Pig breeding management directly contributes to the profitability of pig farms, and pregnancy diagnosis is an important factor in breeding management. Therefore, the need to diagnose pregnancy in sows is emphasized, and various studies have been conducted in this area. We propose a computer-aided diagnosis system to assist livestock farmers to diagnose sow pregnancy through ultrasound. Methods for diagnosing pregnancy in sows through ultrasound include the Doppler method, which measures the heart rate and pulse status, and the echo method, which diagnoses by amplitude depth technique. We propose a method that uses deep learning algorithms on ultrasonography, which is part of the echo method. As deep learning-based classification algorithms, Inception-v4, Xception, and EfficientNetV2 were used and compared to find the optimal algorithm for pregnancy diagnosis in sows. Gaussian and speckle noises were added to the ultrasound images according to the characteristics of the ultrasonography, which is easily affected by noise from the surrounding environments. Both the original and noise added ultrasound images of sows were tested together to determine the suitability of the proposed method on farms. The pregnancy diagnosis performance on the original ultrasound images achieved 0.99 in accuracy in the highest case and on the ultrasound images with noises, the performance achieved 0.98 in accuracy. The diagnosis performance achieved 0.96 in accuracy even when the intensity of noise was strong, proving its robustness against noise.
Three-dimensional (3D) printing technique has been widely used for accurate screw and pin placement in orthopedic surgery and neurosurgery. However, there are few reports comparing the accuracy between the patient-specific guides and freehand Kirschner wire (K-wire) placement in toy, small and medium breed dogs. This study aimed to assess the accuracy of 3D printed patient-specific guides (PSGs) in pin insertion in the thoracolumbar vertebrae of toy breed dogs and compare the outcomes between novice and experienced surgeons. The experiment was conducted on the thoracolumbar vertebrae of 21 euthanized toy breed dogs (median weight, 5.95 kg). The optimal insertion angle placement was determined and patient-specific guides for K-wire insertion were designed and 3D printed using computed tomography (CT) and a 3D computer-aided design program of three vertebrae (Thoracic 12-Lumbar 1). K-wire tracts were made by experienced and novice surgeons and compared to assess the accuracy based on postoperative CT. Based on postoperative CT, in the experienced group, 61 out of 63 pins (96.8%) were fully contained inside the vertebral body and lamina, whereas two pins (3.2%) had perforated the vertebral canal (grade 3, 2-4 mm breach). However, all the pins in the novice group were fully contained. The use of 3D printed PSGs for pin insertion in the thoracolumbar region is an accurate and safe alternative to freehand screw placement by novice surgeons in toy, small and medium breed dogs. Operations with 3D printed PSGs allow novice surgeons to achieve better or similar outcomes in accurate placement of pin/screws in vertebrae.
본 논문에서는 32-bit RISC-V 프로세서 상에서 경량 블록 암호인 SIMECK과 SIMON의 카운터 운용 모드에 대한 최적 구현을 제안한다. CTR 운용 모드의 특징을 활용하여 일부 값을 사전 연산하는 라운드 함수 최적화, 단일평문 최적화와 2개의 평문 병렬 최적화를 제안한다. RISC-V 상에서의 SIMECK과 SIMON에 대한 선행 연구 결과가 존재하지 않기 때문에 단일 평문 최적화와 2개의 평문 병렬 최적화 구현물에 대해 사전 연산 기법이 적용된 구현물과 사전 연산이 적용되지 않은 구현물의 성능을 비교하였다. 결과적으로, 사전 연산 기법이 적용된 구현물은 사전 연산이 적용되지 않은 구현물 대비 모두 1%의 성능 향상을 확인하였다.
Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.
본 논문의 목적은 초음파 탐사 방법을 이용하여 지반내의 불연속 물질을 탐측할 수 있는 고해상도의 시스템을 개발하고 실내에서 적용하는 것이다. 초음파 탐측 방법은 불연속면의 경계면에서 반사되어온 반사파를 탐측하고, 이를 배열하여 불연속면의 존재를 찾는 방법이다. 본 논문은 암반내 초음파의 전달 양상, 최적화된 트랜스듀서의 선택, 데이터 획득, 신호처리 방법, 영상화 기법, 그리고 실내 적용실험을 포함하고 있다. 실내실험은 수평이동장치와 회전이동장치를 이용하여 수행된다. 수중에서 수평이동 및 회전실험 결과, 불연속면의 위치와 크기가 정확하게 평가 되었다. 또한 석고시료에서 회전실험결과 석고 내에 존재하는 균열과 공동이 비교적 정확하게 영상화됨을 알 수 있다. 본 논문은 새롭게 제시된 방법이 암반 불연속면 탐측에 매우 경제적이고 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.
The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.
스마트 디바이스와 사물 인터넷의 등장은 온라인과 오프라인의 경계를 허무는 O2O 서비스의 등장으로 이어졌다. 이는 오프라인 시장에 온라인 서비스의 강점이 덧붙여지면서 오프라인 공간이 디지털화가 됨을 의미하며, 오프라인 산업의 판도를 바꾸고 있다. 이러한 오프라인 시장의 변화 양상과는 다르게 전시 산업은 오프라인 산업에서 꾸준한 성장세를 보이고 있으나, 전시 산업 또한 O2O 서비스와의 접목으로 새로운 부가가치를 창출이 가능한 것으로 보았다. 본 논문은 코엑스에서 열린 '2015 서울 디자인 페스티벌'에서 20명을 대상으로 설문을 진행하였다. 설문은 공간 구조에 대한 분석 용도 및 기계학습을 위한 데이터 세트를 생성하는데 사용되었다. 본 논문은 기존의 공간 구조에 대한 분석연구가 가진 문제점을 파악하여 공간 구조에 대한 새로운 분석 방법을 제안하였다. 또한 생성된 데이터 세트를 기반으로 기계학습을 진행하여 전시 공간 내 O2O 서비스 배치를 위한 평가 모델을 제안한다.
SHM (Structural Health Monitoring) technique for monitoring aircraft structural health and damage, EHM (Engine Health Monitoring) for monitoring aircraft engine performance, and APM (Application Performance Management) is used for each function. APMS (Airplane Performance Monitoring System) is a program that comprehensively applies these techniques to identify the difference between the performance manual provided by the manufacturer and the actual fuel mileage of the aircraft and reflect it in the flight plan. The main purpose of using APMS is to understand the performance of each aircraft, to plan and execute flights in an optimal way, and consequently to reduce fuel consumption. First, it is to check the fuel efficiency trend of each aircraft, check the correlation between the maintenance work performed and the fuel mileage, find the cause of the fuel mileage increase/decrease, and take appropriate measures in response. Second, it is to find the cause of fuel mileage degradation in detail by checking the trends by engine performance and fuselage drag effect. Third, the APMS is to be used in making maintenance work decisions. Through APMS, aircraft with below average fuel mileage are identified, the cause of fuel mileage degradation is identified, and appropriate corrective actions are determined. Fourth, APMS data is used to analyze the economic analysis of equipment installation investment. The cost can be easily calculated as the equipment installation cost, but the benefit is fuel efficiency improvement, and the only way to check this is the manufacturer's theory. Therefore, verifying the effect after installation and verifying the economic analysis is to secure the appropriateness of the investment. Through this, proper investment in fuel efficiency improvement equipment will be made, and fuel efficiency will be improved.
본 연구는 도심지 환경 표면파기법의 개발에 요구되는 지식기반을 구축하기 위한 기초연구로서, 표면파 분산특성에 대한 인접구조물의 영향을 연구하였다. 표면파의 이론적 모델링 기법을 활용하여 지반 강성구조에 따른 표면파 에너지의 전파유형을 분석함으로써 인접구조물의 간섭이 발생할 수 있는 조건을 고찰하였다. 그리고 인접구조물 모형이 설치되어 있는 현장지반과 지하철 박스구조물이 인접한 현장지반에서 표면파 시험을 수행하여, 표면파 전파에 대한 인접구조물의 간섭효과를 실험적으로 평가하였다. 이러한 이론적, 실험적 연구 결과에 의하여 인접구조물이 위치한 지반에 있어서 표면파 탐사의 신뢰도를 결정하는 주 영향인자는 인접구조물로부터의 측선 거리, 지반의 층간 강성대비, 표면파 발진원 형태 등임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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