• 품질경영학회지
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• 제51권3호
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• pp.363-379
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• 2023

Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제26권6호
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• pp.386-390
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• 2014

Purpose: We aimed to investigate whether visuomotor function would be modulated, when healthy subjects performed tracking task after tDCS application over the primary sensorimotor cortex (SM1) in the non-dominant hemisphere. Methods: Thirty four right-handed healthy participants were enrolled, who randomly and evenly divided into two groups, real tDCS group and sham control group. Direct current with intensity of 1 mA was delivered over SM1 for 15 minutes. After tDCS, tracking task was measured, and their performance was calculated by an accuracy index (AI). Results: No significant difference in AI at the baseline between the two groups was observed. The AI of the real tDCS group was significantly increased after electrical stimulation, compared to the sham control group. Two way ANOVA with repeated measurement showed a significant finding in a large main effects of time and group-by-repeated test interaction. Conclusion: This study indicated that application of the anodal tDCS over the SM1 could facilitate higher visuomotor coordination, compared to sham tDCS group. These findings suggest possibility that tDCS can be used as adjuvant brain modulator for improvement of motor accuracy in healthy individuals as well as patients with brain injury.

• 한국측량학회지
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• 제31권6_2호
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• pp.521-527
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• 2013

Rule set is an important step which impacts significantly on accuracy of object-oriented classification result. Therefore, this paper proposes a rule set to extract land cover from Landsat Thematic Mapper (TM) imagery acquired in Donganh, Hanoi, Vietnam. The rules were generated to distinguish five classes, namely river, pond, residential areas, vegetation and paddy. These classes were classified not only based on spectral characteristics of features, but also indices of water, soil, vegetation, and urban. The study selected five indices, including largest difference index max.diff; length/width; hue, saturation and intensity (HSI); normalized difference vegetation index (NDVI) and ratio vegetation index (RVI) based on membership functions of objects. Overall accuracy of classification result is 0.84% as the rule set is used in classification process.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.47-55
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• 2023

본 논문에서는 전투체계 위협지수를 머신러닝 모델 중 Gradient Boosting Regreesor, Suppor Vector Regressor를 통해 예측하는 방법을 제시한다. 현재 전투체계는 안전성과 신뢰성이 중시되는 소프트웨어이므로 신뢰성이 보장되지 않은 AI 기술의 적용을 정책상 제한하고 있으며, 이로 인하여 전력화된 국내 전투체계는 AI 기술을 탑재하고 있지 않다. 하지만 AI의 전력화를 목표로 하는 국방부의 정책 방향에 대응하기 위하여, 전투체계의 머신러닝 적용에 필요한 기반 기술을 확보하기 위한 연구를 실시하였다. 이 연구는 위협지수 평가에 필요한 데이터를 수집한 뒤 데이터 가공 및 정제, 머신러닝 모델 선정 및 최적의 하이퍼 파리미터를 선정하여 학습된 모델의 예측 정확도를 판단하였다. 그 결과 테스트 데이터에 대한 모델 점수가 99점 이상으로 도출되었으며 전투체계에 머신러닝 모델의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제12권3호
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• pp.39-45
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• 2005

Tracking is an experimental paradigm that can be used to study information processing in continuous movements involving accurate, ongoing control of motor performance. The purpose of this study was to identify the effects of knee tracking performance. Six patients with hemiplegia and six age-matched controls participated in the study. The tracking test was administrated. It was composed with regular ranges of $0^{\circ}C$ to $40^{\circ}C$ and randomized range .2 to .4 Hz. Using the Mann-Whitney U test, a comparison was made between subjects who had suffered from stroke and subjects who were well coordinated. The Wilcoxon Matched Pairs Signed Ranks Test was used to compare and analyze the paretic and nonparetic sides of the stroke patients. The results of study were as follows: accuracy index of the tracking test was significantly higher on the control side than paretic and nonparetic sides. Accuracy index scores were significantly higher for nonparetic sides with stroke compared with paretic sides with stroke. This study shows tracking is impaired in paretic and nonparetic knee of subjects with stroke.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권4호
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• pp.720-734
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• 2023

In Korea, Korea Proven Bulls (KPN) program has been well-developed. Breeding and evaluation of cows are also an essential factor to increase earnings and genetic gain. This study aimed to evaluate the accuracy of cow breeding value by using three methods (pedigree index [PI], pedigree-based best linear unbiased prediction [PBLUP], and genomic-BLUP [GBLUP]). The reference population (n = 16,971) was used to estimate breeding values for 481 females as a test population. The accuracy of GBLUP was 0.63, 0.66, 0.62 and 0.63 for carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS), respectively. As for the PBLUP method, accuracy of prediction was 0.43 for CWT, 0.45 for EMA, 0.43 for MS, and 0.44 for BFT. Accuracy of PI method was the lowest (0.28 to 0.29 for carcass traits). The increase by approximate 20% in accuracy of GBLUP method than other methods could be because genomic information may explain Mendelian sampling error that pedigree information cannot detect. Bias can cause reducing accuracy of estimated breeding value (EBV) for selected animals. Regression coefficient between true breeding value (TBV) and GBLUP EBV, PBLUP EBV, and PI EBV were 0.78, 0.625, and 0.35, respectively for CWT. This showed that genomic EBV (GEBV) is less biased than PBLUP and PI EBV in this study. In addition, number of effective chromosome segments (M_e) statistic that indicates the independent loci is one of the important factors affecting the accuracy of BLUP. The correlation between M_e and the accuracy of GBLUP is related to the genetic relationship between reference and test population. The correlations between M_e and accuracy were -0.74 in CWT, -0.75 in EMA, -0.73 in MS, and -0.75 in BF, which were strongly negative. These results proved that the estimation of genetic ability using genomic data is the most effective, and the smaller the M_e, the higher the accuracy of EBV.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.223-232
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• 2023

고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.765-779
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• 2022

본 연구에서는 Landsat 8/9 OLI와 Sentinel-2 MSI 위성 영상을 활용한 다시기 영상 데이터를 이용하여 다양한 분광 지수를 기반으로 국내 산불 피해 면적 탐지 정확도를 분석하였다. 2022년 3월 경상북도 울진에서 발생하였던 산불을 대상으로 Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), Burned Area Index (BAI) 등의 지수를 활용하여 산불피해 면적 탐지에 활용하였다. 비교적 높은 공간 해상도를 가진 Sentinel-2 영상을 기반으로 참조 자료를 제작하였다. 총 6개의 지수 산출물을 기반으로 Sentinel-2, Landsat 8/9으로 총 4개 위성에 대해 산불 피해 정확도를 각각 분석하였다. Landsat 8/9과 Sentinel-2는 각각 16일, 10일 주기로 영상을 제공하고 있지만 구름으로 인해 영상 취득에 어려움이 많은 편이며, 우리나라는 4월부터 식생의 생장이 시작되어 봄철 산불 피해 분석 시 산불발생 전후 영상을 활용하는 경우 식생의 생장으로 인한 변화가 커서 정확도 높은 탐지에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 2월에서 5월까지의 다시기 Landsat 8/9과 Sentinel-2 영상 중 같은 날짜를 기반의 영상을 서로 사용하여 시간해상도의 한계를 극복하고 탐지 정확도가 상대적으로 높은 지수를 비교 분석했다. 본 연구 결과는 한국형 산불피해 탐지 지수/모델 개발을 위한 입력 자료 등으로 활용되어 최적화된 산불 지수를 기반으로 정확도 높은 산불 피해 면적 탐지에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1669-1683
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• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1069-1079
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• 2019

In this study, we developed a $PM_{10}$ forecasting model using DNN and Membership Function, and improved the forecasting performance. The model predicts the $PM_{10}$ concentrations of the next 3 days in the Seoul area by using the weather and air quality observation data and forecast data. The best model(RM14)'s accuracy (82%, 76%, 69%) and false alarm rate(FAR:14%,33%,44%) are good. Probability of detection (POD: 79%, 50%, 53%), however, are not good performance. These are due to the lack of training data for high concentration $PM_{10}$ compared to low concentration. In addition, the model dose not reflect seasonal factors closely related to the generation of high concentration $PM_{10}$. To improve this, we propose Julian date membership function as inputs of the $PM_{10}$ forecasting model. The function express a given date in 12 factors to reflect seasonal characteristics closely related to high concentration $PM_{10}$. As a result, the accuracy (79%, 70%, 66%) and FAR (24%, 48%, 46%) are slightly reduced in performance, but the POD (79%, 75%, 71%) are up to 25% improved compared with those of the RM14 model. Hence, this shows that the proposed Julian forecast model is effective for high concentration $PM_{10}$ forecasts.