• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.457-466
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• 2002

현대사회에서 건설전반에 보편화되어 있는 레미콘은 다양한 사용재료의 물리 화학적 성분이 생산지 및 조성광물에 따라 다르므로 구해지는 결과 값 또한 무수한 변수가 있기 마련이다. 또한 콘크리트의 배합설계는 배합요소의 다변화로 인해 정확한 검정은 그리 간단하지가 않다. 신경망의 학습에 소요되는 시간은 컴퓨터의 성능 및 학습횟수(epoch)에 따라 다르고, 학습시 학습횟수를 최고 백만번까지 반복하도록 하였으며 학습 종료조건으로 최소자승법에 의해 목표 오차량이 0.10~0.001 사이가 될 때까지로 하였다. 신경망의 적용에는 현재 경북지방에 위치한 레미콘 회사중 A, B사에서 사용하는 콘크리트 시방배합표를 가지고 신경망 이론에 따라 학습시킨 후에 물시멘트비, 잔골재율, 단위수량, 단위시멘트량, 강모래의 단위량(S1), 부순모래의 단위량(S2), 단위굵은골재량 혼화제량을 추정하였고, 다음으로 압축강도 및 슬럼프 값을 각각 추정하였다. 배합요소 추정의 검정에 사용된 규격으로는 호칭강도 180~300kgf/${cm}^2$, 목표슬럼프값 8cm, 15cm를 사용하였고, 압축강도 및 슬럼프 값 추정에 사용된 규격으로는 회사별 최근 생산량이 가장 많은 호칭강도 210~240kgf/${cm}^2$, 목표 슬럼프 값 12, 15cm를 각각 사용하였다. 본 논문에서는 컴퓨터에 의한 학습 및 시뮬레이션을 통해 콘크리트의 배합요소, 압축강도 및 슬럼프 값을 추정하여 직접 실험 값과 비교함으로써 실험을 통하지 않고도 콘크리트의 배합요소 및 강도를 추정하는데 목적이 있다. 결과적으로 압축강도 및 슬럼프의 추정은 회사에 관계없이 오차량에 만족하여 수렴하는 것으로 나타나 인공신경망이론이 압축강도 및 슬럼프를 예측하는데 효율적인 것으로 판명되었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.95-104
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• 2017

교육기관 및 대학에서 사이버침해에 의하여 정보가 유출, 위조, 변조, 삭제 등 훼손되었을 때의 피해는 매우 크다. 본 연구에서 교육 관련 행정기관과 대학을 대상으로 사이버침해의 유형, 원인 및 문제점 등을 분석한 결과 관리적, 물리적, 기술적 정보보호 활동이 취약했다. 따라서 본 연구에서는 이들 취약점을 쉽게 식별하고, 보완 또는 보안성을 강화할 수 있도록 인터넷 영역, 네트워크 중립 영역(DMZ: Demilitarized Zone), 일반 서버 영역, 내부 서버 영역(Server Farm), 사용자 영역으로 구분하여 각 영역별로 보안강화 방안을 제시하였다. 또한, 행정기관 및 대학을 위한 보안성 높은 정보시스템 아키텍처와 정보보호 기술을 올바르게 적용할 수 있는 방법을 제시하였다. 본 연구는 개념적 지침이 아닌 구체적 활동과 절차 중심의 보안관리 방안을 제시한다는 데에 의의가 있다.

• 동의생리병리학회지
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• 제32권3호
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• pp.149-156
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• 2018

Traditional medicines (TM) in Korea, China, and Japan share most of the theories and therapeutic tools, but there are also differences due to their unique histories and cultures. Here, we aim to identify the differences in the utilization of TM theory between three countries by analyzing herb usage data in terms of the related traditional theories. Herb usage data of each country was collected from "Investigation of Korean medicine use and herbal medicine consumption survey" (Korea), "Analytical report on circulation of key Chinese medicinal materials" (China), and "Survey report on raw material crude drug usage" (Japan). Fifty five herbs with sixty features belonging to five theoretical categories (four properties, five tastes, targeting meridians, treatment strategies, and herbal parts) were selected and analyzed. Weight Sum Model (WSM) and Network-Based Group Features (NBGF) were used to compare the theoretical characteristics of TM between three countries. For the statistical evaluation, we developed and applied Herb Set Enrichment Analysis (HSEA) for WSM and NBGF results. HSEA for WSM results revealed the kidney meridian were targeted more in Korea than Japan, while the spleen meridian were targeted more in Japan than Korea. Herbs with sour taste were used more in Japan than China. HSEA for NBGF results found that NBGF including warm, neutral, sweet, and tonifying features were more dominant in Korea and than Japan, while NBGF including cold, bitter, heat-clearing features were more dominant in Japan than the others. These results suggest that TM in Korea, China, and Japan have unique aspects of practice patterns and theoretical utilization.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.333-358
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• 2019

Purpose The study aims to develop a data-based decision model for private bankers when recommending hedge funds to their customers in financial institutions. Design/methodology/approach The independent variables are set in two groups. The independent variables of the first group are aggressive investors, active investors, and risk-neutral type investors. In the second group, variables considered by private bankers include customer propensity to invest, reliability, product subscription experience, professionalism, intimacy, and product understanding. A decision-making variable for a private banker is in recommending a first-rate general private fund composed of foreign and domestic FinTech products. These contain dependent variables that include target return rate(%), fund period (months), safeguard existence, underlying asset, and hedge fund name. Findings Based on the research results, there is a 94.4% accuracy in decision-making when the independent variables (customer rating, reliability, intimacy, product subscription experience, professionalism and product understanding) are used according to the following order of relevant dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on fund period, and step 4 on hedge fund name. Next, a 93.7% accuracy is expected when decision-making uses the following order of dependent variables: step 1 on safeguard existence, step 2 on target return rate, step 3 on underlying asset, and step 4 on fund period. In conclusion, a private banker conducts a decision making stage when recommending hedge funds to their customers. When examining a private banker's recommendations of hedge funds to a customer, independent variables influencing dependent variables are intimacy, product comprehension, and product subscription experience according to a categorical regression model and artificial neural network analysis model.

• 전력전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-10
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• 2015

This paper proposes a control algorithm for permanent magnet synchronous generators with a back-to-back three-level neutral-point clamped voltage source converter in a medium-voltage off-shore wind power system under unbalanced grid conditions. Specifically, the proposed control algorithm compensates for unbalanced grid voltage at the PCC (Point of Common Coupling) in a collector bus of an off-shore wind power system. This control algorithm has been formulated based on symmetrical components in positive and negative synchronous rotating reference frames under generalized unbalanced operating conditions. Instantaneous active and reactive power is described in terms of symmetrical components of measured grid input voltages and currents. Negative sequential component of AC input current is injected into the PCC in the proposed control strategy. The amplitude of negative sequential component is calculated to minimize the negative sequential component of grid voltage under the limitation of current capability in a voltage source converter. The proposed control algorithm enables the provision of balanced voltage at the PCC resulting in the high quality generated power from off-shore wind power systems under unbalanced network conditions.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.472-477
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• 2018

본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.128-128
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• 2012

We investigated the atomic and electronic properties of graphene grown by Pd silicidation and intercalation using LEED, STM, and ARPES. Pd was deposited on the 6H-SiC(0001) surface at RT. The formation of Pd silicide gives rise to breaking of Si-C bonds of the SiC crystal, which enables to release C atoms at low temperature. The C atoms are transformed into graphene from $860^{\circ}C$ according to the LEED patterns as a function of annealing temperature. Even though the graphene spots were observed in the LEED pattern and the Fourier transformed STM images after annealing at $870^{\circ}C$, the topography images showed various superstructures so that graphene is covered with Pd silicide residue. After annealing at $950^{\circ}C$, monolayer graphene was revealed at the surface. The growth of graphene is not limited by surface obstacles such as steps and defects. In addition, we observed that six protrusions consisting of the honeycomb network of graphene has same intensity meaning non-broken AB-symmetry of graphene. The ARPES results in the vicinity of K point showed the non-doped linear ${\pi}$ band structure indicating monolayer graphene decoupled from the SiC substrate electronically. Note that the charge neutrality of graphene grown by Pd silicidation and intercalation was sustained regardless of annealing temperature in contrast with quasi-free- standing graphene induced by H and Au intercalation. Further annealing above $1,000^{\circ}C$ accelerates sublimation of the Pd silicide layer underneath graphene. This results in appearance of the $(6r3x6r3)R30^{\circ}$ structure and dissolution of the ${\pi}$ bands for quasi-free-standing graphene.

• 과학기술학연구
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• 제8권1호
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• pp.55-95
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• 2008

본 연구는 2000년부터 2002까지 진행된 세포응용연구사업단 설립과정을 토대로 배아줄기세포 연구를 둘러싼 기대역학구조를 분석하고자 시도되었다. 기대역학은 기대구성-재원확보-연구의무이행-기대구성의 과정이 반복적으로 나타나면서 구조화된다. 일반적으로 연구자들은 해당 연구결과에 대해 매우 신중하고 중립적인 태도를 보인다. 하지만 일부 관련 연구자들의 경우 과도한 전망을 제시하며 기대구성에 적극적인 모습을 보이는데 이는 재원확보와 윤리적 논쟁방어를 위한 역학창출이라는 전략적 관점에서 이해될 수 있다. 거대규모의 재원과 인력이 소요되는 생명공학연구개발의 경우 기대역학창출은 연구개발의 성패에 결정적인 요인으로 작용하기 때문에 이러한 전략구사는 더욱 중요한 의미를 갖게 된다. (배아)줄기세포를 둘러싼 연결망을 '기대역학'이라는 개념틀을 이용해 분석하게 되면 국내 (배아)줄기세포 연구자의 정체성이 좀 더 분명하게 드러나게 되고 정책담당자나 대중의 의사결정과정에 도움이 될 만한 의미 있는 결론에 도달할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.619-627
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• 2015

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 그 중에서도 음성향상의 성능은 사용하게 되는 기저 행렬에 따라 크게 달라짐을 보인다. 기존의 독립적으로 구한 음성 기저 행렬에 비해서, 잡음 데이터를 복원하는데 부적합한 방향으로 최적화시킨 음성 기저 행렬을 사용하였을 때 더 높은 음성향상 성능을 보임을 실험으로 확인하였다. 이 때 잡음 데이터의 복원 오차 자체를 크게 해주는 방향과 해당 인코딩 행렬(encoding matrix) 원소의 값을 작게 해주는 두 가지 방법을 적용하여 비교하였다. 좀 더 음성 복원에만 특화된 기저 행렬을 구함으로서 음성 기저 행렬이 잡음 데이터 복원에 사용되는 것을 최소화 하였다. 실험 결과에서는 perceptual evaluation speech quality값과 signal to distortion ratio를 지표로 사용하였고, 기존 기법에서 사용하는 기저 행렬 보다 더 높은 성능을 보임을 확인 하였다.