants from injury in accidents of the automated driving vehicle, and collision safety evaluation tests must be newly developed. The purpose of this study is to define representative types of head-on collision accidents to develop collision standards for autonomous vehicles that take into account changes in driving behavior and occupants' postures. 150 frontal collision cases remained by filtering (accident videos, images, AIS 2+, passenger car, etc…) and random sampling from approximately 320,000 accidents claimed by a major insurance company over the past 5 years. The most frequent accident type is a head-on collision between a vehicle going straight and a vehicle turning left from the opposite side, accounting for 54.7% of all accidents, and most of these accidents occur in permissive left turns. The next most common frontal collision is the center-lane violation by drowsy driving and careless driving, accounting for 21.3% of the total. For the two types above, data such as vehicle speed, contact point/area, and PDOF at the moment of impact are obtained through accident reconstruction using PC-Crash. As a result, two types of autonomous vehicle crash safety test scenarios are proposed: (1) a frontal oblique collision test based on the accident types between a straight vehicle and a left-turning vehicle, and (2) a small overlap collision test based on the head-on accidents of center-lane violation.
Hussain Saleem;Kiran Fatima Mehboob Ali Bana;Samina Saleem
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.216-222
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2024
Objectives: To compare the levels of anxiety on GAD-7 scale among undergraduates of dental, medical and engineering students during COVID-19. The secondary objectives were to correlate the factors influencing level of anxiety and to assess the coping strategies practiced by undergraduates' students of Karachi duri.ng COVID-19 outbreak. Methodology: The cross-sectional based survey was conducted online among the medical, dental and engineering undergraduates' university students of private sector in Karachi through purposive sampling technique during COVID-19 lock down period. The GAD-7 validated tool was used along with the demographic variables, related stress factors and the coping skills practiced during this outbreak. Total 571 questionnaires were found completed in all sections. The data was analyzed on SPSS version 23. P-value <0.05 was considered as statistically significant. Results: The mental health of the students was assessed on GADS-7 scale as normal, mild, moderate and severe levels. From the total (n=18-3.2%) were normal, (n=132-23.1%) had mild, (n=343-60.1%) had moderate and (n=78-13.7%) had severe anxiety level on GADS-7. The levels of anxiety on GAD-7 scale were all positively associated with the related stressors at p-value of 0.000. Moreover the results depicted that there was a moderate and positive correlation found (0.456, 0.447, 0.512 and 0.452) for all related stressors and GAD-7 scale. Taking breaks from watching, reading news regarding the outbreak of COVID-19, meditation and engaging in some other activities were the most frequently used coping strategies for all levels of anxiety among three cohorts of undergraduates'. Conclusion: Undergraduates has shown 96.9% drastically increased level of anxiety during the outbreak of COVID 19 pandemic. Taking breaks from watching, reading news regarding the outbreak of COVID-19 was the most frequent behavior practiced by the students.
클래스 불균형은 딥러닝 작업에서 중요한 문제 중 하나이며, 이는 특히 데이터가 제한적인 분야에서 두드러진다. 본 연구에서는 토마토 잎의 병해를 효과적으로 분류하기 위해 최소한의 라벨 데이터만을 활용하는 새로운 접근법을 제안한다. 이를 위해 YOLOv8 모델을 사용한 재귀적 학습 방식을 도입하였다. 학습 데이터에 대한 이미지 탐지 예측 결과를 다시 학습 데이터로 활용함으로써 라벨 데이터의 개수를 점진적으로 증가시켰다. 이 방식은 기존의 데이터 증강 및 업-다운 샘플링 기법과는 달리 실제 데이터의 활용도를 극대화하여 클래스 불균형 문제를 보다 근본적으로 해결하려 한다. 이를 통해 확보된 라벨 데이터를 바탕으로, 토마토잎을 추출하고 EfficientNet 모델을 이용해 병해를 분류했다. 이 과정을 통해 98.92%라는 높은 정확도를 달성하였다. 특히, 가장 적은 데이터를 가진 클래스인 잎마름역병 병해에서 기존 대비 12.9% 향상된 결과를 확인할 수 있었다. 이 연구는 데이터 불균형 문제를 해결하는 동시에, 높은 정확도로 병해를 분류할 수 있는 방법론을 제시함으로써 다른 작물에서도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 영산강 수계 내 10개 지점의 이화학적 수질에 관한 시공간적 변이상태를 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 측정된 환경부 수질데이터를 이용하여 분석하였다. 이용된 수질 변수는 전기전도도(Conductivity), 생물화학적 산소요구량(BOD), 화학적 산소요구량(COD), 용존산소량 (Dissolved oxygen), 총인 (Total phosphorus), 총질소 (Total nitrogen) 및 총부유물 (Total suspended solids)의 7개 항목으로서 계절별, 연별, 및 조사지점별 농도변이가 큰 것으로 나타났다. 영산강 수계 내에서의 이화학적 수질측정값은 계절성 강우에 따라 수질측정값의 변동 폭이 심하며, 대부분의 수치 농도변이는7 ${\sim}$ 8월에 집중되는 하절기 몬순 강도에 의해 조절되었다. 장마기에 이온희석의 지표로 사용되는 전기전도도와 총인, 총질소와 같은 영양염류들의 경우 강우량과 역 상관관계 (|r|> 0.32, P< 0.01, n=119)를 보였으나, 생물학적 산소 요구량과 화학적 산소요구량의 경우에는 강우분포와 통계학적 유의성 (p>0.05, n=120)을 보이지 않았다. 총인, 총질소 및 전기전도도는 대부분 장마 중인 7 ${\sim}$ 8월에 최소값을 보였는데, 이는 강우에 의해 오염물질이 희석되기 때문으로 사료되었다. 반면, 총부유물의 유입은 하절기 몬순 동안에 최대치를 보여 이온 감소와는 대조적인 특성을 보였다. 생물학적 산소요구량의 계절적 변화패턴은 화학적 산소요구량과 유사한(r.=0.592, P<0.01)양상을 보였으며, 마찬가지로 총질소의 변차패턴 또한 총인과 유사한 (.=0.529, P<0.01) 양상을 보였다. 용존산소량의 계절별 변화에 따르면, 수온이 낮은 겨울에 최대값을 보이며 온도가 높은 여름에 최소값을 보여 수온과의 역 상관관계를 보였다. 지점별 변화 패턴 분석에 따르면, 전기전도도를 제외한 총인, 총질소, 생물학적 산소요구량, 화학적 산소요구량 및 총부유물은 상류 및 하류역 보다 중류역에서 높은 농도를 보인 반면, 전기전도도의 경우에는 하류역에서 높은 농도를 보였다. 특히, 총인, 총질소, 생물학적 산소요구량 및 화학적 산소요구량은 지점 4(광주 2)에서 급격히 악화되는 양상을 보였으며, 이는 광주도심으로부터 유출되는 가정하수 및 인접한 공단에서 배출하는 폐수유입에 의한 영향으로 사료되었다. 따라서, 영산강의 수질 개선을 위해서는 이런 도심지역의 오염부하 저감을 통한 효율적 수질관리가 요구된다.
이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.
Objectives: This study aimed to evaluate environmental exposure to tobacco-specific nitrosamines (TSNAs) by conducting an analysis of the concentration of TSNAs in deposited dust collected from a fertilizer plant and the surrounding village, a simulation of high-temperature drying of tobacco waste, and CALPUFF modeling. Methods: The raw materials of the products, deposited dust (inside and outside the plant and residential area), soil, and wastewater were sampled and the TSNA concentrations were analyzed by LC-MS/MS. As the plant was closed down before the investigation, simulation tests were conducted to confirm the substances discharged during high-temperature (300℃) drying of tobacco waste. CALPUFF modeling was performed to identify the area of influence due to exposure to TSNAs. Results: TSNAs were detected in organic fertilizers estimated to contain tobacco waste, deposited dust, and soil collected from inside and outside the plant. N'-nitrosonornicotine (NNN), 4-(methylnitrosoamino)-1-(3-pyridyl)-1-butanone (NNK), and N'-nitrosoanatabine (NAT) components were detected in five of 15 deposited dust samples collected from the residential area around the plant, while TSNAs were not detected in the five sampling points in the control area. Also, the simulation test for the high temperature drying of tobacco waste found emissions of TSNAs. The CALPUFF modeling results showed that the survey area was likely to be included in the area of influence of TSNA emissions from the plant. Conclusions: It is estimated that harmful tobacco ingredients such as TSNAs were dispersed in nearby areas due to the illegal use of tobacco waste as a raw material to produce organic fertilizers at the plant. These findings assume that the residents have been exposed to TSNAs and suggest that the need for the establishment of measures to manage environmental health.
1982년 4월에 발생한 산불에 의해 소나무림과 그 임상식생이 파괴된 섭제골의 산화지와 이에 인접한 비산화지에서 식생구조와 토양성분을 비교하므로써 산화지의 초기식생과 이차천이 과정을 분석하였다. 조사지에 출현되는 종수는 B1, B2지소에서 각각 25, 23종류, U1, U2지소에서 각각 32, 27종류로서 산화지에서 비산지보다 비교적 적게 나타났다. 조사지의 생활형 조성은 산화지와 비산화지 공히 H-D1-R5-e형으로 나타났다. 우점종 순위는 산화지에서 새(90.36) -억새(84.26), -산거울(71.87)순이었고, 비산화지에서는 소나무(76.80) -산거울(62.32) -털진달래(55.79)순이었다. 천이도는 산화지가 662~719로 비산화지의 684~859보다 비교적 낮게 나타났다. 종다양성지수는 산화지에서 2.1985~2.3506로 비산화지의 2.4094~2.4562보다 약간 낮은 값을 나타냈고, 또한 균등성지수는 역시 산화지에서 0.6830~0.7497로 비산화지의 0.7087~0.7301보다 약간 낮은 값을 나타내었다. 이것은 산화 이후 경과시간의 불충분에 의한 현상으로 종이 비교적 균등하게 분포하고 있음을 보였다. 조사지간의 유사도지수는 B1-B2>U1-U2>B2-U1>B1-U1>B1-U2>B2-U2순으로 나타났다. 토양내의 pH, 총질소함량, 유효인산, 치환성 칼륨은 산화지가 비산화비보다 낮게 나타났는데, 이것은 산불에 의한 열과 회분의 첨가에 기인된 것으로 생각된다.
한의학에서 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 변화와 같은 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 혀의 상태를 진단하는 방법(설진)은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 설진은 광원이나 환자의 자세, 의사의 건강 조건과 같은 검사 환경에 따라 많은 영향을 받는다. 객관적이고 표준화된 진단을 위한 자동 설진 시스템을 개발하기 위하여 촬영된 얼굴 영상으로부터 혀를 영역분할하고 설태를 분류하는 것은 필수적이지만 혀와 입술, 입 근처의 피부색이 서로 유사하므로 쉽지 않은 일이다. 제안된 방법은 전처리 과정과 영역분할, 혀의 구조로부터 발생하는 음영 영역의 지역 최소값 위치 검색, 지역 최소값의 교정, 컬러의 차이를 최대로 하는 위치를 찾는 컬러 경계면 탐색, 척의 기하적인 특성에 일치하는 경계면 선택, 경계면 평활화로 구성되어 있으며, 여기서 전처리 과정은 계산량의 감소를 위한 부 표본화, 히스토그램 평활화, 경계면 강화를 수행한다. 이러한 시스템적인 과정을 거치면, 영역분할된 혀를 획득할 수 있게 된다. 제안된 방법으로 분할된 영역은 초과적으로 혀가 아닌 영역을 제외해 낼 뿐 아니라 정확한 진단을 위해 중요한 정보를 제공함을 한의사의 진단 유효도 평가점수를 통해 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 진단의 객관화와 표준화에 기여할 뿐만 아니라 u-Healthcare 시스템에도 활용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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