• 한국실내디자인학회논문집
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• 제15권6호
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• pp.19-26
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• 2006

This subject is about the research of Shanghai Art Deco in the aspect of architectural decoration and seek to offers an examination and analysis of the characteristics related to the Art Deco design, which appeared and dominated the field of design from 1910s to 1904s in Shanghai. Study method is a theoretical consideration of reference and gathering data through field trip. In order to carry out this subject, this study will research following factors. First, factors related to Art Deco such as the period of origin, background, spirit, aesthetics, design characteristics. This is followed by the influence of Art Deco movement begun in 1925. Second, the background of Shanghai Art Deco architecture style was studied. Third, the case studies of Shanghai Art Deco Architecture and interior decoration were researched by the expressive factors which were divided by style, form, material and color. As a result early style had compradore style about 1900, later reactionism prevailed of 1920 affected by European Art Deco. Skyscraper style was built and architecture developed with racial characteristics. It has vertical and streamline form of typical Art Deco and strengthen geometrical motive in architectural expression. It appeared naturally and has the contrast of different material in material expression. It has effect on strong color as using highborn and brilliant color in color expression. They appeared chinese national spirit by using 'ot painting' in western oriented furniture. The purpose of such an examination is to classify, understand and validate Shanghai artistic and socio-cultural heritage in order to better appreciate the life philosophy of Shanghai and re-discover their basic roots. Though it began as a Western cultural movement, it is the purpose of this study to discover the inherent orientalism in its basic formative spirit.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권2호
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• pp.67-72
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• 2022

Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6B호
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• pp.507-514
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• 2011

본 논문에서는 하천에 유입되는 열 오염물질의 혼합거동을 분석하기 위해 2차원 수심 평균된 이송-분산방정식에 유한요소법을 적용하여 수치 모형을 개발하였다. 유한요소법의 여러 수치기법 중 SUPG법을 적용하였으며, 복잡한 하천경계를 보다 정확히 재현할 수 있도록 삼각 및 사각 요소망의 혼용이 가능하도록 하였다. 열 오염물질의 거동을 표현하기 위해서 열 교환을 묘사하는 반응항을 평형온도와 수온과의 차이에 비례하는 식으로 나타내고, 열교환 계수 및 평형온도에 따라 수온의 변화가 적용되도록 방정식을 구성하였다. 모형의 검증을 위하여 직사각형 수로에 선원으로 연속주입하여 얻은 수치해와 1차원 정상상태의 해석해를 비교하였다. 비교결과 수치해와 해석해의 결과가 서로 일치하는 것으로 밝혀졌다. 모형의 현장적용을 위해 상수원 보호구역인 팔당댐 하류부터 잠실수중보까지 22.5 km 구간을 대상영역으로 하였다. 구리하수처리장 방류수에 의한 수온 변화를 모의한 결과 수질측정망 측정자료와 비교적 비슷한 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발한 수치모형이 열 오염원 유입으로 인한 수온 변화를 잘 표현하는 것을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.696-701
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• 2018

연소 반응 시 발생하는 질소산화물은 산성비와 미세먼지 발생에 많은 영향을 미치는 물질이다. 이에 대한 저감 방법으로 고비용의 탈질설비 대신 지연연소 등의 방법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 연구들 중에 적은 양의 공기로 많은 양의 배기가스를 재순환 할 수 있는 코안다 노즐을 이용한 배기가스 재순환 연소에 대한 연구가 최근에 이루어지고 있다. 본 연구에서는 배기가스 재순환 배관에 코안다 노즐을 사용하여 배기가스를 재순환하는 재순환 버너의 양쪽 출구가 트인 형상에 대하여 전산유체해석을 통해 연구를 수행하였으며 연소 유동의 압력, 유선, 온도, 연소 반응 속도와 질소산화물의 분포 특성을 살펴보았다. 배기가스를 재순환하여 연소용 공기와 혼합된 기체가 원통의 접선방향으로 유입되어 연료노즐 출구 부근에서 압력이 낮은 영역이 존재하고 이에 따라 원통 버너의 중심부근에는 버너의 가운데 부분으로 역류가 형성되며 가장자리 부분으로 배기가스가 배출되는 것을 확인하였다. 배기가스가 유입되는 부분이 버너의 오른쪽에 있어서 버너의 오른쪽으로 연소반응이 일어나며 상대적으로 온도분포와 NOx 분포가 높게 나타났다. 연소용 공기비를 1.0에서 1.8까지 변화하여 NOx 생성을 관찰한 결과, 공기비가 1.0에서 1.5까지는 평균 NOx 생성이 감소하다가 공기비가 1.8일 때 급격히 증가하는데 이는 NOx 생성 반응은 온도의 지수승에 비례하게 되는데 공기비가 1.5이상이 되면서 온도의 영향을 많이 받아서 NOx 생성 반응이 오른쪽 영역에서 급격히 증가하는 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.325-345
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• 2023

본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1764-1776
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• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권9호
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• pp.697-707
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• 2007

본 연구에서는 2002년 강릉지역에 큰 피해를 일으킨 태풍 루사(Rusa) 호우 사례에 대하여 PMP(Probable Maximum Precipitation)의 산정 및 전이에서 발생할 수 있는 문제에 대해 분석하였다. PMP산정을 위해서는 2가지 이슬점온도 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 그 중 대표 12시간 지속 이슬점온도를 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장 뿐만 아니라 강릉 지역의 지형적 특성까지 고려하여 수분 유입 지역을 결정한 후 계산하였다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 계산하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme Type I (Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 5%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 계산하였으며, 계산 방법을 3가지 구분하여 분석하였다. 이 결과 기존의 연구에서는 대표 및 최대 12시간 지속 이슬점의 차가 $2.98^{\circ}C$였으나 본 연구 결과에 따르면 $4.55^{\circ}C$(I방법) ${\sim}6.05^{\circ}C$(III방법)로 큰 차이를 보였다. 또한 이와 같은 과정들을 통해 수분최대화비를 산정한 결과 기존에 비해 $0.20{\sim}0.40$ 정도 크게 산정되었으며, 이 수분최대화비를 기존 무명천 유역(면적 $3.76km^2$)의 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 전이한 결과에서도 $16{\sim}31%$ 정도 강수량이 크게 계산되는 것으로 나타났다.전류 변동 제어에서 노이즈 지수가 증가하면 CTDIvol과 DLP가 감소하였으나 노이즈는 증가하였다. 생식부위를 포함하는 하지 정맥조영술에서 Z-축 자동 관전류 변동 제어 방법이 고정 관전류 기법에 비해 선량을 감소하는 효과가 있었다.되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수