• Wind and Structures
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• 제36권6호
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• pp.405-421
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• 2023

Strong wind is the main factors of wind-damage of high-rise buildings, which often creates largely economical losses and casualties. Wind pressure plays a critical role in wind effects on buildings. To obtain the high-resolution wind pressure field, it often requires massive pressure taps. In this study, two traditional methods, including bilinear and bicubic interpolation, and two deep learning techniques including Residual Networks (ResNet) and Generative Adversarial Networks (GANs), are employed to reconstruct wind pressure filed from limited pressure taps on the surface of an ideal building from TPU database. It was found that the GANs model exhibits the best performance in reconstructing the wind pressure field. Meanwhile, it was confirmed that k-means clustering based retained pressure taps as model input can significantly improve the reconstruction ability of GANs model. Finally, the generalization ability of k-means clustering based GANs model in reconstructing wind pressure field is verified by an actual engineering structure. Importantly, the k-means clustering based GANs model can achieve satisfactory reconstruction in wind pressure field under the inputs processing by k-means clustering, even the 20% of pressure taps. Therefore, it is expected to save a huge number of pressure taps under the field reconstruction and achieve timely and accurately reconstruction of wind pressure field under k-means clustering based GANs model.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.80-80
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• 2022

Estimation of heading date of paddy rice is laborious and time consuming. Therefore, automatic estimation of heading date of paddy rice is highly essential. In this experiment, deep learning classification models were used to classify two difference categories of rice (vegetative and reproductive stage) based on the panicle initiation of paddy field. Specifically, the dataset includes 444 slanted view images belonging to two categories and was then expanded to include 1,497 images via IMGAUG data augmentation technique. We adopt two transfer learning strategies: (First, used transferring model weights already trained on ImageNet to six classification network models: VGGNet, ResNet, DenseNet, InceptionV3, Xception and MobileNet, Second, fine-tuned some layers of the network according to our dataset). After training the CNN model, we used several evaluation metrics commonly used for classification tasks, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. In addition, GradCAM was used to generate visual explanations for each image patch. Experimental results showed that the InceptionV3 is the best performing model in terms of the accuracy, average recall, precision, and F1-score. The fine-tuned InceptionV3 model achieved an overall classification accuracy of 0.95 with a high F1-score of 0.95. Our CNN model also represented the change of rice heading date under different date of transplanting. This study demonstrated that image based deep learning model can reliably be used as an automatic monitoring system to detect the heading date of rice crops using CCTV camera.

• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.290-306
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• 2024

To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.

• Journal of Veterinary Science
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• 제25권3호
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• pp.44.1-44.13
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• 2024

Importance: The emergence and rapid increase in the incidence of multidrug-resistant (MDR) bacteria in pig farms has become a serious concern and reduced the choice of effective antibiotics. Objective: This study analyzed the phylogenetics and diversity of antibiotic resistance genes (ARGs) and molecularly identified the source of ARGs in antibiotic-resistant Escherichia coli isolated from pig farms in Banten Province, Indonesia. Methods: Forty-four antibiotic-resistant E. coli isolates from fecal samples from 44 pig farms in Banten Province, Indonesia, were used as samples. The samples were categorized into 14 clusters. Sequencing was performed using the Oxford Nanopore Technologies MinION platform, with barcoding before sequencing with Nanopore Rapid sequencing gDNA-barcoding (SQK-RBK110.96) according to manufacturing procedures. ARG detection was conducted using ResFinder, and the plasmid replicon was determined using PlasmidFinder. Results: Three phylogenetic leaves of E. coli were identified in the pig farming cluster in Banten Province. The E. coli isolates exhibited potential resistance to nine classes of antibiotics. Fifty-one ARGs were identified across all isolates, with each cluster carrying a minimum of 10 ARGs. The ant(3'')-Ia and qnrS1 genes were present in all isolates. ARGs in the E. coli pig farming cluster originated mainly from plasmids, accounting for an average of 89.4%. Conclusions and Relevance: The elevated potential for MDR events, coupled with the dominance of ARGs originating from plasmids, increases the risk of ARG spread among bacterial populations in animals, humans, and the environment.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.126-146
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• 2024

Caladium bicolor is one of the most popular plants in Thailand. The original species of Caladium bicolor was found a hundred years ago. Until now, there are more than 500 species through multiplication. The classification of Caladium bicolor can be done by using its color and shape. This study aims to develop a model to classify Caladium bicolor using a transfer learning technique. This work also presents a proof of concept, GUI design, and web application deployment using the user-design-center method. We also evaluated the performance of the following pre-trained models in this work, and the results are as follow: 87.29% for AlexNet, 90.68% for GoogleNet, 93.59% for XceptionNet, 93.22% for MobileNetV2, 89.83% for RestNet18, 88.98% for RestNet50, 97.46% for RestNet101, and 94.92% for InceptionResNetV2. This work was implemented using MATLAB R2023a.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.83-88
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• 2024

본 연구에서는 Railroad surface 데이터를 활용하여 Semi-Supervised learning방식으로 railroad surface의 defect를 검출해내는 방안을 제안한다. Resnet50에 ImageNet으로 pretrained된 모델을 이용한다. Label이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정, 선정한 데이터에 label을 부여한 뒤 이 데이터로 모델을 학습시킨다. 학습된 모델을 이용하여 나머지 데이터의 결과값을 예측한 후, 그 예측값이 일정한 threshold보다 큰 것을 골라내고, threshold보다 큰 값들을 값이 큰 순서대로 정렬하여, 일정한 크기만큼 training data에 추가한다. 이 때, 각 class에 속할 확률이 높은 쪽으로 pseudo-labeling을 수행한다. 초기에 label이 부여된 데이터 개수에 따른 전체적인 class 분류 성능을 확인하는 실험 또한 진행하였고, 전체 training data대비 10% 미만의 labeled data로 최대 98%의 정확도를 얻는 성능을 보였다.

• 한국재료학회지
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• 제34권3호
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• pp.152-162
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• 2024

In this study, we introduce a novel TiN/Ag embedded TiO₂/FTO resistive random-access memory (RRAM) device. This distinctive device was fabricated using an environmentally sustainable, solution-based thin film manufacturing process. Utilizing the peroxo titanium complex (PTC) method, we successfully incorporated Ag precursors into the device architecture, markedly enhancing its performance. This innovative approach effectively mitigates the random filament formation typically observed in RRAM devices, and leverages the seed effect to guide filament growth. As a result, the device demonstrates switching behavior at substantially reduced voltage and current levels, heralding a new era of low-power RRAM operation. The changes occurring within the insulator depending on Ag contents were confirmed by X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) analysis. Additionally, we confirmed the correlation between Ag and oxygen vacancies (V_o). The current-voltage (I-V) curves obtained suggest that as the Ag content increases there is a change in the operating mechanism, from the space charge limited conduction (SCLC) model to ionic conduction mechanism. We propose a new filament model based on changes in filament configuration and the change in conduction mechanisms. Further, we propose a novel filament model that encapsulates this shift in conduction behavior. This model illustrates how introducing Ag alters the filament configuration within the device, leading to a more efficient and controlled resistive switching process.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제15권4호
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• pp.131-137
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• 2000

최근 독성 유해물질의 환경으로의 방출로 인해 인간 및 생태계에 대한 위해성 문제가 심각하게 제기되고 있다. 독성화학물질을 포함한 여러 환경 오염물질의 위해성평가는 화학물질의 유해성과 노출량 측정을 동시에 측정함으로써 가능한데 이 경우 생물지표(biomarker)가 최근 각광을 받고 있다. 본 연구에서는 동물의 행동에 관련된 신경전달물질의 생성에 결정적 역할을 하는 tyrosine hydroxylase(TH)및 그 유전자가 생물지표로서 이용 가능성이 있는지를 검토하였다. Ovary cDNA library의 PCR 스크리닝을 통한 송사리 TH유전자를 부분적으로 를론하였으며(327 bp), DNA염기서열 분석 결과 쥐 (rat)의 TH유전자와 동일한 염기서열을 보였다. 그리고 다이아지논 처리구 및 무처리구에서 송사리의 머리부분(head)및 몸통 부분(body)에서 추출된 총RNA에 TH mRNA가 존재함을 RT-PCR를 통하여 확인하였다. 그러나 다이아지논의 처리효과가 송사리의 행동에 미치는 영향을 보기 위해서는 TH의 발현을 보다 정량적으로 검토할 필요가 있을 것으로 판단된다. 생물지표로서 TH의 활성 및 mRNA의 기관별 또는 조직별 검출은 독성물질에 영향을 받는 어류 신경행동 변화를 모니터링 할 수 있는 유용한 수단이 될 것이다. 나아가 환경관리에 있어서 신경화학물질과 분자생물학적 상관관계를 통한 이상반응행동의 분석은 환경 위해성평가에 상당히 기여할 것이다.

• 의료법학
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• 제20권1호
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• pp.133-162
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• 2019

소득이 늘어나고 의학수준이 높아지면서 전문 의료의 영역이 확대되었고, 의료기술 전반에 대한 국민의 신뢰가 높아지면서 비단 질병을 치료하는 경우 뿐 아니라 생활 속에서의 의료영역은 더욱 넓어지고 있는 추세이나 약물에 대한 남용이나 내성균의 등장으로 인해 여러 가지 문제점 들이 발생하는 것도 사실이다. 언론보도에서 접할 수 있는 병원에서의 감염사례 이외에도, 의료소송을 통하여 분쟁의 대상이 되는 병원감염의 사례는 적지 않은 것이 현실이다. 병원감염에 의한 의료소송에 있어서 병원 자체의 관리나 감독의 소홀을 물어 손해발생의 인과관계를 입증할 수 있다면 피해자의 보호의 수준이 한층 높아질 수 있을 것이다. 병원감염과 관련된 비교법적 고찰을 통해 이러한 문제에 대한 해결점을 찾아보고자 하였다. 특히 병원감염과 관련한 비교법적 검토로서 독일의 입법례는 진료계약을 민법상의 전형계약으로 정해 두고 있어 독일의 민법 규정을 살펴보는 것은 우리 법에게도 시사하는 바가 크다. 또한 프랑스의 특별법 '환자의 권리'를 향상시키고자 노력하였고 이에 따른 판례의 변화도 살펴 볼 수 있다. 마지막으로 미국의 판례상의 과실추정칙의 이론은 원고의 입증의 부담을 줄여주려는 시도로서 배심원제 하에서 적용될 수 있으나 주의의무 위반의 증거제시가 어렵고 침묵의 모의를 통하여 감정단의 증언조차 확보가 어려울 때 참고해 볼 수 있는 이론이 아닌가 생각한다. 본 논문은 병원감염의 의료소송과 관련 될 수 있는 문제들을 비교법적 측면에서 검토하여 증명책임의 완화와 관련하여 우리에게 어떤 시사점이 있는지 찾아보고자 하였다.