To simulate two-dimensional plane-strain conditions in the laboratory model test, the side frictional resistance between the soil and thick glass or plastic sheet of the soil container should be reduced as much as possible. However, in fact this side friction cannot be removed completely. In this paper, the ground model simulated as a multi-sized aluminium rod mixture was introduced to get rid of the side frictional resistance and applied to the laboratory shear box test. In addition, an application of the close range photogrammetric technique to the shear box test was validated. As a result, it was found that a mean value of dilation angle from the close range photogrammetry was close to the dilation angle defined by the curve of shear strain vs. volumetric strain.
Artificial intelligence-based natural language processing technology is playing an important role in helping users write English-language documents. For academic documents in particular, the English proofreading services should reflect the academic characteristics using formal style and technical terms. But the services usually does not because they are based on general English sentences. In addition, since existing studies are mainly for improving the grammatical completeness, there is a limit of fluency improvement. This study proposes an automatic academic English editing methodology to deliver the clear meaning of sentences based on the use of technical terms. The proposed methodology consists of two phases: misspell correction and fluency improvement. In the first phase, appropriate corrective words are provided according to the input typo and contexts. In the second phase, the fluency of the sentence is improved based on the automatic post-editing model of the bidirectional recurrent neural network that can learn from the pair of the original sentence and the edited sentence. Experiments were performed with actual English editing data, and the superiority of the proposed methodology was verified.
Kim, Ji-Eon;Lim, Dong Wook;Yu, Yeong Ju;Noh, Si-Hyeong;Lee, ChungSub;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won
Annual Conference of KIPS
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2021.11a
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pp.434-436
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2021
의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.7
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pp.19-27
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2023
In the process of collecting social reviews, a number of noise reviews irrelevant to a given search keyword can be included in the search results. To filter out such reviews, machine learning can be used. However, if the number of reviews is insufficient for a target place to be analyzed, filtering accuracy can be degraded due to the lack of training data. To resolve this issue, we propose a supervised learning method to improve accuracy of the noise review filtering for the places with insufficient reviews. In the proposed method, training is not performed by an individual place, but by a group including several places with similar characteristics. The classifier obtained through the training can be used for the noise review filtering of an arbitrary place belonging to the group, so the problem of insufficient training data can be resolved. To verify the proposed method, a noise review filtering model was implemented using LSTM and BERT, and filtering accuracy was checked through experiments using real data collected online. The experimental results show that the accuracy of the proposed method was 92.4% on the average, and it provided 87.5% accuracy when targeting places with less than 100 reviews.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1B
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pp.79-93
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2008
Water quality simulations on the Saemangeum inner reservoir have been carried out using EFDC model to understand water quality variations caused by abrupt physical changes due to closing of tidal barrier. According to hydrodynamic simulation, model reproduces not only outer regional dynamics but also inner superelevation very well. Calibration and verification of water quality models accomplished using observed data taken before closing. Also sensitivity tests regarding riverine discharges and tidal flats were done. Due to enlarging of always wet zone caused by super elevation on inner tidal flats, predicted DO decreases at that region as a result of SOD. Moreover shrink of mixing zone after closing of dike causes deteriorating of water quality showing DO as 2 mg/L during summer at Mangyeong and Dongjin estuaries, however it does not spread to middle part of the reservoir. Vertical stratification occurs after closing and shows vertical differences in DO concentration at least 6 mg/L to 7 mg/L in summer season. Most part of the reservoir is getting stratified and it leads to an oxigen deficit zone near bottom.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2D
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pp.267-273
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2009
To predict the urban growth trend and to prevent the metropolitan problems, it is important to track the spatio-temporal changes in the urban spatial structure. Commuting is inevitable and regular activities emerging in the metropolitan region. Therefore, it can be a useful to examine the interregional interaction and the urban spatial change. The purpose of this study is to investigate the urban interaction between Seoul and cities around Seoul Metropolitan Region, and GIS functions helped analysis and visualized results. An analysis of current commuting data using the Gravity Model suggests that the interaction between Seoul and its peripheral cities has been intensified from 1990 to 2000 and that the urban interaction was closely related to the distance. And the southward distribution of the cities having a strong interaction with Seoul accounts for the imbalance in growing of Seoul Metropolitan Region.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.203-203
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2022
일반적으로 지진해일은 지진, 화산에 의한 융기 또는 침강에 따른 급작스러운 해저지각 운동에 의해 발생하며, 이에 따른 수위변동과 유체운동을 일컫는다. 그 밖에 해안/해저 산사태, 운석 낙하, 빙하 붕괴와 같이 암석, 토사, 얼음, 운석이 바다, 호수의 수면과 충돌하여 해일이 발생하기도 한다. 이 산사태 해일의 피해사례는 많지 않지만, 대부분 인명피해를 동반한다. 이에 과거부터 수리모형실험을 통해 산사태로 생성된 해일의 전파과정을 조사하는 연구들이 수행되었다. 최근에는 컴퓨터 성능향상과 다양한 수치모델이 개발됨에 따라 수치해석이 많이 수행되고 있다. 그러나 산사태 해일의 생성을 직접 모의하기 위해서는 유체-구조 상호작용(FSI; fluid-structure interaction)을 고려할 수 있는 전산유체역학(CFD; computational fluid dynamics)해석이 요구되는 관계로 활발한 연구가 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 FSI에 기초하여 충돌모의에 특화된 LS-DYNA를 이용하여 산사태 해일의 생성, 전파 그리고 직립벽(댐)에서의 처오름 및 파압 등을 검토한다. 그리고 낙하물의 형상, 낙하 높이에 따라 생성된 해일이 댐에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 이용하는 LS-DYNA 해석의 타당성 및 유효성을 확인하기 위하여 기존 수리모형실험에서 생성된 산사태 지진해일과 비교·검증한다. 수치해석 결과, 동일한 체적의 낙하물에서는 폭이 좁을수록 최대파고가 낙하물에 근접해 생성되었고, 폭이 넓을수록 파장이 길어지는 것을 확인할 수 있었다. 낙하물의 낙하높이가 높을수록 산사태 지진해일의 파고가 크게 생성되었다. 낙하물로부터 600m 지점에서 설치한 댐에서의 산사태 지진해일의 처오름은 파고 및 파장이 클수록 증가하였다. 산사태 지진해일의 파압 역시 처오름에 상응하게 나타났다. 그러므로 호소에서 산사태 해일이 발생한다면, 댐 및 제방의 안정성에 영향을 미칠 수 있을 것으로 판단된다.
This study aims to develope participation scale of people with disabilities according to the International classification of Functioning, Disability, and Health(ICF). ICF includes a component for classifying and qualifying participation of individuals in the context of their environments. The participation scale were developed using 7 times with different focus groups using the ICIDH-2 as a contextual framework. Candidate 41 items were developed based on the 8 participation components and put into a survey format. Finally, purposeful sample of 363 people with mobility limitations was conducted survey. As a result of survey, participation scale is composed of 38 items that are placed in 7 domains used in the activity/participation component of the ICF: holisitc health; communication; mobility; domestic life; interpersonal interactions and relationships; social and economic life; civic life. This scale does not include the domains of learning and applying knowledge, general tasks and demands, recreation and leisure but more focuses on social and civic life.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1103-1108
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2023
In this paper, we propose a new algorithm for attenuating the background noises in acoustic signal. This algorithm improves the noise attenuation performance by using the FNN(: Full-connected Neural Network) deep learning algorithm instead of the existing adaptive filter after wavelet transform. After wavelet transforming the input signal for each short-time period, noise is removed from a single input audio signal containing noise by using a 1024-1024-512-neuron FNN deep learning model. This transforms the time-domain voice signal into the time-frequency domain so that the noise characteristics are well expressed, and effectively predicts voice in a noisy environment through supervised learning using the conversion parameter of the pure voice signal for the conversion parameter. In order to verify the performance of the noise reduction system proposed in this study, a simulation program using Tensorflow and Keras libraries was written and a simulation was performed. As a result of the experiment, the proposed deep learning algorithm improved Mean Square Error (MSE) by 30% compared to the case of using the existing adaptive filter and by 20% compared to the case of using the STFT(: Short-Time Fourier Transform) transform effect was obtained.
Eun-Bi Cho;Dinh-Lam Pham;Kyung-Hee Sun;Kwanghoon Pio Kim
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.2
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pp.101-111
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2024
In this paper, we propose a concpetual architecture and its implementation approach for contextualizing unstructured CCTV-video frame data into structured XML-video textual data by using the deep-learning neural network models and frameworks. Conclusively, through the conceptual architecture and the implementation approach proposed in this paper, we can eventually realize and implement the so-called sharable working and experiencing knowledge management platforms to be adopted to smart factories in various industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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