합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.
Daniel V.C. Teles;Rafael N. Cunha;Ricardo A. Picon;David L.N.F. Amorim;Yongtao Bai;Sergio P.B. Proenca;Julio Florez-Lopez
Structural Engineering and Mechanics
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제88권5호
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pp.451-462
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2023
Lumped Damage Mechanics (LDM) is a theory proposed in the late eighties, which assumes that structural collapse may be analyzed as a two-phase phenomenon. In the first (pre-localization) stage, energy dissipation is a continuous process and it may be modelled by means of the classic versions of the theory of plasticity or Continuum Damage Mechanics (CDM). The second, post-localization, phase can be modelled assuming that energy dissipation is lumped in zones of zero volume: inelastic hinges, hinge lines or localization surfaces. This paper proposes a new LDM formulation for cracking in concrete structures in tension. It also describes its numerical implementation in conventional finite element programs. The results of three numerical simulations of experimental tests reported in the literature are presented. They correspond to plain and fiber-reinforced concrete specimens. A fourth simulation describes also the experimental results of a new test using the digital image correlation technique. These numerical simulations are also compared with the ones obtained using conventional Cohesive Fracture Mechanics (CFM). It is then shown that LDM conserves the advantages of both, CDM and CFM, while overcoming their drawbacks.
We can and must improve the diagnostic images using available knowledge and technology. At the same time we must strive to reduce the patient's integral and entrance radiation dose. Reducing the integral dose to the patient during the radiologic procedure is a primary concern of the patient, especially the pediatric patient, the radiologist and the technologist. A 100cm focal film distance generally is used for most over-table radiography. The early x-ray tubes and screen film combinations required long exposures, which often resulted in motion artifacts. But nowaday, we have the generators and x-ray tubes that can deliver the energy necessary in a very short time and the receptors that can record the information just as rapidly. And, we performed this studies to evaluate the patient exposure dose and the image quality by increasing focal film distance in diagnostic radiography. There are many factors which affected to exposure factor, but we studied to verify of FFD increase, only. Effect of increasing the focal film distance to a 140 cm distance was tested as follows; 1. The focal film distances were set at 100, 120, and 140cm. 2. A 18cm acryl(tissue equivalent) phantom was placed on the table top. 3. An Capintec 192 electrometer with PM 05 ion chamber was placed at the entrance surface of the phantom, and exposure were made at each focal film distances. 4. The procedure was repeated in the same manner as above except the ion chamber was placed beneath the phantom at the film plane. 5. Exit exposure were normalize to 8mR for each portions of the experiment. Based on the success of the empirical measurements, a detailed mathematical analysis of the dose reduction was performed using the percent depth dose data. The results of this study can be summerized as followings ; 1) Increasing FFD from 100 cm to 140 cm, we would create a situation that would have a significant effect on the overall quality of radiograph and achive the 17.42% reduction of entrance dose and the 18.95% reduction of integral dose that the patient receives. 2) Thickness of Al step wedge for equal film density increased with the long distance. 3) Increasing FFD, Magnification of image was lowered. 4) Resolution of image also increased with the FFD. As the results described above, we strongly recommend using the long FFD to provide better information for our patients and profession in abdomen radiographic studies.
논문에서는 템플릿과 입력/출력사이에 퍼지논리를 결합한 CNN의 구조를 갖는 FCNN에 미리 정의된 가중구조적 요소의 조합으로 최소/최대 연산을 수행하기 위하여 수학적 형태학의 분해특성을 적용하였다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 영상에 퍼지 estimator를 적용함으로써 잡음을 제거함과 동시에 에지 검출이 가능함을 컴퓨터 모의 실험을 통해 확인하였다. 형태학의 erosion 연산을 적용한 FCNN과 CNN, 메디안필터를 이용한 에지 검출 결과를 비교분석 하였으며, 양자화 퍼지 함수를 이용한 FCNN에 고정 템플릿과 가변적 템플릿을 적용한 결과 FCNN의 성능이 향상됨을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 연구는 지방중소도시 근교지역의 주거입지선정을 위한 최적대안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 가용 주거지의 파악은 물론, 주거지개발 우선순위 도출을 위하여 진주시를 대상으로 다음과 같은 3단계 과정을 거쳤다. 첫번째 단계에서는 지형 관련 데이터베이스 구축을 위하여 인공위성 화상데이타를 이용한 수치화상처리기법을 통하여 토지이용현황을 파악하였다. 두 번째 단계에서는 GIS기법 에 의한 진주시의 지형의 표고, 경사, 경사향, 법적 제한성, 인구밀도 및 지가의 평가를 통하여 가용주거지를 파악하였다. 세 번째 단계에서는 수학적 모형을 설정하고 통계적 분석과 정수계획법의 적용을 통하여 최적 주거지 개발 후보지를 선정하고 개발 우선순위를 도출하였다 본 연구의 결과는 지방중소도시의 주거지 입지선정을 위한 가용토지의 파악, 개발우선순위의 결정 및 효율적 토지이용정책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: To detect the progression of experimentally induced periapical lesions on periapical radiograph and cone beam computed tomograph (CBCT) by quantitative analysis. Materials and Methods: After the removal of coronal pulps from premolars of two Beagle dogs, the root canals of premolars were exposed to oral environment during one week and then sealed for 70 days. Digital periapical radiographs and CBCTs were taken at baseline and every 7 days for 77 days after pulp exposure. We examined occurrence and areas of periapical bone resorption. Three comparative groups of CBCT radiographs were prepared by average projection of thin slabs with different bucco-lingual thicknesses (0.1, 3.0, and 8.0 mm) using a 3D visualization software. Radiographic densities were compensated by image normalization. Digital images were processed with mathematical morphology operations. The radiographic density and morphological features of periapical lesions were compared among three groups of CBCT in different time points. Results: In the CBCT group with 0.1 mm thickness, radiographic density (p<0.05) and trabecular bone area (p<0.01) were significantly decreased at the fifth week. However, in the CBCT groups with 3 mm and 8 mm thickness and periapical radiographs, none of densitometric and morphological features showed any significant differences in different time points. Radiographic density of periapical lesion showed increasing tendency at the eleventh week after pulp exposure. Conclusion: Radiographic detection of periapical lesions was possible at the fifth week after pulp contamination by quantitative method and was affected by buccolingual bone thickness.
본 연구의 목적은 우리나라 초등수학영재와 일반학생의 수학에 대한 태도와 수학자에 대한 인식을 조사 비교하여 수학 교과 및 수학자에 대한 인식 개선을 위한 계기를 마련하고자 하는 것이다. 조사 결과 초등수학영재가 일반학생보다 수학자에 대해 좀 더 많이 알고 있었지만 미래에 수학자가 되고 싶은지에 대한 질문에는 적극적이지 않았다. 전체적으로 수학자에 대한 인식이 부족하였고, 특히 국내 수학자에 대한 인식이 많이 부족하였다. 따라서 학생들의 수학자에 대한 인식을 높이고 수학에 대한 긍정적인 태도를 가지도록 교육과정 상 학생들이 수학과 수학자를 긍정적으로 인식하기 위한 정서적 처치와 관련 프로그램 개발이 필요하다.
삼각형 높이를 찾는 과정에서 눈 움직임 데이터를 통해 학생들의 삼각형 높이에 대한 이해와 그에 대한 삼각형 유형별, 배치별 인지부하 알아보고자 하였다. 6학년 26명 학생들을 대상으로 콘텐츠를 활용한 수업을 진행하고, 사전 사후검사를 실시하였다. 그 결과 삼각형 높이에 대한 삼각형 유형별, 배치별 문항에서 사전 검사에 대해 사후검사에서 정답률이 크게 상승하였으며, 아울러 각 문항별 AOI(Area of Interest)에서 시선 데이터의 빈도(FC)와 머무름(FD)이 사후검사에서 더 적게 나타났다. 주관적 인지부하는 밑변이 지면에 평행한 삼각형 보다는 회전된 삼각형 배치에서 더 높게 나타났으며, 시선 추적 데이터에서는 직각삼각형과 예각삼각형의 회전 배치된 쪽에서 더 많은 빈도와 더 많은 머무름이 감지되었다. 이를 통해 시선추적 기술은 교수설계의 피드백을 위한 학생들의 인지적 부하의 객관적인 측정을 제공할 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 Lamb파에 대한 시간-반전과정과 이미지기법을 기반으로 하여 기준 데이터를 사용하지 않는 구조물 건전성 모니터링(SHM) 기술을 제안하였다. 제안된 기술이 갖는 주요 세가지 특징은 다음과 같다: (1) 제안된 기술에서는 귀환신호를 직접 손상진단에 사용하기 때문에 귀환신호와 초기 입력신호의 차이로부터 손상신호를 구할 필요가 없다; (2) 기존의 기술에서 널리 사용되는 형상비교법을 사용하지 않고 귀환신호에서 얻는 비시간 정보를 활용하는 이미지기법을 사용하였다; (3) 손상 이미지를 보다 뚜렷하게 얻기 위하여 이미지에 대한 개선된 수학적 정의를 사용하였다. 본 연구에서 제안한 SHM기술은 손상을 평판의 몇몇 위치에 부가한 경우에 대한 손상탐지 실험을 수행함으로써 검증하였다.
CNN-UM의 아날로그 연산기능을 활용할 수 있는 영상 변화 검출 알고리즘을 개발하였으며 이를 이동물체 검출에 활용하였다. CNN-UM은 영상의 아날로그 병렬처리가 가능한 구조이므로 고속의 실시간 처리가 필요한 분야에는 매우 높은 응용성을 가진 새로운 구조의 아날로그 및 로직처리(아나로직) 프로세서이다. 이 CNN-UM은 동일 영상 프레임 내에서의 처리에는 능률적인 구조이지만 영상 프레임 간의 계산에는 아날로그 병렬처리 기능을 활용하기 어려운 연산구조라는 단점이 있었다. 본 연구에서는 셀의 상태 저장 커패시터에 인접 프레임의 영상들을 상호 역 부호를 통하여 중첩함으로써 영상 프레임 간의 변화 검출을 병렬로 수행할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며 이 원리를 전기적 등가회로를 통해 해석하였다. 또한, 개발한 알고리즘을 이동물체 검출을 위한 프레임간의 영상 변화 검출에 적용하여 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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