Monitoring through Synthesis Aperture Radar (SAR) is responsible for marine safety from floating icebergs. However, there are limits to distinguishing between icebergs and ships in SAR images. Convolutional Neural Network (CNN) is used to distinguish the iceberg from the ship. The goal of this paper is to increase the accuracy of identifying icebergs from SAR images. The metrics for performance evaluation uses the log loss. The two-layer CNN model proposed in research of C.Bentes et al.[1] is used as a benchmark model and compared with the four-layer CNN model using data augmentation. Finally, the performance of the final CNN model using the VGG-16 pre-trained model is compared with the previous model. This paper shows how to improve the benchmark model and propose the final CNN model.
빙산 질의란 대용량의 데이터들에 대해 집단 함수를 수행하여 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 지난 연구에서는 이러한 빙산 질의를 표본 추출과 해싱을 사용하여 수행하였다. 하지만 많은 수행시간을 필요로 하는 질의를 대용량의 데이터 전체에 대해 매번 수행하여야 하며, 결과를 얻기 위한 후보 수가 커질 수 있다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해, 사용자의 질의 중 많은 부분을 차지하는 큰 임계값으로 구성된 질의에 대해서는 즉각적인 결과를 돌려주고, 빙산 질의 결과 후보의 수를 감소시키며, 별도의 표준 추출 과정을 생략할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 빙산 질의 히스토그램을 통해 빙산 순위 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
본 연구는 수확시기와 같은 수확 전 요인이 수확 후 신선편이 결구상추의 품질과 미생물 수에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 신선편이 가공업체에서 사용하는 결구상추를 5, 6, 7, 10, 12월에 수확하여 관행적인 방법으로 가공한 뒤 필름에 포장하고 $5^{\circ}C$에서 9일 동안 저장하면서 품질 조사를 하였다. 미생물 측정을 위한 샘플은 각 단계별(수확, 수송, 가공전, 절단, 1차-세척, 2차-세척, 저장 후 3, 6, 9일)로 수집되었다. 실험 결과 하우스에서 재배되어 5, 10월에 수확된 결구상추는 신선편이 가공 후 포장백 내부의 $O_2$ 농도가 낮고 $CO_2$는 매우 높았으며, 제품의 전해질 누출이 높게 나타났다. 반면 노지에서 재배된 6, 7월 수확 및 겨울철 하우스재배인 12월에 수확한 원료 는 비교적 낮은 $CO_2$, 전해질 누출 및 갈변을 나타내었다. 원료상태의 미생물수는 7월(6.76 log)에 가장 높았고, 신선편이 가공 후 저장중의 미생물 증식은 5월 시료에서 가장 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 신선편이 결구상추를 고온, 저습조건의 노지에서 재배되어 6월 상순에 수확한 원료를 사용한 경우 품질과 미생물적 안전성이 모두 우수하였다. 반면, 하우스에서 재배되어 10월에 수확한 결구상추를 원료로 사용한 경우 가공 전과 후의 미생물적 안전성은 모두 우수하였으나, 이취가 빨리 발생하여 품질특성이 나쁘게 나타났다. 따라서 연중 고품질의 신선편이 결구상추 생산을 위해서는 품질과 안전성을 동시에 제어하고 원료의 환경에 따른 품질유지 기간을 달리 설정할 필요가 있는 것으로 생각된다.
This review has focused on important but less visible aspects of fibromyalgia (FM) with respect to the high impact of this disorder on patients and societies. FM is a common but challengeable illness. It is characterized by chronic widespread pain, which can be accompanied by other symptoms including fatigue, sleep disturbances, cognitive dysfunction, anxiety and depressive episodes. While our understanding of this debilitating disorder is limited, diagnosis and treatment of this condition is very difficult, even in the hands of experts. Due to the nature of disease, where patients experience invalidation by medical services, their families and societies regarding the recognition and management of disease, direct, indirect and immeasurable costs are considerable. These clinical and economic costs are comparable with other common diseases, such as diabetes, hypertension and osteoarthritis, but the latter usually receives much more attention from healthcare and non-healthcare resources. Present alarming data shows the grave and "iceberg-like" burden of FM despite the benign appearance of this disorder and highlights the urgent need both for greater awareness of the disease among medical services and societies, as well as for more research focused on easily used diagnostic methods and target specific treatment.
평균 빙산 질의란 대용량의 데이터들에 의해 avg 집단 함수를 수행한 뒤 임계값 이상인 데이터들을 결과로 출력하는 연산을 의미한다. 이 때 데이터 도메인의 크기가 메모리에 생성할 수 있는 카운터의 수보다 크기 때문에 연산 처리가 어렵다. 지난 연구에서 빙산 질의에 대해 제안한 해시 카운터는 avg 연사의 경우 착오누락이 발생한다는 문제점이 존재한다. 그래서 이런 문제점들을 해결하며 효율적으로 연산을 수행하기 위해, 데이터베이스를 분할하며 카운터를 관리하는 '메모리 Full 분할', '후보 Full 분할'의 두 알고리즘을 제안한다. 실험결과 두 알고리즘은 메모리크기, 데이터 분포, 데이터 순서에 영향을 받았는데, 데이터들이 정렬이 되어 있거나 데이터분포가 정규분포를 이룰 때 우수한 성능을 보였다.
간 및 낮은 메모리 사용량을 요구한다. 이러한 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 전체 데이터에 대한 분석 보다는 사용자가 관심을 갖는 영역에 대한 마이닝에 초점이 맞추어져 있어, 사용자 관심영역에 대한 분석 데이터 탐색을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 분석 데이터 탐색 기법인 빙산 질의 및 상위-k 질의에 대하여 알아보고, 이를 보완하기 위한 확률에 기반한 데이터 탐색법인 확률기반 빙산 질의를 제안한다.
본 논문은 다음과 같은 두 부분으로 구성된다. 논문의 전반부는 네 개의 정보검색 모형을 다루고 있는데 이는 전통적 정보검색 모형과 보다 최근에 나온 세 연구자의 이용자 중심 인터액티브 모형을 포함한다. 인터액티브 정보검색 모형은 Belkin, Ingwersen, 그리고 Saracevic에 의하여 제시된 것인데, 전통적 정보검색 모형을 포함한 각 모형의 장점과 한계점이 기술된다. 논문의 후반부에서 저자는 이상과 같은 모형들에 관한 분석을 토대로 그 자신의 인터액티브 모형, 즉 빙산모형(Iceberg Model)을 제시하고 있다. 빙산모형의 타당성으로 다음과 같은 세 가지 사항을 강조하고 있는데, 즉, 보다 구체화된 시스템 특성의 포함, 보다 명확한 인터액티브 정보검색 요소간의 상호작용, 그리고 정보매개자의 증가된 역할 등이 그것이다. 요약하면, 빙산모형은 변화하는 정보추구환경에서 진화할 수 있는 틀을 제시하고 있다.
Once released into the air, humidifier disinfectants became tiny nano-size particles, and resulted in chemical bronchoalveolitis. Families had lost their most beloved members, and even some of them became broken. Based on an estimate of two million potential victims who had experienced adverse effects from the use of humidifier disinfectants, we can say that what we have observed was only the tip of the iceberg. Problems of entire airways, as well as other systemic effects, should be examined, as we know these nano-size particles can irritate cell membranes and migrate into systemic circulation. The story of humidifier disinfectant is not finished yet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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