Purpose: The purpose of this study was to categorize and to understand the structure of subjectivity in the gender role identity of older female adults. The perception of gender role identity is subjective and varies according to the uniqueness of individual experiences and the value of social culture. Methods: Q-methodology, a technique for extracting subjective opinions was used. In 2010, forty participants completed the Q-sort activity, rating each statement relative to the others. The Q sample has two categories, representing masculinity and femininity, and each category has 20 statements, resulting in 40 adjectives. Results: Using the Q factor analysis, three classifications were identified: 'caring-affectionate type,', 'assertive-confident type,' and 'sensitive-affectionate type.' Despite the differences among the three types in this research, elderly females are likely to have the understanding and patience to comfort others and care for the children. Conclusion: The results of this study revealed new dimensional types of gender role identity and raise the issue of why we need to develop methods for the new dimensional types. Based on the results, further research is needed to compare the findings with those of older males or with women of different age groups.
유자과즙 이용성 확대 방안의 일환으로 착즙방식에 따른 유자과즙의 향기성분을 비교 분석하기 위해 회전식 마쇄착즙, 압착식 및 벨트식 착즙방법을 사용하여 유자과즙을 착즙하였으며 이들 시료를 GC/MS로 향기성분을 분석한 결과, 벨트식 착즙방법에서 보다 많은 향기성분 peak가 확인되었고, 향기성분에 대한 회수함량도 벨트식에서 가장 많아 회전식 마쇄 착즙방식의 약 1.36배, 압착식의 약 1.59배 정도로 나타났다. 그 조성은 주로 limonene이 76.87%로 가장 높고 그 외에 ${\gamma}-terpinene$ 및 ${\alpha}-terpinene$과 같은 탄화수소류가 주종을 이루고 있으며, linalool의 비율도 타 착즙방식에 비하여 벨트식 착즙방식이 높게 나타났다.
인공지능 기술은 우수한 성능을 기반으로 다양한 분야에 적용되고 있지만 입력 데이터에 인간이 감지할 수 없는 적대적 섭동을 추가하여 인공지능 모델의 오작동을 유도하는 적대적 예제에 취약하다. 현재까지 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 세 가지 범주로 분류할 수 있다. (1) 모델 재학습 방법; (2) 입력 변환 방법; (3) 적대적 예제 탐지 방법. 이러한 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 끊임없이 등장하고 있지만 각 적대적 공격 유형을 분류하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 차원 축소와 군집화 알고리즘을 활용한 적대적 공격 유형 분류 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법은 적대적 예시로부터 적대적 섭동을 추출하고 선형 판별 분석(LDA)를 통해 적대적 섭동의 차원을 축소한 후에 k-means 알고리즘으로 적대적 공격 유형 분류를 수행한다. MNIST 데이터셋과 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해, 제안하는 기법은 5개의 적대적 공격(FGSM, BIM, PGD, DeepFool, C&W)을 효율적으로 분류할 수 있으며, 적대적 예제에 대한 정상 입력을 알 수 없는 제한적인 상황에서도 우수한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
Choi, Hang Suk;Choi, Hyun Gon;Kim, Soon Heum;Park, Hyung Jun;Shin, Dong Hyeok;Jo, Dong In;Kim, Cheol Keun;Uhm, Ki Il
Archives of Plastic Surgery
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제39권5호
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pp.477-482
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2012
Background The bone graft for the alveolar cleft has been accepted as one of the essential treatments for cleft lip patients. Precise preoperative measurement of the architecture and size of the bone defect in alveolar cleft has been considered helpful for increasing the success rate of bone grafting because those features may vary with the cleft type. Recently, some studies have reported on the usefulness of three-dimensional (3D) computed tomography (CT) assessment of alveolar bone defect; however, no study on the possible implication of the cleft type on the difference between the presumed and actual value has been conducted yet. We aimed to evaluate the clinical predictability of such measurement using 3D CT assessment according to the cleft type. Methods The study consisted of 47 pediatric patients. The subjects were divided according to the cleft type. CT was performed before the graft operation and assessed using image analysis software. The statistical significance of the difference between the preoperative estimation and intraoperative measurement was analyzed. Results The difference between the preoperative and intraoperative values were $-0.1{\pm}0.3cm^3$ (P=0.084). There was no significant intergroup difference, but the groups with a cleft palate showed a significant difference of $-0.2{\pm}0.3cm^3$ (P<0.05). Conclusions Assessment of the alveolar cleft volume using 3D CT scan data and image analysis software can help in selecting the optimal graft procedure and extracting the correct volume of cancellous bone for grafting. Considering the cleft type, it would be helpful to extract an additional volume of $0.2cm^3$ in the presence of a cleft palate.
Purpose: The purpose of this study was to analysis pattern of nonconforming farmers who is one of the factors of unconformity in residual pesticides. Methods: Pattern analysis of nonconforming farmers were analyzed through convergence of safety data and farmer's DB data. Exploratory data analysis and association rule analysis were used for extracting factors related to unconformity. Results: The results of this study are as follows; regarding the exploratory data analysis, it was found that factors of farmers influencing unconformity in residual pesticides by total 9 factors; sampling time, gender, age, cultivation region, farming career, agricultural start form, type of agriculture, cultivation area, classification of agricultural products. Regarding the association rule analysis, non-conformity association rules were found over the past three years. There was a difference in the pattern of nonconforming farmers depending on the cultivation period. Conclusion: Exploratory data analysis and association rule analysis will be useful tools to establish more efficient and economical safety management plan for agricultural products.
본 연구는 "임상도 현행화 제작(DB구축 작업매뉴얼)" (이하 작업매뉴얼)의 제작과정과 방법을 검토하고, 1:5k 수치임상도(이하 임상도)에 평가항목을 적용하여 제작과정과 방법에 대한 문제점 도출 및 개선방안 제시를 목적으로 하였다. 임상도에 적용되는 평가항목은 구획과 속성에 관한 사항으로 구분하였으며, 행정구역별 임분구조 특성과 파편화 분석을 통하여 작업매뉴얼의 제작과정과 방법의 문제점을 도출하였다. 작업매뉴얼의 구획에 관한 사항은 '인위적변화지와 자연적변화지'의 항목에서 제작과정이 제안되어있고 전국을 5분할하여 자연적변화지는 5년 주기로 인위적 변화지는 매년 갱신하고 있기 때문에 지역 간 구축된 임상도 DB의 일관성을 알아보고자 파편화를 분석하였다. 전국의 산림 패치수(Number of Patches)는 증가하고, 평균패치크기(Mean of Patch Size)가 감소하여 파편화 정도와 형태의 복잡성이 증가하였으며, 17개 광역시 도 중 4개의 지역은 파편화 정도와 형태의 복잡성이 감소하여 지역 간의 편차가 발생하였다. 또한, '산림의 구분' 항목에서 최소구획면적은 0.1ha로 구분하고 있기 때문에 임상도에서 구획된 객체(폴리곤 단위) 면적을 산출하여 최소구회면적 기준을 검토한 결과 전체 객체 중 최소구획면적 기준 미만이 되는 객체의 비율은 약 26%나 차지하였다. 이에 따라 '인위적변화지와 자연적변화지'의 갱신 주기와 정의 확립이 필요하며, 최소구획면적 기준에 대한 구획 기준의 개선이 필요하다. 한편, 작업매뉴얼의 속성에 관한 사항은 '수종변화' 항목에서 지형지물체계를 52종으로 분류하고 있으며, 이 중 입목지는 43종으로 분류하고 있어, 임상도에서 구축된 수종정보를 추출하여 분포비율을 검토하였다. 입목지 수종 중 분포비율이 0.1% 미만인 수종은 23종으로 약 53%를 차지하고 있으며, 상위 3종은 소나무와 기타수종으로 구획되어 있다. 또한, 무립목지의 관목덤불은 지형지물체계에서 분류하고 있지만, '산림의 구분' 항목에서는 정의 및 판독기준이 마련되어 있지 않기 때문에 '수종변화'의 지형지물체계의 재정립과 관목덤불에 대한 정의 정립이 필요하다.
암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
문화기순(CT)은 좁은 의미로 문화콘텐츠를 만들어내는 데 기본이 되는 기술로 각 국은 세계적 문화 공감대를 형성할 수 있는 콘텐츠를 창출하기 위한 노력을 기울이고 있다. 우리 고유의 문화유산을 응용하는 다양한 콘텐츠가 생성될 때 창의적이고 세계적인 경쟁력을 갖추게 되며, 이를 위해 문화원형 복원기술은 필수적인 핵심 기술이다. 본 논문에서는 찬란한 문화유산을 가진 백제시대 유물인 금동용봉환두대도를 3차원 형상정보 처리기술과 고고학적, 과학적 분석 자료를 토대로 디지털의 원형복원한다. 먼저, 3차원 스캐닝 작업을 통해 취득된 데이터는 샘플링과 특징추출 및 정합과정 후 홀 채움 및 스무딩을 이용하여 보정하고, NURBS와 B-Spline 방법을 이용하여 곡면으로 모델링한다. 그런 다음, 환두대도 구성요소의 색상과 재질을 추정하여 텍스쳐를 편집한 후 맵핑한다. 제작되어진 원형 모델은 전문가의 검증을 거쳐 수정 보완되었다. 디지털 복원된 환두대도는 IT기술과 결합하여 디지털 박물관 구축 및 시대별 지역별, 유형별 환두대도의 정형화 된 데이터베이스를 구축하여 손실 유물의 원형 추정에 활용할 수 있다. 또한 고고학이나 보존과학의 교육 컨텐츠 및 영화, 방송, 게임, 애니메이션 등의 문화 콘텐츠로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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