본 연구는 군도개발을 위한 물리적 계획기법의 개발현황을 파악하고 계획기법과 개발목적 간의 연관성 분석을 통해 지속가능한 생태 군도도시 개발전략을 구축하는데 목표를 둔다. 첫째, 국내 외 사례의 비교분석에서는 친환경적으로 개발된 유럽사례가 환경론적 측면에서 다양한 개발테마에 맞게 적용되고 과학도시, 관광도시, 상업도시, 생태도시로서의 아이덴티티를 갖고 개발되고 있음의 결과를 얻었다. 그러나 국내사례는 인간중심의 관광도시 개발에만 집중하는 단기적 개발기법 적용이 대부분이었으며, 섬 내에 살고 있는 거주민들의 개발 지식정보 습득과 이해가 미비하여 향후 지속가능한 개발에 장애가 될 수 있음을 파악하였다. 둘째, 보다 체계적인 물리적 계획기법의 적용방향을 제시하기 위해 심층 분석을 실시하였다. 연구방법은 사례분석을 통해 도출한 계획기법을 계획목적을 중심으로 연관성 분석 실시하여 각 사례별 적용여부 및 개발동향을 파악하였다. 그 결과, 개발목적에 따른 컨텐츠와 물리적 계획기법들이 다각적 측면에서 개발해야 하고 또한, 현지주민은 지속적인 정보지식 공유와 외부인과의 소통을 원활히 할 수 있는 서비스 컨텐츠, 관련 인프라 확충을 해야 할 것이다.
기존에는 센서와 원격제어 또는 딥-러닝과 같은 기술들을 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어할 수 있었다. 하지만 기상 정보를 이용하여 탐사로봇의 속도를 제어하는 것은 지금까지 제안되지 않았다. 유용한 일상 생활정보인 기상정보를 이용하지 않는 기존 탐사로봇의 방법의 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기상청에서 무료로 제공하는 RSS(Rich Site Summary) 서비스로부터 얻어진 날씨 정보를 이용하는 새로운 탐사 로봇 속도 제어 방법을 제안한다. 본 논문에서 구현된 탐사로봇은 TCP/IP 통신을 통하여 원격 제어되고 장착된 카메라 센서에 의해 얻어진 실시간 현장화면 사진을 와이파이 통신내에서 제공할 수 있다. 추가로 기상청의 URL(Uniform Resource Locator)을 통하여 얻어진 날씨 정보를 활용하여 탐사로봇의 속도가 자율적으로 제어된다. 제안한 방법의 올바른 성능은 강수확률과 풍속에 따른 탐사로봇의 속도를 측정한 논문에서의 실험 데이터들로부터 확인된다.
Body has been high-lightened as one of the most important theme since the philosophy and the arts are focused on it in the late 20th century. It would be of worth to study the characteristics of contemporary fiber-art works, especially done by Abakanowiz who has been regarded as a dominant pioneer in the contemporary fiber-arts from the viewpoint of inter-grade of the physicals and the mental. This paper, therefore, deals with the Abaknowiz' works in the context of human body and body-signs. Life and works might be classified into 5 stages: first, learning period since her birth in 1930, second, creation period of Abakans, third, remodelling period of Abakans, fourth, composition and dissolution period of Abakans and the last and fifth, new transformation period of Abakans. 'Abakans' through her whole life as an artist have been a plastic language and based ultimately on external human body but in various materials and forms. Abakan as a human-sign uses the past experiences and the texts of the other world in mixed and overlapped forms. Life-size Abakans by Abaknowiz can be easily understood as Abakanowiz herself and her Polish ancestor at the same time. The neuter Abakans with mashed face and obscure body is a expressive figure of coexisting world with opposite concepts like war and ideology, anxiety and freedom, man and woman, and etc. Human body as body-sign is an extensive image has existed since our forefathers and overlapped with the inter textual and the popular images. 'Abakans' that is our world and inner-self at the same time might be a window through which she tries to show what the world is.
Purpose: Although benign rolandic epilepsy (BRE) is a benign condition, it may be associated with a spectrum of behavioral, psychiatric, and cognitive disorders. This study aimed to assess the cognitive and other neuropsychological profiles of children with BRE. Methods: In total, 23 children with BRE were consecutively recruited. All children underwent sleep electroencephalography (EEG) and were assessed on a battery of comprehensive neuropsychological tests including the Korean versions of the Wechsler intelligence scale for children III, frontal executive neuropsychological test, rey complex figure test, Wisconsin card sorting test, attention deficit diagnostic scale, and child behavior checklist scale. Results: The study subjects included 13 boys and 10 girls aged $9.0{\pm}1.6$ years. Our subjects showed an average monthly seizure frequency of $0.9{\pm}0.7$, and a majority of them had focal seizures (70%). The spike index (frequency/min) was $4.1{\pm}5.3$ (right) and $13.1{\pm}15.9$ (left). Of the 23 subjects, 9 showed frequent spikes (>10/min) on the EEG. The subjects had normal cognitive and frontal executive functions, memory, and other neuropsychological sub-domain scores, even though 8 children (35%) showed some evidence of learning difficulties, attention deficits, and aggressive behavior. Conclusion: Our data have limited predictive value; however, these data demonstrate that although BRE appears to be benign at the onset, children with BRE might develop cognitive, behavioral, and other psychiatric disorders during the active phase of epilepsy, and these problems may even outlast the BRE. Therefore, we recommend scrupulous follow-up for children with BRE.
2015 개정 교육과정은 국가 사회적 요구에 따라 소프트웨어 교육의 강화를 개정 중점 사항으로 설정하고, 컴퓨팅 사고력의 함양을 강조하고 있다. 따라서 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 다양한 교수 학습 및 평가 방법에 관한 연구는 물론, 컴퓨팅 사고력 함양에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 비버챌린지 2017 문항 및 응시 결과에서 나타난 중등학교 학생들의 컴퓨팅 사고력 수준을 분석하고, 평가 요소, 성별, 지역 등 다양한 요인에 따른 차이를 밝히고자 하였다. 본 연구 결과는 중등학교 학생들의 컴퓨팅 사고력 함양 교육에 있어서 고려해야 할 요인들을 이해하고, 컴퓨팅 사고력 평가 도구로서의 비버챌린지 개선 방향에 대한 시사점을 제시하는데 의의가 있다.
특허 정보검색에서는 검색 정확도를 높이거나 유사 특허들을 검색하기 위한 목적으로 청구항 등 특허 기술 문서의 내용을 대표하는 개체명 인식이 필요하다. 본 연구에서는 특허 개체명을 자동으로 인식하기 위하여 기계 학습 기법에서 태깅 문제 해결에 매우 우수한 성능을 보이는 조건부 랜덤 필드 기법을 이용하는 특허 개체명 인식 방법을 제안하였다. 개체명 태깅이 되어 있는 특허 문서 말뭉치에서 66만 어절을 학습용 데이터로 사용하여 특허 개체명 시스템을 구축하고, 7만 어절을 평가용 데이터로 사용하여 성능 평가를 하였다. 실험 결과에 의하면 개체명 인식 정확도는 93.6%이고, 개체명 인식 성능을 수작업 태깅 결과와 비교하여 일치도를 평가했을 때 카파 계수는 0.67로 나타났다. 이 카파 계수값은 두 사람의 수작업 태깅 결과에 대한 카파 계수 0.6 보다 높은 것으로 특허 개체명 인식 시스템이 수작업 태깅을 대신하여 실용적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
트랜섬 선미 형상변화에 따른 후류 유동특성을 알아보기 위해 $Re=3.5{\times}103$ 및 $Re=7.0{\times}103$에서 수면하부 유동을 계측하였다. 선미형상변화에 따른 유동장 계측을 위해 2-프레임 그레이레벨 상호상관 PIV기법을 이용하여 분석하였다. 선미형상은 실선조사 결과를 바탕으로 선저와 이루는 각을 각각 $45^{\circ}$(모델 A), $90^{\circ}$(모델 B) 및 $135^{\circ}$(모델 C)를 실험에 적용하였다. 모델의 선미 침수면의 깊이는 자유 수면으로부터 40mm를 기초하였다. 레이놀즈수가 증가함에 따라, 와의 규모가 증가하고 하류로 길게 형성되는 경향을 나타냈다.
현대인들은 과거에 비해 풍부한 먹거리와 다양한 삶의 형태를 가지게 되었으나 바쁜 생활 속에 아침을 거르게 되고, 제 시간에 식사를 하지 못하는 등의 올바르지 못한 식습관을 형성하게 되었다. 이러한 식습관은 장기간 유지되면서 소화기관 장애로 이어지게 된다. 그에 가장 쉽게 발생하는 증상이 역류성 식도염과 삼킴 장애라고 불리는 연하 곤란이 있으며, 그 중 연하 곤란은 다양한 합병증의 형태로 발전하거나 위암, 후두암등의 전조증상으로 확인되기도 하여 빠르고 정확한 진단이 요구된다. 이에 따른 진단 결과는 현재도 의사가 수동적으로 판단하며 그 결과가 제각각이다. 여기서 말하는 진단 결과는 중증 정도를 말하는 것이며, 그에 따른 치료법이나 합병증을 파악할 때의 잘못된 진단으로 과한 치료나 부족한 대처로 이어지게 될 수도 있다. 본 논문에서는 연하 곤란의 심각 정도를 파악하기 위해 연하 곤란 진단 과정에서 식도로 이어지는 구간에 후두개곡과 이상와 부에 남는 잔여 음식물을 확인하기 위한 X-ray 이미지 처리에 K-means 알고리즘을 사용하는 프로그램을 개발하는 것을 연구하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.1-11
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2021
Document page segmentation is an important step in building a quality optical character recognition module. The study examined already existing work on the topic of page segmentation and focused on the development of a segmentation model that has greater functional significance for application in an organization, as well as broad capabilities for managing the quality of the model. The main problems of document segmentation were highlighted, which include a complex background of intersecting objects. As classes for detection, not only classic text, table and figure were selected, but also additional types, such as signature, logo and table without borders (or with partially missing borders). This made it possible to pose a non-trivial task of detecting non-standard document elements. The authors compared existing neural network architectures for object detection based on published research data. The most suitable architecture was RetinaNet. To ensure the possibility of quality control of the model, a method based on neural network modeling using the RetinaNet architecture is proposed. During the study, several models were built, the quality of which was assessed on the test sample using the Mean average Precision metric. The best result among the constructed algorithms was shown by a model that includes four neural networks: the focus of the first neural network on detecting tables and tables without borders, the second - seals and signatures, the third - pictures and logos, and the fourth - text. As a result of the analysis, it was revealed that the approach based on four neural networks showed the best results in accordance with the objectives of the study on the test sample in the context of most classes of detection. The method proposed in the article can be used to recognize other objects. A promising direction in which the analysis can be continued is the segmentation of tables; the areas of the table that differ in function will act as classes: heading, cell with a name, cell with data, empty cell.
산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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