• 제목/요약/키워드: mapping method

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Electrodeposition of Ni-W/Al2O3 Nano-Composites and the Influence of Al2O3 Incorporation on Mechanical and Corrosion Resistance Behaviours

  • M. Ramaprakash;R. Nivethida;A. Muthukrishnan;A. Jerom Samraj;M. G. Neelavannan;N. Rajasekaran
    • Journal of Electrochemical Science and Technology
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    • 제14권4호
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    • pp.377-387
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    • 2023
  • Ni-W/Al2O3 nano-composites were electrodeposited on mild steel substrate for mechanical and corrosion resistance applications. This study focused on the preparation of Ni-W/Al2O3 nano-composite coating with various quantity of Al2O3 incorporations. The addition of Al2O3 in the electrolytes were varied from 1-10 g/L in electrolytes and the Al2O3 incorporation in Ni-W/Al2O3 nano-composite coatings were obtained from 1.82 to 13.86 wt.%. The incorporation of Al2O3 in Ni-W alloy matrix influenced the grain size, surface morphology and structural properties were observed. The distributions of Al2O3 particle in alloy matrix were confirmed using electron microscopy (FESEM and TEM) and EDAX mapping analysis. The crystal structure informations were studied using X-ray diffraction method and it confirms that the deposits having cubic crystal structure. The better corrosion rate (0.87 mpy) and microhardness (965 HV) properties were obtained for the Ni-W/Al2O3 nano-composite coating with 13.86 wt.% of Al2O3 incorporations.

고차원 매핑기법과 딥러닝 네트워크를 통한 정형데이터의 분류 (Classification of Tabular Data using High-Dimensional Mapping and Deep Learning Network)

  • 김경택;장원두
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.119-124
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    • 2023
  • 최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

Generating Radiology Reports via Multi-feature Optimization Transformer

  • Rui Wang;Rong Hua
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권10호
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    • pp.2768-2787
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    • 2023
  • As an important research direction of the application of computer science in the medical field, the automatic generation technology of radiology report has attracted wide attention in the academic community. Because the proportion of normal regions in radiology images is much larger than that of abnormal regions, words describing diseases are often masked by other words, resulting in significant feature loss during the calculation process, which affects the quality of generated reports. In addition, the huge difference between visual features and semantic features causes traditional multi-modal fusion method to fail to generate long narrative structures consisting of multiple sentences, which are required for medical reports. To address these challenges, we propose a multi-feature optimization Transformer (MFOT) for generating radiology reports. In detail, a multi-dimensional mapping attention (MDMA) module is designed to encode the visual grid features from different dimensions to reduce the loss of primary features in the encoding process; a feature pre-fusion (FP) module is constructed to enhance the interaction ability between multi-modal features, so as to generate a reasonably structured radiology report; a detail enhanced attention (DEA) module is proposed to enhance the extraction and utilization of key features and reduce the loss of key features. In conclusion, we evaluate the performance of our proposed model against prevailing mainstream models by utilizing widely-recognized radiology report datasets, namely IU X-Ray and MIMIC-CXR. The experimental outcomes demonstrate that our model achieves SOTA performance on both datasets, compared with the base model, the average improvement of six key indicators is 19.9% and 18.0% respectively. These findings substantiate the efficacy of our model in the domain of automated radiology report generation.

드론센싱자료와 식생지수를 활용한 환경피해범위 산출 정확도 평가 (Accuracy Assessment of Environmental Damage Range Calculation Using Drone Sensing Data and Vegetation Index)

  • 임언택 ;정용한 ;김성삼
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_2호
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    • pp.837-847
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    • 2023
  • 본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

구름 마모시험 장비(Rolling wear tester)를 이용한 마모 후의 접촉각과 자가세정 효과와의 관계 규명을 통한 재료 내구성 평가 (Evaluation of Material Durability by Identifying the Relationship between Contact Angle after Wear and Self-cleaning Effect Using Rolling Wear Tester)

  • 박경렬;최용석;강성민;김운성;정경은;박영진;이경준
    • Tribology and Lubricants
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    • 제39권6호
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    • pp.256-261
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    • 2023
  • This study is conducted to evaluate the durability of superhydrophobic surfaces, with a focus on two aspects: contact angle measurement and self-cleaning-performance analysis. Superhydrophobic copper and aluminum surfaces are fabricated using the immersion method and subjected to a rolling wear test, in which a 2 kg weight is placed on a rolling tester, under loaded conditions. To evaluate their durability, the contact angles of the specimens are measured for each cycle. In addition, the surface deformation of the specimens before and after the test is analyzed through SEM imaging and EDS mapping. The degradation of the self-cleaning performance is evaluated before and after the wear test. The results show that superhydrophobic aluminum is approximately 4.5 times more durable than superhydrophobic copper; the copper and aluminum specimens could endure 21,000 and 4,300 cycles of wear, respectively. The results of the self-cleaning test demonstrate that superhydrophobic aluminum is superior to superhydrophobic copper. After the wear test, the self-cleaning rates of the copper and aluminum specimens decrease to 72.7% and 83.4%, respectively. The relatively minor decrease in the self-cleaning rate of the aluminum specimen, despite the large number of wear cycles, confirms that the superhydrophobic aluminum specimen is more durable than its copper counterpart. This study is expected to aid in evaluating the durability of superhydrophobic surfaces in the future owing to the advantage of performing wear tests on superhydrophobic surfaces without damaging the surface coating.

Improving Remedial Measures from Incident Investigations: A Study Across Ghanaian Mines

  • Theophilus Joe-Asare;Eric Stemn
    • Safety and Health at Work
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    • 제15권1호
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    • pp.24-32
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    • 2024
  • Background: Learning from incidents for accident prevention is a two-stage process, involving the investigation of past accidents to identify the causal factors, followed by the identification and implementation of remedial measures to address the identified causal factors. The focus of past research has been on the identification of causal factors, with limited focus on the identification and implementation of remedial measures. This research begins to contribute to this gap. The motivation for the research is twofold. First, previous analyses show the recurring nature of accidents within the Ghanaian mining industry, and the causal factors also remain the same. This raises questions on the nature and effectiveness of remedial measures identified to address the causes of past accidents. Secondly, without identifying and implementing remedial measures, the full benefits of accident investigations will not be achieved. Hence, this study aims to assess the nature of remedial measures proposed to address investigation causal factors. Method: The study adopted SMARTER from business studies with the addition of HMW (H - Hierarchical, M - Mapping, and W - Weighting of causal factors) to analyse the recommendations from 500 individual investigation reports across seven different mines in Ghana. Results: The individual and the work environment (79%) were mostly the focused during the search for causes, with limited focus on organisational factors (21%). Forty eight percentage of the recommendations were administrative, focussing on fixing the problem in the immediate affected area or department of the victim(s). Most recommendations (70.4%) were support activities that only enhance the effectiveness of control but do not prevent/mitigate the failure directly. Across all the mines, there was no focus on evaluating the performance of remedial measures after their implementation. Conclusion: Identifying sharp-end causes leads to proposing weak recommendations which fail to address latent organisational conditions. The study proposed a guide for effective planning and implementation of remedial actions.

퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용한 포항지역의 산사태 취약성 예측 기법 비교 연구 (A Comparative Study of Fuzzy Relationship and ANN for Landslide Susceptibility in Pohang Area)

  • 김진엽;박혁진
    • 자원환경지질
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    • 제46권4호
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    • pp.301-312
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    • 2013
  • 산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

원격탐사와 GIS를 이용한 Tonle Sap호의 홍수량 평가 (Assessment of the Inundation Area and Volume of Tonle Sap Lake using Remote Sensing and GIS)

  • 채효석
    • 한국지리정보학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.96-106
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    • 2005
  • 원격탐사와 GIS 기법는 시공간 측면에서 매우 귀중한 정보를 제공할 수 있으며, 홍수와 같은 재해 발생시 홍수발생 지역에 대한 매핑, 모니터링 빚 재해지역 관리 등에 있어 매우 유용한 정보를 제공할 수 있다. 지난 2000년 메콩강 유역의 Tonle Sap호에서 발생한 홍수에 의해 많은 피해가 발생하였으며, 특히 7월과 10월 사이에 두 차례의 홍수 피크가 기록되었다. 본 연구에서는 홍수피해에 대한 정량적인 분석을 위해 ISODATA와 세크멘테이션 기법을 이용하여 Landsat ETM+와 RADARSAT 영상을 분석하였다. 그러나, 영상으로부터 분석된 범람면적이 구름과 복잡한 지표피복물 등으로 인해 실제 홍수피해 상황을 정확히 반영하지 못했다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하고자 GIS 기능 중 비용-거리 (cost-distance) 기법을 이용하여 홍수범람 면적을 분석하였으며, 분석결과는 수치표고자료(DEM)와 중첩하여 홍수량을 계산하였다. 계산된 홍수량은 수리모형인 MIKE 11의 모델링 결과와 비교하였다. 계산결과 영상 내에 많은 구름이 존재하는 Landsat ETM+ 영상의 경우와 복잡한 지표피복이나 시스템 변수 등의 영향으로 홍수피해 지역을 정확히 분류하기 어려운 RADARSAT 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

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내장형 렌즈 왜곡 보정 알고리즘 구현을 위한 이미지 워핑 방법 (An Image Warping Method for Implementation of an Embedded Lens Distortion Correction Algorithm)

  • 유원필;정연구
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권4호
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    • pp.373-380
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    • 2003
  • 대부분의 저가형 디지털 카메라에 사용되는 광학계의 경우 상대적으로 심한 렌즈 왜곡을 보이고 있다. 본 연구의 목적은 렌즈의 기하학적 왜곡에 의한 영상 품질의 저하를 보정하려는 것으로 Tsai의 카메라 캘리브레이션 방법을 단순화한 렌즈 왜곡 변수 계산 방법 및 계산된 렌즈 왜곡 변수를 이용하여 왜곡된 원영상을 이미지 워핑을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서는 카메라 캘리브레이션 과정의 단순화를 위해 scale factor ratio 및 이미지 센터를 처리하는 실질적인 방식에 대해 보고하며 정량적인 이미지 품질 척도를 이용하여 왜곡보정 효과를 측정함으로써 제안된 방법의 타당성을 보인다. 한편, 렌즈 왜곡 변수 계산 단계에서의 결과를 바탕으로 이미지 워핑을 적용하기 위해 역공간 매핑 방식을 적용하는 경우 본 연구에서 적용된 방사상 렌즈 왜곡 모델의 정확한 해를 구하기 위해서는 3차 방정식의 해를 구하여야 한다. 본 논문에서는 정보기기로의 내장형 구현에 필수적인 실시간 처리를 목적으로 2차 방정식으로의 근사화 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 근사화 방법의 실시간 구현 가능성을 보이며 아울러 3차 방정식의 해를 이용한 이미지 워핑의 경우와 성능이 동등함을 보인다.

GIS를 이용한 도시기후지도 제작방안 연구 (A Study on the Urban Climate Mapping Method Using GIS)

  • 최병길;조태인;나영우;이광원
    • 한국측량학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.183-191
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    • 2011
  • 이 연구의 목적은 GIS를 이용하여 기후변화에 대응하고 도시의 온실가스를 효율적으로 관리하기 위한 도시지역의 기후지도 제작방안에 대하여 연구하는데 있다. GIS를 이용한 도시기후지도 제작을 위하여 기후변화와 관련된 온실가스 통계자료와 공간자료를 수집 및 분석하고, 도시기후지도 제작 방안 정립, 도시기후지도 작성을 위한 GIS 프레임웍 데이터 구축방안수립, 시범지역에 대한 도시기후지도 작성 및 분석 등을 통하여 도시기후톱 유형과 도시 기후변화와의 상관관계를 분석하였다. 도시기후지도 작성을 통해 도시기후톱 유형별로 정확한 온실가스 배출량 및 흡수량을 산정 할 수 있음을 알 수 있었으며, 가정지역, 상업지역, 산업지역에서의 기온이 높은 것을 알 수 있었으며, 교통지역과 산업지역에서 단위면적당 배출량이 높은 것을 알 수 있다. 도시기후톱 유형별 도시기후 변화를 제시함으로써 도시개발에 따른 기후변화 영향을 제시하고, 기후변화 대응 및 적응을 위한 도시지역의 에너지 절감 및 온실가스 저감 정책 수립에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.