• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.655-657
• /
• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제17권8호
• /
• pp.11-19
• /
• 2019

영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제58권3호
• /
• pp.158-166
• /
• 2021

In this paper, a numerical analysis technique using a body force model is investigated to estimate the available net thrust of multi-pod-driven ice-breaking vessels under bollard pull and overload conditions. To employ the body force model in present flow simulations, drag and thrust components acting on the pod unit are calculated by using Propeller Open Water (POW) test data. The available net thrusts according to the direction of operation are evaluated in both bollard pull and overload conditions under deep water. The simulation results are compared with the model test data. The available net thrusts, calculated by the present analysis for ahead operating modes at 3~6 knots which are typical speeds of the target vessel in arctic field, are agreed well with the model test results. It is also found that the present result for astern operating mode appears approximately 6 % larger than the model test result. In addition, the available net thrusts are calculated under the both operating conditions accompanied by shallow water effects, and the main cause of the difference is studied. Based on the result of the present study, it is confirmed that the body force model can be applied to the performance evaluation of multi-pod propulsion system and the main engine selection in early design stage of the vessel.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.222-229
• /
• 2002

기존의 공급망이 디지털화되고 고객과 공급자간의 파트너쉽과 정보흐름에 있어서 고성능의 네트웍을 형성하는 새로운 개념의 네트 퀀을 가치넷 (value net)으로 정의한다. 이러한 가치넷은 고객이 그 중심에 위치하며 연관되는 제조 사이트와 공급자에 이르는 정보의 배분을 원활하게 해 준다. 본 연구의 목적은 복잡한 공급사슬의 흐름과정에서 발생하는 의사결정과정을 자동화하고 효율화하기 위해서 멀티에이전트를 이용한 프레임 을 설계하고 구매업무와 관련된 영역에 대하여 본 시스템을 구현해 보고자 하는 것이다. 에이전트의 지능적 판단을 위해서는 BDI (Belief, Desire, Intension) 모델을 이용하였다. 본 연구의 결과는 B2B 및 e-Business에서 에이전트를 이용한 조달 및 획득과 관련된 업무에 적용이 될 수 있다.무에 적용이 될 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제2권2호
• /
• pp.5-12
• /
• 2015

The authors calculate the long-term predictability of GDP, domestic demand, investment, and net exports for Guangdong province, P.R. China from 2000 to 2013. A vector autoregressive (VAR) model with quarterly data for this period is first co-integrated then the Granger causality test is applied to empirically assess the relationships among gross domestic product (GDP), consumption, investment, and net exports. There is a strong causality effect between investment and net exports in Guangdong province. However, the variance decomposition results indicate that exports respond to foreign shocks rather than domestic ones, making their impact on the Guangdong economy to predict. Results show the stimulating effect of domestic demand on GDP is larger than the stimulating effect of net exports and much larger than even the stimulating effect of investment. The analysis suggests that there are dynamic influences with various levels of persistence between GDP, consumption, investment, and net exports. Macroeconomic policy adjustments are urgently required to expand domestic demand and thereby stimulate economic growth in Guangdong province.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.123-128
• /
• 2010

공격 시나리오의 그래프 표현은 서버의 취약성 분석 및 공격의 방어를 위한 설계에 필수적인 방법이다. 이를 위해 다양한 요구사항 분석 모델이 이용되고 있으나, 복잡한 시나리오간의 결합을 표현할 수 있는 모델은 제한적이다. 본 논문에서 제안하는 역할 기반 페트리 넷(Role Based Petri Net)은 동시성과 시각적인 장점을 가진 페트리 넷을 역할 기반으로 구성하여 효과적 표현 모델을 제공하고 알려지지 않은 공격에 대한 시나리오를 효율적으로 표현할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권5호
• /
• pp.143-148
• /
• 2022

Brain tumor classification is an important process that allows doctors to plan treatment for patients based on the stages of the tumor. To improve classification performance, various CNN-based architectures are used for brain tumor classification. Existing methods for brain tumor segmentation suffer from overfitting and poor efficiency when dealing with large datasets. The enhanced CNN architecture proposed in this study is based on U-Net for brain tumor segmentation, RefineNet for pattern analysis, and SegNet architecture for brain tumor classification. The brain tumor benchmark dataset was used to evaluate the enhanced CNN model's efficiency. Based on the local and context information of the MRI image, the U-Net provides good segmentation. SegNet selects the most important features for classification while also reducing the trainable parameters. In the classification of brain tumors, the enhanced CNN method outperforms the existing methods. The enhanced CNN model has an accuracy of 96.85 percent, while the existing CNN with transfer learning has an accuracy of 94.82 percent.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.180-186
• /
• 1998

This paper deals with the application of fuzzy Petri net to control the line tracking mobile robot. Comparing with the Petri net and the fuzzy Petri net, the fuzzy Petri net model is more effective than the use of Petri net, so the line tracking mobile robot has a little shake and also has a little moving distance than one of using the Petri, And thus the mobile robot shows less energy consumption

• 한국수산과학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.9-14
• /
• 1984

트로올어구의 예인속도와 그물의 저항 및 그물높이의 상관관계를 구명하기 위해, 모형의 크기가 유사한 2매형, 4매형 및 6매형 모형 트로올 어구를 제작하여 정지수조(길이 60m, 폭 4m, 깊이 3m)에서 예인장치를 이용하여 모형실험 한 결과는 다음과 같다. 1. 그물저항은 4매형의 경우 예인속도의 1.75승에, 나머지의 경우 $1.96{\sim}l.98$승에 비례하였다. 2. 그물높이는 6매형의 경우 예인속도의 -0.83승에, $2{\sim}4$매형의 경우 $-0.72{\sim}-0.73$승에 비례하였다. 3. 예인중 전개상태는 예인속도가 $1.0{\sim}1.5kts$(실물어구의 예인속도)이하에선 그 상태가 나쁘고 $3{\sim}3.5kts$ 부근에서 가장 좋았다. 또 속도가 증가됨에 따라 자루그물 뒷 부분과 codend 부분의 상승이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.709-715
• /
• 2023

본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.