Kwon, Joon Uk;Kim, Sun Myung;Kim, Yun Kwang;Jang, Yun Ho
Tunnel and Underground Space
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v.25
no.2
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pp.186-198
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2015
This paper aims for the ultimate goal to optimize the work place environment through assuring the optimal required ventilation rate based on the analysis of the airflow. The working environment is deteriorated due to a rise in temperature of a coal mine caused by increase of its depth and carriage tunnels. To improve the environment, the ventilation evaluation on J coal mine is carried out and the effect of a length of the tunnel on the temperature to enhance the ventilation efficiency in the subsurface is numerically analyzed. The analysis shows that J coal mine needs $17,831m^3/min$ for in-flow ventilation rate but the total input air flowrate is $16,474m^3/min$, $1,357m^3/min$ of in-flow ventilation rate shortage. The temperatures were predicted on the two developed models of J mine, and VnetPC that is a numerical program for the flowrate prediction. The result of the simulation notices the temperature in the case of developing all 4 areas of -425ML as a first model is predicted 29.30 at the main gangway 9X of C section and in the case of developing 3 areas of -425ML excepting A area as a second model, it is predicted 27.45 Celsius degrees.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.1
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pp.169-177
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2020
In South Korea, the results of R&D in science and technology are submitted to the National Science and Technology Information Service (NTIS) in reports that have Korea national science and technology standard classification codes (K-NSCC). However, considering there are more than 2000 sub-categories, it is non-trivial to choose correct classification codes without a clear understanding of the K-NSCC. In addition, there are few cases of automatic document classification research based on the K-NSCC, and there are no training data in the public domain. To the best of our knowledge, this study is the first attempt to build a highly performing K-NSCC classification system based on NTIS report meta-information from the last five years (2013-2017). To this end, about 210 mid-level categories were selected, and we conducted preprocessing considering the characteristics of research report metadata. More specifically, we propose a convolutional neural network (CNN) technique using only task names and keywords, which are the most influential fields. The proposed model is compared with several machine learning methods (e.g., the linear support vector classifier, CNN, gated recurrent unit, etc.) that show good performance in text classification, and that have a performance advantage of 1% to 7% based on a top-three F1 score.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.63
no.6
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pp.77-88
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2021
Duck industry had a rapid growth in recent years. Nevertheless, researches to improve duck house environment are still not sufficient enough. Moisture generation of duck house litter is an important factor because it may cause severe illness and low productivity. However, the measuring process is difficult because it could be disturbed with animal excrements and other factors. Therefore, it has to be calculated according to the environmental data around the duck house litter. To cut through all these procedures, we built several machine learning regression model forecasting moisture generation of litter by measured environment data (air temperature, relative humidity, wind velocity and water contents). 5 models (Multi Linear Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest and Deep Neural Network). have been selected for regression. By using R-Square, RMSE and MAE as evaluation metrics, the best accurate model was estimated according to the variables for each machine learning model. In addition, to address the small amount of data acquired through lab experiments, bootstrapping method, a technique utilized in statistics, was used. As a result, the most accurate model selected was Random Forest, with parameters of n-estimator 200 by bootstrapping the original data nine times.
In this paper, the mask-based speech enhancement is improved for effective speech recognition in noise environments. In the mask-based speech enhancement, enhanced spectrum is obtained by multiplying the noisy speech spectrum by the mask. The VoiceFilter (VF) model is used as the mask estimation, and the Spectrogram Inpainting (SI) technique is used to remove residual noise of enhanced spectrum. In this paper, we propose a combined loss to further improve speech enhancement. In order to effectively remove the residual noise in the speech, the positive part of the Triplet loss is used with the component loss. For the experiment TIMIT database is re-constructed using NOISEX92 noise and background music samples with various Signal to Noise Ratio (SNR) conditions. Source to Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short-Time Objective Intelligibility (STOI) are used as the metrics of performance evaluation. When the VF was trained with the mean squared error and the SI model was trained with the combined loss, SDR, PESQ, and STOI were improved by 0.5, 0.06, and 0.002 respectively compared to the system trained only with the mean squared error.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.4
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pp.58-70
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2019
In the case of a pedestrian traffic accident, it has a large-scale danger directly connected by a fatal accident at the time of the accident. The domestic ITS is not used for intelligent risk classification because it is used only for collecting traffic information despite of the construction of good quality traffic infrastructure. The CNN based pedestrian detection classification model, which is a major component of the proposed system, is implemented on an embedded system assuming that it is installed and operated in a restricted environment. A new model was created by improving YOLO's artificial neural network, and the real-time detection speed result of average accuracy 86.29% and 21.1 fps was shown with 20,000 iterative learning. And we constructed a protocol interworking scenario and implementation of a system that can connect with the ITS. If a pedestrian accident prevention system connected with ITS will be implemented through this study, it will help to reduce the cost of constructing a new infrastructure and reduce the incidence of traffic accidents for pedestrians, and we can also reduce the cost for system monitoring.
As the rural population continues to decline and aging, the improvement of agricultural productivity is becoming more important. Early prediction of crop quality can play an important role in improving agricultural productivity and profitability. Although many researches have been conducted recently to classify diseases and predict crop yield using CNN based deep learning and transfer learning technology, there are few studies which predict postharvest crop quality early in the planting stage. In this study, a early quality prediction model is proposed for sprout ginseng, which is drawing attention as a healthy functional foods. For this end, we took pictures of ginseng seedlings in the planting stage and cultivated them through hydroponic cultivation. After harvest, quality data were labeled by classifying the quality of ginseng sprout. With this data, we build early quality prediction models using several pre-trained CNN models through transfer learning technology. And we compare the prediction performance such as learning period and accuracy between each model. The results show more than 80% prediction accuracy in all proposed models, especially ResNet152V2 based model shows the highest accuracy. Through this study, it is expected that it will be able to contribute to production and profitability by automating the existing seedling screening works, which primarily rely on manpower.
Kim, Han-Jun;Kang, Min-Ji;Kim, Eun-Ji;Na, Yong-Hyeon;Park, Jae-Hee;Baek, Su-Eun;Sim, Su-Man;Hong, Joo-Wan
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.16
no.1
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pp.1-6
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2022
Deep learning is a collection of algorithms that enable learning by summarizing the key contents of large amounts of data; it is being developed to diagnose lesions in the medical imaging field. To evaluate the accuracy of the cerebral hemorrhage diagnosis, we used a convolutional neural network (CNN) to derive the diagnostic accuracy of cerebral parenchyma computed tomography (CT) images and the cerebral parenchyma CT images of areas where cerebral hemorrhages are suspected of having occurred. We compared the accuracy of CNN with different numbers of hidden layers and discovered that CNN with more hidden layers resulted in higher accuracy. The analysis results of the derived CT images used in this study to determine the presence of cerebral hemorrhages are expected to be used as foundation data in studies related to the application of artificial intelligence in the medical imaging industry.
Non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for a high proportion of 85% among all lung cancer and has a significantly higher mortality rate (22.7%) compared to other cancers. Therefore, it is very important to predict the prognosis after surgery in patients with non-small cell lung cancer. In this study, the types of preoperative chest CT image patches for non-small cell lung cancer patients with tumor as a region of interest are diversified into five types according to tumor-related information, and performance of single classifier model, ensemble classifier model with soft-voting method, and ensemble classifier model using 3 input channels for combination of three different patches using pre-trained ResNet and EfficientNet CNN networks are analyzed through misclassification cases and Grad-CAM visualization. As a result of the experiment, the ResNet152 single model and the EfficientNet-b7 single model trained on the peritumoral patch showed accuracy of 87.93% and 81.03%, respectively. In addition, ResNet152 ensemble model using the image, peritumoral, and shape-focused intratumoral patches which were placed in each input channels showed stable performance with an accuracy of 87.93%. Also, EfficientNet-b7 ensemble classifier model with soft-voting method using the image and peritumoral patches showed accuracy of 84.48%.
To investigate the stability of temporary retaining walls during excavation, it is essential to develop reverse analysis technologies capable of precisely evaluating the properties of the ground and a learning model that can assess stability by analyzing real-time data. In this study, we targeted excavation sites where the C.I.P method was applied. We developed a Deep Neural Network (DNN) model capable of evaluating the stability of the retaining wall, and estimated the physical properties of the ground being excavated using a Differential Evolution Algorithm. We performed reverse analysis on a model composed of a two-layer ground for the applicability analysis of the Differential Evolution Algorithm. The results from this analysis allowed us to predict the properties of the ground, such as the elastic modulus, cohesion, and internal friction angle, with an accuracy of 97%. We analyzed 30,000 cases to construct the training data for the DNN model. We proposed stability evaluation grades for each assessment factor, including anchor axial force, uneven subsidence, wall displacement, and structural stability of the wall, and trained the data based on these factors. The application analysis of the trained DNN model showed that the model could predict the stability of the retaining wall with an average accuracy of over 94%, considering factors such as the axial force of the anchor, uneven subsidence, displacement of the wall, and structural stability of the wall.
Han Eung Kim;Chang Hun Kim;Tae Geon Kim;Jeong Jun Park
Journal of the Society of Disaster Information
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v.19
no.2
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pp.334-343
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2023
Purpose: In this study, the cavity data found through ground cavity exploration was combined with underground facilities to derive a correlation, and the ground subsidence prediction map was verified based on the AI algorithm. Method: The study was conducted in three stages. The stage of data investigation and big data collection related to risk assessment. Data pre-processing steps for AI analysis. And it is the step of verifying the ground subsidence risk prediction map using the AI algorithm. Result: By analyzing the ground subsidence risk prediction map prepared, it was possible to confirm the distribution of risk grades in three stages of emergency, priority, and general for Busanjin-gu and Saha-gu. In addition, by arranging the predicted ground subsidence risk ratings for each section of the road route, it was confirmed that 3 out of 61 sections in Busanjin-gu and 7 out of 68 sections in Sahagu included roads with emergency ratings. Conclusion: Based on the verified ground subsidence risk prediction map, it is possible to provide citizens with a safe road environment by setting the exploration section according to the risk level and conducting investigation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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