• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1431-1445
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• 2022

We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.93-99
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• 2024

디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권10호
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• pp.96-102
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• 2006

This paper presents the mechanics of the link of a double-action link-type hydraulic die set for the enclosed die forging. Operational principle of the die set in the enclosed die forging is introduced with emphasis on force transmission from the press and the hydraulic system to the material through links, die components and punches. The force exerted on the link is statically investigated and its structural analysis is carried out. The analyzed results are discussed to be used for design of the link system.

• 한국측량학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-12
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• 1995

본 연구에서는 국립지리원에서 20여년간(1975-1994) 관측한 정밀 1차 측지망 자료를 연도(작업구역)별, 블록별로 조정하여 전산처리에 필요한 데이타 Set로 구축하고, 전국 동시망 조정을 실시하여 우리 나라 측지망의 정확도 평가 및 오차전파 상태, 국토의 수평지각변동을 파악하였다. 이를 토대로 우리 나라 최초의 동질성 있는 정밀 1차 기준점(1, 2등 삼각점)의 실용성과 (기준점 좌표 94)를 산정 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.323-330
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• 2008

복합질환은 다수의 유전자들이 상호작용하여 유발되는 질병으로서, 여러 유전자들이 관여한다는 복잡성 때문에 전통적인 분석 방법을 적용하는데 한계가 있다. 최근에는 기계학습 기법을 이용한 새로운 분석 방법들이 제안되고 있다. 신경망은 이처럼 복잡한 데이터에서 일정한 패턴을 찾아 이를 분류하는데 적합한 모델이다. 그러나 다량의 데이터가 입력으로 들어오는 경우에 학습에 오랜 시간이 걸리고 패턴을 찾기가 어려워지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다량의 SNP 데이터로부터 질병에 연관된 소수의 중요 SNP을 찾기 위한 통계학적인 방법인 집합결합(set association)과 신경망을 결합한 모델을 제시한다. 이 모델을 천식 관련 SNP 데이터에 적용하여 천식 발병 여부를 예측한 결과, 신경망만 사용했을 때보다 실행 시간도 빠르고 예측 정확도도 높았다. 이 모델은 다른 복합질환의 예측에도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국어류학회지
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• 제18권3호
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• pp.223-233
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• 2006

2001년 4월부터 10월 사이에 돌산도 율림 앞바다, 2002년 4월부터 10월 사이에 연도 앞바다, 그리고 2003년 4월부터 12월 사이에 돌산도 임포 먼바다에서 정치망에 어획된 수산생물의 일일 어획자료를 이용하여 종조성과 양적 변동을 파악하고, 연도별, 장소간 종조성을 분석하였다. 2001~2003년에 여수 해역에서 정치망에 의해 삼치(Scomberomorus niphonius), 방어류 (Seriola spp.), 갈치(Trichiurus lepturus), 멸치 (Engraulis japonicus), 줄삼치(Sarda orientalis), 살오징어(Todarodes pacificus), 덕대(Pampus echinogaster), 밴댕이(Sardinella zunasi), 고등어(Scomber japonicus), 황아귀(Lophius litulon), 꼴뚜기(Loligo beka) 등이 양적으로 우세하게 어획되어 여수해역에서 정치망으로 어획된 어류의 종조성은 주로 표영성 어류가 대부분을 차지하였다. 연안역에서는 밴댕이, 덕대, 양태 (Platycephalus indicus), 꼴뚜기, 외해역에서는 삼치, 방어류, 갈치, 덕대, 살오징어, 검복(Takifugu porphyreus), 참돔(Pagrus major)의 표영성 주거종 (pelagic resident species)이 우세하였으며, 멸치는 남해 전체에서 계절적으로 연안과 외해를 이동하는 대표적인 우점종이었다. 봄에 연안에 밴댕이와 멸치가, 수심이 보다 깊은 외해에는 내유하는 멸치와 황아귀, 방어류 등 대상으로 어기가 시작되어 여름에 갈치, 삼치, 고등어, 방어류, 줄삼치, 덕대, 살오징어 등의 외양종이 연안과 외해에 회유하여 어획량이 높았다. 가을에는 연안에서 삼치, 멸치, 꼬치고기 (Sphyraena pinguis), 독가시치 (Siganus fuscescens), 주둥치 (Leiognathus nuchalis) 등이 우점하였고, 외해에서는 삼치, 덕대, 학공치(Hyporhamphus sajori), 고등어, 갈치 등이 여름에 이어 계속 출현하였으나 어획량은 감소하는 온대 해역의 전형적인 계절성을 보였다. 남해안에서 정치망에 어획된 출현종은 대부분 부어류이었으며 그 변화 정도가 심하였으나, 대형정치망 일일 어획자료은 부어류 종조성의 계절변동을 분석하는데 유의한 의미를 가질 것으로 판단된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권1호
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• pp.53-57
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• 2018

독버섯 중독 사건이 종종 발생한다. 본 논문은 딥러닝 기술을 활용한 버섯 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망을 사용하였다. 컨볼루션 신경망을 학습하기 위해 이미지 크롤링을 이용하여 38종의 버섯에 대해 1478장의 영상을 수집하였다. 수집한 데이터셋을 가지고 AlexNet, VGGNet, GoogLeNet을 비교 실험하였으며, 클래스 수 확장에 따른 비교 실험, 전이 학습을 사용한 비교실험을 하였다. 실험 결과 1순위 정확도는 82.63%, 5순위 정확도는 96.84%라는 성능을 얻었다.

• 열처리공학회지
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• 제22권1호
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• pp.16-22
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• 2009

The rolling process is an efficient and economical approach for the manufacturing of plate metals. In the rolling process, the temperature variation is very critical for plate thickness accuracy. The main cause of thickness variation in hot plate mills is the non-uniform temperature distribution along the length of the slab. Also the exit plate thickness is mainly affected by the rolling conditions such as mill modulus, plate thickness and plate width. Hence the thickness variation in top-end is also dependent on these factors. Therefore this study has concentrated on determining the correct amounts of thickness variation due to top-end temperature drop and process parameters.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.99-111
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• 1997

This paper presents an application of an artificial neural net to the implementation of decision class analysis (DCA), together with the generation of a decision model influence diagram. The diagram is well-known as a good tool for knowledge representation of complex decision problems. Generating influence diagram model is known to in practice require much time and effort, and the resulting model can be generally applicable to only a specific decision problem. In order to reduce the burden of modeling decision problems, the concept of DCA is introduced. DCA treats a set of decision problems having some degree of similarityz as a single unit. We propose a method utilizing a feedforward neural net with supervised learning rule to develop DCA based on influence diagram, which method consists of two phases: Phase l is to search for relevant chance and value nodes of an individual influence diagram from given decision and specific situations and Phase II elicits arcs among the nodes in the diagram. We also examine the results of neural net simulation with an example of a class of decision problems.

• 수산해양기술연구
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• 제38권2호
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• pp.172-178
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• 2002

본 연구는 유체역학적 해석을 이용하여 선망 어구 운동을 동적으로 시뮬레이션하였다. 선망 어구는 조업 과정 중에 어구의 형상이 크게 바뀌는 특성이 있고, 모든 조업단계에서 어구요소가 3차 시스템이며 대부분 망지라는 유연한 물체에 의해 구성되어 있어 외력에 대해 그 형상이 비선형적으로 변하므로 모델링이 어렵다. 본 연구에서는 질량-스프링 모델을 이용하여 수학적으로 기술하였다. 선망의 조업 과정중 그물의 투망, 침강, 죔줄을 죄는 과정의 어구운동을 시뮬레이션하였다.