The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.800-807
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2022
This study aims to review the use of graph databases in construction research. Based on the diagnosis of the current research status, a future research direction is proposed. The use of graph databases in construction research has been increasing because of the efficiency in expressing complex relations between entities in construction big data. However, no study has been conducted to review systematically the status quo of graph databases. This study analyzes 42 papers in total that deployed a graph model and graph database in construction research, both quantitatively and qualitatively. A keyword analysis, topic modeling, and qualitative content analysis were conducted. The review identified the research topics, types of data sources that compose a graph, and the graph database application methods and algorithms. Although the current research is still in a nascent stage, the graph database research has great potential to develop into an advanced stage, fused with artificial intelligence (AI) in the future, based on the active usage trends this study revealed.
본 논문에서는 AI Hub의 개방 데이터인 '유형별 두피 이미지'를 사용하여 두피 상태에 대한 신경망을 학습한다. 이 두피 상태에는 6가지 상태가 있는데, 각각의 상태들에 대한 평가를 양호(0)부터 심각(3)까지 분류하여 학습한 신경망 모델로 실제 어플리케이션으로 구현하여 사람들의 두피 사진을 찍어서 두피 상태를 진단한다. 이 과정에서 기존 개방 데이터에서 사용했던 값 비싼 두피 진단기를 사용하는 것이 아닌 값싸게 구할 수 있는 스마트폰용 현미경을 사용하여 좀 더 효율적으로 두피 상태를 진단 할 수 있는 어플리케이션을 만들었다. 몇백만 원 상당의 비싼 두피 진단기로 촬영한 사진과 비교하였을 시 평균적으로 65%의 정확도를 보여주고 있으며 데이터가 많은 유형은 77%의 정확도까지도 보여주었다.
Diagnosing Hirschsprung's disease is a clinical challenge. Hirschsprung's disease should be considered in any child who has a history of constipation dating back to the newborn period. We examined diagnostic methods and their results retrospectively in 37 neonates and infants who underwent both barium enema and anorectal manometry for the diagnosis of Hirschsprungs disease at Asan Medical Center between January 1999 and April 2001. Two radiologists and a surgeon repeatedly reviewed both of the diagnostic results. In anorectal manometry, thirty-four studies were in agreement with the definitive diagnosis, giving an overall diagnostic accuracy of 91.9 % (neonate; 100 %, infant; 85.7 %). The accuracy and specificity of barium enema was lower than those of anorectal manometry, but sensitivity was higher. There was no significant difference between the two methods. Both studies showed findings consistent with the final diagnosis. However, discordant results needed further evaluation or close observation to diagnose accurately. We conclude that Hirschsprungs disease should not be diagnosed by only one diagnostic method.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
낙상사고는 세계적으로 매년 42만 건 이상 발생하는 치명적인 사고이다. 따라서, 낙상 환자를 연구하고자 낙상환자의 손상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 찾고, 낙상 환자의 주진단 S코드 데이터를 가지고 손상외인코드를 예측할 수 있는 예측모델을 개발하였다. 본 연구에서는 강원특별자치도 강릉시에 있는 A 기관의 2020~2021년 2년간의 데이터를 받아 낙상에 관련된 손상외인코드 W00~W19까지 데이터만 추출하고, 낙상 손상외인코드 중 예측모형을 개발할 정도의 주진단 S코드를 가지고 있는 W01, W10, W13, W18 데이터를 가지고 예측모형 개발하였다. 데이터 중 80%는 훈련용 데이터, 20%는 테스트용 데이터로 분류하였다. 모형 개발은 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 6개의 변수(성별, 나이, 주진단S코드, 수술유무, 입원유무, 음주유무)를 입력층에 64개의 노드를 가진 2개의 은닉층, 출력층은 softmax 활성화 함수를 이용하여 손상외인코드 W01, W10, W13, W18 총 4개의 노드를 가진 출력층으로 구성하여 개발하였다. 학습결과 첫 번째 학습했을 때 31.2%의 정확도를 가졌지만, 30번째는 87.5%의 정확도를 나타냈고 이를 통해 낙상환자의 낙상외인코드와 주진단 S코드의 연관성을 확인할 수 있었다.
4차 산업혁명은 2016년 1월 다보스 세계 경제포럼에서 클라우스 슈바프 회장이 처음 던진 화두로 사물인터넷(IOT), 인공지능(AI), 로봇기술, 생명과학이 주도하는 차세대 산업혁명을 의미하고 있다. 또한, 우리의 삶 속에는 알게 모르게 인간과 컴퓨터, 기계가 유기적으로 연결돼 있으며 모든 삶의 영역에 맹렬한 속도로 유기적인 관계가 더욱 진화되고 발전되고 있다. 과거 1953년 휴전협정 이후, 우리나라는 북한과 대치 상태를 지속적으로 유지하고 있으며 서해교전, 연평도 포격도발, 천안함 폭침, 무인기 및 발목지뢰 사건 등 북한에 의한 국지도발 전투행위는 지속되고 있다. 이러한 국지도발에 대한 대비를 위해 우리 군은 부단히 대비를 하고 있으며 첨단 군사장비를 개발하고 도입하여 전투력을 강화해야 할 것이다. 결국, 국방분야에서도 새로운 전쟁 양성에 따른 4차 산업혁명에 연계된 군사 드론 산업분야에 정확한 진단과 앞으로의 급격한 과학기술 및 IT 기술의 발전 속도에 맞춰 군사 드론에 대한 연구를 지속해야 할 것이다.
Xing, Lumin;Liu, Wenjian;Liu, Xiaoliang;Li, Xin;Wang, Han
Advances in nano research
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제12권2호
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pp.185-195
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2022
Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.
디지털 방사선 검사장 치는 인간의 생명을 다루는 의료장치로 안정성과 고신뢰성이 필요하지만 이러한 시스템은 현재 최첨단 기술로 일본을 비롯한 유럽제품에 의해서 국내시장은 거의 점유된 실정이다. 따라서 상당한 부분 값비싼 수입품에 의존하고 있는 의료기기의 국산품 대체는 물론, 보다 경제적이고 조작하기 쉬운 사용자 위주의 제품을 개발, 정확한 진단을 이끄는 장치의 생산을 위한 연구와 개발이 필요하다. 특별히 디지털 X-ray 시스템 중에서 전동기 구동기술과 기계장치 개발 관련 메카트로닉스 기술은 국내에 어느 정도 성숙되어 있는 단계로 본 논문에서는 디지털 방사선 검사 장치(DR)의 전동기 서보 시스템 설계를 통하여 제어기법과 성능을 확인하고자 한다. 본 논문에서는 촬영용도에 부합하는 디지털 방사선 검사용 AC 서보전동기의 선정과 변환장치 및 제어기법을 적용하여 성능을 확인하고 문제점을 개선함에 있다.
Background: Reproductive management practices play crucial roles to maximize the reproductive performance of cows, and thus contribute to farm profitability. We aimed to assess the reproductive management of cows currently practiced in the dairy farms in an urban farming system. Methods: A total of 62 dairy farms were randomly selected considering all size of farms such as small (1-5 cattle), medium (6-20 cattle) and large farms (> 20 cattle) from selected areas of Dhaka city in Bangladesh. The reproductive management-related parameters viz. estrus detection, breeding method, pregnancy diagnosis, dry cow and parturition management, vaccination and treatment of reproductive problems etc. were obtained in a pre-defined questionnaire during the farm visit. Results: The visual observation method was only used (100.0%; 62/62) for estrus detection irrespective of size of the farms; while farmers observed cows for estrus 4-5 times a day, but only for 20-60 seconds each time. Regardless of farm size, 89.0% (55/62) farms used artificial insemination (AI) for breeding the cows. Intriguingly, all farms (100.0%) routinely checked the cows for pregnancy at 35-40 days post-breeding using rectal palpation technique by registered veterinarian. However, only 6.5% (4/62) farms practiced dry cow management. Notably, all farms (100.0%) provided nutritional supplements (Vit D, Ca and P) during late gestation. However, proper hygiene and cleanliness during parturition was not practiced in 77.4% (48/62) farms; even though 96.7% (60/62) farms treated cows by registered veterinarian for parturition-related problems. Conclusions: While farmers used AI service for breeding and timely check their cows for pregnancy; however, they need to increase observation time (30 minutes/ observation, twice in a day: early morning and early night) for estrus detection, consider dry cow management and ensure hygienic parturition for maximizing production.
법랑질 형성부전증은 단독으로 나타나거나 다른 구강내 이상 또는 전신질환과 동반되어 나타난다. 신석회증을 동반한 법랑질 형성 부전증은 Enamel Renal Syndrome (ERS; OMIM #204690)으로 불리며, 법랑질의 심각한 저형성, 다수의 치아 맹출 장애, 치수내 석회화, 치은 증식, 신석회증을 특징으로 한다. 신석회증이란 칼슘 결정이 신장 조직 내에 침착되어 심각한 신장 합병증을 일으키게 되는 질환이다. 이 증후군은 특징적인 구강내 소견을 보이므로 신장 증상이 나타나기 전에 조기에 발견될 수 있으며, 이러한 조기발견으로 추후 심각한 신장 질환 합병증을 예방할 수 있다. 따라서 소아치과 의사는 ERS가 의심된다면 신장 평가를 위해 소아과 의사에게 의뢰하여야 하고, 또한 관련 원인 유전자 탐색을 위해 유전학자에게 의뢰를 하는 역할을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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