• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제23권3호
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• pp.241-250
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• 2019

Purpose: The purpose of this study was to determine the relation between quantitative magnetic resonance imaging biomarkers, and clinical performances in chronic phase of carbon monoxide intoxication. Materials and Methods: Eighteen magnetic resonance scans and cognitive evaluations were performed, on patients with carbon monoxide intoxication in chronic phase. Apparent diffusion coefficient (ADC) ratios of affected versus unaffected centrum semiovale, and corpus callosum were obtained. Signal intensity (SI) ratios between affected centrum semiovale, and normal pons in T2-FLAIR (fluid-attenuated inversion recovery) images were obtained. The Mini-Mental State Exam, and clinical outcome scores were assessed. Correlation coefficients were calculated, between MRI and clinical markers. Patients were further classified into poor-outcome and good-outcome groups based on clinical performance, and imaging parameters were compared. T2-SI ratio of centrum semiovale was compared, with that of 18 sex-matched and age-matched controls. Results: T2-SI ratio of centrum semiovale was significantly higher in the poor-outcome group, than that in the good-outcome group and was strongly inversely correlated, with results from the Mini-Mental State Exam. ADC ratios of centrum semiovale were significantly lower in the poor outcome group than in the good outcome group, and were moderately correlated with the Mini-Mental State Exam score. Conclusion: A higher T2-SI and a lower ratio of ADC values in the centrum semiovale, may indicate presence of more severe white matter injury and clinical impairment. T2-SI ratio and ADC values in the centrum semiovale, are useful quantitative imaging biomarkers for correlation with clinical performance in individuals with carbon monoxide intoxication.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.365-373
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• 2019

본 논문은 정밀 유도무기에 장착되어 목표물 명중 확률을 좌우하고, 비용적인 측면에서 유도무기의 가장 큰 부분을 차지하는 적외선 영상탐색기에 대한 성능 대비 개발비용 최적화에 대한 연구이다. 탐색기 개발 비용의 주요항목인 해상도와 그에 따른 탐지성능에 영향을 미치는 인자들을 분석함으로써, 설계 단계에서 해상도 별 탐지성능과 개발 비용과의 상관관계를 분석하는 연구를 수행하였다. 다양한 신호 대 클러터 비 조건에서 해상도 별 표적탐지 확률을 설계 시 중요인자로 정의하고, 개발비용 선정의 기준이 되는 해상도 별 탐지성능 분석을 수행하였으며, 탐지성능 확보를 위한 최적의 해상도와 그에 따른 투입비용에 대한 관계를 도출하였다. 다양한 클러터 환경에 따른 사례연구를 통하여 제안한 분석 방식이 탐지성능 만족을 위하여 요구되는 개발비용 예측에 효과적임을 검증하였으며, 유도무기 운용 환경에서 성능대비 최적화된 개발비용을 설계단계에서 미리 도출할 수 있는 연구 자료로 활용하고자 한다.

• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.125-134
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• 2022

국내에서는 폐아스팔트를 통한 순환골재를 생산, 도로 자원으로 재활용하여 폐자원 활용에 활용하고 있다. 하지만 정부부처에서 제시한 순환아스팔트 의무사용량 40%를 아스팔트 포장에 적용할 경우, 품질저하가 발생하고 현재 제한적인 사용이 이루어지고 있는 실정이다. 본 연구는 순환골재 30%를 혼입한 순환아스팔트에, 재생첨가제를 사용하여 제작한 혼합물에 대한 품질 시험 및 성능 평가를 수행하였다. 품질시험 및 성능평가를 통해 일반 가열 아스팔트를 대체하여 순환아스팔트를 사용하는데 문제가 없는지 검토하였으며 실험 결과, 일반 가열 아스팔트와 순환아스팔트의 값은 유사하여 대체하여 사용하는데 문제가 없음을 알 수 있었다. 순환아스팔트를 사용함으로써 경제성을 높이고 폐자원을 활용할 수 있는 장점이 있으며 추후 연구를 통하여 재생첨가제와 순환골재의 적정비율을 선정하여 순환골재 혼입비율을 높이고, 보다 경제적이고 환경친화적인 순환 아스팔트의 개발이 요구된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제32권1호
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• pp.53-63
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• 2022

Objectives: This study was designed to evaluate the filtration efficiency, inhalation resistance, and liquid resistance of commercial reusable masks in comparison to the performance of KF-AD masks (reference masks). Methods: Thirty-six masks were purchased from an online market. Filtration efficiency and inhalation resistance were determined in the same manner as in MFDS certification testing, respectively using TIL/IL & Filter Test 1300S (SFP Services, UK) and Breathing Resistance Analyzer DA2001 (Lambda Ray, South Korea). Results: Most of the filtration efficiencies found for the 19 masks were far lower than the test standard for KF-certified masks. Four masks met KF94 and three masks even met KF80. Most inhalation resistances were also much lower than the standard, with many almost one-half of the standard. In addition, all the masks except KF-AD masks did not pass the liquid resistance test. Conclusions: Although most of the filtration efficiency performance results found in this study for the reusable masks, which emerged as an alternative, were lower than the standard for health masks, multi-use masks can be used with a replacement filter inserted.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.741-747
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• 2022

피로는 개인의 능력을 저하되게 하여 업무 수행을 어렵게 하며, 피로가 누적되면 집중력이 저하되어 안전사고를 초래할 가능성이 증가하게 된다. 피로에 대한 자각은 주관적이나, 실제 현장에서는 피로의 수준을 정량적으로 측정할 필요가 있다. 기존 연구에서 피로 수준은 다원적 피로 척도와 같은 주관적 평가에, 생체신호 분석 등의 객관적지표를 추가하여 전문가의 판단으로 측정하는 방식이 제안되었으나, 이러한 방법은 일상생활에서 실시간으로 피로도를 평가하기 어렵다. 본 논문은 현장에서 녹음한 음성 데이터를 이용하여 실시간으로 작업자의 피로 수준을 판정하는 피로도 분류 모델에 관한 연구이다. 현장에서 수집한 음성 데이터를 이용하여 로지스틱 분류, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등의 기계학습 모델을 학습시킨다. 성능을 평가한 결과, 정확도가 0.677 ~ 0.758로 우수한 성능을 보여주었고, 이 중에서 로지스틱 분류가 가장 우수한 성능을 나타냈다. 실험 결과로부터 음성신호를 이용하여 피로도를 분류하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.149-163
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• 2023

One of the main design parameters traditionally utilized in projects of geotechnical engineering is the uniaxial compressive strength. The present paper employed three artificial intelligence methods, i.e., the stochastic fractal search (SFS), the multi-verse optimization (MVO), and the vortex search algorithm (VSA), in order to determine the compressive strength of concrete (CSC). For the same reason, 1030 concrete specimens were subjected to compressive strength tests. According to the obtained laboratory results, the fly ash, cement, water, slag, coarse aggregates, fine aggregates, and SP were subjected to tests as the input parameters of the model in order to decide the optimum input configuration for the estimation of the compressive strength. The performance was evaluated by employing three criteria, i.e., the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and the determination coefficient (R²). The evaluation of the error criteria and the determination coefficient obtained from the above three techniques indicates that the SFS-MLP technique outperformed the MVO-MLP and VSA-MLP methods. The developed artificial neural network models exhibit higher amounts of errors and lower correlation coefficients in comparison with other models. Nonetheless, the use of the stochastic fractal search algorithm has resulted in considerable enhancement in precision and accuracy of the evaluations conducted through the artificial neural network and has enhanced its performance. According to the results, the utilized SFS-MLP technique showed a better performance in the estimation of the compressive strength of concrete (R²=0.99932 and 0.99942, and RMSE=0.32611 and 0.24922). The novelty of our study is the use of a large dataset composed of 1030 entries and optimization of the learning scheme of the neural prediction model via a data distribution of a 20:80 testing-to-training ratio.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.26-36
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• 2022

최근 운전자의 안전과 원활한 교통을 위하여 VANET 환경에서 차량들을 클러스터로 구축하고 안전 메시지를 배포하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 차량의 밀도와 이동성이 높은 VANET 환경에서 V2V 통신과 V2I 통신을 통해 안전 메시지 배포를 배포하기 위한 클러스터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 메시지 수 감소와 수신율을 높이기 위해 수신 품질, 차량이 보유한 전체 데이터 수, 이동속도, 연결된 차량 수 등을 고려한 클러스터 헤드(CH) 선출과 기존 클러스터 안전 메시지 배포 환경에서 고려하지 못했던 클러스터의 잦은 이탈과 가입을 고려하여 메시지 배포의 주체인 클러스터 헤드 후보를 유지함으로써 패킷 손실을 감소시킨다. 또한, 제안하는 기법은 RSU(Road Side Unit)와 협업하여 동작함으로써 클러스터를 활용하여 중복 메시지를 추가적으로 감소시킨다. 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해 메시지 패킷 손실과 RSU 처리 요청 수 관점에서 다양한 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 본 논문에서 제안한 클러스터 관리 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보인다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.140-147
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• 2024

한국에서 청각장애인은 지체장애인에 이어 두 번째로 많은 등록 장애인 그룹이다. 하지만 수어 기계 번역은 시장 성장성이 작고, 엄밀하게 주석처리가 된 데이터 세트가 부족해 발전 속도가 더디다. 한편, 최근 컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야에서 트랜스포머를 사용한 모델이 많이 제안되고 있는데, 트랜스포머를 이용한 모델은 동작 인식, 비디오 분류 등의 분야에서 높은 성능을 보여오고 있다. 이에 따라 수어 기계 번역 분야에서도 트랜스포머를 도입하여 성능을 개선하려는 시도들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수어 번역을 위한 인식 부분을 트랜스포머와 3D-CNN을 융합한 3D-CvT를 제안한다. 또, PHOENIX-Wether-2014T [1]를 이용한 실험을 통해 제안 모델은 기존 모델보다 적은 연산량으로도 비슷한 번역 성능을 보이는 효율적인 모델임을 실험적으로 증명하였다.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2024

Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.709-719
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• 2023

일반적으로 발전소 내 제어를 담당하는 대부분의 전기 설비는 자립식 캐비닛으로, 후설치 앵커를 사용하여 슬래브에 고정하는 정착 방식이 주로 사용된다. 정착부 앵커의 경우 외력이 작용될 시 모멘트 하중 등에 의한 전도의 위험성에 노출되지만 현행 앵커에 대한 성능 검토는 1축 재료 시험으로만 평가되고 있다. 따라서 본 연구는 현장 설치 조건이 반영된 후설치 앵커의 정적 성능 실험을 통하여 재료 시험과의 성능을 비교하고 앵커의 거동 특성을 분석하는 것이 주목적이다. 실제 캐비닛을 이용하여 실험을 진행하는 것이 타당하지만 경제적, 공간적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 강재 기둥과 받침으로 구성된 실험체로 대체하여 수행하였다. 결과적으로 현장 설치 조건을 반영한 앵커의 인발 성능이 재료 시험 대비 약 10 % 높게 측정되었으며, 앵커의 하중 감소 경향 및 최대 성능이 발현되는 시점도 상이한 것으로 나타났다. 한편, 실험적 연구의 신뢰성을 검증하기 위하여 3D FEM 해석을 수행하였으며, 이를 통해 향후 진동대를 이용한 전기 캐비닛의 구조 성능 평가 시 후설치 앵커에 전달되는 예측 가능한 하중 정보를 제공하고자 한다.