• 열처리공학회지
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• 제16권1호
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• pp.2-9
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• 2003

The aluminum alloy which is light and has excellent thermal conductivity and iron base alloy that is remarkable heat-resistece and wear resistence properties were bonded together. The bond was created between a stationary and a rotating member by using the frictional heat generated between them while subjected to high normal forces on the interface of Al alloy and iron base alloy. The microstructure of the bonded interface of friction welding and the strength in the bonded interface formed under various bonding conditions were examined through TEM, SEM with EDX and triple bending test. In interface of bonding materials formed after various heat treatment, bonding strength was substantially different, resulting from formation of intermetallic compound or softening during annealing.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4426-4442
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• 2020

Since scene segmentation is becoming a hot topic in the field of autonomous driving and medical image analysis, researchers are actively trying new methods to improve segmentation accuracy. At present, the main issues in image semantic segmentation are intra-class inconsistency and inter-class indistinction. From our analysis, the lack of global information as well as macroscopic discrimination on the object are the two main reasons. In this paper, we propose a Densely connected residual Attention network (DA-Res2Net) which consists of a dense residual network and channel attention guidance module to deal with these problems and improve the accuracy of image segmentation. Specifically, in order to make the extracted features equipped with stronger multi-scale characteristics, a densely connected residual network is proposed as a feature extractor. Furthermore, to improve the representativeness of each channel feature, we design a Channel-Attention-Guide module to make the model focusing on the high-level semantic features and low-level location features simultaneously. Experimental results show that the method achieves significant performance on various datasets. Compared to other state-of-the-art methods, the proposed method reaches the mean IOU accuracy of 83.2% on PASCAL VOC 2012 and 79.7% on Cityscapes dataset, respectively.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.382-395
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• 2021

In this study, character recognition using deep learning is performed among the various defects in the PCB, the purpose of which is to check whether the printed characters are printed correctly on top of components, or the incorrect parts are attached. Generally, character recognition may be perceived as not a difficult problem when considering MNIST, but the printed letters on the PCB component data are difficult to collect, and have very high redundancy. So if a deep learning model is trained with original data without any preprocessing, it can lead to over fitting problems. Therefore, this study aims to reduce the redundancy to the smallest dataset that can represent large amounts of data collected in limited production sites, and to create datasets through data enhancement to train a flexible deep learning model can be used in various production sites. Moreover, ResNet model verifies to determine which combination of datasets is the most effective. This study discusses how to reduce and augment data that is constantly occurring in real PCB production lines, and discusses how to select coresets to learn and apply deep learning models in real sites.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.30-40
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• 2022

심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제46권1호
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• pp.153-158
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• 2007

콩의 생식생장기에 노린재류의 밀도조사법을 개발하고자 하였다. 타락법, 포충망법 및 달관법으로 콩의 개화기(R2), 결협기(R4) 및 성숙기(R7)에 발생하는 톱다리개미허리노린재, 가로줄노린재, 풀색노린재, 알락수염노린재 및 썩덩나무노린재의 성충과 약충의 밀도를 조사한 결과 노린재류의 총 조사량은 타락법에서 5,214.2마리로 가장 많았으며, 다음은 달관법에서 2,581.8마리 였으며, 포충망법에서 103.1마리로 가장 적었다. 타락법과 달관법에 의한 노린재류의 총 조사량은 가로줄노린재 > 풀색노린재 > 썩덩나무노린재 > 톱다리개미허리노린재 > 알락수염노린재의 순서로 많았고, 발생량의 차이도 분명하였으나, 포충망법에 의한 노린재류의 총 조사량은 18-23마리로 발생량의 차이가 분명하지 않았다. 따라서 타락법에 의한 주요 노린재류의 조사밀도는 톱다리개미허리노린재 성충을 제외하곤 대체로 높았다. 하지만 타락법보다 불출법으로 콩의 개화시부터 성숙까지 톱다리개미허리노린재의 성충을 더 많이 조사할 수 있었고, 일중 조사량은 오후시간대보다 오전시간대에 많았다. 그러므로 콩포장에서 노린재류의 밀도조사법으로 톱다리개미허리노린재는 불출법으로, 가로줄노린재, 풀색노린재, 알락수염노린재 및 썩덩나무노린재는 타락법이 추천되었다. 이러한 2가지 조사법의 적용은 노린재류의 종간 행동적 특성 차이 때문이다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제46권1호
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• pp.159-164
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• 2007

2001부터 2003년까지 영남지방에서 완두콩바구미는 완두의 꽃과 협에서 쉽게 관찰되었으나, 콩에서 관찰되지 않았다. 지역별 완두꽃에서 완두콩바구미의 발생수는 밀양에서 약 20마리로 가장 많았으며, 다음은 양산(15마리), 사천(14마리) 및 창녕(13마리) 순서였으며, 포항에서 3마리로 가장 적었다. 한편, 완두 협에서 완두콩바구미의 발생수는 통영에서 192마리로 가장 많았으며, 다음은 창녕(171마리), 사천(157마리) 및 창원(138마리)의 순서였으며, 포항에서 12마리로 가장 낮아 완두꽃에서의 결과와 같은 경향이었다. 약종별 1회 및 2회 약제살포 후 완두 협의 수확시기에 따른 완두콩바구미의 발생수는 5월 30일 수확구에서 차이가 있었으나, 6월 5일 수확구에서 차이가 없었다. 또한 약종별 1회 및 2회 약제살포 후 완두 립의 피해수는 5월 30일 수확구에서 차이가 있었으나, 6월 5일 수확구에서 차이가 없었다. 따라서 약종별 살포횟수에 따른 방제효과는 5월 30일 수확구에서 차이가 있었으나, 6월 5일 수확구에서 유의한 차이 없이 약 96% 이상의 방제가를 나타내었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제9권3호
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• pp.156-160
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• 2000

플라즈마 필름은 플라스틱 필름 표면의 유적성을 향상시키기 위하여 고전압처리 되었다. 플라즈마 필름과 계면활성제 필름(대조구)를 각각 직경 25mm 두께 1.5mm 골조 파이프 하우스에 피복하였다. 또한 40일 플러그 육묘된 풋고추를 110cmx25cm 간격으로 정식하였다. 피복시 수온을 7$0^{\circ}C$로 처리된 수적발생 장치에서 나온 수증기가 필름 표면에서 응결되어 흘러내려 비이커에 모인 양을 150분 후에 측정한 결과, 플라즈마 필름에서 2.56mL.100$cm^{-2}$ , 계면활성제 필름에서 0.94mL.100$cm^{-2}$ 이 나왔다. 피복 60일 후 오전 8시 20분에 시설내 필름 표면에 부착된 수적량은 플라즈마 필름에서 0.34mL.100$cm^{-2}$ , 계면활성제필름에서 0.32mL.10$cm^{-2}$ 이었다. 광 투과율은 플라즈마 필름 피복시설이 계면활성제 피복시설 보다 2.0% 높았다. 그리고 시설내 기온은 플라즈마 필름 피복시설이 계면활성제 피복시설 보다 0.5$^{\circ}C$ 높았다. 그러나 상대습도는 차이가 없었다. 풋고추 초장, 엽면적, 건물중 및 초기수량 또한 처리간에 차이가 없었다.

• 농업생명과학연구
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• 제44권3호
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• pp.15-21
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• 2010

수변완충림으로 조성된 3년생 포플러 4클론에 대하여 biomass 생산능력과 주요 비점오염원 중 하나인 질소의 저장능력을 조사하였다. 현사시 72-31 및 미루나무 교잡종 Dorskamp 클론의 지상부 biomass 구성 비율은 줄기, 가지, 잎의 순으로 높았으며, 잎과 가지의 비율은 두 클론간에 차이를 보였다. 지상부 biomass의 질소 함량은 잎, 가지, 줄기의 순으로 높았고 72-31 클론의 잎과 가지의 질 소함량은 Dorskamp에 비해 높았으나 줄기의 질소 함량은 낮게 나타났다. 3년생 Ay48 클론의 지상부 biomass 추정량은 $37.5ton{\cdot}ha^{-1}$ 로 가장 높았으며, 72-31 클론이 가장 낮았다. 3년생 포플러 클론의 지상부 biomass의 질소 저장능력은 biomass 생산량의 순위와 일치하였다. 지상부 biomass 생산능력이 가장 우수한 3년생 Ay48 클론은 $218.3kg{\cdot}ha^{-1}$의 질소를 지상부 biomass에 저장할 수 있는 것으로 추정되었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권10호
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• pp.949-958
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• 2022

Objective: To investigate the feasibility of using a deep learning-based analysis of auscultation data to predict significant stenosis of arteriovenous fistulas (AVF) in patients undergoing hemodialysis requiring percutaneous transluminal angioplasty (PTA). Materials and Methods: Forty patients (24 male and 16 female; median age, 62.5 years) with dysfunctional native AVF were prospectively recruited. Digital sounds from the AVF shunt were recorded using a wireless electronic stethoscope before (pre-PTA) and after PTA (post-PTA), and the audio files were subsequently converted to mel spectrograms, which were used to construct various deep convolutional neural network (DCNN) models (DenseNet201, EfficientNetB5, and ResNet50). The performance of these models for diagnosing ≥ 50% AVF stenosis was assessed and compared. The ground truth for the presence of ≥ 50% AVF stenosis was obtained using digital subtraction angiography. Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) was used to produce visual explanations for DCNN model decisions. Results: Eighty audio files were obtained from the 40 recruited patients and pooled for the study. Mel spectrograms of "pre-PTA" shunt sounds showed patterns corresponding to abnormal high-pitched bruits with systolic accentuation observed in patients with stenotic AVF. The ResNet50 and EfficientNetB5 models yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.99 and 0.98, respectively, at optimized epochs for predicting ≥ 50% AVF stenosis. However, Grad-CAM heatmaps revealed that only ResNet50 highlighted areas relevant to AVF stenosis in the mel spectrogram. Conclusion: Mel spectrogram-based DCNN models, particularly ResNet50, successfully predicted the presence of significant AVF stenosis requiring PTA in this feasibility study and may potentially be used in AVF surveillance.

• 대한화학회지
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• 제12권2호
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• pp.51-54
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• 1968

Rapid flame spectrophotometric method is developed to determine a small amount of sodium in zircon frit and high purity zirconium compounds. The instrumental characteristics and the optimum conditions are studied and a comparison between calibration curve method and standard addition method is made.