보행자 검출은 수년간 광범위하게 연구된 문제이며, 자율주행 자동차와 운전자 보조시스템에서 매우 중요한 역할을 차지하고 있다. 특히, 계층적 분류기[1]와 Histogram of Gradient[2]특징벡터 등 영상기반의 보행자 검출기법과 ConvNet같이 deep model을 이용하여 검출하는 기법들이 연구되었고 검출성능은 꾸준히 상승하였다. 하지만 보행자 검출은 작은 오차에도 생명과 연관된 문제를 야기할 수 있기 때문에, 자율주행 시스템의 보행자검출 오차율은 더욱 낮출 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 Faster R-CNN 응용 기법에 새로 개발한 데이터 학습 모델을 적용하여 보행자 검출 오류를 줄이는 기법을 제안한다. 그리고 기존에 제안된 모델들과 비교를 통해, 보행자 검출에 있어 제안된 방법의 우수성을 보이고자 한다.
수요 예측은 영화 산업에서 매우 중요한 문제이다. 최근 들어 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어의 비정형 텍스트 데이터를 이용하여 영화 흥행을 예측하고 분석하는 시도들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존에는 주로 데이터의 주기별 변화량을 측정하여 데이터 양과 영화 흥행간의 상관성을 분석하거나 데이터에 대해 감성의 극성 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화의 흥행 추이를 예측하였다. 하지만 이러한 정량적 접근만으로는 관객들이 영화를 선택하게 된 근거나 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 알 수 없기 때문에 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터를 수집한 후 빈도수 측정을 통해 트윗의 내용을 대표하는 토픽(topic) 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 속성들이 무엇인지를 밝히고, 그 속성들에 대한 관객들의 반응을 분석함으로써 영화의 흥행에 영향을 미친 요인들을 제시한다.
본 연구는 정보화 수용이 상대적으로 미흡한 건설업계의 건설정보화 추진 필요성을 피력하고, 이를 궁극적인 기업성과 제고로 연결시키기 위한 목적을 가지고 진행되었다. 이를 위해 우선적으로 기업의 각 부문 최적화의 시각에서 벗어나 통합적이고 전사적인 시각으로 접근해야 함을 강조하였다. 본 연구에서는 건설업의 핵심 프로세스를 중심으로 건설정보화 추진현안을 도출하였고, 이를 토대로 건설정보화 추진방안과 향후 전개방향을 제시하였다. 본 연구를 위해 선행연구들을 통하여 건설기업의 정보화 구조모델 및 건설정보화 추진모델을 개발하였으며, 건설정보화 성공도입 기업의 임원들과의 인터뷰 등 사례연구가를 통해 본 연구 모형들의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서는 성공적인 건설정보화 추진 사례로서 PMS 구축, 통합재무정보시스템 구축 및 CRM 시스템 구축 사례연구를 제시하였다.
도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.
Purpose : It is necessary to demonstrate the effect of non-invasive and non-pharmacological interventions such as manual therapy and therapeutic exercise for the management of nonspecific neck pain. In the present study, we aimed to investigate the efficacy of myofascial release therapy plus therapeutic exercise for disability owing to neck pain and quality of life in individuals with nonspecific neck pain. Methods : Eighteen participants with nonspecific neck pain were randomly allocated to intervention (n=9) and control groups (n=9). The intervention group received a myofascial release therapy for 20 min and performed neck stabilization exercises for 30 min twice a week for 4 weeks. The control group performed neck stabilization exercises for 30 min twice a week for 4 weeks at the same time points as the intervention group. Disability owing to neck pain and quality of life were quantified using the neck disability index (NDI) and the Korean version of the World Health Organization Quality of Life Brief Version (WHOQOL-BREF), respectively. NDI and WHOQOL-BREF were assessed before and after intervention. Results : The disability owing to neck pain significantly changed between the groups over time (total score of NDI, p=.049). There were significant time and group interactions in pain (pain intensity of NDI, p=.035) and concentration (concentration of NDI, p=.049). Personal care, lifting, reading, headaches, work, driving, sleeping, and recreation did not show significant improvement between the groups over time. Total score, overall quality of life and general health, physical health domain, psychological domain, social relationships domain, and environmental domain quantified by WHOQOL-BREF did not show significant improvements between the groups over time. Conclusion : These results suggest the clinical use of myofascial release therapy in addition to therapeutic exercise for the management of nonspecific neck pain. Further studies are needed to generalize the findings of this study.
Kim, Maro;Suh, Dongbum;Lee, Jin Hee;Kwon, Hyuksool;Choi, Yujin;Jeong, Joo;Kim, Sola;Hwang, Soyun;Park, Joong Wan;Jo, You Hwan
Journal of Trauma and Injury
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제35권1호
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pp.3-11
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2022
Purpose: The increasing use of electric personal mobility devices (ePMDs) has been accompanied by an increasing incidence of associated accidents. This study aimed to investigate the characteristics of ePMD-related injuries and their associated factors. Methods: This cross-sectional study was conducted using data from the Emergency Department-based Injury In-depth Surveillance database from 2014 to 2018. All patients who were injured while operating an ePMD were eligible. The primary outcome was the rate of severe injury, defined as an excess mortality ratio-adjusted Injury Severity Score of ≥25. We calculated the adjusted odds ratios (AORs) of outcomes associated with ePMD-related injuries. Results: Of 1,391,980 injured patients, 684 (0.05%) were eligible for inclusion in this study. Their median age was 28 years old, and most injuries were sustained by men (68.0%). The rate of ePMD-related injuries increased from 3.1 injuries per 100,000 population in 2014 to 100.3 per 100,000 population in 2018. A majority of the injuries occurred on the street (32.7%). The most commonly injured area was the head and face (49.6%), and the most common diagnosis was superficial injuries or contusions (32.9%). Being aged 55 years or older (AOR, 3.88; 95% confidence interval, 1.33-11.36) and operating an ePMD while intoxicated (AOR, 2.78; 95% confidence interval, 1.52-5.08) were associated with severe injuries. Conclusions: The number of emergency room visits due to ePMD-related injuries is increasing. Old age and drunk driving are both associated with serious injuries. Active traffic enforcement and safety regulations regarding ePMDs should be implemented to prevent severe injuries caused by ePMD-related accidents.
자율주행 및 robot navigation의 인식 시스템은 성능 향상을 위해 다중 센서를 융합(Multi-Sensor Fusion)을 한 후, 객체 인식 및 추적, 차선 감지 등의 비전 작업을 한다. 현재 카메라와 라이다 센서의 융합을 기반으로 한 딥러닝 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 입력 데이터의 변조를 통한 적대적 공격에 취약하다. 기존의 다중 센서 기반 자율주행 인식 시스템에 대한 공격은 객체 인식 모델의 신뢰 점수를 낮춰 장애물 오검출을 유도하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 그러나 타겟 모델에만 공격이 가능하다는 한계가 있다. 센서 융합단계에 대한 공격의 경우 융합 이후의 비전 작업에 대한 오류를 연쇄적으로 유발할 수 있으며, 이러한 위험성에 대한 고려가 필요하다. 또한 시각적으로 판단하기 어려운 라이다의 포인트 클라우드 데이터에 대한 공격을 진행하여 공격 여부를 판단하기 어렵도록 한다. 본 연구에서는 이미지 스케일링 기반 카메라-라이다 융합 모델(camera-LiDAR calibration model)인 LCCNet 의 정확도를 저하시키는 공격 방법을 제안한다. 제안 방법은 입력 라이다의 포인트에 스케일링 공격을 하고자 한다. 스케일링 알고리즘과 크기별 공격 성능 실험을 진행한 결과 평균 77% 이상의 융합 오류를 유발하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1119-1127
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2009
골프경기에서 상금이나 평균타수와 같은 척도에는 명확한 기록이 정의되어 있지만 누가 우승을 할 것인가 하는 관점에서는 Tiger Woods나 Phil Mickelson 그리고 Steve Stricker 등 2009년에 3승 이상을 한 선수를 제외하면 과연 누구일까 하는 의문을 갖게 될 것이다. 왜냐하면 워낙 선수층이 두터워 백지한창 차이의 실력을 갖춘 우승후보 선수들이 많고, 다른 종목보다 정신력이 결과에 많은 영향을 미치기 때문이다. 본 연구에서는 복잡한 비선형 형태의 자료를 파악하는데 아주 유용한 도구인 신경망을 이용하여 2009년 PGA자료를 바탕으로 우승자 예측모형에 대하여 연구를 하였다.
Purpose - In Korea, general super markets have a great impact on the market performance of traditional markets. We propose a modified two stage DEA model for evaluating the performance of traditional markets in Incheon, Korea by identifying the influence of external environmental factors including the presence of general super markets as non-discretionary variables in DEA. Research design, data, and methodology - After obtaining bias-corrected estimates of original DEA efficiency scores using the input and output data of 49 traditional markets, we regress them on several external environmental factors by bootstrap-truncated regression. Results - We obtain bias-corrected efficiency scores from the original DEA efficiency scores by bootstrap and among the five environmental factors, the residential population and the presence of general super markets or SSMs can be considered as the driving forces influencing bias-corrected efficiency scores, positively and negatively, respectively. Conclusions - When DEA efficiency scores tend to be overestimated, we need to use a biased-corrected efficiency score by bootstrap. It is important to note that the efficiency of traditional markets can be largely influenced by external environmental factors such as the presence of general super markets or SSMs that traditional markets can not control. Therefore, it is desirable to consider such environmental factors appropriately for a reasonable performance evaluation.
The purpose of this study was to establish reliability and validity of the Northwick Park Neck Pain Questionnaire (NPQ) translated into Korean for neck pain patients. Sixty-two subjects (35 males, 27 females) with neck pain enrolled in the study. They completed a standardized self-administered questionnaire that included pain intensity, sleeping, sensory at night, duration of symptoms, carrying, reading and watching television, working, social activities, and driving. Reliability was determined by intraclass correlation coefficient (ICC) and Cronbach's alpha by internal consistency. Validity was examined by correlating the NPQ scores to the Visual Analog Scale (VAS) score. Test-retest reliability of the translated versions of the NPQ was good ICC(2,1)=.83 (95%CI=.85~.95). Cronbach's alpha value for NPQ was found to be .87 and this was statistically significant (p<.05). The criterion-related validity coefficients was .75 (p<.01). We concluded that the Korean version NPQ was shown to be a reliable and valid instrument for the assessment of neck pain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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