대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100~1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9~10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Kiruba, Raji I;Thyagharajan, K.K;Vignesh, T;Kalaiarasi, G
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3708-3728
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2021
Indian herbal plants are used in agriculture and in the food, cosmetics, and pharmaceutical industries. Laboratory-based tests are routinely used to identify and classify similar herb species by analyzing their internal cell structures. In this paper, we have applied computer vision techniques to do the same. The original leaf image was preprocessed using the Chan-Vese active contour segmentation algorithm to efface the background from the image by setting the contraction bias as (v) -1 and smoothing factor (µ) as 0.5, and bringing the initial contour close to the image boundary. Thereafter the segmented grayscale image was fed to a leaky capacitance fired neuron model (LCFN), which differentiates between similar herbs by combining different groups of pixels in the leaf image. The LFCN's decay constant (f), decay constant (g) and threshold (h) parameters were empirically assigned as 0.7, 0.6 and h=18 to generate the 1D feature vector. The LCFN time sequence identified the internal leaf structure at different iterations. Our proposed framework was tested against newly collected herbal species of natural images, geometrically variant images in terms of size, orientation and position. The 1D sequence and shape features of aloe, betel, Indian borage, bittergourd, grape, insulin herb, guava, mango, nilavembu, nithiyakalyani, sweet basil and pomegranate were fed into the 5-fold Bayesian regularization neural network (BRNN), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), and ensemble classifier to obtain the highest classification accuracy of 91.19%.
In this pressentation it is argued that the heterogeneity of a hydrologic attribute which may seem to be nonstationary at one scale, may become stationary at a larger scale. The fundamental reason for transformation from nonstationarity to stationarity whith the increase in scale is the phenomenon of coarse-graining of the hydrologic processes with increasing scale. Due to the phenomenon of aliasing, a particular scale hydrologic process heterogeneity which is observed as a nonstationary process at that scale, may be observed as a stationary process at a higher(larger) scale whose size is bigger than the stationary extent of the lower scale heterogeneity. As one goes through a hierarchical sequence of larger and larger scales for observations, one would eliminate nonstationarities which emerge at some lower scales at the expense of losing information on the high frequency fluctuations of the lower scale heterogeneities which will no longer be observed at the larger sampling scales. We call this phenimenon as the "coarse-graining in hydrologic observations". In this presentation, it is also argued that by the coarse-graining of hydrologic processes due to the averaging and aliasing operations at increasing scales, the conservation laws corresponging to these scales may still be quite parsimonious, and need not be more complicated as the scales get larger. It is shown that shen a higher(larger) scale process is formed by averaging a lower(smaller) scale process in time or space, the high frequency components of the lower scale process will be eliminated by the averaging operation. Thereby, the resuliiting average hydrologic dynamics, free from the effects of the high frequency components of the lower scale process, can still be quite simple in form. This is demonstrated by means of some recent upscaling work on the solute teansport conservation equation for hetergeneous aquifers. By means of this solute transport example, it is also shown that for the ensemble average form of a hydrologic conservation equation to be equivalent to its volume-average form at any scale, the parameter functions of that conservation equation at the immediately lower scale must be ergodic.
This study aimed to assess the mobility and thermal comfort of personal protective equipment (PPE) among female healthcare workers, taking into account wearers' physique and PPE protection levels. A total of 16 participants (age: 26.3 ± 8.3 y, height: 161.5 ± 7.3 cm, body weight: 57.1 ± 11.0 kg, BMI: 21.9 ± 3.6), representing diverse body types, underwent four PPE conditions: L (Low_Plastic gown ensemble), M (Medium_Tyvek 400), H (High_Tyvek 800J with Powered Air Purifying Respirator [PAPR]), and E (Extremely high_Tychem 2000 with PAPR, Bib apron, and Chemical-resistant gloves). The mobility protocol consisted of 10 different tasks in addition to donning and doffing. The 10 tasks were repeated twice at an air temperature of 24.3 ± 0.1℃, 59±4%RH. Findings revealed a disproportionate relationship between PPE protection and wearer discomfort. Significant differences in clothing microclimate and total sweat rate were observed between the lowest (L) and highest (E) protection levels (p < 0.01), while distinctions among medium levels were inconclusive. Subjective evaluations favored conditions H and L over M and E (p < 0.05), indicating reduced heat, and humidity, increased comfort, and lower exertion. Instances of mobility discomfort, specially in the small body type group, underscored the need for a suitable PPE size system for Korean adult female medical workers. Furthermore, enhancements in gloves, shoe cover, and PAPR hood designs are essential for improving ease of movement and preventing hindrance.
연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.
일정한 평균 지하수 유속을 가진 불균질한 등방성 삼차원 대수층 내에서 정류상태로 흐르는 지하수의 흐름과 함께 이동해가는 비반응성 오염물질에 대한 몬테카를로 시뮬레이션이 시행되었다. 대수-정규적으로 분포되어 있는 수리전도도 K(x)가 임의장으로 설정되었으며 시뮬레이션 동안에 발생할 수 있는 불확실성을 감소하기 위해 여러 가지 방법들이 시도되었다. 1600개 오염운들에 대한 이차공간적률의 집합적평균(ensemble average) <$S_{ij}'(t',\;l')$>(i,\;j=1,2,3), 그리고 오염운중심분산 $R_{ij}'(t',\;l')$이 각기 다른 세 가지 불균질도${\sigma}_Y^2=0.09,\;0.23$ 및 0.46에 대해서 시뮬레이션 되었으며 또한 각기 다른 크기의 평균속도에 수직방향인 선형초기오염원(l': 1, 2, 4)에 대해서 입자추적이 행하여 졌다. 시뮬레이션 된 무차원 종적률들은 일차근사법에 의한 비에르고딕 이론적 결과와 비교적 잘 일치하나 시뮬레이션 된 무차원 횡적률들은 일차근사법에 의한 이론적 결과들 보다 더 큰 값을 보인다. 일차근사법에 의한 비에르고딕 이론적 결과는 특히 불균질도가 큰 대수층에 대해서 그리고 큰 무차원 시간에 대해서 시뮬레이션 된 무차원 횡적률들을 과소평가 했다 시뮬레이션 된 집합적 평균이차적률은 에르고딕 상태에 도달하지 못했으며 횡방향으로의 오염운 확장이종방향보다 훨씬 느리게 에르고딕 상태에 접근하는 것으로 관찰되었다. 불균질한 대수층 내에서의 오염운의 진화는 초기 오염원의 모양이나 배열상태 보다는 주로 대수층의 불균질도와 초기 오염원의 크기에 영향을 받는 것으로 밝혀졌다.가 정신의 숭고한 고유-독창성(Originality)이 피드백의 경로를 투과하면서 자신을 남에게 투영시켜 얻어내는 것이 고유성의 변종이다. 피드백은 단순한 작품의 일부가 아니라 작품을 이루는 뼈대이다 기술의 과시만으로는 예술의 행위가 될 수 없다. 작가의 예술성이 관객의 감성에 피드백 되도록 노력해야 한다 그러기 위해서는 예정된 피드백이란 느낌을 관객이 갖지 않도록 하여야 한다. 인터렉티브 미디어 아트는 초기의 형태에서 벗어나 새로운 집적된 피드백 기술로 전환하여야 할 시기가 온 것이다.료된다.시한 개체의 수술 전 방사선학적 평균 고관절 등급은 양측 모두 $3.2\pm0.9$이었고 수술 직후의 좌 우측 평균 고관절 등급은 각각 $2.7\pml.1,\;2.7\pm0.9$ (n=36) 이었다. 수술 직후와 2, 4, 8, 12, 24주 후의 고관절 등급이 수술 전에 비하여 유의적으로 개선된 것을 확인하였다.(P<0.01). 수술 후 정기적인 검사 시에 측정한 Norberg angle, percentage of femoral head coverage도 수술 전과 비교해 유의성 있게 증가하였다(P<0.01). 변형 3중 골반 절골술 직후의 평균 골반직경은 수술 전의 골반직경보다 유의적으로 증가하였으며(P<0.01)(n=36) 수술 후 평균 9.3L2.7주에 절골선 유합이 종료되었다(n=21). 반면 편측 3중 골반 절골술을 실시한 경우에는 수술 후 골반경이 수술 전과 비교해 증가하지 않았다. 변형 3중 골반 절골술후에 장액종 형성(1마리), 스크류 변위(4마리), 스크류 부러짐(1마리), 편측성 신경마비(1마리) 등의 부작용이 발생하였다. 이상의 결과를 토대로,
국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.
Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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