• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.195-208
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• 2023

The nodular diaphragm wall (NDW) is a novel type of foundation with favorable engineering characteristics, which has already been utilized in high-rise buildings and high-speed railways. Compared to traditional diaphragm walls, the NDW offers significantly improved vertical bearing capacity due to the presence of nodular parts while reducing construction time and excavation work. Despite its potential, research on the vertical bearing characteristics of NDW requires further study, and the investigation and visualization of its displacement pattern and failure mode are scant. Meanwhile, the measurement of the force component acting on the nodular parts remains challenging. In this paper, the vertical bearing characteristics of NDW are studied in detail through the indoor model test, and the displacement and failure mode of the foundation is analyzed using particle image velocimetry (PIV) technology. The principles and methods for monitoring the force acting on the nodular parts are described in detail. The research results show that the nodular part plays an essential role in the bearing capacity of the NDW, and its maximum load-bearing ratio can reach 30.92%. The existence of the bottom nodular part contributes more to the bearing capacity of the foundation compared to the middle nodular part, and the use of both middle and bottom nodular parts increases the bearing capacity of the foundation by about 9~12% compared to a single nodular part of the NDW. The increase in the number of nodular parts cannot produce a simple superposition effect on the resistance born by the nodular parts since the nodular parts have an insignificant influence on the exertion and distribution of the skin friction of NDW. The existence of the nodular part changes the displacement field of the soil around NDW and increases the displacement influence range of the foundation to a certain extent. For NDWs with three different nodal arrangements, the failure modes of the foundations appear to be local shear failures. Overall, this study provides valuable insights into the performance and behavior of NDWs, which will aid in their effective utilization and further research in the field.

• 한국광학회지
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• 제35권1호
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• pp.9-17
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• 2024

현미경용 플렌옵틱 광학 시스템은 일반적으로 대물 렌즈, 튜브 렌즈, 마이크로 렌즈 어레이, 그리고 이미지 센서로 구성된다. 플렌옵틱을 통한 라이트 필드 이미징에서 튜브 렌즈와 마이크로 렌즈 어레이 간의 수치 구경을 일치시키고, 이를 바탕으로 공간분해능 및 피사계심도 등의 성능 지표를 예측한다. 하지만 상업적 마이크로 렌즈 어레이 적용시 이러한 수치 구경 일치에 어려움이 있어, 본 논문에서는 기존에 보고된 성능 예측 수식을 수치 구경이 일치하지 않는 경우까지 확장하고, 전산 시뮬레이션을 통한 성능 예측 기법을 제시하며, 이를 수치 구경 일치화가 이루어진 10배율 및 수치 구경 불일치가 발생한 20배율 대물렌즈가 적용된 두 개의 플렌옵틱 광학계 개발 및 실험을 통하여 검증하였다. 10배율 및 20배율 시스템은 확장식에서 각각 12.5 ㎛, 6.2 ㎛의 공간 분해능과 530 ㎛, 88 ㎛의 피사계심도를 가지며, 시뮬레이션에서는 각각 11.5 ㎛, 5.8 ㎛의 공간분해능과 510 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를, 실험에서는 각각 11.1 ㎛, 5.8 ㎛의 공간 분해능과 470 ㎛, 70 ㎛의 피사계심도를 가진다. 확장식 및 시뮬레이션 모두 실험 값과 유사한 결과를 보여 시스템 설계에서는 두 가지 방법 모두 적절할 것으로 판단된다. 다만 피사계심도 예측 정확성에 있어서는 시뮬레이션에 의한 예측이 실험 값과 좀 더 유사하므로, 실제 제작에 앞서 시뮬레이션에 의한 성능 예측을 추천한다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권5호
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• pp.770-781
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• 2021

Objective: Chemical exchange-dependent saturation transfer (CEST) MRI is sensitive for detecting solid-like proteins and may detect changes in the levels of mobile proteins and peptides in tissues. The objective of this study was to evaluate the characteristics of chemical exchange proton pools using the CEST MRI technique in patients with dementia. Materials and Methods: Our institutional review board approved this cross-sectional prospective study and informed consent was obtained from all participants. This study included 41 subjects (19 with dementia and 22 without dementia). Complete CEST data of the brain were obtained using a three-dimensional gradient and spin-echo sequence to map CEST indices, such as amide, amine, hydroxyl, and magnetization transfer ratio asymmetry (MTR_asym) values, using six-pool Lorentzian fitting. Statistical analyses of CEST indices were performed to evaluate group comparisons, their correlations with gray matter volume (GMV) and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: Amine signals (0.029 for non-dementia, 0.046 for dementia, p = 0.011 at hippocampus) and MTR_asym values at 3 ppm (0.748 for non-dementia, 1.138 for dementia, p = 0.022 at hippocampus), and 3.5 ppm (0.463 for non-dementia, 0.875 for dementia, p = 0.029 at hippocampus) were significantly higher in the dementia group than in the non-dementia group. Most CEST indices were not significantly correlated with GMV; however, except amide, most indices were significantly correlated with the MMSE scores. The classification power of most CEST indices was lower than that of GMV but adding one of the CEST indices in GMV improved the classification between the subject groups. The largest improvement was seen in the MTR_asym values at 2 ppm in the anterior cingulate (area under the ROC curve = 0.981), with a sensitivity of 100 and a specificity of 90.91. Conclusion: CEST MRI potentially allows noninvasive image alterations in the Alzheimer's disease brain without injecting isotopes for monitoring different disease states and may provide a new imaging biomarker in the future.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권2호
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• pp.263-280
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• 2021

Percutaneous transthoracic needle biopsy (PTNB) is one of the essential diagnostic procedures for pulmonary lesions. Its role is increasing in the era of CT screening for lung cancer and precision medicine. The Korean Society of Thoracic Radiology developed the first evidence-based clinical guideline for PTNB in Korea by adapting pre-existing guidelines. The guideline provides 39 recommendations for the following four main domains of 12 key questions: the indications for PTNB, pre-procedural evaluation, procedural technique of PTNB and its accuracy, and management of post-biopsy complications. We hope that these recommendations can improve the diagnostic accuracy and safety of PTNB in clinical practice and promote standardization of the procedure nationwide.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.809-815
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• 2023

This study was conducted to find out the correlation between meat quality and muscle fat ratio in pork part meat (pork belly and shoulder butt) using CT (computed tomography) imaging technique. After 24 hours from slaughter, pork loin and belly were individually prepared from the left semiconductors of 26 pigs for CT measurement. The image obtained from CT scans was checked through the picture archiving and communications system (PACS). The volume of muscle and fat in the pork belly and shoulder butt of cross-sectional images taken by CT was estimated using Vitrea workstation version 7. This assemblage was further processed through Vitrea post-processing software to automatically calculate the volumes (Fig. 1). The volumes were measured in milliliters (mL). In addition to volume calculation, a three-dimensional reconstruction of the organ under consideration was generated. Pearson's correlation coefficient was analyzed to evaluate the relationship by region (pork belly, pork shoulder butt), and statistical processing was performed using GraphPad Prism 8. The muscle-fat ratios of pork belly taken by CT was 1 : 0.86, while that of pork shoulder butt was 1 : 0.37. As a result of CT analysis of the correlation coefficient between pork belly and shoulder butt compared to the muscle-fat ratio, the correlation coefficient was 0.5679 (R² = 0.3295, p < 0.01). CT imaging provided very good estimates of muscle contents in cuts and in the whole carcass.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.173-178
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• 2024

본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.19-32
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• 2024

본 연구에서는 드론영상을 기반으로 YOLO 알고리즘을 통해 시설물과 농경지를 대상으로 객체탐지를 실시하고, 이를 법정지목과 비교를 수행하여 영상기반의 조사 가능성을 검토하였다. YOLO 알고리즘을 통해 객체를 탐지한 결과 건축물의 경우에는 기존 수치지형도에서 제공하고 있는 건축물 중 96.3%에 해당하는 객체를 탐지하는 것으로 분석되었다. 또한 수치지형도에서는 건축물이 위치하지 않지만, 영상에서 건축물이 존재하는 136개의 건축물을 추가로 탐지하는 것으로 나타나 정확도가 높은 것으로 나타났다. 비닐하우스의 경우에는 총 297개를 탐지했으나, 일부 과수형 비닐하우스의 경우에 탐지율이 낮은 것으로 분석되었다. 마지막으로 농경지는 가장 낮은 탐지율을 보였다. 농경지는 시설물 대비 넓은 면적과 불규칙한 형상으로 학습데이터의 일관성이 낮아 정확도가 시설물에 비해 작은 것으로 판단된다. 따라서 농경지의 경우에는 박스형태의 탐지가 아닌 Segmentation 탐지가 더욱 효과적으로 활용될 것으로 보인다. 마지막으로 탐지된 객체를 법정지목과 비교를 수행하였다. 그 결과 건축물이 입지가 어려운 농경지 및 임야에서 건축물이 존재하는 것으로 분석되었다. 그러나 이 건축물이 불법으로 활용됨을 파악하기 위해선 행정정보와 연계가 필요할 것으로 보여진다. 따라서 현재 수준에서는 건축물이 입지하기 어려운 필지에 건축물의 존재유무를 객관적으로 판단할 수 있는 수준까지 조사가 가능한 것으로 볼 수 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권1호
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• pp.99-115
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• 2021

자기공명영상 기술의 개발에 따라 다양한 종류의 시퀀스가 개발되어 방사선 진단에 큰 도움이 되었다. 다양한 자기공명영상 시퀀스 중에서 자기화율 강조 영상은 고 공간 분해능 3차원 경사 에코 시퀀스를 발전시킨 것으로 국소 자기장 왜곡에 의한 디옥시헤모글로빈, 페리틴, 헤모시데린 및 골, 광물 검출에 매우 민감하다. 이러한 영상 특징으로 인해 자기화율 강조 영상은 다양한 신경 장애의 진단과 치료에 사용되어 왔으며, 영상 화질이 향상되어 방사선 전문의에게 보다 유용한 정보를 제공할 수 있게 되었다. 다양한 신경 장애에서 발생할 수 있는 자기화율 강조 영상에 나타날 수 있는 다양한 신호의 원리를 설명하고, 독특한 영상의학적 특징을 가진 질환 혹은 물질에 대해 임상적 또는 병리학적으로 진단된 환자들에 관하여 각각의 질병에 맞추어 조사하였다. 또한 자기화율 강조 영상에서 각각의 신경 장애에서 보일 수 있는 영상의학적 특징에 대해 질환의 전반적인 정보를 함께 요약하여 정리하였다. 뇌 실질 및 주변 조직에 생기는 다양한 신경계 질환들은 자기화율 강조 영상에서 뚜렷하게 구분되는 다양한 영상학적 특징을 보인다. 이에 의해 자기화율 강조 영상은 다양한 보조적 정보를 통해 적절한 진단에 도움을 준다.