본 연구에서는 가스 산업 시설에서의 적합한 잠재위험성 확인 기법을 선정하기 위해 가스 산업 시설 및 12가지의 기법들을 분석하고, 기법 선정에 영향을 미치는 6가지의 요소를 적용하여 기법 선정에 대한 guideline을 제시하였다. 합리적인 기법의 선정을 위해서 선정에 영향을 미치는 요소들과 각 공정 또는 설비별 사고 발생의 원인과 결과를 8가지의 특성으로 분류하여 4가지의 index를 작성하였다. 또한, flowchart 형식의 의사 결정 과정에 작성된 index를 대입하여 사용이 부적합한 기법들을 소거하고, 최적의 기법 사용에 대한 대안을 제시할 수 있도록 하였다. 또한, 규제요건 비대상 사업장의 자체적 내부 안전성 향상을 위한 guideline으로 활용될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.771-789
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2019
Text detection has been a popular research topic in the field of computer vision. It is difficult for prevalent text detection algorithms to avoid the dependence on datasets. To overcome this problem, we proposed a novel unsupervised text detection algorithm inspired by bootstrap learning. Firstly, the text candidate in a novel form of superpixel is proposed to improve the text recall rate by image segmentation. Secondly, we propose a unique text sample selection model (TSSM) to extract text samples from the current image and eliminate database dependency. Specifically, to improve the precision of samples, we combine maximally stable extremal regions (MSERs) and the saliency map to generate sample reference maps with a double threshold scheme. Finally, a multiple kernel boosting method is developed to generate a strong text classifier by combining multiple single kernel SVMs based on the samples selected from TSSM. Experimental results on standard datasets demonstrate that our text detection method is robust to complex backgrounds and multilingual text and shows stable performance on different standard datasets.
본 연구의 목적은 이미지 랜드마크 선정 기법을 기반으로, 인공신경망 안면 영상분석 시스템의 성능을 향상하기 위한 내용이다. 랜드마크 선정을 위하여 안면 이미지 연령을 분류를 위한 CNN 기반의 다층 ResNet 모델의 구성이 필요하며, ResNet 모델에서 입력 노드의 변화에 따른 출력 노드의 변화를 감지하는 히트 맵을 추출한다. 추출된 다수의 히트 맵을 결합하여 연령 구분 예측과 관계된 안면 랜드마크를 구성한다. 이를 통하여, 안면 랜드마크를 통하여 픽셀의 위치별 중요도를 분석할 수 있으며, 가중치가 낮은 픽셀의 제거함으로서 상당량의 입력 데이터 감소가 가능해졌다. 이러한 기법은 인공신경망 시스템의 연산 성능 향상에 기여하게 된다.
This study was carried out to obtain the basic information for breeding cold-tolerant rice varieties with high yield-productivity through wide crosses between indica and japonica rice. Genetic analysis was conducted using 55 F$_1$s obtained from half-diallel crosses among eleven cultivars of various origin including indica and japonica rice. Screening for cold tolerance was done with cold-water irrigation after transplanting until ripening stage. Both general combining ability (GCA) and specific combining ability (SCA) effects were highly significant in all characters associated with dry matter accumulation at 30 and 50days after cold-water irrigation (DAC). The variance of GCA was much larger than that of SCA in plant height, shoot dry weight per plant (DWP), crop growth rate (CGR) and cold-water response index (CRI) of these characters except CRI of shoot dry weight per plant. The DWP, CGR and CRI of these characters of Gaochan 102, Tong88-7 and TR22183 were markedly higher than those of the others. GCA effects of these varieties on DWP, CGR and their CRI were also higher than those of the others, indicating that they are useful as promising parents for breeding cold-tolerant varieties. Analysis of genetic parameters for 11$\times$11 half-diallel F$_1$s revealed that inter-locus gene interaction were concerned in the expression of plant height at 50 DAC, CRI of DWP at 50 DAC, and CRI of CGR, and that intra-locus gene interaction for plant height and the other characters were partial dominance and over-dominance, respectively. Narrow-sense heritability (h$^2$$_{N}$) was the highest in plant height as 0.729, and the lowest in CRI of DWP at 30 DAC as 0.048, suggesting that selection for cold tolerance will be quite effective in case that the selection criterion is the performance itself.f.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 공간 다중화 기법인 Iterative BLAST를 기반으로 채널 값의 Sum을 이용하여 양호한 통신 링크를 적응적으로 선택하는 송/수신 안테나 선택 기법과 선택된 안테나를 사용하여 시스템의 신뢰성을 향상시키기 위한 안테나 스케줄링 기반 Hybrid-Automatic Repeat reQuest (UARO) 스위칭 기법을 결합한다. 본 논문에서 제안된 HARQ 스위칭 알고리즘은 각 안테나에 삽입된 CRC (Cyclic Redundancy Check) 코드를 사용하여 안테나별로 ACK (Acknowledgement) 와 NAK (Non Acknowledgement)를 확인한 후, 재전송 요구 시, 송신 안테나를 스케줄링하여 ACK 안테나에서는 CC (Chase Combining) 기법을, NAK 안테나에서는 IR (Incremental Redundancy) 기법을 적용하여 재전송이 이루어지게 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 적용시, SNR 이득과 공간 다이버시티 이득이 발생하여 기존 HARQ 시스템에 비하여 링크 성능이 향상됨을 SCM-E 채널 환경에서 모의 실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 $A^*$와 유전자 알고리즘을 적용하여 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다. 최적 경로를 탐색하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 적합도 함수를 이용하여 최적 출력 노드들을 탐색하기 위한 적합도를 계산한다. 적합도에 따라 교배할 노드와 교배 지점을 선택한다. 선택한 노드와 교배 지점을 기반으로 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성하고 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 선택하고, 다음 출력 노드를 선택하기 위한 출발 지점의 노드로 설정한다. 이러한 과정들을 반복하여 최적화된 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
Relationships of breeding values of sires for first lactation milk yield with pedigree information or indices were examined to identify the optimal criteria of selecting young dairy bulls for future use in artificial insemination (AI). Records of performance data on 1087 crossbred daughters (Holstein - Friesian, Jersey and Brown Swiss with Hariana) of 147 sires, generated at Livestock Production Research (Cattle and Buffaloes) Farm, IVRI, Izatnagar, U.P., during 1972 - 1995 were used to obtain the estimates of sire's breeding values (EBV) using the Best Linear Unbiased Prediction Procedures. The correlations between young bull's EBV and the dam's first lactation milk yield was non-significantly different from zero. However, the young bull's EBV was negatively and significantly related (r = - 0.275 ; P < 0.05) to the dam's best lactation milk yield, suggesting that the selection of young dairy bulls from high yielding elite dams is not a suitable criteria for genetic improvement. The correlations of sire's and paternal grandsire's EBV's with young bull's EBV were high and positive (0.532, 0.844; P < 0.01). The maternal grandsire's EBV was positively but non-significantly related to grandson's EBV. The pedigree index incorporating dam's milk records and sire's EBV's showed a negative and non-significant correlation with young bull's EBV. However, the correlation of a pedigree index $(I_3)$ combining information on sire's and paternal grand-sire's EBV's with young bull's EBV's was considerably high and positive (0.797; P < 0.01). The regression coefficients of young bull's EBV on pedigree index $I_3$, was higher than those on other pedigree information. These results revealed that there was no advantage in basing selection on dam's performance or maternal grand-sire's EBV and that sire's and paternal grandsire's EBV's were reliable pedigree information for selection of young dairy bulls for future use in AI.
좋은 분류기 앙상블은 분류기간에 상호 보완성을 갖추어 높은 인식 성능을 보여야 하며, 크기가 작아 계산 효율이 좋아야 한다. 이 논문은 이러한 목적을 달성하기 위한 거친-섬세한 (coarse-to-fine)단계를 밟는 분류기 앙상블 선택 방법을 제안한다. 이 방법이 성공하기 위해서는 초기 분류기 풀 (pool)이 충분히 다양해야 한다. 이 논문에서는 여러 개의 서로 다른 분류 알고리즘과 아주 많은 수의 특징 부분집합을 결합하여 충분히 큰 분류기 풀을 생성한다. 거친 선택 단계에서는 분류기 풀의 크기를 적절하게 줄이는 것이 목적이다. 분류기 군집화 알고리즘을 사용하여 다양성을 최소로 희생하는 조건하에 분류기 풀의 크기를 줄인다. 섬세한 선택에서는 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 앙상블을 찾는다. 또한 탐색 성능이 개선된 혼합 유전 알고리즘을 제안한다. 널리 사용되는 필기 숫자 데이타베이스를 이용하여 기존의 단일 단계 방법과 제안한 두 단계 방법의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘이 우수함을 입증하였다.
WBAN은 인체 내부 혹은 인체로부터 3미터 이내의 주변에서 일어나는 근거리 무선 통신을 목적으로 하는 네트워크이며 운전자의 생체 정보를 분석하여 보다 안전한 차량 운전이 가능하도록 하는 차량 산업에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 고속 WBAN 시스템의 요구 조건을 만족하기 위한 UWB 기술과 다중 안테나 기법에 대해 논하고 Noncoherent UWB 수신기를 이용한 수신 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 방식은 Noncoherent 수신기를 이용하여 BPPM 구간의 에너지 비율을 비교하여 수신 신호를 선택하는 기법으로 2~4개의 수신 안테나 환경에서의 성능을 비교 하였고, 시스템의 요구조건인 10-3 BER을 만족하는 경우에는 수신 신호의 에너지 크기를 비교하여 안테나를 선택하는 방식에 비해 4dB 이상의 성능 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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