최근 챗봇이 다양한 분야에 적용되어 좋은 성과를 보이면서 쇼핑몰 상품 추천 서비스에도 챗봇을 활용하려는 시도가 많은 이커머스 플랫폼에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자와 시스템간의 대화와 패션 이미지 정보에 기반해 사용자가 원하는 패션을 추천하는 챗봇 대화시스템을 위해, 최근 자연어처리, 음성인식, 이미지 인식 등의 다양한 AI 분야에서 좋은 성능을 내고 있는 트랜스포머 모델에 대화 (텍스트) 와 패션 (이미지) 정보를 같이 사용하여 추천의 정확도를 높일 수 있도록 개선한 멀티모달 기반 개선된 트랜스포머 모델을 제안하며, 데이터 전처리(Data preprocessing) 및 학습 데이터 표현(Data Representation)에 대한 분석을 진행하여 데이터 개선을 통한 정확도 향상 방법도 제안한다. 제안 시스템은 추천 정확도는 0.6563 WKT(Weighted Kendall's tau)으로 기존 시스템의 0.3372 WKT를 0.3191 WKT 이상 크게 향상시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1216-1233
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2023
Conventional occupational therapy (OT) is conducted under the observation of an occupational therapist, and there are limitations in measuring and analyzing details such as degree of hand tremor and movement tendency, so this important information may be lost. It is therefore difficult to identify quantitative performance indicators, and the presence of observers during performance sometimes makes the subjects feel that they have to achieve good results. In this study, by using the Unity3D and artificial intelligence (AI) speaker, we propose a system that allows the subjects to steadily use it by themselves and helps the occupational therapist objectively evaluate through quantitative data. This system is based on the OT of the sensory integration approach. And the purpose of this system is to improve children's activities of daily living by providing various feedback to induce sensory integration, which allows them to develop the ability to effectively use their bodies. A dynamic OT cognitive assessment tool for children used in clinical practice was implemented in Unity3D to create an OT environment of virtual space. The Leap Motion Controller allows users to track and record hand motion data in real time. Occupational therapists can control the user's performance environment remotely by connecting Unity3D and AI speaker. The experiment with the conventional OT tool and the system we proposed was conducted. As a result, it was found that when the system was performed without an observer, users can perform spontaneously and several times feeling ease and active mind.
This study determined the effect of ovarian status at the beginning of the modified Double-Ovsynch program on reproductive performance in dairy cows. In the study, 1,302 cows were treated with a modified Double-Ovsynch program at 56 days after calving. This program comprises administering gonadotropin-releasing hormones (GnRH), prostaglandin F2α (PGF2α) 10 days later, GnRH 3 days later, GnRH 7 days later, and GnRH 56 h later, followed by timed artificial insemination (TAI) 16 h later. At the beginning of the program, cows were categorized according to the size of the largest follicle and the presence of a corpus luteum (CL) in the ovaries as follows: 1) small follicle (<5 mm, SF group, n = 100), 2) medium follicle (8-20 mm, MF group, n = 538), and 3) large follicle (≥25 mm, LF group, n = 354) without a CL, or 4) the presence of a CL (CL group, n = 310). The pregnancies per AI after the first TAI were analyzed by logistic regression using the LOGISTIC procedure, and the logistic model included the fixed effects of the herd size, parity, body condition score (BCS) at the first TAI, TAI period, and ovarian status. A larger herd size, higher BCS at the first TAI, and TAI period with no heat stress increased (p < 0.05) the probability of pregnancy per AI after the first TAI. However, ovarian status at the beginning of the program did not affect (p > 0.05) the pregnancies per AI (ranges of 37.9% to 42.9%). These results show that the modified Double-Ovsynch program can be used effectively while maintaining good fertility regardless of the ovarian status in dairy herds.
신호를 제어하는 방식은기존의 전통적인 수학적 방식을 이용한 최적화를 넘어 이제 인공지능이 본격적으로 활용되기 시작하는 단계까지 발전하였다. 이에 따라 인공지능을 적용하는 방안에 대해 다양한 연구들이 진행되고 있는데, 현행 연구에서는 주로 좋은 교통 상황에 대한 마땅한 고려 없이 간단히 지체도만을 고려하여 보상함수를 설정하는 방식을 주로 채택하고 있다. 그러나 이 경우 현실성이 떨어지는 신호 제어 방식을 인공지능이 학습할 가능성이 존재한다는 문제점을 지닐 뿐더러, 보상 함수에서 좋다고 평가하는 것이 실질적인 서비스 수준의 정의에 부합하지 않음을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 보상함수 설정 사례를 분석하고, 개선 방향을 제시하고자 한다.
Rocks undergoing repeated loading and unloading over an extended period, such as due to earthquakes, human excavation, and blasting, may result in the gradual accumulation of stress and deformation within the rock mass, eventually reaching an unstable state. In this study, a CNN-CCM is proposed to address the mechanical behavior. The structure and hyperparameters of CNN-CCM include Conv2D layers × 5; Max pooling2D layers × 4; Dense layers × 4; learning rate=0.001; Epoch=50; Batch size=64; Dropout=0.5. Training and validation data for deep learning include 71 rock samples and 122,152 data points. The AI Rock Constitutive Model learned by CNN-CCM can predict strain values(ε1) using Mass (M), Axial stress (σ1), Density (ρ), Cyclic number (N), Confining pressure (σ3), and Young's modulus (E). Five evaluation indicators R2, MAPE, RMSE, MSE, and MAE yield respective values of 0.929, 16.44%, 0.954, 0.913, and 0.542, illustrating good predictive performance and generalization ability of model. Finally, interpreting the AI Rock Constitutive Model using the SHAP explaining method reveals that feature importance follows the order N > M > σ1 > E > ρ > σ3.Positive SHAP values indicate positive effects on predicting strain ε1 for N, M, σ1, and σ3, while negative SHAP values have negative effects. For E, a positive value has a negative effect on predicting strain ε1, consistent with the influence patterns of conventional physical rock constitutive equations. The present study offers a novel approach to the investigation of the mechanical constitutive model of rocks under cyclic loading and unloading conditions.
International journal of advanced smart convergence
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제9권2호
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pp.68-75
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2020
Non-orthogonal multiple access (NOMA) has gained the significant attention in the fifth generation (5G) mobile communication, which enables the advanced smart convergence of the artificial intelligence (AI), the internet of things (IoT), and many of the state-of-the-art technologies. Recently, correlated superposition coding (SC) has been proposed in NOMA, to achieve the near-perfect successive interference cancellation (SIC) bit-error rate (BER) performance for the stronger channel users, and to mitigate the severe BER performance degradation for the weaker channel users. In the correlated SC NOMA scheme, the stronger channel user BER performance is even better than the perfect SIC BER performance, for some range of the power allocation factor. However, such excessively good BER performance is not good for the user-fairness, i.e., the more power to the weaker channel user and the less power to the stronger channel user, because the excessively good BER performance of the stronger channel user results in the worse BER performance of the weaker channel user. Therefore, in this paper, we propose the power splitting to establish the user-fairness between both users. First, we derive a closed-form expression for the power splitting factor. Then it is shown that in terms of BER performance, the user-fairness is established between the two users. In result, the power splitting scheme could be considered in correlated SC NOMA for the user-fairness.
시험 화합물 KSC-13906에 대하여 이앙심도(移秧深度)와 감수심(減水深)의 차이에 의한 약해 및 약효 변동, 토양중 이동성 등의 효력 변동 요인과 인위적인 용출 조절 처리, dymron 및 타 제초제와의 혼합 처리에 의한 약해 경감 효과와 상호작용 특성 등을 온실에서 조사하여 결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 2.5 엽기 어린 모의 경우 3cm 깊이로 이앙하고 이앙 10일 이후에 처리하는 것이 바람직하였다. 0 - 1cm/day의 무누수 조건보다 3 - 5cm/day의 감수심 조건에서 약효와 약해가 모두 감소되었다. KSC-13906는 3cm/day의 용출조건 에서 2cm 정도의 이동폭을 가지고 있었다. 인위적인 용출조절(溶出調節)에 의하여 KSC-13906의 배량 약해 경감 효과가 뚜렸하였으나 직파벼에 대한 약해를 완전히 제거시킬 수는 없었다. 약해 경감을 위한 dymron의 혼합처리 효과는 아주 우수하여 7 DAT 처리 KSC-13906 18g ai/ha까지도 직파벼가 안전하였고, 12 DAT 처리에서도 18g ai/ha까지 안전성을 증대시켰다. KSC-13906과 mefenacet의 2원 혼합 처리에서는 약해 경감 효과가 나다나지 않았지만, KSC-13906과 mefenacet 그리고 dymron 3원 혼합의 경우 처리한 전 조합에서 약해 문제는 피할 수 있었다. KSC-13906를 thiobencarb, piperophos, 2,4-D, diuron, quinclorac 등과 혼합할 경우 약해 - 약효측면에서 실용적인 장점을 찾을 수 없었으나 9 - 12g ai/ha의 KSC-13906과 250 - 500g ai/ha의 dymron을 혼합하거나, KSC 13906+mefenacet+dymron을 9+250+250g ai/ha로 조합 처리할 경우 실용화 가능성이 인정되었다.
일반적으로 최적화문제는 간단하게 해결하기 어렵다. 그 이유는 주어진 문제가 단순하면 바로 해결되지만, 복잡할수록 그 경우의 수는 방대하기 때문이다. 본 연구는 인공신경망 최적화에 대한 연구이다. 여기에서 우리가 다루고 있는 것은, 인공신경망을 구축하기 위한 완화법으로써, 최적화하는 방법이다. 주요 논제로는, 신경망 네트워크 전체의 안정성과 불안정성, 경비 절감, 에너지 절감과 같은 비결정적인 문제를 다루고 있다. 이를 위하여, 우리는 연상기억 모델 즉, 국소적 최소인 기억정보가 가짜인 정보를 선택하지 않는 방법을 제시한다. 그리고, 시물레이티드 어닐링법으로써, 이것은 가급적 낮은값을 가지고 있는 그 방향을 예측하고 그 이전의 낮은값과 결합해 나가서 더 낮은값으로 반복 수정해 나가는 방법이다. 그리고, 비선형 계획문제는, 방대한 조합상태의 수를 목적함수 합의 최소화를 위하여 적절한 최소하강법을 적용하여 입출력을 확인하여 수정해 나가는 방법이다. 결국 본 연구는 최적화문제를 해결하기 위한 이론적인 접근 방법으로써 완화법으로서의 접근가능한 유용한 방법을 제시하였다. 따라서, 본연구는 새롭게 인공신경망을 구축할 때, 효율적으로 적용 할 수 있는 좋은 제안이 될 것으로 생각한다.
본 연구는 재래 흑염소의 인공수정기술을 개발하여 우수한 재래 흑염소의 이용효율을 극대화시키는데 그 목적을 두고 축산연구소 가축유전자원 시험장에서 사육하고 있는 재래 흑염소의 정액을 채취하여 이를 동결보존한 후 필요시 사용하였다. 발정동기화 처리로 인위적으로 발정을 유기한 개체에 인공수정을 실시하여 처리방법별 발정 유기율, 호르몬의 변화양상 및 분만율을 조사하였다. 발정동기화 방법 중 CIDR+$PGF_2a$ 방법에서 $55.6\%$, CIDR+PMSG 방법에서 $40.0\%$ 발정이 발현되었다. CIDR+$PGF_2a$와 CIDR+PMSG 두 처리구에서 CIDR삽입 후 progesterone 농도가 상승하여 CIDR 제거하는 당일까지 높은 수준의 progesterone의 혈중 농도를 유지하였다. 그러나 CIDR를 제기하면 다음날 바로 그 농도가 1 ng/mL 수준으로 급격히 떨어지는 것을 확인함으로써 재래 흑염소의 발정동기화를 위해 CIDR를 이용하는 것이 유용한 방법으로 확인되었다. 이들 중 CIDR+$PGF_2a$를 사용하였을 경우 신선 정액에서 $25\%$, 동결정액에서 $20\%$의 분만율을 나타내었다.
Embryos formed in vivo were collected from 171 donors housed in Chung Cheong Buk-Do Institute of Livestock and Veterinary Research of the Chungbuk community during the years 2009~2012. We evaluated annual embryo collection, effect of follicle stimulating hormone (FSH), controlled internal drug release (CIDR) and prostaglandin (PG) administration to the donor for superovulation and controlling the estrus cycle, seasonal effects of embryo collection and compared the number of embryos recovered as per the collection days and pregnancy rate. In all, 1,243 embryos were collected from 118 donors with an average of $7.31{\pm}5.35$ embryos per donor, out of which 69.4% were transferable. Dosages of FSH required for inducing superovulation in various donors were compared. Average number of embryos collected from donors administered with 30 AU of FSH ($7.13{\pm}5.74$ per donor) was not significantly different from that of donors who were given an injection of 24 AU of FSH ($7.53{\pm}4.91$ per donor). However, the percentage of transferable embryos in the 30AU FSH-administered group (63.2 %, 449 of 711) was higher than that in the 24AU FSH-administered group (77.8%, 414 of 532). In the group of donors under a natural estrus cycle, the FSH dose administered did not influence the number of transferable embryos produced ($7.49{\pm}6.25$ per donor for 30 AU of FSH vs $7.49{\pm}4.92$ per donor for 24 AU of FSH). However, in donors administered with CIDR and PG for controlling the estrus cycle, the FSH dose affected the average number of transferable embryos collected ($4.25{\pm}2.87$ per donor for 30 AU of FSH vs $8.50{\pm}6.36$ per donor for 24 AU of FSH). We collected embryos from donors 6, 7 or 8 days after artificial insemination (AI). Results showed that the percentage of transferable embryos among those collected 8 days after AI was significantly higher than that among embryos collected 6 or 7 days after AI. Seasonal variations did not affect number of recovered embryos and pregnancy rates in natural estrus cycle and CIDR treatment groups (48.28% and 42.55%) but higher than pregnancy rate of frozen embryos (19.63%). These results indicated that administration of FSH beyond a threshold dose (at least 24 AU) has no beneficial effect on the production embryos and that collection of embryos 7~8 days after AI is optimal for embryo recovery. CIDR treatment induced superovulation in short term and had no influence on the natural estrus cycle. Finally, although good-quality embryos were transferred, freezing significantly reduced the pregnancy rates after transfer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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