포장도로에서 발생하는 포트홀은 고속 주행 차량에 치명적인 영향을 미치며, 사망사고를 유발할 수 있는 도로상의 장애물이다. 이를 방지하기 위해 일반적으로는 작업자가 직접 포트홀을 탐지하는 방식을 사용해왔으나, 이는 작업자의 안전 문제와 예측하기 어려운 범주에서 발생하는 모든 포트홀을 인력으로 탐지하는 것이 비효율적이기 때문에 한계가 있다. 또한, 도로 환경과 관련된 지반 환경이 포트홀 생성에 영향을 미치기 때문에, 완벽한 포트홀 방지는 어렵다. 데이터셋 구축을 위해서는 전문가의 지도하에 라벨링 작업이 필요하지만, 이는 매우 시간과 비용이 많이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 Mean Teacher 기법을 사용하여 라벨링된 데이터의 샘플 수가 적더라도 지도학습보다 더욱 강인한 포트홀 이미지 분류 성능을 보여준다. 이러한 결과는 성능지표와 GradCAM을 통해 입증되었으며, 준지도학습을 사용할 때 15개의 사전 학습된 CNN 모델이 평균 90.41%의 정확도를 달성하며, 지도학습과 비교하여 2%에서 9%의 차이로 강인한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 현장 실험을 더욱 용이하게 하고 양질의 신호를 획득하기 위해 자동 가진원을 개발하였다. 모터-스프링 타입으로 저렴하며 현장에서 다루기 매우 용이하다. 자동 가진원은 수동 가진원에 비하여 육체적 부담을 줄여주고 실험 소요 시간을 단축시킨다. 양질의 반복성이 있는 신호를 발생시켜 결과 해석에 유리하다. 자동 가진원과 더불어 적절한 감지기 시스템, 노트북 기반 신호 획득 장비 및 운용 프로그램과의 조합을 통해 반자동 다운홀 수행 시스템을 구축하였다. 수동 가진원과의 비교 검증 실험을 통해 제작된 자동 가진원의 장점들을 확인할 수 있었다. 또한, 구축된 수행 시스템의 현장 적용을 통해 용이하고 신뢰성 있는 기법 수행을 위해서 시스템을 자동화하는 것이 유리함을 알 수 있었다.
사회·정치적 패러다임의 변화에 따라 공공기관의 기관업무 및 직제는 시시각각 신설되거나 통합 또는 폐지된다. 효과적인 기록관리 관점에서는 이러한 변화를 반영하여 이전에 구축된 기록물 분류체계와 현행 업무 맥락이 적정한지 검토할 필요가 있다. 그러나 대부분 기관에서는 분류체계 재정비 과정이 실무담당자나 기관 기록물 담당자의 실무 경험적 판단에 의존한 수작업으로 진행되고 있어, 기업의 변화가 적시에 반영되거나 전체 큰 맥락을 통합적으로 파악하기가 어렵다. 이에 본 연구는 이러한 문제를 보완하고 나아가 기록의 효율적인 관리를 위해 자동화 및 지능화 기술을 활용한 기록물 분류체계 재정비 방안을 제안한다. 또한 제안된 방법론을 실제 공공기관에 적용하고, 도출된 결과물을 기관의 기능분류 담당 실무자와 면담을 수행하여 그 실효성과 한계점을 검증하였다. 이를 통해 재정비한 기록물 분류체계의 정확도와 신뢰도를 높여 기록물 관리의 표준화 실현을 도모하고자 한다.
Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.
노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.
Dystocia, a challenging condition in obstetrics, can arise from various causes, including fetal monsters with structural abnormalities. This case report presents a unique case of dystocia due to a fetal monster known as Perosomus Elumbis in a beetal breed goat from Pakistan. The 4-years-old pregnant doe presented with prolonged straining and failure to deliver the fetus after 8 hours of labor. Upon examination, the cervix was dilated, and only the forelimbs of the fetus were visible in the birth canal. The subsequent delivery involved the application of manual traction by using a dystocia kit, and the removal of edematous fluid from the legs. The monster fetus exhibited absence of hair growth, along with the absence of thoracic vertebrae. Two other fetuses were present, with one found dead and the other alive. Posttreatment involved fluid therapy, antibiotics, and supportive care for the doe. This case report sheds light on the occurrence of Perosomus Elumbis fetal monsters and their impact on dystocia in goat breeding. Understanding the underlying causes and implementing appropriate management strategies are crucial for successful outcomes in similar cases.
Potatoes are one of the world's four major crops, and domestic consumption is currently increasing in Korea. However, the mechanization rate of potatoes is very low, and especially, harvesting is the most labor-intensive task in potato production. In Korea, potato-collecting work depends on manpower, so it is necessary to develop a gathering-type harvester that can be used for processes from digging to harvesting. Therefore, in this study, a self-propelled-type potato harvester was developed, and its performance was analyzed to mechanize harvesting. The potato harvester was developed to have a crawler-type driving part with a 60 hp diesel engine and consisted of a digging part that digs potatoes from the ground, a vertical transporting part that transfers the dug potatoes to the height of the collection bag, a separating part that separates debris, such as stones and soil, and a collecting part that loads the collection box. A field test of the potato harvester was conducted, and performance was evaluated by the damage, loss, and debris mixing proportions, which were 2.5%, 2.8%, and 2.6%, respectively. The working capacity was 1.2 h/10 a. The economic analysis results showed that the cost of harvesting work could be reduced by 12.7% compared to manual harvesting.
수도작(水稻作) 기계화일관작업체계(機械化一貫作業體系)를 통(通)하여 이앙시기(移秧時期)의 노동(勞動)Peak를 해소(解消)하고 또한 소요노동력(所要勞動力) 절감(節減)으로 수도생도비(水稻生度費)의 절감(節減)을 위한 이앙작업(移秧作業)의 기계화(機械化)는 우리나라 현여건하(現與件下)에서 매우 시급(時急)한 과제(課題)이다. 본(本)연구(硏究)는 수도이앙작업(水稻移秧作業) 기계화(機械化)의 보다 적극적(積極的)인 추진(推進)을 위한 기초자료(基礎資料)를 얻기 위해 충청남도(忠淸南道) 일반농가(一般農家) 381호(戶)를 대상(對象)으로 이앙기(移秧機) 이용실태(利用實態) 및 소유성향(所有性向)에 대(對)하여 설문조사 및 청취조사를 실시(實施)하였다. 이 조사자료는 충남대학교(忠南大學校) 전자계산소(電子計算所)의 Computer로 통계(統計) Package인 STATS에 의(依)해 분석(分析)되었다. 이 연구(硏究)에서 밝혀진 중요(重要)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 이앙기(移秧機) 소유(所有) 형태(形態)는 76.09%가 개인소유(個人所有)이나 앞으로 2~3년이내(年以內)에 구입희망농가(購入希望農家)는 52.27%가 공동소유(共同所有) 공동이용(共同利用) 희망(希望)하므로 공동(共同) 이용체제(利用體制)에 대(對)한 연구(硏究)가 보다 강화(强化)되어야 할 것이다. 2. 이앙기(移秧機)로 이앙(移秧)한 수도(水稻)의 수량(收量)은 응답자(應答者)의 91.33%가 증수(增收)되거나 별차(別差)가 없는 것으로 나타나 앞으로 수도이앙기(水稻移秧機)의 농촌보급(農村普及)이 증가(增加)될 것으로 전망(展望)된다. 3. 이앙기소유농가(移秧機所有農家)의 73.26% 산파묘(散播苗) 4조용(條用)을 보유(保有)하고 있으나 2~3년내(年內)에 구입(購入) 희망(希望)하는 농가(農家)의 25.0%가 띠묘(苗) 4조용(條用)을 희망(希望)하므로 띠묘(苗) 4조용(條用)에 대한 농촌보급문제(農村普及問題)도 그 기계(機械)의 특성(特性)으로 보아 재고(再考)되어야 할 것이다. 4. 이앙기소유농가(移秧機所有農家) 및 구입희망농가(購入希望農家)의 부락공동육묘(部落共同育苗)에 대(對)한 희망도(希望度)가 49.71~57.83%로 높으므로 공동육묘(共同育苗)에 대(對)한 기술지원(技術支援) 체제(體制)가 보다 강화(强化)되어야 할 것이다.
현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.
Lead chromate is made by sodium dichromate and lead acetate, and has being used widely in the part of pigment, paints, inks, plastics and so on. Even though lead chromate has health hazards which like both lead and chromium, there are a few study about pigment workplaces using lead chromate in Korea. The purpose of this study is to evaluate workers' exposure levels and airborne lead and chromium concentration in the pigment workplaces using lead chromate. There are 20 workers in the total 5 workplaces. 10 workers(50%) have been exposed to lead and 3 workers(15%) have been exposed to chromium, which exceeded the American Conference of Governmental Industrial Hygienists(ACGIH) Threshold Limit Value (Pb: $0.05\;mg/m^3$, Cr: $0.012\;mg/m^3$) and Korean Ministry of Labor's Standard. Geometric mean (GM) of airborne lead was highest in pigment ($0.0421\;mg/m^3$), paint ($0.0020\;mg/m^3$) and PVC coloring ($0.0007\;mg/m^3$), respectively(p<0.05). The result of airborne chromium concentration was paint ($0.0033\;mg/m^3$), paint ($0.0004\;mg/m^3$) and PVC coloring ($0.0003\;mg/m^3$). Also the lead and chromium concentration in the manual process is each 30 times and 10 times higher than the value in automatic process(p<0.01). In the classified process by detail, the concentration of airborne lead was $0.0638\;mg/m^3$ in grinding & packaging, mixture & after-measuring ($0.0436\;mg/m^3$), filtration & drying ($0.0402\;mg/m^3$), lead nitrate & dissolution($0.0129\;mg/m^3$), pigment commitment & mixture ($0.0013\;mg/m^3$) and dispersion & grinding ($0.0010\;mg/m^3$) (p<0.05). Moreover the concentration of a sample in weighting & packaging was $0.0023\;mg/m^3$. The concentration of lead in workers' blood was pigment (15.12 ug/dl), paint (4.74 ug/dl) and PVC coloring (2.50 ug/dl), and some samples have exceeded biological exposure limit. In conclusion, the depending on their work industry and process, workers have been exposed to the high lead chromate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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