조기 위험 검출은 실시간으로 들어오는 텍스트를 순차적으로 처리하면서 해당 대화에 위험이 있는지 조기에 분류하는 작업으로, 정확도 저하를 최소화하는 동시에 가능한 한 빨리 대화를 분류하는 것을 목적으로 한다. 이러한, 조기 위험 검출은 온라인 그루밍 검출, 보이스 피싱 검출과 같은 다양한 영역에 활용될 수 있다. 이에, 본 논문에서는 조기 위험 검출 문제를 정의하고, 이를 평가할 수 있는 데이터 셋과 Latency F1 평가 지표를 소개한다. 또한, 점진적 문장 분류 모듈과 위험 검출 결정 모듈로 구성된 점진적 조기 텍스트 분류 시스템을 제안한다. 점진적 문장 분류 모듈은 이전 문장들에 대한 메모리 벡터와 현재 문장 벡터를 통해 현재까지의 대화를 분류한다. 위험 검출 결정 모듈은 softmax 분류 점수와 강화학습을 기반으로 하여 Read 또는 Stop 판단을 내린다. 결정 모듈이 Stop 판단을 내리면, 현재까지의 대화에 대한 분류 결과를 전체 대화의 분류 결과로 간주하고 작업을 종료한다. 해당 시스템은 micro F1과 Latency F1 지표 각각에서 0.9684와 0.8918로 높은 검출 정확성 및 검출 신속성을 달성하였다.
본 연구는 조립식 콘크리트 포장 공법을 이용하여 도심지 버스전용차로의 정거장 구간 아스팔트 포장을 강성 포장으로 교체하는 시공을 수행한 후 이러한 포장의 초기 공용성을 분석하기 위해 수행되었다. 추적조사 항목으로는 조립식포장의 진출입 구간에서 아스팔트 포장과 조립식포장과의 단차, 프리캐스트 슬래브간의 줄눈 간격 및 단차, 슬래브의 침하, 슬래브의 미끄럼저항 성능 등을 선정하였으며, 다이아몬드 그라인딩 공법의 적용성도 분석하였다. 추적조사 결과 조립식포장의 단차, 줄눈 간격, 미끄럼저항, 침하 등은 시간에 따라 변화가 거의 없었으며, 이를 통해 프리캐스트 슬래브가 차량하중을 안정되게 지지한다는 것을 알 수 있었다. 또한 다이아몬드 그라인딩 공법을 적용하면 슬래브의 단차 및 미끄럼저항 성능을 크게 개선할 수 있는 것도 확인할 수 있었다.
2003년 대구지하철 방화사고 이후 서울의 도시철도 7호선 방화를 비롯해 해외에서도 이와 유사한 모방 범죄가 발생하고 있다. 지하철의 방화사고는 대부분 유류나 가스 등을 이용한 방화유형이 대표적으로 발화 후 수분 내에 차량 내부가 전소될 수 있어 궁극적으로 지하철 전노선을 마비시키는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 화재발생과 확산을 단계적으로 차단하거나 화재로부터 신속히 격리할 수 있는 효과적 초기 대응의 대안을 제시함으로서 대형 재난을 피할 수 있다. 본 연구에서는 국내외 지하철 방화 사고의 진행과정을 분석하여 대응 단계별로 방화 상태의 피해확인 및 인지 여부, 초기진화 여건 판단, 대응 조직의 상황전파 및 피난유도과정을 비상상황 등급별로 시나리오상에 전개했다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.198-207
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2023
Responding to changes in artificial intelligence models and the data environment is crucial for increasing data-learning accuracy and inference stability of industrial applications. A learning model that is overfitted to specific training data leads to poor learning performance and a deterioration in flexibility. Therefore, an early stopping technique is used to stop learning at an appropriate time. However, this technique does not consider the homogeneity and independence of the data collected by heterogeneous nodes in a differential network environment, thus resulting in low learning accuracy and degradation of system performance. In this study, the generalization performance of neural networks is maximized, whereas the effect of the homogeneity of datasets is minimized by achieving an accuracy of 99.7%. This corresponds to a decrease in delay time by a factor of 2.33 and improvement in performance by a factor of 2.5 compared with the conventional method.
The conventional fire detection devices are operated after a processed fire phase, which are sensing only a high density of somke level or high temperature heat. They are not so precision to detect a fire in the early phase to protect the facility form the fire. We need to develope a new high precision smoke detection system to keep expensive industrial facilities most reliably form fire. A new optical precision smoke detection system was developed. It monitors very low level density of smoke particles in the air. It is operated continously through many years without a stop or any malfunction. The developed precision smoke detection system will be installed in important industrial facilities, such as power plants, underground common tunnel, main control rooms, computer rooms etc.
COVID-19 is a viral pandemic disease that spreads widely all around the world. The only way to identify COVID-19 patients at an early stage is to stop the spread of the virus. Different approaches are used to diagnose, such as RT-PCR, Chest X-rays, and CT images. However, these are time-consuming and require a specialized lab. Therefore, there is a need to develop a time-efficient diagnosis method to detect COVID-19 patients. The proposed machine learning (ML) approach predicts the presence of coronavirus based on clinical symptoms. The clinical dataset is collected from the Israeli Ministry of Health. We used different ML classifiers (i.e., XGB, DT, RF, and NB) to diagnose COVID-19. Later, classifiers are optimized with the Bayesian hyperparameter optimization approach to improve the performance. The optimized RF outperformed the others and achieved an accuracy of 97.62% on the testing data that help the early diagnosis of COVID-19 patients.
미국에서는 1980년대 이후 학교폭력, 무기사용, 마약복용 등의 문제에 대응하기 위하여 무관용정책(zero tolerance)을 시행하고 있다. 학교폭력이나 비행이 발생한 경우 미리 예정된 정학 또는 퇴학을 엄격하게 적용하여 학교의 안전과 학습 분위기 개선을 도모하고 있다. 실제로 학교폭력비율이 감소하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 다른 한편으로 사소한 비행에 대해서도 엄격한 처벌을 함으로써 비행이 더 악화되며, 효용성도 증명되지 않는다는 비판이 제기되었다. 이에 대안으로 무관용정책의 대원칙은 유지하면서도 폭력의 정도에 따라 처벌의 정도를 달리하자는 등급징계제도 또는 조기반응모형이 제시되고 있다. 최근 우리나라에서도 학교폭력이 사회적 이슈로 강하게 부각됨에 따라 정부도 '학교폭력근절 종합대책'을 발표하는 등 범부처 차원에서 대응하고 있다. 이 논문은 사소한 괴롭힘도 '범죄'라는 인식하에 철저히 대응하는 정부의 방침의 타당성을 탐색하기 위해 현재 미국에서 시행하고 있는 학교폭력에 대한 무관용 정책의 주요 내용과 변화과정을 분석하여 정책적 시사점을 도출하는 데 목적이 있다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권3호
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pp.147-154
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2006
In this paper, we propose and present implementation results of a high-speed turbo decoding algorithm. The latency caused by (de) interleaving and iterative decoding in a conventional maximum a posteriori(MAP) turbo decoder can be dramatically reduced with the proposed design. The source of the latency reduction is come from the combination of the radix-4, dual-path processing, parallel decoding, and rearly-stop algorithms. This reduced latency enables the use of the turbo decoder as a forward error correction scheme in real-time wireless communication services. The proposed scheme results in a slight degradation in bit-error rate(BER) performance for large block sizes because the effective interleaver size in a radix-4 implementation is reduced to half, relative to the conventional method. Fixed on the parameters of N=212, iteration=3, 8-states, 3 iterations, and QPSK modulation scheme, we designed the adaptive high-speed turbo decoder using the Xilinx chip (VIRTEX2P (XC2VP30-5FG676)) with the speed of 17.78 Mb/s. From the results, we confirmed that the decoding speed of the proposed decoder is faster than conventional algorithms by 8 times.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.117-123
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2021
This study aims to analyze working hours of sprinkler heads when a fire occurs at an indoor gymnasium while sprinkler heads are installed in division of standard response type, special response type, and earlier response type. The fire scenario was designed under the assumption that the fire started from overheating of a heater in the indoor gymnasium has transferred on to a couch to spread. The analysis on the operation time of the standard response type sprinkler head, the special response type sprinkler head and the early response sprinkler head was conducted. The result showed that, in case of fire in a gymnasium, the time for opening of the heat sensor due to the heat from the fire varies by the type of the sprinkler head. When a special response type sprinkler is installed, it worked below the assessment standards. When an early response sprinkler head is installed, it worked appropriately according to assessment standards. Based on the results, we found that sprinkler heads will work properly when installed according to design relevant to laws and regulations. This means that there is a limit in installation of sprinkler heads based on the existing law-based design as for indoor gymnasiums. Again, we conclude that if sprinkler heads are installed based on design made through laws and regulations, more time will be needed for operation, making it highly likely to fail to stop a fire at an earlier point of time.
Abusive head trauma (AHT) is the most severe form of physical abuse in children. Such injury involves traumatic damage to the head and/or spine of infants and young children. The term AHT was introduced to include a wider range of injury mechanisms, such as intentional direct blow, throw, and even penetrating trauma by perpetuator(s). Currently, it is recommended to replace the former term, shaken baby syndrome, which implicates shaking as the only mechanism, with AHT to include diverse clinical and radiological manifestations. The consequences of AHT cause devastating medical, social and financial burdens on families, communities, and victims. The potential harm of AHT to the developing brain and spinal cord of the victims is tremendous. Many studies have reported that the adverse effects of AHT are various and serious, such as blindness, mental retardation, physical limitation of daily activities and even psychological problems. Therefore, appropriate vigilance for the early recognition and diagnosis of AHT is highly recommended to stop and prevent further injuries. The aim of this review is to summarize the relevant evidence concerning the early recognition and diagnosis of AHT. To recognize this severe type of child abuse early, all health care providers maintain a high index of suspicion and vigilance. Such suspicion can be initiated with careful and thorough history taking and physical examinations. Previously developed clinical prediction rules can be helpful for decision-making regarding starting an investigation when considering meaningful findings. Even the combination of biochemical markers may be useful to predict AHT. For a more confirmative evaluation, neuroradiological imaging is required to find AHT-specific findings. Moreover, timely consultation with ophthalmologists is needed to find a very specific finding, retinal hemorrhage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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