산림의 바이오매스 탄소저장량을 추정하는 것은 산림의 공익적인 가치를 평가하기 위해 선행되어야 하는 연구이다. 하지만 기존의 바이오매스 탄소저장량 추정에 관한 연구는 대부분 결정론적 모델이 사용되어 오차에 의한 영향을 알 수 없다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 단양군의 지상부 바이오매스 탄소저장량 추정의 경우를 대상으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 오차에 의한 추정오차의 영향을 분석하고자 하였다. 기본적인 추정 방법으로는 kNN 알고리즘이 사용되었으며, 표본점의 위치에 우연오차 및 계통오차를 추가하여 RMSE의 변화를 통해 추정오차에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과 일반적인 위성영상에서 발생 할 수 있는 0.5~1 영상소의 위치오차에 의해 추정의 평균 RMSE가 24.8 tonC/ha에서 26 tonC/ha로 증가하는 것으로 확인되었으며, 추정 오차의 범위는 23.8 tonC/ha에서 28.1 tonC/ha로 나타났다. 하지만, 대상지역의 특성에 의해 0.8 영상소 이상의 우연오차에 대해서는 더 이상의 RMSE 증가가 없이 수렴하는 것으로 확인되었다. 방향을 고려한 계통오차에 대한분석의 경우 실험자료에서 특정한 경향은 발견되지 않았다.
품질검사는 중간상품이나 최종상품을 품질관리 표준을 만족하는 양품과 불량품으로 분리하는 일을 수행한다. 대량생산체계에서 품질을 수작업으로 검사하는 것은 일관성과 효율성을 저하시키므로 대량으로 생산되는 상품의 품질을 검사하는 것은 다수의 공정에서 기계에 의한 자동 확인과 분류를 포함하게 된다. 생산공정에서 발생하는 데이터를 활용하여 공정을 개선하고 최적화하려는 선행 연구들이 많았음에도 불구하고, 실시간에 많은 데이터를 처리하는데 있어서의 기술적인 한계로 인해 실제 구현에서의 제약이 많이 있었다. 최근 빅데이터에 관한 연구에서는 데이터 처리기술을 개선하였고, 실시간에 데이터를 수집, 처리, 분석하는 과정을 가능하게 하게 하고 있다. 본 논문에서는 품질검사를 위한 빅데이터 적용의 단계와 세부사항을 제안하고, 유제품 산업에 적용 사례를 제시하려고 한다. 먼저 선행 연구들을 조사하고, 제조 부문에 적용할 수 있는 빅데이터 분석절차를 제안하며 제안된 방법의 실현가능성을 평가하기 위해서, 유제품 산업 분야의 품질검사과정 중 하나에 회선신경망(Convolutional Neural Network) 기술 및 랜덤포레스트(Random Forest) 기술을 적용하였다. 품질검사를 위해 제품의 뚜껑 및 빨대의 사진을 수집, 처리, 분석하여, 결함 여부를 판단하고, 과거 품질 검사결과와 비교하였다. 제안된 방법은 과거에 수행되었던 품질검사에 비해 분류 정확성 측면에서 의미 있는 개선을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해, 유제품 산업의 빅데이터 활용을 통한 품질검사 정확도 개선 가능성을 확인하였다.
본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.
데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.
A previous study (Berzaghi et al., 2001) evaluated the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural networks (ANN) on the prediction of the chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with reference values for moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected using 10 different Foss NIR Systems instruments, only some of which had been standardized to one master instrument. The aim of the present study was to evaluate the behaviour of these different calibration methods when predicting the same samples measured on different instruments. Twenty-two sealed samples of different kind of forages were measured in duplicate on seven instruments (one master and six slaves). Three sets of near infrared spectra (1100 to 2500nm) were created. The first set consisted of the spectra in their original form (unstandardized); the second set was created using a single sample standardization (Clone1); the third was created using a multiple sample procedure (Clone6). WinISI software (Infrasoft International Inc., Port Mathilda, PA, USA) was used to perform both types of standardization, Clone1 is just a photometric offset between a “master” instrument and the “slave” instrument. Clone6 modifies both the X-axis through a wavelength adjustment and the Y-axis through a simple regression wavelength by wavelength. The Clone1 procedure used one sample spectrally close to the centre of the population. The six samples used in Clone 6 were selected to cover the range of spectral variation in the sample set. The remaining fifteen samples were used to evaluate the performances of the different models. The predicted values for dry matter, protein and neutral detergent fibre from the master Instrument were considered as “reference Y values” when computing the statistics RMSEP, SEPC, R, Bias, Slope, mean GH (global Mahalanobis distance) and mean NH (neighbourhood Mahalanobis distance) for the 6 slave instruments. From the results we conclude that i) all the calibration techniques gave satisfactory results after standardization. Without standardization the predicted data from the slaves would have required slope and bias correction to produce acceptable statistics. ii) Standardization reduced the errors for all calibration methods and parameters tested, reducing not only systematic biases but also random errors. iii) Standardization removed slope effects that were significantly different from 1.0 in most of the cases. iv) Clone1 and Clone6 gave similar results except for NDF where Clone6 gave better RMSEP values than Clone1. v) GH and NH were reduced by half even with very large data sets including unstandardized spectra.
This study was performed to investigate the FSH levels for superovulation procedure in Korean Native Cattle (Hanwoo). The effectiveness of 200 mg and 400 mg of FSH to initiate superovulation was examined in Hanwoo. Donors, at random stages of the estrous cycle, received a CIDR 7 days later, 200 mg FSH group was treated with 40, 30, 20, 10 mg FSH levels in declining doses twice daily by intramuscular injection fur 4 days. Also, 400 mg FSH group was treated with 80, 60, 40, 20 mg FSH levels. On the 3rd day administration of FSH, 25 mg $PGF_2$${\alpha}$ was administered and CIDR was withdrawn. Donors were artificially inseminated twice at 12 hr intervals. The donor cattle received 250 ${\mu}g$ GnRH at time of 1st insemination and embryos were recovered 8 days after the 1st insemination. As a results, average number of CL treated with FSH 200 mg was higher as $20.9{\pm}1.20$ than $15.8{\pm}0.63$ for donors treated with FSH 400 mg, respectively(p<0.05). Treated group of 200 mg FSH level increased (p<0.05) the number of embryos recovered per procedure compared to 400 mg FSH level ($18.2{\pm}1.18$ vs. $12.38{\pm}0.52$, respectively). When treatment of 200 mg FSH was performed, average transferable embryos/ova increased (p<0.05) to $14.1{\pm}1.12$ from $6.8{\pm}0.33$ of treated of 400 mg FSH. Group of 200 mg FSH increased (p<0.05) to $8.3{\pm}0.76$ from $2.0{\pm}0.26$ in morula stage compare to 400 mg FSH group. Mean of total early blastocyst and expanded blastocyst stage embryos was similar (p<0.05) between the 200 mg and 400 mg FSH levels group ($4.7{\pm}1.19$ vs. $2.9{\pm}0.18$ and $1.2{\pm}0.40$ vs. $1.9{\pm}0.17$). These results suggest that 200 mg FSH level-based superovulation protocol with CIDR may be effectively used fur production of superior embryos in Hanwoo. In other words, the less level of FSH may be effectively applied for Hanwoo (Korean Native Cattle), because Hanwoo was smaller body size than beef or daily cow.
고속철 교량의 동적응답을 보다 정밀하게 해석하기 위한 동적해석방법을 개발하였다. 차후 증가될 초고속(450km/h)을 포함하여 고속 주행하는 KTX 동력차에 의한 교량의 동적거동을 면밀한 속도변수분석과 정밀한 해석을 위한 고속철, 교량 그리고 궤도구조물의 상호작용을 포함한 수치모델을 구성하였다. 네 가지 40~25미터 단순지간의 PSC 박스교를 3차원 유한 프레임요소 모델로 개발하였다. 스펙트럼밀도함수로 산출된 궤도불규칙값과 궤도간 상이한 거리차이를 수치모델화 하였다. 고속철차량은 (KTX) 38자유도로 구성하였다. 38자유도 모델은 3방향 변위와 상응하는 회전각을 고려하였다. 동적증폭계수는 다양한 불규칙 궤도, 켐버, 주행속도, 자갈도상과 같은 주행조건에 의해 결정된다. 이와 같은 동적증폭계수를 해석하기위한 Newmark-${\beta}$ 기법과 Runge-Kutta기법을 적용하여 고속철 속도별과 경간별로 면밀하게 비교 분석하였다.
본 연구는 PC 사용 환경에 주로 사용되는 2.5인치 HDD의 수명을 예측하기 위해서, 시장 불량 모드분석을 반영한 시험계획을 수립하고, 온도 스트레스 인자를 반영한 가속 수명 모델을 구하고자 하였다. PC 사용 환경을 분석 한 후, 쓰기와 읽기 동작을 각 50 %, 임의 주소와 순차 주소방식을 각 50 %로 시험 절차를 정했고, $50^{\circ}C$, $60^{\circ}C$ 환경에서 최대 성능의 95 % 성능조건으로 1000시간 시험하는 조건으로 가속 수명을 실시하였다. 시험과정에서 발생하는 불량 발생시간의 데이터로 anderson-darling 적합도 검증을 진행하여 불량 분포가 weibull 분포를 따름을 확인하였고, 형상모수와 척도모수가 동일함을 확인하였으며, 와이블-아레니우스 모형을분석하여, 형상모수 0.7177, 사용 조건($30^{\circ}C$)에 특성 수명 429434시간을 산출하였다. 가속 온도별 시험데이터로 동질성 검증을 실시한 결과 통계적으로 유의하지 않았으며(p<0.05), 활성화 에너지로 0.2775 eV를 산출하였다. 가속 시험의 정확성 확보차원에서 가속시험 불량시료와 시장 반품 시료로 고장분석을 진행한 결과, 불량 모드 별 점유율에 세부차이는 있으나, 점유율 순위는 일치 하였다. 본 연구는 PC환경에서 사용되는 2.5 inch HDD의 가속 시험 절차를 제안하며, 제조자와 사용자 간에 수명 예측에 대한 도움을 주고자 한다.
본 연구는 다양한 찬물 온도에 손가락을 침수시켰을 경우 추위유발성혈관확장(Cold-induced vasodilation)이 어떻게 나타나며, 이 반응이 재발현되는지 평가하는데 목적을 두었다. 이를 위해 10명의 건강한 대학생($21.4{\pm}2.5$ yrs, $175.8{\pm}4.1$ cm, $69.6{\pm}7.6$ kg, $11.2{\pm}3.7$ %fat)이 두 번의 실험에 참가하였다. 첫 번째 실험은 상온환경에서 다섯 번의 실험과정 반복으로 이루어졌다. 실험과정은 $43^{\circ}C$의 물에 오른손 가운데 손가락을 5분 동안 담갔다가, 그 후 25분 동안 상온에서 휴식을 가지고, 그 다음 무작위로 물 온도 5, 8, 11, 14, 또는 $17^{\circ}C$ 중 하나에 손가락을 담갔다. 한 과정이 끝나면 다른 수온에서 같은 방식으로 실험이 진행되었다. 재발현 반응을 평가하기 위해 첫 실험 후 최소 5일 후에 같은 방법으로 두 번째 실험이 진행되었다. 실험 중 심박수, 직장온도, 손톱주위온도가 매 6초마다 측정되었다. 결론적으로 재현성에는 최대손가락온도(Tfmax)와 Tfmax-물온도(Tw)에서 재생산 반응을 보였다. 추위자극에 따른 CIVD의 반응은 추위자극이 높을수록 최소손가락온도(Tfmin)와 Tfmax의 반응은 높게 나타났으며, 추위자극이 낮을수록 Tfdiff의 반응은 증가되었다. 그러나 모든 반응시간에는 유의한 차이는 보이지 않았다.
Yun Seok Suh;Jae Won Choi;Jeong Hee Yoon;Dong Ho Lee;Yoon Jun Kim;Jeong Hoon Lee;Su Jong Yu;Eun Ju Cho;Jung Hwan Yoon;Jeong Min Lee
Korean Journal of Radiology
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제22권12호
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pp.1974-1984
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2021
Objective: This study aimed to compare the efficacy between no-touch (NT) radiofrequency ablation (RFA) and conventional RFA using twin internally cooled wet (TICW) electrodes in the bipolar mode for the treatment of small hepatocellular carcinomas (HCC). Materials and Methods: In this single-center, two-arm, parallel-group, prospective randomized controlled study, we performed a 1:1 random allocation of eligible patients with HCCs to receive NT-RFA or conventional RFA between October 2016 and September 2018. The primary endpoint was the cumulative local tumor progression (LTP) rate after RFA. Secondary endpoints included technical conversion rates of NT-RFA, intrahepatic distance recurrence, extrahepatic metastasis, technical parameters, technical efficacy, and rates of complications. Cumulative LTP rates were analyzed using Kaplan-Meier analysis and the Cox proportional hazard regression model. Considering conversion cases from NT-RFA to conventional RFA, intention-to-treat and as-treated analyses were performed. Results: Enrolled patients were randomly assigned to the NT-RFA group (37 patients with 38 HCCs) or the conventional RFA group (36 patients with 38 HCCs). Among the NT-RFA group patients, conversion to conventional RFA occurred in four patients (10.8%, 4/37). According to intention-to-treat analysis, both 1- and 3-year cumulative LTP rates were 5.6%, in the NT-RFA group, and they were 11.8% and 21.3%, respectively, in the conventional RFA group (p = 0.073, log-rank). In the as-treated analysis, LTP rates at 1 year and 3 years were 0% and 0%, respectively, in the NT-RFA group sand 15.6% and 24.5%, respectively, in the conventional RFA group (p = 0.004, log-rank). In as-treated analysis using multivariable Cox regression analysis, RFA type was the only significant predictive factor for LTP (hazard ratio = 0.061 with conventional RFA as the reference, 95% confidence interval = 0.000-0.497; p = 0.004). There were no significant differences in the procedure characteristics between the two groups. No procedure-related deaths or major complications were observed. Conclusion: NT-RFA using TICW electrodes in bipolar mode demonstrated significantly lower cumulative LTP rates than conventional RFA for small HCCs, which warrants a larger study for further confirmation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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