• 제목/요약/키워드: MAP algorithm

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위성영상의 토지정보 분석정확도 향상을 위한 응용체계의 개발 - 다중시기 영상과 주성분분석 및 정준상관분류 알고리즘을 이용하여 - (Development of a Compound Classification Process for Improving the Correctness of Land Information Analysis in Satellite Imagery - Using Principal Component Analysis, Canonical Correlation Classification Algorithm and Multitemporal Imagery -)

  • 박민호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권4D호
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    • pp.569-577
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    • 2008
  • 본 연구의 목적은 위성영상으로부터 보다 정확한 토지정보를 취득하기 위해 다중시기데이터의 혼합과 특정 영상강조기법 및 영상분류알고리즘을 병합하여 적용하는 응용분류체계의 개발이다. 즉, 본 연구에서는 혼합된 다중시기데이터를 주성분분석한 후 정준상관분류기법을 적용하는 분류과정을 제안한다. 이 분류과정의 결과를 단일영상별 정준상관분류결과, 다중시기혼합영상의 정준상관분류결과, 시기별 주성분분석 후 정준상관분류결과와 비교한다. 사용된 위성영상은 1994년 7월 26일과 1996년 9월 1일에 취득된 Landsat 5 TM 영상이다. 정확도평가를 위한 지상실제데이터는 지형도 및 항공사진으로부터 취득되었으며, 연구대상영역 전체가 정확도평가 대상으로 사용되었다. 제안된 응용분류체계는 단일영상만을 사용하여 정준상관분류를 수행한 경우보다 분류정확도면에서 약 8.2% 상승되는 우수한 효과를 보여주었다. 특히, 복잡한 토지특성이 혼합되어 있는 도시역을 정확히 분류하는데 유효하였다. 결론적으로 Landsat TM 영상을 사용한 토지피복정보 추출시 분류정확도를 높이기 위해서, 다중시기영상을 사전에 주성분분석 후 정준상관분류기법을 적용하면 매우 효과적임을 확인하였다.

Bigdata 분석과 인공지능 적용한 GIS 최적화 연구 (GIS Optimization for Bigdata Analysis and AI Applying)

  • 곽은영;박대우
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.171-173
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    • 2022
  • 4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.

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교량 바닥판의 균열 BIM 생성 및 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘 개발 (Creation of Crack BIM in Bridge Deck and Development of BIM-FEM Interoperability Algorithm)

  • 양다현;이민진;안효준;정현진;이종한
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권6호
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    • pp.689-693
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    • 2023
  • 국내 교량은 향후 10년 이내에 공용연수가 30년 이상인 교량이전체 교량의 약 54%를 차지하며 교량의 노후화가 급격하게 진행될 것으로 예상된다. 최근 국내외에서는 BIM을 활용하여 교량의 유지관리 단계의 정보를 디지털화함으로써 정보의 접근성 및 활용성을 증가시키기 위한 연구를 수행하는 추세이다. 이에 본 연구는 교량 바닥판에 대한 BIM-FEM 상호 연계 알고리즘을 개발하여 유지관리 정보를 데이터화 하고, 이력관리를 보다 효율적으로 수행하는 기술을 개발하였다. 외관조사망도 기반의 초기 균열 BIM을 생성한 후, 교량 제원 및 손상 정보를 수치해석과 연동하여 손상 시나리오와 설계하중을 고려한 손상 해석을 수행하였다. 해석 결과를 통해 균열의 확산을 분석하였으며, 확산된 균열은 다시 BIM 상에 업데이트하여 손상 확산 BIM을 생성하였다. 또한 BIM을 기반으로 바닥판의 현재 및 미래의 상태등급 평가 자동화 기술을 개발하였다. 이를 통해 교량의 점검 및 진단의 이력데이터 구축을 통한 바닥판의 효율적인 유지관리가 가능하며, 미래의 균열 및 결함을 조기발견 및 예방하여 교량의 수명과 안전성을 향상시킬 수 있을 것을 기대된다.

머신러닝 기반의 신약 재창출 관련 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends Related to drug Repositioning Based on Machine Learning)

  • 유소연;임규건
    • 경영정보학연구
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    • 제24권1호
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    • pp.21-37
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    • 2022
  • 신약을 개발하는 한 가지 방법의 하나인 신약 재창출(Drug Repositioning)은 이미 사람들에게 사용할 수 있도록 승인된 약물들이 다른 용도로 사용되도록 하여 새로운 적응증을 발견하는 유용한 방법이다. 최근에는 머신러닝 기술의 발달로 방대한 생물학적 정보를 분석하여 신약 개발에 활용하는 경우가 증가하고 있다. 신약 재창출에 머신러닝 기술을 활용하면 효과적인 치료법을 신속하게 찾아내는 데 도움을 줄 것이다. 현재 심각한 급성 호흡기 증후군인 코로나바이러스(COVID-19)에 의한 신종 질병으로 전 세계가 힘든 시간을 보내고 있다. 이미 임상적으로 승인된 약물의 용도를 변경하는 신약 재창출은 COVID-19 환자를 치료하기 위한 치료제의 대안이 될 수 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 신약 재창출 분야에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Pub Med에서 웹 스크래핑 기법을 사용하여 'Drug Repositioning'이라는 키워드로 총 4,821건의 논문을 수집하였다. 데이터 전처리 후, 4,419건의 논문을 대상으로 빈도분석, LDA 기반 토픽모델링, Random Forest 분류 분석 및 예측 성능평가를 수행하였다. Word2vec 모델을 기반으로 연관어를 분석하였고, PCA 차원 축소 후 K-Means 군집화하여 레이블을 생성한 후, t-SNE 알고리즘을 이용하여 논문이 형성하고 있는 그룹을 시각화하고, LDA 결과에 계층적 군집화를 적용하여 히트맵으로 시각화하였다. 본 연구는 신약 재창출과 관련된 연구 주제가 무엇인지를 파악하고, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 문헌에서 의미 있는 주제를 도출하고 시각화하는 방법을 제시하였다. 향후 신약 재창출 분야의 연구나 개발 전략을 수립하기 위한 기초자료로 활용되는 데 도움을 줄 것이라고 기대한다.

머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제21권4호
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    • pp.64-80
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    • 2018
  • 우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬 직접 복원 (Direct Reconstruction of Displaced Subdivision Mesh from Unorganized 3D Points)

  • 정원기;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권6호
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    • pp.307-317
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    • 2002
  • 본 논문은 연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬를 직접 생성하는 새로운 메쉬 복원 알고리즘을 제안한다. 차이분할메쉬는 표현해야 하는 각 정점을 1차원 상수 차이 값으로 표현하는 메쉬로써 저장해야하는 데이타양을 획기적으로 줄이면서 분할메쉬의 장점인 분할연결성을 가지므로 다단계 표현이 가능한 새로운 메쉬 표현법이지만 차이분할메쉬를 생성하는 기존의 방법은 레인지 데이타로부터 복원된 비정형 메쉬로부터 차이분할메쉬로의 변환을 거쳐야 하는 문제점이 있다. 제안 알고리즘은 비정형 메쉬로부터의 메쉬 변환과정이 필요 없이 연결정보가 없는 레인지 데이타로부터 차이값에 기반한 분할메쉬를 매쉬 복원과정에서 직접 생성해 낼 수 있다. 기본 아이디어는 연결정보가 없는 점 데이타만을 이용하여 이에 근사한 파라메트릭 도메인을 생성한 후 도메인 상의 각 정점의 법선 벡터 방향으로 세부 표면 정보를 샘플링 하는 것이다. 이를 위하여 우리는 분할곡면 근사기법을 적용한 파라매트릭 도메인 생성기법을 적용하여 입력 점 데이타에 최대한 근사하는 기본메쉬를 생성하며, 연결정보가 없는 점 데이타로부터 세부 표면정보를 올바르게 샘플링 하기 위한 법선벡터와 교차하는 유효한 삼각형 판정기준을 제시한다. 또한 기존 메쉬 복원 기법에서 사용되던 전역 에너지 최적화 방법 대신 입력 데이타를 고려한 지역적 라플라시안 평활화를 이용하여 고품질의 메쉬를 빠르게 복원할 수 있다. 이렇게 복원된 차이분할메쉬는 적은 데이터로 자세한 표현이 가능해져 메쉬 간략화나 압축 등의 후처리 과정이 필요 없으며. 분할연결성을 이용한 다단계 애니메이션등의 다양한 응용분야에 활용 가능하다.6으로 남녀학생 모두 총 열량에 대한 지질의 섭취비율이 높았다. 인, 비타민 B$_1$, B$_{6}$, E를 제외한 칼슘, 철, 아연, 비타민 A, B$_2$, C, 나이아신, 엽산 등 대부분의 미량 영양소 섭취량은 권장량에 미치지 못하였다. 혈청 COT, GPT는 남학생이 여학생보다 각 항목에서 유의하게 높았고, 혈청 총 콜레스테롤, 중성지질, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤은 남녀학생 간에 유의한 차이가 없었다. 적혈구지수의 경우 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿, MCHC가 남학생이 여학생보다 유의하게 높았다. 체중, 체질량지수, 비만지수는 모두 수축기 혈압과 유의한 정의 상관관계를 보였고(p<0.01, p<0.05, p<0.05), 체지방률은 영양지식과 유의한 부의 상관관계를 보였다(p<0.05). 비만도와 영양소 섭취량과의 관계에서 체중, 체질량지수, 비만지수는 콜레스테롤 섭취량과(p<0.01, p<0.05, p<0.05) 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다. 비만도와 혈액성상과의 관계에서 체중은HDL-콜레스테롤과 유의한 부의 상관관계를(p<0.05), 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿과는 유의한 정의 상관관계를(각 p<0.05) 보였다. 체질량지수와 비만지수는 각각 HDL-콜레스테롤과는 부의 (각 P<0.05), 적혈구수와는 정의(각 p<0.05) 상관관계를 보였다. 허리엉덩이둘레비는 혈청 GPT, glucose, MCV와 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다(각 p<0.05). 이상의 연구결과를 종합할 때 남녀 비만 중학생 모두 총 열량 섭취량 중 지질로

GIS 기반의 하천망분석도 집수구역 자동 분할을 위한 알고리듬 및 모듈 개발 (GIS based Development of Module and Algorithm for Automatic Catchment Delineation Using Korean Reach File)

  • 박용길;김계현;유재현
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.126-138
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    • 2017
  • 최근 환경에 대한 국민적 관심이 증대되고 있으며 물환경 관련 문제에 대한 신속하고 정확한 대응을 위해 GIS를 활용한 물환경데이터의 분석에 대한 지원요구가 증가함에 따라 물환경데이터의 공간분석을 지원하는 공간네트워크 데이터기반의 하천망분석도를 개발하여 제공하고 있다. 그러나 오염사고 등 사용자의 필요에 따라 수시로 요구되는 공간자료인 집수구역의 분할에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수치표고모델 및 흐름방향도를 이용한 집수구역 자동 분할 알고리듬 및 모듈 개발을 포함하는 자동분할 프로그램의 개발이 이루어졌다. 집수구역 자동분할 프로그램의 개발은 집수구역 분할 방법 설계, 알고리듬 개발, 모듈 개발의 순서로 진행하였다. 집수구역 분할을 위해 수치표고자료와 이를 기반으로 제작된 흐름방향도를 활용하였다. 집수구역 분할을 위한 알고리듬은 집수구역 격자추출단계, 경계점 추출단계 및 경계선 분할 단계의 3단계로 개발되었으며 집수구역 분할모듈은 프로그램의 생산성과 활용성을 고려하여 ESRI사의 ArcGIS를 기반으로 하는 Add-in 모듈로 개발하였다. 집수구역 자동분할 모듈을 이용하여 실제 집수구역을 분할하였으며, 현재 활용중인 집수구역과 비교 분석하였다. 집수구역 분할 결과 수치표고자료 기반의 집수구역 분할이 원활하게 이루어지는 것을 확인하였다. 특히 지형학적 경사가 명확한 지역은 집수구역의 분할이 정확하고 신속하게 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 논, 밭, 도심지역 등 평평한 곳이나 배수시설이 정비된 지역의 경우 집수구역의 분할이 이루어지지 않는 경우가 있었으나 전반적으로 기존 집수구역의 분할시간을 줄이는데 기여가 클 것으로 판단되었다. 향후에는 보다 정밀한 수치표고자료의 활용이 가능하면서 자료 크기로 인한 계산 시간을 줄이기 위한 알고리듬의 개발이 필요하다.

위성자료를 이용한 몽골의 일사량 분포 특성 (The Character of Distribution of Solar Radiation in Mongolia based on Meteorological Satellite Data)

  • 지준범;전상희;최영진;이승우;박영산;이규태
    • 한국지구과학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.139-147
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    • 2012
  • 몽골의 태양-기상자원지도는 위성자료 및 재분석 자료를 이용하여 개발되었다. 태양복사량은 단층 태양복사모델을 이용하였으며 입력자료는 SRTM, MODIS, OMI, MTSAT-1R 등의 위성관측자료와 전구모델의 재분석자료를 이용하였다. 계산된 결과는 NCEP/NCAR 재분석 DSWRF 자료를 이용하여 계산된 일사량을 검증하였다. 몽골은 서부의 산악지역과 중남부의 사막 및 반사막지대로 이루어져 있으며 대륙 내부에 위치하여 강수량이 적고 맑은 날이 많아 동일 위도상의 다른 지역과 비교하여 높은 일사량이 나타난다. 서부 산악지역은 고도가 높아 태양에너지가 많이 도달되는 곳임에도 불구하고 일사량이 낮게 나타난다. 그 이유는 산악지역에 존재하는 연중 적설이 위성자료의 구름탐지 알고리즘에서 구름으로 오탐지 되기 때문이다. 따라서 청천지수뿐만 아니라 일사량 또한 낮게 계산된다. 남부지역은 상대적으로 높은 가강수량과 에어로솔 광학두께가 나타났으나 다른 지역에 비해 위도가 낮고 청천지수가 높아 일사량이 높게 나타나는 것으로 분석된다. 계산된 월 누적 일사량은 547.59 MJ로써 전 지점에서 약 2.89 MJ로 높게 계산되었으며 상관성은 0.99였고 평방근오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 6.17 MJ 이었다. 월별 통계 값을 계산하였을 때 상관성이 가장 높은 월은 10월로 0.94였고 3월은 0.62로 가장 낮게 나타났다.

기계식 인공판막 상태 평가를 위한 컴퓨터 보조진단 시스템 (Computer Aided Diagnosis System for Evaluation of Mechanical Artificial Valve)

  • 이혁수
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제25권5호
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    • pp.421-430
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    • 2004
  • 임상적으로 의사가 청진기를 이용해 초기 혈전이 생긴 기계식 판막 음향신호의 변화를 구분하기는 쉽지 않다. 기계식 판막의 이상은 환자의 죽음을 의미하기 때문에 기계식 판막의 신뢰성과 초기 혈전 현상을 비관혈적으로 조기 진단하는 방법은 매우 중요하다. 이 논문은 컴퓨터 보조진단 시스템과 음향신호의 주파수 스펙트럼의 이동을 관찰하여 기계식 판막의 혈전 현상을 비관혈적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 혈전 모델은 상용화된 기계식 판막에 폴리우레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 판막의 표면에는 폴리우레세인을 코팅하고, 봉합링에는 실리콘을 코팅하였다. 봉합링의 주위에서 혈전이 발생하고, 20%, 40%, 60%로 자라나는 현상은 실리콘을 이용하여 제작하였다. 실험 시스템에서 판막의 음향 신호는 마이크로폰과 증폭기를 사용하여 측정하였고, 마이크로폰에는 주위잡음을 제거하기 위해 커플러를 장착하였다. 측정된 음향신호는 A/D 컨버터를 이용하여 샘플링하고, 스펙트럼을 분석하였다. 정상적인 판막과 혈전이 형성된 판막의 주파수 구분을 위해 인공신경망을 구성하였고, 연속적으로 판막의 운동 주기성을 확인하기 위하여 return map을 사용하였다. 생체 내 실험에서는 기계식 판막을 사용하는 순환장치를 장착한 동물과 기계식 판막을 치환 받은 지 1년 이내와 1년이 넘은 환자에게서 데이터를 채집하였다. 실험에서 얻은 데이터 스펙트럼은 두 가지 형태의 첨두치를 보였고, 이중에서 두 번째 첨두치는 혈전의 모델에 따라 변화를 보였다. 생체 내, 외 실험에서 얻은 데이터를 인공신경망에 적용한 결과 정상 판막과 혈전이 생성된 판막을 구분하였고, 환자를 대상으로 한 실험에서는 10명 중 1명이 두 번째 첨두치가 이동하는 결과를 보였지만 다른 방법으로 확인하지는 못했다. 본 논문의 결과는 기계식 판막의 혈전현상을 비침습적으로 조기 진단하고, 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.

정상인에서 기능적 뇌 자기공명영상과 확산텐서영상 합성기법을 이용한 피질척수로의 위치에 따른 정량적 분석 (Quantitative Evaluation of the Corticospinal Tract Segmented by Using Co-registered Functional MRI and Diffusion Tensor Tractography)

  • 장성호;홍지헌;변우목;황창호;양동석
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제13권1호
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    • pp.40-46
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    • 2009
  • 목적 : 기능적 뇌 자기공명영상 (fMRI)과 확산텐서영상(DTI) 합성기법을 이용하여 피질척수로의 여러 부위에서 정량적 특성을 연구하고자 하였다. 대상 및 방법 : 신경학적 이상이 없는 정상인 10명 (남: 8, 여: 2, 평균연령: 30세, 연령분포 : 22 -38세)을 대상으로 하였다. fMRI는 1.5T를 이용하였으며, 손의 쥐기 펴기를 수행하였다. fMRI와 확산텐서섬유로(DTT)의 합성이 가능한 DtiStudio 프로그램을 이용하여 피질척수로를 3차원 영상화하였다. 이때, 시작 관심영역은 2차원 분할 비등방성(fractional anisotropy, FA) 색지도(color map)에서 fMRI의 운동 수행 시 활성부위가 가장 많은 곳으로, 목표 관심영역은 하부 전방 뇌교의 피질척수 부위로 설정하였다. 정량적 분석을 위하여 관심영역을 부채살부터 연수까지 좌우 각각 5곳에 설정하여 분할 비등방성과 현성 확산계수(ADC)를 측정하였다. 결과 : 모든 대상자는 fMRI에서 일차 감각운동 영역이 주로 활성화되었다. 확산텐서 영상에서 피질척수로의 경로는 일차 감각운동 영역부터 연수까지 주행하였다. 피질척수로의 FA 값은 모든 대상자에서 중뇌와 내측 섬유띠의 후지가 타 부위보다 높았다. 결론 : fMRI와 DTT의 합성기법은 피질척수로 상태의 3차원 영상화 및 각 부위에서 FA와 ADC값을 이용한 정량적 분석이 가능하였다. 앞으로, fMRI와 DTT 합성기법은 뇌손상 환자에서 피질척수로의 명확한 상태를 연구하는 데 유용하게 이용될 것으로 사료된다.

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