We present an updated version of the multilayer spectral inversion (MLSI) recently proposed as a technique to infer the physical parameters of plasmas in the solar chromosphere from a strong absorption line. In the original MLSI, the absorption profile was constant over each layer of the chromosphere, whereas the source function was allowed to vary with optical depth. In our updated MLSI, the absorption profile is allowed to vary with optical depth in each layer and kept continuous at the interface of two adjacent layers. We also propose a new set of physical requirements for the parameters useful in the constrained model fitting. We apply this updated MLSI to two sets of Hα and Ca II line spectral data taken by the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) from a quiet region and an active region, respectively. We find that the new version of the MLSI satisfactorily fits most of the observed line profiles of various features, including a network feature, an internetwork feature, a mottle feature in a quiet region, and a plage feature, a superpenumbral fibril, an umbral feature, and a fast downflow feature in an active region. The MLSI can also yield physically reasonable estimates of hydrogen temperature and nonthermal speed as well as Doppler velocities at different atmospheric levels. We conclude that the MLSI is a very useful tool to analyze the Hα line and the Ca II 8542 line spectral daya, and will promote the investigation of physical processes occurring in the solar photosphere and chromosphere.
This study aims to analyze the style of men's suits and extract expressional words for the development of semantic differential scales of visual images according to the change in silhouette. Research methods are literature studies, case studies, and questionnaires. The stimuli were created using CLO 3D, a virtual sewing CAD. This study's results are as follows: 1) The British suit jacket has an angled shoulder line using thin pads, and a slightly higher waistline. The pants of the suit have a high waistline and two pleats, so the thighs of the pants are wide. The American suit jacket has a natural shoulder line, and the waistline is not emphasized. The width of the jacket is relaxed, and the length is long. The pants of the suit have a higher waistline, and the pants are wide as well. The Italian suit jacket has wide shoulders, and the waistline is connected lower with a soft curve, and the length is relatively short. The trousers of the suit are tapered and get narrower as it goes down to the hem. 2) Because it originated in the practices of true bespoke tailoring, traditional British suits have a far more 'fitted' silhouette than the mass-produced styles that became emblematic of the American style. By the late 1950s, a sack-style suit was standard American business attire. This technique gives the sack suit its characteristically 'boxy' silhouette. The "Continental" presented a highly tailored silhouette, with padded shoulders, a slim, tight-fitting chest, and a closely tapered waist. The story was that Italian culture valued aesthetics over all else and thus sought the 'slim' suit style as much as possible. 3) The main expressional words of visual images for men's suits differ greatly depending on the silhouette of suit. The visual images are ranked in the order of 'neat', 'classic', 'educated', 'hard', 'mature', for fitted silhouettes. The words of 'masculine', 'basic', 'comfortable', 'simple', 'mature', 'conservative', 'modern', are ranked for boxy silhouettes. And the words of 'slim', 'young', 'neat', are noted for slim silhouettes.
최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.
첨단 정보통신 기술의 발달에 따라 디지털 문화에 익숙한 Z세대는 미래 패션을 재편할 수 있는 패션 산업의 주요 소비층으로 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 디지털 기기에 능숙하고 인터넷을 통한 정보 습득 및 모바일 라이프스타일에 친숙한 Z세대를 위한 캐쥬얼웨어를 3D 가상 시뮬레이션에 의해 디자인하여 걸리쉬, 스포티브, 이지, 컨템포러리의 4가지 룩으로 디자인 전개하였다. 의상디자인에 3D 가상 착의 시뮬레이션의 활용은 팬데믹 환경에서 디지털 패션 디자인기획 및 생산 프로세스와의 융합을 통한 미래 패션 산업의 디지털화를 구축하고 온라인 플랫폼의 유통을 강화시킬 수 있다. 언택트 패션 제작 시스템을 도입하여 업무의 효율성 강화를 위한 지속적인 혁신을 시도하고 있는 기업 환경에서 3D 가상의상 기술의 활용은 3D 샘플 제작, 온라인 피팅, 수정과 보정 및 품평을 통해 업무 프로세스에서 소통이 확대되고 인적, 물적 자원의 경감에 따른 긍정적 효과를 통해 지속 가능한 패션의 가치를 확대시킬 수 있다.
상완 수축기 혈압과 맥압은 50세 이상의 개인에서 심혈관 질환의 예측 인자이다. 강성이 증가함에 따라 수축기 후기의 반사 진폭과 압력이 증가하여 좌심실 부하와 심근 산소 요구량이 증가한다. 따라서 강성이 혈압에 미치는 영향을 연구 할 필요가 있다. 본 연구에서는 약물 복용 전후에 혈압 맥파를 측정하고, 심부전 환자에서 심근 심장 이식 전후에 혈압 맥파를 측정하였다. Windkessel 모델의 R, L 및 C 구성 요소 간의 상관관계는 혈압을 높임으로써 추정되었다. 커브 피팅 방법을 사용하여 Windkessel 모델의 매개 변수를 모델링 한 결과 혈압의 증가와 수축기 상승 시간의 감소는 RLC Windkessel 모델의 L 성분이 증가했기 때문이다. 혈관의 다양한 기계적 특성 중에 높은 BP 파형에 영향을 미치는 가장 중요한 매개 변수는 실험결과로 이너턴스인 것을 증명하였다.
Koh, Sung Hoon;Park, Ilou;Kim, Jin Soo;Lee, Dong Chul;Roh, Si Young;Lee, Kyung Jin;Hong, Min Ki
Archives of Plastic Surgery
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제49권1호
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pp.70-75
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2022
Background Fingertip injuries are very common; however, the reconstruction of volar pulp defects with nail bed defects is challenging in the absence of the amputated segment. We reconstructed fingertip amputations with nail bed defects using a new surgical approach: a subcutaneous flap and composite graft. Methods We treated 10 fingertip amputation patients without an amputated segment, with exposed distal phalangeal bone and full-thickness nail bed defects between February 2018 and December 2020. All patients underwent two-stage surgery: in the first stage, a subcutaneous flap was performed to cover the exposed distal phalanx, and in the second stage, a composite graft, consisting of nail bed, hyponychium, and volar pulp skin, was applied over the subcutaneous flap. Results All flaps survived and all composite grafts were successful. The wounds healed without any significant complications, including the donor site. The average follow-up duration was 11.2 months (range, 3-27 months). The new nail and the shape of the volar pulp were evaluated during follow-up. All patients were satisfied with their natural fingertip shapes and the new nails did not have any serious deformities. Conclusions A subcutaneous flap in combination with a composite graft fitting the shape of the defect could be another option for fingertip injuries without amputated segments.
For cuboid and ellipsoid crystallites of LiFePO4 powders, by X-ray diffraction (XRD) and microscopic (TEM) studies, it is possible to determine the anisotropic parameters of the crystallite size distribution functions. These parameters were used to describe the cathode rate capability within the model of averaging the diffusion coefficient D over the length of the crystallite columns along the [010] direction. A LiFePO4 powder was chosen for testing the developed model, consisting of big cuboid and small ellipsoid crystallites (close to them). When analyzing the parts of big and small rate capabilities, the fitting values D = 2.1 and 0.3 nm2/s were obtained for cuboids and ellipsoids, respectively. When analyzing the results of cyclic voltammetry using the Randles-Sevcik equation and the total area of projections of electrode crystallites on their (010) plane, slightly different values were obtained, D = 0.9 ± 0.15 and 0.5 ± 0.15 nm2/s, respectively. We believe that these inconsistencies can be considered quite acceptable, since both methods of determining D have obvious sources of error. However, the developed method has a clearly lower systematic error due to the ability to actually take into account the shape and statistics of crystallites, and it is also useful for improving the accuracy of the Randles-Sevcik equation. It has also been demonstrated that the shape engineering of crystallites, among other tasks, can increase the cathode capacity by 15% by increasing their size correlation coefficients.
딥러닝 기법과 컴퓨터 비전 기술을 융합한 합성곱 신경망 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 시스템을 기반으로 이미지 데이터의 분류를 가용하게 한다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 알고리즘을 대표적인 딥러닝 프레임워크인 텐서플로와 학습 기법을 이용하여 구현하고 이미지 분류 문제에 적용한다. 모델의 지도학습에 필요한 데이터는 동일 종류의 볼트를 이용하여 나사산이 정상인 볼트와 나사산이 손상된 볼트로 구분하여 이미지를 생성하였다. 소량의 이미지 데이터를 이용한 학습 모델은 좋은 성능으로 볼트의 손상을 탐지하였다. 그리고 모델의 내부 구성에 따른 학습 성능을 비교하기 위해 합성곱 신경망 내 컨볼루션 레이어의 개수를 변경하고 과적합 회피기법을 선택 적용하여 이미지 분류 성능을 확인하였다.
자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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