The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.877-885
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2022
Vision-based activity recognition has been widely attempted at construction sites to estimate productivity and enhance workers' health and safety. Previous studies have focused on extracting an individual worker's postural information from sequential image frames for activity recognition. However, various trades of workers perform different tasks with similar postural patterns, which degrades the performance of activity recognition based on postural information. To this end, this research exploited a concept of human-object interaction, the interaction between a worker and their surrounding objects, considering the fact that trade workers interact with a specific object (e.g., working tools or construction materials) relevant to their trades. This research developed an approach to understand the context from sequential image frames based on four features: posture, object, spatial features, and temporal feature. Both posture and object features were used to analyze the interaction between the worker and the target object, and the other two features were used to detect movements from the entire region of image frames in both temporal and spatial domains. The developed approach used convolutional neural networks (CNN) for feature extractors and activity classifiers and long short-term memory (LSTM) was also used as an activity classifier. The developed approach provided an average accuracy of 85.96% for classifying 12 target construction tasks performed by two trades of workers, which was higher than two benchmark models. This experimental result indicated that integrating a concept of the human-object interaction offers great benefits in activity recognition when various trade workers coexist in a scene.
온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.
Laser light microscopy enables observation of various simultaneously occurring events in living cells. This capability is important for monitoring the spatiotemporal patterns of the molecular interactions underlying such events. Two-photon excited fluorescence microscopy (two-photon microscopy), a technology based on multiphoton excitation, is one of the most promising candidates for such imaging. The advantages of two-photon microscopy have spurred wider adoption of the method, especially in neurological studies. Multicolor excitation capability, one advantage of two-photon microscopy, has enabled the quantification of spatiotemporal patterns of $[Ca^{2+}]_i$ and single episodes of fusion pore openings during exocytosis. In pancreatic acinar cells, we have successfully demonstrated the existence of "sequential compound exocytosis" for the first time, a process which has subsequently been identified in a wide variety of secretory cells including exocrine, endocrine and blood cells. Our newly developed method, the two-photon extracellular polar-tracer imaging-based quantification (TEPIQ) method, can be used for determining fusion pores and the diameters of vesicles smaller than the diffraction-limited resolution. Furthermore, two-photon microscopy has the demonstrated capability of obtaining cross-sectional images from deep layers within nearly intact tissue samples over long observation times with excellent spatial resolution. Recently, we have successfully observed a neuron located deeper than 0.9 mm from the brain cortex surface in an anesthetized mouse. This microscopy also enables the monitoring of long-term changes in neural or glial cells in a living mouse. This minireview describes both the current and anticipated capabilities of two-photon microscopy, based on a discussion of previous publications and recently obtained data.
본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS#85회로와 ISCAS#89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다.
본 연구에서는 웹 마이닝을 이용하여 기업과 소비자간 전자상거래(Business-To-Customer Electronic Commerce)환경에 기초한 가상상점(Cyber market)의 상품 관리자 입장에서 효율적인 상품관리를 가능케 하는 시스템적 접근방법을 통한 상품관리 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이 상품 관리 방법론을 실제 웹 상에서 운영되고 있는 가상상점에 직접 적용하여 봄으로써 실증적인 예를 보여주고자 한다.
Xerostomia is caused by organic or functional changes affecting the salivary system at different levels. Patients suffering from xerostomia may also complain of an oral burning sensation, ulceration or soreness, difficulty in swallowing, and poor denture retention. And pilocarpine is administered orally to induce salivary secretion. In Seoul National University Hospital(SNUH) pharmacy, the pilocarpine chewing tablets are prepared and supplied to patients of xerostomia in request of the dental hospital in SNUH. And we tested the salivary flow induction and the dissolution patterns of these products in saliva by a double-blind, sequential cross-over trials to eight healthy human volunteers with placebo. The pilocarpine chewing tablet contained 5 mg of pilocarpine, and placebo consisted of same materials as test drug, but didn't contain pilocarpine. In vivo experiment, all subjects were instructed to chew as 60-80 times/min. Mixed saliva was collected in the ranges of intervals such as 0-2, 2-5, 5-10, 10-15, 15-20, 20-30, 30-45 and 45-60 min after pilocarpine chewing tablet or placebo administration. Saliva volume was measured in each collecting time interval, and saliva pilocarpine concentrations were determined by reversed phase HPLC. The 82.5 percent $(4.13{\pm}0.69\;mg)$ of pilocarpine was extracted from chewing tablets during mastication of 60-80 times per minute for 60 minutes. Among these dissolved amounts, 90 percent was extracted within 20 minutes. The salivary flow rates were more increased in a group who administered pilocarpine chewing tablet at the interval of 5-10, 10-15, 20-30 and 45-60 min rather than a placebo-group, but only extracted amount of pilocarpine at 45-60 min interval is significanly different between two groups (p<0.05). But total amounts of saliva secreted for 1 hour in two group-pilocarpine and placebo treated- were $46.36{\pm}9.72\;ml\;and\;39.09{\pm}7.81\;ml$, respectively, and were not significantly different between two groups.
회전제약(Turn Penalty and Prohibition)을 포함하는 방향성 그래프(Directed Graph)에서 두 지점(One-To-One)간 덩굴망(Vine)을 포함한 다수의 경로를 순차적으로 탐색하는 알고리즘(K-Shortest Path Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 Yen이 제안한 다경로탐색알고리즘을 기반으로 교차로의 방향별 통행에서 발생되는 회전지체와 금지의 표현이 가능한 링크표지(Link-Labeled)탐색방식을 적용하는 기법을 개발한다. 사례연구를 통해 제안된 알고리즘은 교차로의 회전특성뿐만 아니라 U-Turn, P-Turn과 같은 덩굴망(Vine) 통행특성의 고려가 가능하며, 운전자의 인지비용(Perceived Cost)을 반영한 합리적인 대안경로(Reasonable Alternative Route)의 정보 제공 가능성을 입증했다.
시공간 이동 패턴 탐사는 특성상 방대한 시공간 데이터의 분석 및 처리 방법에 따라 패턴 탐사의 성능이 좌우된다. 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들[1-10]이 가진 패턴 탐사 수행 시간이나 패턴 탐사 시 사용되는 메모리양이 증가하는 문제를 해결하기 위해 일부 기법에서 몇 가지 방법을 제시하였으나 아직 미비한 실정하다. 이에 선행 연구로 방대한 시공간 이동 데이터 집합으로부터 순차적이고 주기적인 빈발 이동 패턴을 효과적으로 추출하기 위한 STMP/MST 탐사 기법[11]을 제안하였다. 제안된 기법은 해시 트리 기반의 이동 시퀀스 트리를 생성하여 빈발 이동 패턴을 탐사함으로써 탐사 수행 시간을 최소화하고, 상세 수준의 이력 데이터들을 실세계의 의미있는 시간 및 공간영역으로 일반화하여 탐사 시 소요되는 메모리양을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 STMP/MST 탐사 기법의 효율성을 검증하기 위해서 탐사 대상 데이터양과 최소지지도를 기준으로 기존의 시공간 패턴 탐사 기법들과 탐사 수행 성능을 비교하고 분석한다.
본 논문은 JPEG 2000에 사용되는 전처리 과정 기능인 타일링 시스템의 구현에 관한 것이다. 설계된 시스템은 JPEG 2000의 표준에 명시되어 있으며, 이미지의 크기 파악, 영역 확장 그리고 이미지 분할 기능을 수행한다. Progressive한 입력을 타일 단위로 분할 및 전송하기 위해서, 입력 이미지를 Frame Memory에 저장한다. 그래서 Verilog-HDL를 사용하여 FSM 방식으로 설계되었으며 최대 5M 이미지를 처리할 수 있다. 또한, 영역 확장을 위한 이미지 크기를 파악하기 위해서 나머지(rem) 연산을 기반으로 한 수식을 만들었다. 이를 이용해서 입력 이미지의 크기 패턴을 파악하는 진리표를 제안한다. TSMC 0.25um ASIC library 환경에서 합성된 gate counts는 18,725로 되었으며 maximum data arrival time은 18.94[ns]를 가진다.
복합 재료로 구성된 원판으로부터 여러 가지 패턴을 버려지는 부분이 최소화되게 배치시킨 후 절단하는 문제를 복합 재료 재단 문제라 부른다. 본 논문은 목적 함수의 비용 오류를 감내하는 영역 분할 분산 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 MPI 환경하에서 복합 재료 재단 문제에 적용한다. 비용 오류 감내기법은 최적해 접근 특성을 유지하기 위하여 스트림 길이를 동적으로 변화하며 상태변환을 비동기적으로 수행한다. 또한 복합 재료 재단 도구 개발을 위한 여러 가지 모양을 가진 패턴의 정보 및 친화도 생성, 목적함수, 상태변환 방법, 어닐링 스케줄 및 이를 위한 효율적인 자료 구조에 대하여 정의한다. 배치될 패턴은 정형이나 convex 다각형으로 제한되어 있지 않고 어떠한 모양도 가능하며 원판은 복합 재료의 성격상 2 또는 4 방향으로 고정되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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