• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제21권3호
• /
• pp.325-335
• /
• 1996

표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.

• 대기
• /
• 제33권5호
• /
• pp.519-530
• /
• 2023

Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACI_NoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACI_YrOpt were higher than those of ACI_NoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제37권4호
• /
• pp.307-321
• /
• 2024

This paper delves into the critical assessment of predicting sidewall displacement in underground caverns through the application of nine distinct machine learning techniques. The accurate prediction of sidewall displacement is essential for ensuring the structural safety and stability of underground caverns, which are prone to various geological challenges. The dataset utilized in this study comprises a total of 310 data points, each containing 13 relevant parameters extracted from 10 underground cavern projects located in Iran and other regions. To facilitate a comprehensive evaluation, the dataset is evenly divided into training and testing subset. The study employs a diverse array of machine learning models, including recurrent neural network, back-propagation neural network, K-nearest neighbors, normalized and ordinary radial basis function, support vector machine, weight estimation, feed-forward stepwise regression, and fuzzy inference system. These models are leveraged to develop predictive models that can accurately forecast sidewall displacement in underground caverns. The training phase involves utilizing 80% of the dataset (248 data points) to train the models, while the remaining 20% (62 data points) are used for testing and validation purposes. The findings of the study highlight the back-propagation neural network (BPNN) model as the most effective in providing accurate predictions. The BPNN model demonstrates a remarkably high correlation coefficient (R2 = 0.99) and a low error rate (RMSE = 4.27E-05), indicating its superior performance in predicting sidewall displacement in underground caverns. This research contributes valuable insights into the application of machine learning techniques for enhancing the safety and stability of underground structures.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제52권3호
• /
• pp.293-312
• /
• 2024

Researchers are actively investigating the potential for utilizing alternative materials in construction to tackle the environmental and economic challenges linked to traditional concrete-based materials. Nevertheless, conventional laboratory methods for testing the mechanical properties of concrete are both costly and time-consuming. The limitations of traditional models in predicting the tensile strength of concrete composited with geopolymer have created a demand for more advanced models. Fortunately, the increasing availability of data has facilitated the use of machine learning methods, which offer powerful and cost-effective models. This paper aims to explore the potential of several machine learning methods in predicting the tensile strength of geopolymer concrete under different curing conditions. The study utilizes a dataset of 221 tensile strength test results for geopolymer concrete with varying mix ratios and curing conditions. The effectiveness of the machine learning models is evaluated using additional unseen datasets. Based on the values of loss functions and evaluation metrics, the results indicate that most models have the potential to estimate the tensile strength of geopolymer concrete satisfactorily. However, the Takagi Sugeno fuzzy model (TSF) and gene expression programming (GEP) models demonstrate the highest robustness. Both the laboratory tests and machine learning outcomes indicate that geopolymer concrete composed of 50% fly ash and 40% ground granulated blast slag, mixed with 10 mol of NaOH, and cured in an oven at 190°F for 28 days has superior tensile strength.

• 한국항해학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.75-84
• /
• 1999

Although many studies on modelling of port competitive situation have been conducted, both theoretical frame and methodology are still very weak. In this study, therefore, a new algorithm called ESD (Extensional System Dynamics) for the evaluation of port competition was presented, and applied to simulate port systems in northeast asia. The detailed objectives of this paper are to develop Unit fort Model by using SD(System Dynamics) method; to develop Competitive Port Model by ESD method; to perform sensitivity analysis by altering parameters, and to propose port development strategies. For these the algorithm for the evaluation of part's competition was developed in two steps. Firstly, SD method was adopted to develop the Unit Port models, and secondly HFP(Hierarchical Fuzzy Process) method was introduced to expand previous SD method. The proposed models were then developed and applied to the five ports - Pusan, Kobe, Yokohama, Kaoshiung, Keelung - with real data on each ports, and several findings were derived. Firstly, the extraction of factors for Unit Port was accomplished by consultation of experts such as research worker, professor, research fellows related to harbor, and expert group, and finally, five factor groups - location, facility, service, cargo volumes, and port charge - were obtained. Secondly, system's structure consisting of feedback loop was found easily by location of representative and detailed factors on keyword network of STGB map. Using these keyword network, feedback loop was found. Thirdly, for the target year of 2003, the simulation for Pusan port revealed that liner's number would be increased from 829 ships to 1,450 ships and container cargo volumes increased from 4.56 million TEU to 7.74 million TEU. It also revealed that because of increased liners and container cargo volumes, length of berth should be expanded from 2,162m to 4,729m. This berth expansion was resulted in the decrease of congested ship's number from 97 to 11. It was also found that port's charge had a fluctuation. Results of simulation for Kobe, Yokohama, Kaoshiung, Keelung in northeast asia were also acquired. Finally, the inter port competition models developed by ESB method were used to simulate container cargo volumes for Pusan port. The results revealed that under competitive situation container cargo volume was smaller than non-competitive situation, which means Pusan port is lack of competitive power to other ports. Developed models in this study were then applied to estimate change of container cargo volumes in competitive relation by altering several parameters. And, the results were found to be very helpful for port mangers who are in charge of planning of port development.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
• /
• 제15권14호
• /
• pp.5721-5727
• /
• 2014

Objectives: To evaluate the performance of clustering methods used in the prognostic assessment of categorical clinical data for hepatocellular carcinoma (HCC) patients in China, and establish a predictable prognostic nomogram for clinical decisions. Materials and Methods: A total of 332 newly diagnosed HCC patients treated with hepatic resection during 2006-2009 were enrolled. Patients were regularly followed up at outpatient clinics. Clustering methods including the Average linkage, k-modes, fuzzy k-modes, PAM, CLARA, protocluster, and ROCK were compared by Monte Carlo simulation, and the optimal method was applied to investigate the clustering pattern of the indices including platelet count, platelet/lymphocyte ratio (PLR) and serum aspartate aminotransferase activity/platelet count ratio index (APRI). Then the clustering variable, age group, tumor size, number of tumor and vascular invasion were studied in a multivariable Cox regression model. A prognostic nomogram was constructed for clinical decisions. Results: The ROCK was best in both the overlapping and non-overlapping cases performed to assess the prognostic value of platelet-based indices. Patients with categorical platelet-based indices significantly split across two clusters, and those with high values, had a high risk of HCC recurrence (hazard ratio [HR] 1.42, 95% CI 1.09-1.86; p<0.01). Tumor size, number of tumor and blood vessel invasion were also associated with high risk of HCC recurrence (all p< 0.01). The nomogram well predicted HCC patient survival at 3 and 5 years. Conclusions: A cluster of platelet-based indices combined with other clinical covariates could be used for prognosis evaluation in HCC.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권11호
• /
• pp.977-987
• /
• 2018

상수관망시스템의 운영목적은 탄력성을 높여 각종 비정상상황에 유연하게 대처할 수 있는 방향으로 점차 변화하고 있으며 이에 따라 비정상상황에 따른 단수구역 발생에 대한 사후대책 대비를 통한 탄력성 향상이 필수적이다. 이를 위한 가장 효율적인 방법은 수계전환에 따른 비상공급 수원확보이며, 비상관로를 통하여 인접 배수블록으로부터 단수된 구역에 용수를 공급할 수 있다. 성공적인 비상연계 운영을 위해서는, 수리학적 해석을 통하여 시공간적인 측면에서의 공급성능을 평가해야 한다. 비상연계 시, 공간적인 범위를 결정하는 주요 요소는 관경, 위치 및 관저고와 같은 비상관로에 해당하는 제원이며, 시간적인 범위를 결정하는 주요 요소는 연계배수지의 용량과 정수장에 공급 가능한 추가수량이다. 본 연구에서는 A시의 상수관망에 대하여 배수지 1지에 문제가 발생하여 타 배수지들로부터 비상연계를 받는 시나리오에 대하여 모의를 진행하였다. 배수지의 저류량 및 유입량에 대한 모의를 위하여 Advanced-Pressure Driven Analysis 모형을 사용하였으며, 수리해석 결과를 바탕으로 공급범위기준지표 및 공급시간기준지표를 산정하여 연계공급성능에 대한 다각도적인 평가를 진행하였다. 이에 비상연계에 대하여 소비자들이 실제 체감하는 공급성능을 시공간적인 측면에서 파악할 수 있었으며, 설계제원의 타당성에 대한 검토가 가능하였다. 이는 비상연계 성능향상을 위한 구조적 대책 및 비구조적 대책 수립에 대한 의사결정에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.99-104
• /
• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
• /
• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
• /
• pp.38-38
• /
• 2023

Sorghum (Sorghum bicolor L.) is a promising biomass crop with a high lignocellulose content. This study aimed to select high salt-tolerance sorghum lines for cultivation on reclaimed land. Using 7-day seedlings of the sorghum population consisted of 71 radiation-derived mutants (M₂ to M₆) and 33 genetic resources, survival rate (SR), plant height (PH), root length (RL), fresh weight (FW), and chlorophyll content (CC) were measured for two weeks after 102 mM (0.6%) NaCl treatment. Furthermore, the characteristics of the sorghum population were confirmed using correlation analysis, PCA (principal component analysis), and the FCE (fuzzy comprehensive evaluation) method. Under 102 mM NaCl conditions, SR ranged from 4.9 (IS645-200-6) to 82.4% (KLSo79125-200-1), with an average of 49.9%. PH varied from 7.5 (Mesusu-100-2) to 33.2 cm (DINE-A-MITE-100-2-10), with an average of 20.4 cm. RL ranged from 1.0 (IS645-200-1) to 17.0 cm (30-100-2), with an average of 7.7 cm. FW varied from 0.1 (IS645-200-6) to 4.5 g/plant (DINE-A-MITE-100-2-10), with an average of 2.1 g/plant. CC ranged from 0.9 (DINE-A-MITE-100-2-2) to 3.1 mg/g (IS12937), with an average of 1.7 mg/g. An overall positive correlation, with SR and FW (r = 0.86, P < 0.01), and FW and CC (r = 0.79, P < 0.01), was shown by correlation analysis. Among the five traits, two principal components were extracted by PCA analysis. PC1 was significantly associated with FW, while PC2 was highly involved with RL. To evaluate the salt tolerance level of the sorghum population when an FCE based on trait data was performed, MFV (membership function value) was 0.68. As a result of compiling the MFV of each line, eight lines with MFV > 0.68 were selected. Ultimately, the radiation-derived mutant lines, DINE-A-MITE-100-2-10 and DINE-A-MITE-100-2-12 were selected as salt-tolerant sorghum lines. The results are expected to inform salt-tolerant sorghum breeding programs, and the high salt-tolerance sorghum lines might be advantageous for cultivation on reclaimed land.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.363-384
• /
• 2008

본 논문의 목적은 해운항만산업의 마케팅 전략을 통한 한국 항만물류의 경쟁력 향상에 있다. 연구 방법론은 고대와 현대의 이론을 검토하여 기술적 연역과 실증적 분석의 조화를 통해 사회과학분야의 최신 종합적 접근법으로서 구조화 수법인 KJ방법으로 강화시킨 계층퍼지분석기법(HFP모델)을 적용하여 세계물류의 근간이 되고 있는 항만경쟁력 향상의 방안도출과 분석 결과의 평가에 활용되었다. 실증분석의 결과 한국의 대표적 항만인 부산항은 동아시아의 해운항만시장에 있어서 연구 대상항만 중 경쟁력은 중간수준정도로 평가되었다. 현재 한국은 동아시아지역내의 주요 항만들과 경쟁과 상호 보완적인 역할을 하고 있으나, 중 장기적으로 볼 때 선박의 대형화와 고속화 등으로 동아시아의 모든 항만들과 경쟁관계에 놓일 것이다. 기술적 연역에서 한국 해운항만물류의 발전을 위한 주요과제로는 항만정책 개발, 수도권지역의 항만시설확충, 배후부지 연계시스템 구축과 이의 적극적인 활용을 통한 충분한 물동량 확보, 그리고 항만 경쟁력제고를 통한 세계물류발전을 위한 조합적 관계구축의 필요성을 나타내고 있다. 중 단기적으로 한국은 중국의 성장과 개방정책의 기회요인을 지리적 장점으로 이용하여 우리나라 항만을 중국교역의 대외관문으로 활용해야 할 것이다. 중국경제의 부상과 더불어, 중국은 또한 항만과 공항에 있어서 공히 중요한 역할을 담당하고 있다. 따라서 이러한 양자 간의 연계시스템은 특히 수도권에 있어서 팽창일로의 물동량에 대처하기 위한 시설 확충이 강화되어야 할 것이다. 아울러 한국은 적극적인 행운항만 배후연계체계 구축을 통한 물동량확보를 위해 기반시설의 효율화와 이의 적극적인 활용을 통하여 동북아는 물론 동아시아 전체에로의 접근성을 향상시켜야 한다. 본 연구의 기여도는 해운항만 물류시장에 있어서 시공을 초월하여 21세기 현대에 있어서도 기업과 국가의 경영전략에 유용한 순자의 '손자병법' 논문을 관념적 접근과 HFP기법을 통한 실증적 연구를 조화시킨 최초의 논문이다. 더욱이 이와 같은 종합적인 전략적 접근은 현대 사회과학분야에서 진전된 연구 기법으로 평가되고 있는 HFP모형을 채택하고 있다. 이러한 기법은 항만경쟁력 평가에 구조화 수법인 KJ방법으로 강화시켜 급변하는 세계물류환경에 있어서, 한국의 해운항만경쟁력 향상을 위한 실용적 방안구축에 기여하고 있다. 본 논문을 보다 강화시키기 위해서는 평가구조상 보다 더 광범위하고 세밀한 표준치로 세분화 할 수 있을 것이다. 더욱이 본 논문은 손자병법논문에서 보다 다양한 전략적 자료를 발굴하여, 오늘날의 해운항만 마케팅 전략에 원용하여, 이와 관련된 한국의 해운항만물류 경쟁력을 강화시킴으로서 전체적으로 국가 경제발전에 이바지 할 수 있을 것이다.