• 제목/요약/키워드: Automatic Categorization

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표준시방서 기반의 의미론적 분석을 반영한 건설 현장 사진 자동 분류 모델 개발 (Development of an Automatic Classification Model for Construction Site Photos with Semantic Analysis based on Korean Construction Specification )

  • 박민건;김경환
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제25권3호
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    • pp.58-67
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    • 2024
  • 4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.

Fully Automatic Coronary Calcium Score Software Empowered by Artificial Intelligence Technology: Validation Study Using Three CT Cohorts

  • June-Goo Lee;HeeSoo Kim;Heejun Kang;Hyun Jung Koo;Joon-Won Kang;Young-Hak Kim;Dong Hyun Yang
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제22권11호
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    • pp.1764-1776
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    • 2021
  • Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

자질 선택 기법을 이용한 한국어 화행 결정 (Decision of the Korean Speech Act using Feature Selection Method)

  • 김경선;서정연
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권3_4호
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    • pp.278-284
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    • 2003
  • 화행(speech act)이란 화자의 발화를 통해 나타나는 화자의 의도를 가르키며 자연어로 된 발화를 이해하고 이에 대한 응답을 생성하기 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 한국어 화행 결정의 성능을 높이기 위해 두 단계 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 형태소 분석결과만을 이용하여 추출된 문장자질과 이전 화행을 이용하여 추출된 문맥자질 중 정보량이 높은 자질을 선택하는 단계이다. 이 단계에서는 형태소 분석 시스템을 사용하여 전체 자질을 구성하고 문서분류 분야의 자질 선택에서 높은 성능을 보인 카이제곱 통계량을 이용하여 효과적인 자질 선택한다. 두 번째 단계는 선택된 자질과 신경망을 이용하여 화행을 분석하는 단계이다. 본 논문에서 제시한 방법은 형태소 분석 결과만을 이용하여 자동적으로 화행을 결정할 수 있는 가능성을 제시하였으며 효과적인 자질 선택을 통해 자질의 수를 감소시키고 정보량이 높은 자질을 사용하여 속도와 성능을 향상 시켰다 본 논문은 제안된 시스템을 실제 영역에서 수집되어 전사된 10,285개의 발화와 17개의 화행으로 이루어진 대화 코퍼스에 대해 실험하였다. 본 논문은 이 코퍼스에서 8,349개 발화를 학습 코퍼스로 사용하여, 실험 코퍼스의 1,936개 발화에 대해 1,709개에 대해 정확한 화행을 제시하여, 88.3%의 정확도를 보였다. 이는 자질 선택을 하지 않았을 때 보다 약 8%가 증가된 결과이다.

강원도 지역 산불발생인자의 지역별 유형화 (Regional Analysis of Forest Eire Occurrence Factors in Kangwon Province)

  • 이시영;한상열;안상현;오정수;조명희;김명수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제3권3호
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    • pp.135-142
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    • 2001
  • 이 연구는 강원도 지역의 시계열 기상자료와 산불발생현황자료를 이용하여 시ㆍ군별 산불발생유형을 구분하고자 지역간 기상요인과 발생원인 그리고 산불발생 일을 근거로 한 지역별 유형화 구분을 목적으로 시도되었다. 기상요인에 의한 산불발생 유형화에서는 최근 6년간의 강원도 소재 기상대의 기상자료를 적용하였으며, 지역과 산불발생원인과의 관련성 규명과 산불발생일의 불일치계수를 이용한 수량화된 다차원척도법 유형화에서는 최근 10년간의 산불발생현황자료를 적용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 강원도 동해안산불과 같은 대형산불에 관련되는 기상요인으로는 평균온도, 최저온도, 최저초상온도, 평균풍속, 최대풍속 등으로 규명되었다. 둘째, 산불발생원인과 지역간의 관계를 도식화한 대응일치분석 결과에서는 지역과 산불발생원인과의 관계에서 가장 확연히 구분되는 지역으로는 '강릉'의 경우로 '방화'와 깊은 관련이 있는 것으로 나타났으며, '삼척'은 '입산자실화'와 '철원', '화천', '양구'지역은 군사훈련과 관계하는 것으로 보여지며, '속초'와 '춘천'의 경우에는 '쓰레기 소각'과 '담뱃불'이 타지역보다 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 산화발생일을 근거로 각 시ㆍ군의 산불발생 유사성 정도 및 유형화 구분을 위한 다차원척도법 적용결과에서는 강원도 18개 시ㆍ군 지역이 5개의 유형으로 분류되었는데, 유형 I로 구분된 지역으로는 삼척, 강릉, 춘천, 원주, 홍천, 횡성으로 나타났으며, 유형 Ⅱ는 동해, 태백, 양양, 평창지역, 유형 Ⅲ은 정선, 철원, 화천지역, 유형 Ⅵ는 고성, 인제, 양구지역이, 그리고 마지막으로 유형 V는 속초와 영월지역으로 구분되었다. 지금까지의 도출된 연구결과들은 산불현황자료와 기상자료를 기초로 하여 도출된 결과를 근거로 제시하였고, 지역별 산불발생 특성을 보다 체계적으로 구분하기 위하여는 이외에도 지역별 임상요인과 지형 및 사회적 요인에 대한 검토들이 병행되어야 할 것으로 판단된다.의 경쟁이 생장에 영향을 미치는 것이 사실이다. 따라서 앞으로의 연구에서는 지형, 토양, 미기후 조건, 그리고 임목 간의 경쟁관계가 종합적으로 고려된 환경요인에 의한 생장특성을 파악하는 연구가 필요하다. 아울러 본 연구에서와 같이 지형기후학적 방법에 의하여 추정된 미기후를 통하여 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 무인자동기상관측 망의 설치를 통하여 이를 검증하는 작업이 필요하다.deling of self-similar traffic.ti colored dan have been produced after 1960's. Around the end of 1980's, automatic shuttle change loom have been generalized and 7 color dan(칠색단), 9 color gumsadan (구색금사단) have been current in multi colored dan. In terms of materials, synthetic and chemical textiles had been used widely and alter 1980's most fabrics, of which the ground weave is not being woven with satin-weave but being woven with plain or twill-weave, are named Dan in general.Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120% of labeled value).

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