병력감축 등 국방 및 안보환경의 변화에 따라 육군의 경계시스템에도 변화가 시급한 상황이다. 또한 경계작전의 특성상 인간의 실수가 번번이 발생하고 있으며 이러한 실수가 전체 경계작전의 실패로 귀결되는 상황은 경계시스템의 인공지능 도입이 필요한 것에 대한 중요한 이유이다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망 방법을 활용하여 군사용 CCTV에 적합한 인공지능 영상인식 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발한 시스템의 주요 특징은 먼저, 군사용 CCTV의 특징상 상대적으로 작은 객체를 인식해야하는 상황에 적합한 학습데이터를 활용한 것이다. 둘째, 학습용 데이터 셋에 대해 데이터 증강 알고리즘을 활용하여 군사용에 보다 적합하도록 유도한 것이다. 셋째, 군사용 영상의 위장, 악천후 등 상황을 고려하여 영상의 잡음을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 성능 평가결과 객체의 인식능력이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.
Septika Prismasari;Kyuseok Kim;Hye Young Mun;Jung Yun Kang
치위생과학회지
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제24권1호
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pp.22-28
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2024
Background: Particulate matter (PM) has been extensively observed due to its negative association with human health. Previous research revealed the possible negative effect of air pollutant exposure on oral health. However, the predictive model between air pollutant exposure and the prevalence of periodontitis has not been observed yet. Therefore, this study aims to propose a predictive model for the number of patients with periodontitis exposed to PM and atmospheric factors in South Korea using deep learning. Methods: This study is a retrospective cohort study utilizing secondary data from the Korean Statistical Information Service and the Health Insurance Review and Assessment database for air pollution and the number of patients with periodontitis, respectively. Data from 2015 to 2022 were collected and consolidated every month, organized by region. Following data matching and management, the deep neural networks (DNN) model was applied, and the mean absolute percentage error (MAPE) value was calculated to ensure the accuracy of the model. Results: As we evaluated the DNN model with MAPE, the multivariate model of air pollution including exposure to PM2.5, PM10, and other atmospheric factors predict approximately 85% of the number of patients with periodontitis. The MAPE value ranged from 12.85 to 17.10 (mean±standard deviation=14.12±1.30), indicating a commendable level of accuracy. Conclusion: In this study, the predictive model for the number of patients with periodontitis is developed based on air pollution, including exposure to PM2.5, PM10, and other atmospheric factors. Additionally, various relevant factors are incorporated into the developed predictive model to elucidate specific causal relationships. It is anticipated that future research will lead to the development of a more accurate model for predicting the number of patients with periodontitis.
본 연구는 시력관련 삶의 질(Vision-Related Quality of Life)을 평가하기 위하여 안경과 콘택트렌즈로 보정한 비정시안 137명의 삶의 질을 비교분석하였다. 평가도구로는 1) 자각증세(Visual Symptoms) 2) 사회적 역할기능 및 신체적 기능(Social Role and Physical Functioning) 3) 경제적 문제 및 건강에 대한 관심(Economic Issues and Health Concerns) 4) 심리상태(Psychological Well Being)를 측정할 수 있는 NEI-VFQ(National Eye Institute Visual Function Questionnaire)를 한국어 번역판을 개발하여 사용하였다. SAS 8.0통계프로그램을 이용하여 통계학적 유의수준 ${\alpha}=0.05$를 기준으로 두 집단 간에 통계학적 유의성을 검증하기 위하여 Student's T-test를 실시하였다. 결과로는 주변시(Peripheral Vision)에서 안경착용 군($52.2{\pm}32.7$)이 콘택트렌즈 착용 군($88.6{\pm}18.1$)보다 삶의 질이 통계학적으로 유의하게 낮았다(p=0.0001). 그 외 색각시(Color Vision)와 일반시력(General Vision) 그리고 건강에 대한 관심(Health Perception)에서 각각 p=0.001, p=0.01, p=0.01로 유의한 차이점을 보여주었다. 결론적으로 안경과 콘택트렌즈로 보정한 비정시안의 삶의 질은 건강에 대한 관심(Health Perception)과 일반시력(General Vision)을 제외하고 높은 점수를 보여주었다. 특히, 콘택트렌즈착용 군의 삶의 질이 안경착용 군 보다 높은 삶의 질을 보여주었다. 이러한 결과는 향후 보다 질이 우수한 콘택트렌즈의 개발로 비정시안의 삶의 질 향상에 많은 기여를 할 수 있을 거라고 사료된다.
본 연구는 산지초지에서 애기수영의 분포를 신속하고 정밀하게 파악하기 위안 무인기 촬영 항공영상의 이용가능성을 실험하였다. 항공영상은 일반 디지털카메라로 촬영한 RGB 영상과 자체 제작한 NIR 카메라로 촬영한 NIR 영상을 이용하여 각각 Red, Green, Blue 벤드와 NIR 밴드를 이용하였고, 밴드조합에 따른 애기수영의 건물비율과의 상관관계를 조사하였다. 다중선형회귀분석 결과 NIR+R+G+B 밴드의 조합이 가장 높은 상관관계($R^2$, 0.96)를 보였으며, R+G+B 밴드의 조합이 다음으로 높은 상관관계를 보였고 ($R^2$, 0.91) NIR+R 밴드($R^2$, 0.45)와 NIR+G 밴드 ($R^2$, 0.27)는 상대적으로 낮은 상관관계를 보여 NIR+R+G+B 밴드조합이 애기수영 분포 파악을 위하여 가장 적합한 것을 확인하였다. R+G+B 밴드 조합의 경우 NIR+R+G+B 밴드의 조합과 비교하여 예측정확도가 큰 차이가 나지 않았으며 근적외선 카메라 없이 일반 디지털 카메라로 영상정보의 획득이 가능하기 때문에 현장적용성 면에서 장점을 가질 것으로 판단된다.
염분은 해양의 밀도를 결정하는 중요한 변수이자 전지구 물의 순환을 나타내는 주요 인자 중 하나이다. 해상염분 관측은 선박을 이용한 현장조사, Argo 플로트, 부이를 통한 조사가 주로 수행되어 왔다. 2009년 염분관측 인공위성이 발사한 이래로, 위성 염분자료를 이용하여 전 지구 해역에서 표층 염분 관측이 가능해졌다. 그러나 위성 염분자료는 다양한 오차를 포함하기 때문에 연구 자료로 활용하기에 앞서 정확도 검증과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 2015년 4월부터 2020년 8월까지 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 위성 염분자료와 이어도 해양과학기지에서 제공하는 실측 염분자료 간의 정확도 및 오차특성을 비교 분석하였다. 총 314개의 일치점을 생산하였으며, 염분의 평균제 곱근오차 및 평균편차는 각각 1.79, 0.91 psu로 제시되었다. 전반적으로 위성 염분이 실측 염분보다 과대추정 되는 것으로 나타났다. 위성 염분의 오차는 계절, 표층 수온, 풍속과 같은 다양한 해양 환경적 요인에 의존성을 보였다. 여름철 위성 염분과 실측 염분의 차이는 0.18 psu 이하로 저수온보다는 고수온에서 위성 염분의 정확도가 증가하였다. 이는 센서의 민감도에 따른 결과였다. 마찬가지로 5m s-1 이상 풍속 조건에서 오차가 줄어들었다. 본 연구결과는 연안에서 위성 염분자료를 활용할 경우에는 특정한 연구 목적에 적합한지 확인하여 제한적으로 사용하여야 함을 제시한다.
제주도 지역에서 소나무재선충병 피해를 받은 곰솔 원목의 이용확대를 위하여 열처리를 수행하였다. 열처리는 처리 원목의 중심부가 소나무재선충의 사멸온도인 $56^{\circ}C$를 30분간 유지하여야 한다. 곰솔 원목의 초기함수율과 말구지름은 각각 46% ~ 141%, 180 mm ~ 500 mm의 범위이고, 기본비중과 전건비중은 각각 0.47, 0.52이었다. $105^{\circ}C$ 조건에서 함수율과 말구지름에 따라 열처리에 소요되는 시간은 7.7 h ~ 44.2 h의 범위로 측정되었다. 다양한 함수율 및 지름을 갖는 곰솔 원목의 열처리 소요시간을 예측하기 위하여 열처리 진행 중 처리목 내부의 온도분포를 유한차분법을 적용한 2차원 열전달 해석을 통하여 제시하였다. 열전달 해석을 위한 목재의 열적 특성은 함수율에 따른 열전도계수와 비열을 적용하였으며, 자연대류와 강제대류를 합한 형태의 혼합대류에 의한 혼합대류계수를 적용하였다. 실험값과 예측 값의 오차는 3 ~ 45%의 범위로 분석되었다. 곰솔 원목에서 초기함수율이 50%이고, 말구지름이 200 mm, 300 mm, 400 mm인 경우, 예측된 열처리 소요시간은 각각 10.9 h, 18.3 h, 27.0 h이었다. 초기함수율이 75%일 때, 지름에 따라 각각 13.6 h, 22.5 h, 32.8 h이고, 초기함수율이 100%일 때, 지름에 따라 각각 16.2 h, 26.5 h, 38.2 h이었다. 이러한 열처리 소요시간의 예측방법에 소나무와 잣나무 등 다른 소나무재선충병 피해목의 물리적 특성을 적용하면, 함수율과 말구지름에 따른 열처리 소요시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
PARK SHIN YOUNG;CHOI JIN-WON;YEON JIHYE;LEE MIN JEONG;CHUNG DUCK HWA;KIM MIN-GON;LEE KYU-HO;KIM KEUN-SUNG;LEE DONG-HA;BAHK GYUNG-JIN;BAE DONG-HO;KIM KWANG-YUP;KIM CHEOL-HO
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제15권6호
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pp.1323-1329
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2005
A mathematical model was developed for predicting the growth kinetics of Listeria monocytogenes in tryptic soy broth (TSB) as a function of combined effects of temperature, pH, and NaCl. The TSB containing four different concentrations of NaCl (2, 4, 5, and $10\%$) was initially adjusted to six different pH levels (pH 5, 6, 7, 8, 9, and 10) and incubated at 4, 10, 25, or 37$^{circ}C$. In all experimental variables, the primary growth curves were well fitted ($r^{2}$=0.982 to 0.998) to a Gompertz equation to obtain the lag time (LT) and specific growth rate (SGR). Surface response models were identified as appropriate secondary models for LT and SGR on the basis of coefficient determination ($r^{2}$=0.907 for LT, 0.964 for SGR), mean square error (MSE=3.389 for LT, 0.018 for SGR), bias factor ($B_{1}$B,=0.706 for LT, 0.836 for SGR), and accuracy factor ($A_{f}$=1.567 for LT, 1.213 for SGR). Therefore, the developed secondary model proved reliable predictions of the combined effect of temperature, NaCl, and pH on both LT and SGR for L. monocytogenes in TSB.
Liquid lead-bismuth cooled fast reactor is one of the most promising reactor types among the fourth-generation nuclear energy systems. The flow and heat transfer characteristics of lead-bismuth eutectic (LBE) are completely different from ordinary fluids due to its special thermal properties, causing that the traditional Reynolds analogy is no longer recommended and appropriate. More accurate turbulence flow and heat transfer model for the liquid metal lead-bismuth should be developed and applied in CFD simulation. In this paper, a specific CFD solver for simulating the flow and heat transfer of liquid lead-bismuth based on the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model was developed based on the open source platform OpenFOAM. Then the advantage of proposed model was demonstrated and validated against a set of experimental data. Finally, the simulation of LBE turbulent flow and heat transfer in a 7-pin wire-wrapped rod bundle with the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model was carried out. The influence of wire on the flow and heat transfer characteristics and the three-dimensional distribution of key thermal hydraulic parameters such as temperature, cross-flow velocity and Nusselt number were studied and presented. Compared with the traditional SED model with a constant Prt = 1.5 or 2.0, the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model is more accurate on predicting the turbulence flow and heat transfer of liquid lead-bismuth. The average relative error of the k - 𝜀 - k𝜃 - 𝜀𝜃 model is reduced by 11.1% at most under the simulation conditions in this paper. This work is meaningful for the thermal hydraulic analysis and structure design of fuel assembly in the liquid lead-bismuth cooled fast reactor.
본 연구는 2006-2007년 한국임상수의학회지에 발표된 논문을 대상으로 자료 분석과 보고방법의 오류를 중심으로 검토하였다. 총 129편 중 94편이 적어도 한가지 이상의 통계분석을 수행하였으며, 분석기법으로는 세 집단 이상 비교 (53편, 56.4%), 두 독립표본 검정 (40편, 42.6%), 짝지은 표본 검정 (9편, 9.6%) 순으로 나타났다. 94편 중 62편 (66%)의 논문에서 적어도 한가지 이상의 통계적 오류가 발견되었다. 주요 오류로는 짝지은 표본에 대한 독립표본 검정, 세 집단 이상에 대한 t 검정의 반복, 카이제곱 검정에서 연속성 보정 무시, 분산분석에서 정규성 검토와 다중비교 방법 선택의 오류, 반복측정 자료에 대한 의존성 가정 무시, 통계분석 방법에 대한 부적절한 설명, 적용한 분석기법에 대한 구체적인 설명 부재 등으로 나타났다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서는 학회차원에서 통계처리와 기술방법에 대한 가이드라인을 시급히 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
This study aims to analyze region-specific trends in changing greenhouse gas emissions in incineration plants of local government where waste heat generated during incineration are reused for the recent five years (2009 to 2013). The greenhouse gas generated from the incineration plants is largely $CO_2$ with a small amount of $CH_4$ and $N_2O$. Most of the incineration plants operated by local government produce steam with waste heat generated from incineration to produce electricity or reuse it for hot water/heating and resident convenience. And steam in some industrial complexes is supplied to companies who require it for obtaining resources for local government or incineration plants. All incineration plants, research targets of this study, are using LNG or diesel fuel as auxiliary fuel for incinerating wastes and some of the facilities are using LFG(Landfill Gas). The calculation of greenhouse gas generated during waste incineration was according to the Local Government's Greenhouse Emissions Calculation Guideline. As a result of calculation, the total amount of greenhouse gas released from all incineration plants for five years was about $3,174,000tCO_2eq$. To look at it by year, the biggest amount was about $877,000tCO_2eq$ in 2013. To look at it by region, Gyeonggido showed the biggest amount (about $163,000tCO_2eq$ annually) and the greenhouse gas emissions per capita was the highest in Ulsan Metropolitan City(about $154kCO_2eq$ annually). As a result of greenhouse gas emissions calculation, some incineration plants showed more emissions by heat recovery than by incineration, which rather reduced the total amount of greenhouse gas emissions. For more accurate calculation of greenhouse gas emissions in the future, input data management system needs to be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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