• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.179-190
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• 2022

데이터 불균형은 한 분류의 데이터 수가 다른 분류에 비해 지나치게 크거나 작은 현상을 의미하며. 이로 인해 분류 알고리즘을 활용하는 기계학습에서 성능을 저하시키는 주요 요인으로 제기되고 있다. 데이터 불균형 문제 해결을 위해서 소수 분포 데이터를 증폭하는 다양한 오버 샘플링(Over Sampling) 방법들이 제안되고 있다. 이 가운데 SMOTE는 가장 대표적인 방법으로 소수 분포 데이터의 증폭 효과를 극대화하기 위해 데이터에 포함된 잡음을 제거(SMOTE-IPF)하거나, 경계선만을 강화(Borderline SMOTE) 시키는 다양한 방법들이 출현하였다. 이 논문은 소수분류 데이터를 증폭하는 전통적인 SMOTE 방법에서 이상데이터(Anomaly Data)에 대한 처리방법개선을 통해 궁극적으로 분류성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존 방법에 비해 상대적으로 높은 분류성능을 일관성 있게 제시하였다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.379-395
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• 2021

For the complicated structural details in ships and offshore structures, the traditional hotspot stress approaches are known to be sensitive to the element variables of element topologies, sizes, and integration schemes. This motivated to develop a new approach for predicting reasonable hotspot stresses, which is less sensitive to the element variables and easy to be implemented the real marine structures. The three-point bending tests were conducted for the longitudinal attachments with the round and rectangular weld toes. The tests were reproduced in the numerical simulations using the solid and shell element models, and the simulation technique was validated by comparing the experimental stresses with the simulated ones. This paper considered three hotspot stress approaches: the ESM method based on surface stress extrapolation, the Dong's method based on nodal forces along a weld toe, and the proposed method based on nodal forces perpendicular to an imaginary vertical plane at a weld toe. In order to study the element sensitivities of each method, 16 solid element models and 8 shell element models were generated under the bending and tension loads, respectively. The element sensitivity was analyzed in terms of Stress Concentration Factors (SCFs) in viewpoints of two statistical quantities of mean and bias with respect to the reference SCFs. The average SCFs predicted by the proposed method were remarkably in good agreement with the reference SCFs based on the experiments and the ship rules. Negligibly small Coefficients of Variation (CVs) of the SCFs, which is measure of statistical bias, were drawn by the proposed method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4420-4438
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• 2021

Image dehazing is an ill-posed problem which is far from being solved. Traditional image dehazing methods often yield mediocre effects and possess substandard processing speed, while modern deep learning methods perform best only in certain datasets. The haze removal effect when processed by said methods is unsatisfactory, meaning the generalization performance fails to meet the requirements. Concurrently, due to the limited processing speed, most dehazing algorithms cannot be employed in the industry. To alleviate said problems, a lightweight fast dehazing network based on a multiple scale-patch framework (MSP) is proposed in the present paper. Firstly, the multi-scale structure is employed as the backbone network and the multi-patch structure as the supplementary network. Dehazing through a single network causes problems, such as loss of object details and color in some image areas, the multi-patch structure was employed for MSP as an information supplement. In the algorithm image processing module, the image is segmented up and down for processed separately. Secondly, MSP generates a clear dehazing effect and significant robustness when targeting real-world homogeneous and nonhomogeneous hazy maps and different datasets. Compared with existing dehazing methods, MSP demonstrated a fast inference speed and the feasibility of real-time processing. The overall size and model parameters of the entire dehazing model are 20.75M and 6.8M, and the processing time for the single image is 0.026s. Experiments on NTIRE 2018 and NTIRE 2020 demonstrate that MSP can achieve superior performance among the state-of-the-art methods, such as PSNR, SSIM, LPIPS, and individual subjective evaluation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.81-86
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• 2022

시계열 데이터는 주식, IoT, 공장 자동화와 같은 다양한 실생활에서 수집되고 활용되고 있으며, 정확한 시계열 예측은 해당 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있어서 전통적으로 중요한 연구 주제이다. 전반적인 시계열 데이터의 향상된 특징을 추출할 수 있는 대표적인 시계열 데이터 분석 방법인 다층 수평 예측은 최근 부가적 정보를 포함하는 시계열 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 분석에 활용하여 향상된 시계열 예측한다. 하지만 대부분의 심층 학습 기반 시계열 분석 모델들은 시계열 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 따라서 우리는 잘 알려진 temporal fusion transformers 방법을 사용하여 실생활과 밀접한 실제 데이터를 이질성을 고려한 다층 수평 예측에 적용하였다. 결과적으로 주식, 미세먼지, 전기 소비량과 같은 실생활 시계열 데이터에 적용한 방법이 기존 예측 모델보다 향상된 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1129-1136
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• 2021

본 논문은 선박 기관실 내의 효율적인 감시를 위한 팬-틸트-줌(PTZ) 카메라 기반의 모니터링 시스템의 설계 방법을 다룬다. 선박 기관실에는 여전히 전통적인 아날로그 계기들을 사용하는 곳이 많고, 침수나 화재 등 안전과 밀접하게 관련된 사각지대들이 다수 존재한다. 이러한 감시 개소들에 대하여 비교적 빠른 주기로 넓은 범위를 보장하는 카메라 기반 감시 시스템은 선박의 안전을 강화시킬 수 있는 효과적인 대안이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 PTZ 카메라의 기능들을 소프트웨어적 방법으로 더욱 강화시킨 형태의 모니터링 시스템을 제안한다. 보다 구체적으로는 카메라제어 모듈, 위치등록 모듈, 순회제어 모듈, 멀티뷰 영상재구성 모듈로 구성된 모니터링 시스템의 설계 방법을 제안하고, 제안된 방법은 기관실 환경에서의 실험을 통해 그 효용성을 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.577-586
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• 2022

철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.93-98
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• 2022

최근 옵테인 등 고속 스토리지의 출현으로 하드디스크에 적합하게 설계된 메모리 시스템 설정에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 고속 스토리지의 탑재에 따라 페이지 크기가 메모리 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고, 가상화 환경에서 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정할 수 있는 모델을 설계하였다. 전통적인 시스템의 경우 워크로드 별로 페이지 크기를 설정하는 것이 쉬운 일이 아니지만 최근 클라우드 환경의 활성화로 개별 워크로드 수행을 위해 별도의 가상머신이 생성되므로 가상머신이 시작될 때 해당 가상머신의 페이지 크기를 결정할 수 있어 제안한 모델의 효용이 높을 것으로 기대된다. 다양한 가상머신 시나리오에 대한 시뮬레이션 실험을 통해 제안한 모델이 워크로드 상황에 맞게 페이지 크기를 설정하여 메모리 접근 시간을 크게 개선함을 보인다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권2호
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• pp.113-130
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• 2023

Hybrid simulation (HS) has attracted community attention in recent years as an efficient and effective experimental technique for structural performance evaluation in size-limited laboratories. Traditional hybrid simulations usually take deterministic properties for their numerical substructures therefore could not account for inherent uncertainties within the engineering structures to provide probabilistic performance assessment. Reliable structural performance evaluation, therefore, calls for stochastic hybrid simulation (SHS) to explicitly account for substructure uncertainties. The experimental design of SHS is explored in this study to account for uncertainties within analytical substructures. Both computational simulation and laboratory experiments are conducted to evaluate the pseudo-random Sobol sequence for the experimental design of SHS. Meta-modeling through polynomial chaos expansion (PCE) is established from a computational simulation of a nonlinear single-degree-of-freedom (SDOF) structure to evaluate the influence of nonlinear behavior and ground motions uncertainties. A series of hybrid simulations are further conducted in the laboratory to validate the findings from computational analysis. It is shown that the Sobol sequence provides a good starting point for the experimental design of stochastic hybrid simulation. However, nonlinear structural behavior involving stiffness and strength degradation could significantly increase the number of hybrid simulations to acquire accurate statistical estimation for the structural response of interests. Compared with the statistical moments calculated directly from hybrid simulations in the laboratory, the meta-model through PCE gives more accurate estimation, therefore, providing a more effective way for uncertainty quantification.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2023

Hypothyroidism alone can lead to myocardial fibrosis and result in heart failure, but traditional hormone replacement therapy does not improve the fibrotic situation. Hydrogen sulfide (H₂S), a new gas signaling molecule, possesses anti-inflammatory, antioxidant, and anti-fibrotic capabilities. Whether H₂S could improve hypothyroidism-induced myocardial fibrosis are not yet studied. In our study, H₂S could decrease collagen deposition in the myocardial tissue of rats caused by hypothyroidism. Furthermore, in hypothyroidism-induced rats, we found that H₂S could enhance cystathionine-gamma-lyase (CSE), not cystathionine β-synthase (CBS), protein expressions. Finally, we noticed that H₂S could elevate autophagy levels and inhibit the transforming growth factor-β1 (TGF-β1) signal transduction pathway. In conclusion, our experiments not only suggest that H₂S could alleviate hypothyroidism-induced myocardial fibrosis by activating autophagy and suppressing TGF-β1/SMAD family member 2 (Smad 2) signal transduction pathway, but also show that it can be used as a complementary treatment to conventional hormone therapy.

• 한방비만학회지
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• 제22권2호
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• pp.147-157
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• 2022

Objectives: The purpose of this study is to research domestic and foreign trend of pharmacopuncture treatment on obesity during recent 10 years. Methods: 5 Databases (Korean Studies Information Service System, Research Information Sharing Service, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Scopus, PubMed) were searched with keywords of ('pharmacopuncture', 'herbal acupuncture', 'aquapuncture', 'obesity') from 2012 to 2022. Results: 25 Articles were selected and analyzed. 15 articles (60%) were animal experimentations, 8 articles (32%) were case reports, 1 article (4%) was cell experimentation, and 1 article (4%) was clinical trial. In this study, 25 articles were analyzed by subject, acupoints, injections, metrics and results. Pharmacopuncture treatment for obesity is continuously being studied, and the anti-inflammatory effect as well as the effect of reducing obesity factors has been revealed. Conclusions: This study suggests the efficacy and future development of pharmacopuncture for obesity. The studies of the past decade have been concentrated on animal experiments, so many clinical trials and various studies on new complex pharmacopuncture for obesity are expected.