• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.232-236
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• 2000

Multi-regression statistical analyses were applied for the water quality data of shallow alluvial ground water (n = 47) collected from the Youngdeok area, in order to quantitatively generalize the natural (non-anthropogenic) causes of regional water quality variation. Seven samples having the high contamination index ( $C_{a}$ > 3) reflect the striong effects by anthropogenic activity. Most of the alluvial groundwaters have acquired their quality primarily due to the dissolution of carbonate minerals. The results of multi-regression analysis show that chlorine is mainly derived from seawater effect. Sulfur isotopic compositions of dissolved sulfur and the S $O_4$/Cl ratio also enable us to discriminate the samples (n = 18) which are affected by atmospheric input of marine aerosol (sea-spray) and also by mixing between freshwater and seawater. Hydrogen and oxygen isotope data of the samples collected lie close to the local meteoric water line obtained from nearby Pohang city but has lower slope (5.45) on the $\delta$D-$^{18}$ O plot, indicating that alluvial groundwater was recharged from infiltrated meteoric water which has undergone some degree of kinetic evaporation. The estimated initial isotopic composition of the recharged water ($\delta$D = -74.8$^{0}$ /$_{00}$, $\delta$$^{18}$ O = -10.8$^{[-1000]}$ /$_{[-1000]}$ ) suggests that the alluvial ground water recharge largely occurs during summer storm events.s.s.

• 한국응용곤충학회지
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• 제33권3호
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• pp.166-172
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• 1994

집파리를 chlorpyrifos, dichlorvos 및 permethrin 등 3종의 살충제로 누대도태하여 저항성 유발과 교차저항성을 조사하였다. chlorpyrifos, dichlorvos 및 permethrin으로 11세대 누대도채한 계통의 저항성 비는 감수성계통의 암컷에 비하여 42.0배, 3.8배 및 18.7배로 증가하였고, 수컷에서는 42.0배, 4.1배 및 16.4배이었다. chlorpyrifos 도태계통은 permethrin에서 암.수컷 각각 7.5배와 9.6배로 다른 살충제보다 높은 교차저항성을 보였으나, propoxur 에 대해서는 역상관 교차저항성을 나타내었다. dich-lorvos도태계통은 chlorpyrifos에서 암.수각각 13.3배와 15.9배로 높은 교차저항성을 나타내었으며 permethrin 도태계통에서도 chlorpyrifos에 대해서 암.수 각각 8.7배와 9.7배로 비교적 높은 교차저항성을 보였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.925-933
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• 2011

The traditional feedstock for dimethyl ether (DME) has been natural gas obtained by pipeline from a nearby natural gas or oil field. This report focuses on other feedstock: Coal bed methane (CBM). The resource availability and suitability of CBM for DME manufacturing have been investigated. CBM in a short time has become an important industry, providing an abundant clean-burning fuel and also suggesting as a feedstock for gas industry. The use of CBM will have very little impact on the KOGAS' DME process design and economics up to 50 vol% of $CO_2$ in the CBM source. Many of the CBM sources in Asia are high in $CO_2$, but pose no difficulties for the KOGAS' DME plant. Since tri-reformer requires substantial $CO_2$ in its feed, no $CO_2$ removal from the CBM feed is needed. The $CO_2$ in the CBM means that less $CO_2$ needs to be recycled from the downstream in the process.

• BMB Reports
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• 제51권4호
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• pp.200-205
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• 2018

Exercise and resveratrol supplementation exhibit anti-obesity functions in the long term but have not been fully investigated yet in terms of their early potential effectiveness. Mice fed with high-fat diet were categorized into control (Cont), exercise (Ex), resveratrol supplementation (Res), and exercise combined with resveratrol supplementation (Ex + Res) groups. In the four-week period of weight loss, exercise combined with resveratrol supplementation exerted no additional effects on body weight loss but significantly improved whole-body glucose and lipid homeostasis. The combined treatment significantly decreased intrahepatic lipid content but did not affect intramyocellular lipid content. Moreover, the treatment significantly increased the contents of mtDNA and cytochrome c, the expression levels of peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator-1 alpha and its downstream transcription factors, and the activities of ATPase and citrate synthase. However, exercise, resveratrol, and their combination did not promote myofiber specification toward slow-twitch type. The effects of exercise combined with resveratrol supplementation on weight loss could be partly due to enhanced mitochondrial biogenesis and not to fiber-type shift in skeletal muscle tissues.

• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.23-34
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• 2020

최근 인공지능 딥러닝 분야는 컴퓨팅 자원의 높은 연산량과 가격문제로 인해 상용화에 어려움이 존재했다. 본 논문은 더블 프루닝 기법을 적용하여 심층신경망 모델들과 다수의 데이터셋에서의 성능을 평가하고자 한다. 더블 프루닝은 기본의 네트워크 간소화(Network-Slimming)과 파라미터 프루닝(Parameter-Pruning)을 결합한다. 이는 기존의 학습에 중요하지 않는 매개변수를 절감하여 학습 정확도를 저해하지 않고 속도를 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 다양한 데이터셋 학습 이후에 프루닝 비율을 증가시켜, 모델의 사이즈를 감소시켰다. NetScore 성능 분석 결과 MobileNet-V3가 가장 성능이 높게 나타났다. 프루닝 이후의 성능은 Cifar 10 데이터셋에서 깊이 우선 합성곱 신경망으로 구성된 MobileNet-V3이 가장 성능이 높았고, 전통적인 합성곱 신경망으로 이루어진 VGGNet, ResNet또한 높은 폭으로 성능이 증가함을 확인하였다.

• 한국안전학회지
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• 제34권6호
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• pp.50-57
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• 2019

In this study, various types of deep learning models that have been proposed recently are classified according to data input / output types and analyzed to find the deep learning model suitable for constructing a crack detection model. First the deep learning models are classified into image classification model, object segmentation model, object detection model, and instance segmentation model. ResNet-101, DeepLab V2, Faster R-CNN, and Mask R-CNN were selected as representative deep learning model of each type. For the comparison, ResNet-101 was implemented for all the types of deep learning model as a backbone network which serves as a main feature extractor. The four types of deep learning models were trained with 500 crack images taken from real concrete structures and collected from the Internet. The four types of deep learning models showed high accuracy above 94% during the training. Comparative evaluation was conducted using 40 images taken from real concrete structures. The performance of each type of deep learning model was measured using precision and recall. In the experimental result, Mask R-CNN, an instance segmentation deep learning model showed the highest precision and recall on crack detection. Qualitative analysis also shows that Mask R-CNN could detect crack shapes most similarly to the real crack shapes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.77-82
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• 2021

요검사는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사 세 가지가 있다. 이 중에서 화학적 요검사는 일반인이 쉽게 접근하는 방법으로 요검사지의 화학반응을 눈으로 표준비색표와 비교하거나 휴대용 요검사기를 별도로 구매하여 검사를 진행한다. 현재는 스마트폰의 보급이 대중화되어 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 연구가 높아지고 있다. 요검사 스크리닝 애플리케이션은 스마트폰을 활용한 요검사 서비스 중 하나이다. 그러나 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사 패드 RGB 값은 조명영향으로 인해 큰 편차가 발생한다. 요검사 패드 RGB 값의 편차는 요검사 판별의 정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 기반 요검사 스크리닝 애플리케이션으로 촬영한 요검사지를 검사 항목별 요검사 패드로 분류한 후 CNN을 통해 요검사 패드 이미지 판별의 정확도를 높인다. 요검사지는 다양한 배경에서 촬영하여 CNN 이미지를 생성하였으며 ResNet-50 CNN 모델을 사용하여 요검사 판별을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.45-53
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• 2020

본 연구의 목적은 요양병원에서 발생할 수 있는 노인안전사고 발생률을 감소시키는 것이다. 즉, 위험지역으로 접근하는 인물이 노인(환자복) 그룹인지 실무자(평상복) 그룹인지를 CCTV에 나타나는 의복을 기준으로 구별하는 것이다. Web Crawling기법과 요양병원으로부터 지원을 받아 기초 데이터를 수집하였다. 이후 Image Generator와 Labeling으로 모델 학습 데이터를 만들었다. CCTV의 제한된 성능 때문에 높은 정확도와 속도를 모두 갖춘 모델을 만드는 것은 어려웠다. 그러므로 정확성이 상대적으로 우수한 ResNet 모델, 속도에서 상대적으로 우수한 YOLO3 모델을 각각 구현했다. 그리고 요양병원이 자신의 실정에 맞는 모델을 고를 수 있게 하고자 했다. 연구 결과 환자복과 평상복을 적절한 정확도로 구별할 수 있는 모델을 구현하였다. 따라서 실제 사용처에서 노인들이 위험구역에 접근하지 못하도록 하여 요양병원 안전사고 감소에 이바지 할 것으로 평가된다.

• 공업화학
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• 제22권6호
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• pp.658-663
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• 2011

SNCR-SCR hybrid system은 SNCR에서 NOx를 제거한 뒤, SCR로 NOx를 추가 제거하는 시스템으로 NOx 제거 효율을 향상시키는 경제적인 시스템이다. 본 연구에서는 SNCR-SCR hybrid system에서 운전 변수가 질소산화물 저감 효율에 미치는 영향을 고찰하였다. SNCR을 optimum temperature ($900{\sim}950^{\circ}C$)보다 낮은 온도에서 운전할 경우, 추가적인 암모니아 주입 없이도 $NH_3$ slip을 이용한 NO의 추가적인 제거의 효과가 있었으나 $NH_3$ slip이 높은 것으로 나타났다. 그러나 그 이상의 온도에서는 고온에 의한 암모니아의 분해로 SCR에 의한 추가 제거의 효과를 얻지 못했다. 따라서 SNCR 공정을 optimum temperature에서 운전하는 것이 NO 제거 효율과 $NH_3$ slip 농도를 고찰하였을 때 가장 적절하였으며, $SR_{RES}$가 적정 수준으로 유지되도록 NSR을 조절하는 것이 중요한 운전 변수인 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문은 유사 아동 그림 선별 알고리즘 생성을 위한 Triplet Loss 기반 딥러닝 모델설계를 목적으로 한다. 아동 그림들 사이 유사성 측정을 위해서는 동일 클래스에 속하는 그림 간 특징 벡터의 거리는 가까워야 하고 다른 클래스 간 특징 벡터의 거리는 멀어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 클래스 수가 많아지는 경우에 이미지 유사성 측정에 이점을 지닌 Triplet Loss와 잔여 네트워크(ResNet)를 결합한 딥러닝 모델을 구축하여 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 생성하였다. 결론적으로 본 모델을 활용한 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 통해 대상 아동 그림과 다른 그림 간의 유사성을 측정하고 유사성이 높은 그림을 선별할 수 있다.