군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.
50% terephthaloyl chloride(TPA)와 50%(1-phenylethyl) hydroquinone(PEHQ)으로부터 합성된 열 액정폴리에스터 poly(1-phenylethyl-p-phenylene-terephthalate)의 chalk conformation 및 packing 상태를 X-선 회절법을 이용하여 해석하였다. 단위세포상수는 a=12.77 A, b=10.17 A(unlque axis), c=12.58 A (fiber axis), β=90.1°, 그리고 공간군은 P2l 이고 단사정계이며 Z:4 이었다. 미세구조는 주쇄상의 Phenyl-COO 그리고 COO-Phenyl 평면간의 그리고 주축과 측쇄간의 torsion angle 들을 중심으로 37개의 회절반점에 대해 Linked Atom Least Square(LALS) 방법을 이용하여 해석하였으며, 1-phenylethyl 치환체는 ortho-와 met a위치에 각각 확률적으로 0.5의 가중치를 부여함에 의해 구조적으로 모델링 되었다. 주쇄상의 Phenyl-COO그리고 Phenyl-COO평면간의 torsion angle은 각각 -6.1°와 65.6°로 주어졌으며 결국 주축상의 Phenol 평면들은 서로 59.5°로 엇갈려 주축을 형성하고 있음을 알 수 있었다. (단 ester, COO-, 기는 평면으로 가정되었다.)
Genome sequencing of the pig is being accelerated because of its importance as an evolutionary and biomedical model animal as well as a major livestock animal. However, information on expressed porcine genes is insufficient to allow annotation and use of the genomic information. A series of expressed sequence tags of 5' ends of five full-length enriched cDNA libraries (SUSFLECKs) were functionally characterized. SUSFLECKs were constructed from porcine abdominal fat, induced fat cells, loin muscle, liver, and pituitary gland, and were composed of non-normalized and normalized libraries. A total of 55,658 ESTs that were sequenced once from the 5′ ends of clones were produced and assembled into 17,684 unique sequences with 7,736 contigs and 9,948 singletons. In Gene Ontology analysis, two significant biological process leaf nodes were found: gluconeogenesis and translation elongation. In functional domain analysis based on the Pfam database, the beta transducin repeat domain of WD40 protein was the most frequently occurring domain. Twelve genes, including SLC25A6, EEF1G, EEF1A1, COX1, ACTA1, SLA, and ANXA2, were significantly more abundant in fat tissues than in loin muscle, liver, and pituitary gland in the SUSFLECKs. These characteristics of SUSFLECKs determined by EST analysis can provide important insight to discover the functional pathways in gene networks and to expand our understanding of energy metabolism in the pig.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 송 수신기의 상대적인 이동으로 인한 도플러 편이가 존재하는 수중 음향 채널 환경에서의 송신 신호 및 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제시한다. 도플러 편이가 존재하는 수중 채널 환경에서 m시퀀스와 같은 도플러 효과에 민감한 탐침 신호를 사용할 경우, 도플러 왜곡에 의한 수신 신호와의 낮은 상관도에 의해 정합 필터 처리만으로는 채널 임펄스 응답 추정에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 음선기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 도플러 편이가 포함되어 있는 송신 신호의 위상을 추정한 후, 이를 수신 신호에 보상함으로써 도플러 편이가 보상된 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제안한다. 해상실험을 통해 측정된 수신 데이터에 대하여 정합 필터만으로는 채널 임펄스 응답 추정이 어려운 반면 제안된 방법을 통한 채널 임펄스 응답 추정 시, 음선 모델에서 예측된 전달경로와 유사한 특성을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 산란 함수를 통해 추정된 도플러를 보상한 송신 신호에 비해 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 복원한 송신 신호가 더 우수한 도플러 보상효과를 나타낸다.
Yongmin Chang;Yoo, Done-Sik;Kim, Tae-Hun;Kim, Yong-Joo;Kang, Duk-Sik;Robert B. Clarkson
한국의학물리학회지:의학물리
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제10권1호
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pp.23-32
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1999
자기공명영상과 relaxogram 기법을 통합적으로 운용하는 새로운 기법을 도입하여 인체나 생체에서의 지방성분을 연구하는데 매우 우수한 기법을 개발하고자 하였다. 본 기법을 검증하기 위하여 미리 성분비를 알고 있는 phantom들을 제작하여 자기공명영상과 역 라플라스 변환에 기초한 CONTIN 기법을 적용하였다. phantom 들은 근육내에 미세한 형태로 존재하는 지질을 모방하도록 제작하였으며 정확한 분석을 위해 400 MHz NMR 장비를 이용하여 혼합된 두 물질의 양성자 스핀 밀도의 차이를 먼저 분석하여 성분비 계산시 보정인자로 사용하였다. 자기공명영상은 스핀반향기법을 사용하여 반복시간 (TR)을 달리하며 45개의 영상을 획득하였고 얻어진 영상들은 CONTIN 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과로 얻어진 relaxogram 으로부터 스핀이완시간의 분포 및 상대적인 성분비를 계산하였다. 스핀밀도의 차이를 보정한 후의 실제 성분비와 본 기법으로부터 계산된 성분비는 $\pm$7% 오차내에서 서로 잘 일치하는 결과를 보였다. 결론적으로 자기공명영상과 relaxogram 기법을 통합적으로 운용하는 경우 자기공명영상의 대조도만으로는 분석이 불가능한 미 세 지질의 함량 및 분포를 매우 우수한 정확도를 가지고 분석할 수 있을 것으로 사료된다.
전진익 항공기는 평익 항공기와 비교하였을 때 우월한 공력 특성을 갖고 있다. 그러나 전진익 항공기는 종래의 주익에 비하여 낮은 발산 속도를 갖고 있게 되고, 이는 설계 단계에서 필수적으로 고려하여야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공력탄성학적 테일러링에 대한 연구가 이루어졌다. 적층 판의 최적의 적층 배열을 찾기 위해선 반복적인 계산이 필요하고 이를 위하여 모델링이 용이하고 계산 효율성이 우수한 1차원 보 축소 해석을 수행한다. 해석을 위하여 다물체 동역학 프로그램인 DYMORE를 사용하였고 이를 해석해와 비교하였다. 또한 NACA0015 형상의 다중 셀 구조 단면을 해석하기 위하여 상용 프로그램 VABS를 사용하였고 전진익 항공기의 날개를 보다 현실적으로 해석하기 위하여 oblique 기능을 사용하였다. 공력탄성학적 테일러링을 통하여 얻은 최적의 발산 속도는 238.9m/s이고 이는 기존에 동일 중량, 단일 방향으로 적층한 날개에 비하여 42% 가량 개선된 수치이다. 하지만 공력탄성학적 테일러링이 부주의하게 적용할 경우 기존 단일 적층 날개에 비하여 오히려 감소된 발산 속도를 가질 수 있음을 확인하였다.
목적 : 간특정 MR 조영제를 이요하여 간세포의 세포막을 통한 물분자의 교환 및 세포막 투과율을 정확히 측정 할 수 있는 MR 기법을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법 : 쥐의 간세포를 분리하여 낸 후 NMR 측정을 시도하엿다. 모든 실험은 0.02MHz부터 60 MHz까지 양성자의 Larmor 주파수를 변화시킬 수 있는 IBM형 field cycling relaxometer를 사용하여 시행하였으며 spin-echo 펄스열을 사용하여 T1 자기이완시간을 측정하였다. 전오도의 간특정 조영제인 Gd-EOB-DTPA를 함유하고 있는 간세포 샘플로부터 획득한 T1 데이터를 연속분포 분석법을 사용하여 분석하였으며 이때 이론적 모델로는 Two compartmental exchange 모델을 이용하였다. 결과 : 간세포내의 물분자의 평균 거주시간은 약 250 msec이며 간세포막의 투과율에 대한 최저치는 $(1.3{\pm}0.1){\;}{\times}{\;}10^{-3}cm/sec$ 이었다. 자기이완시간의 연속적인 분포도를 구할 수 있는 CONTIN 분석기법을 적용한 결과 확산적 물분자 교환이 일어남을 밝혔고 이러한 확산적 교환의 정도가 간세포의 경우 세포내 공간에서는 작지 않다는 사실을 규명 할 수 있었다. 결론 : 연속분포 분석기법을 적용하는 경우 Gd-EOB-DTPA는 간세포에서의 물분자의 교환정도 및 세포막의 물분자에 대한 투과율을 측정하는데 매우 유용한 방법임을 확인하였고 간세포에서의 물분자의 교환속도는 적혈구에서의 물분자 교환 속도에 비해 매우 느리다는 사실을 확인하였다. 따라서 조직 특정 조영제는 해당 조직 혹은 세포의 세포막 투과율과 같은 생리학적 정보를 알아낼 수 있는 기능적 조영제로서의 유용성을 입증할 수 있었다.
Naphtha Cracker Gas Splitter Unit 공정은 증류공정에서 얻어지는 경질납사(Light Naphtha)를 Furnace에서 열분해하여 나오는 유분을 각각 끓는점 차이에 따라 메탄, 에틸렌, 프로필렌 반제품등으로 순차적으로 분리한다. 이런 전통적인 분리방법은 2성분을 분리하는 증류탑을 연속으로 설치하여 생산한다. 이러한 분리방법은 Reboiler에서 발생하는 에너지가 증류탑 내부의 성분들을 분리하는 데 사용된 후 증류탑 상부 Condenser에서 응축열로 버려지기 때문에 에너지 낭비가 큰 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 납사 열분해공정내의 가스분리공정의 2개의 증류탑을 Petlyuk Column으로 설계하였다. 증류탑내 조성분포가 평형관계만으로 계산되는 이상단수 효율하에서 stage to stage 계산방법으로 구조적 설계를 하였고 일반 증류탑과 비교한 결과 제시된 Petlyuk Column의 설계방법이 기존의 설계 방법인 3-Column 모델법보다 설계 시간이 단축될 뿐만 아니라 증류탑내의 Liquid의 조성분포를 평형증류 조성곡선과 유사하도록 설계함으로써 에너지 효율측면에서도 효율적임을 증명하였다. 또한 같은 tray 단수하에서 Petlyuk Column은 일반 증류탑 대비 12.1% 에너지가 절약되어 국내 총생산량 기준할 때 하루 4,400만원 비용 절감을 가져오고 추가로 Condenser 및 Reboiler 사용량 감소에 따른 초기 투자비도 절감됨을 알 수 있었다. 12.1% 에너지가 절약될 뿐만 아니라 Condenser 및 Reboiler 사용량 감소에 따른 초기 투자비도 절감됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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