• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권3호
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• pp.1052-1060
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• 2023

The airborne radiation monitoring has been used in geophysics for more than forty years and now it also has its important role in emergency monitoring. The aircraft background and the cosmic gamma-rays contribute to the measured gamma spectrum on the aircraft board. This adverse effect should be eliminated before the data processing. The paper describes two semiparametric methods to estimate the full spectrum aircraft background and cosmic gamma-ray contribution from spectra measured at altitudes where terrestrial contribution is negligible. The methods only assume to know possible peak positions in spectra and their full width at half maximum, that can be easily obtained e.g. from terrestrial measurement. The methods were applied to real experimental data acquired on Mi-17 and Bell 412 helicopter boards. The IRIS airborne gamma-ray spectrometer, with 4×4 L NaI(Tl) crystals, produced by Pico Envirotec Inc., Canada, was used on helicopters' boards. To obtain valid estimate of the aircraft background and the cosmic contribution, the measurements over sea and large water areas were carried out. However, the satisfactory results over inland were also achieved comparing with those acquired over large water areas.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.29-34
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• 2023

The flow from developing a machine learning model to deploying it in a production environment suffers challenges. Efficient and reliable deployment is critical for realizing the true value of machine learning models. Bridging this gap between development and publication has become a pivotal concern in the machine learning community. FastAPI, a modern and fast web framework for building APIs with Python, has gained substantial popularity for its speed, ease of use, and asynchronous capabilities. This paper focused on leveraging FastAPI for deploying machine learning models, addressing the potentials associated with integration, scalability, and performance in a production setting. In this work, we explored the seamless integration of machine learning models into FastAPI applications, enabling real-time predictions and showing a possibility of scaling up for a more diverse range of use cases. We discussed the intricacies of integrating popular machine learning frameworks with FastAPI, ensuring smooth interactions between data processing, model inference, and API responses. This study focused on elucidating the integration of machine learning models into production environments using FastAPI, exploring its capabilities, features, and best practices. We delved into the potential of FastAPI in providing a robust and efficient solution for deploying machine learning systems, handling real-time predictions, managing input/output data, and ensuring optimal performance and reliability.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.2648-2654
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• 2012

본 연구는 피부미용실에서 많이 적용하고 있는 다양한 도구를 이용한 등마사지의 효과를 알아보고자 하였으며 마사지 전후의 체열변화를 비교분석함으로 가장 효과적인 방법을 제시하여 등관리 프로그램을 개발하는 기초자료를 제공하고자 하였다. 수기와 초음파기, 석션기를 이용하여 각각의 도구에 5명씩의 35세에서 45세 사이의 전남 광주시에 거주하는 여성들에게 2011년 7월 3일부터 7월 10일까지 시행하였다. 마사지전과 20분간의 마사지 시행후 각각 체열변화를 체열진단기 DITI IRIS-XP로 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 program을 이용하여 t-test를 실시하였다. 그 결과는 수기마사지전 $30.82{\pm}0.52$에서 수기마사지후 $35.06{\pm}0.36$로 체온상승이 유의하게 나타났고(p<.001), 초음파 마사지전 $30.66{\pm}0.53$에서 초음파 마사지후 $35.14{\pm}0.39$로 체온상승이 유의하게 나타났으며(p<.001),석션마사지전 $30.93{\pm}0.47$에서 석션마사지후 $39.25{\pm}0.19$로 체온상승이 유의하게 나타났다(p<.001). 수기와 초음파기, 석션기는 마사지도구로서 체온상승에 모두 효과적이며 특히 석션기를 이용한 마사지가 체온상승에 가장 효과가 높은 것으로 나타났다. 따라서 석션기는 등관리 프로그램을 개발하여 활용하는 가장 효과적인 도구인 것으로 분석되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.305-314
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• 2017

최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제35권5호
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• pp.409-422
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• 2017

TOD (Transit-Oriented Development)는 대중교통 중심의 복합기능을 가진 집약적인 도시구조이며, 미래지향형 지속가능한 도시를 유지하기 위해 제시되는 개념이다. 최근 도시철도 역사를 중심으로 복합 환승센터 개발이 활발히 추진되고 있으며, 사업의 규모와 복잡성으로 인해 보다 과학적이고 객관적인 분석을 통한 계획과 유지관리 등이 요구되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 공간정보와 통합 스마트카드 자료를 활용하여 도시철도 역사 보행 기종점 추정을 위한, 표준화된 분석 절차를 개발하고자 하였으며, 삼성역 사례 분석을 통해 제시된 분석 절차 및 방법에 대한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 제시된 분석 절차는 자료 수집 기술과 빅데이터 DB 분석 기법 발전에 따라 유기적 확장 가능한 분석 환경을 마련하였다는 데 큰 의의를 가진다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.203-210
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• 2017

Data clustering is one of the most difficult and challenging problems and can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problems. The K-means algorithm is one of the most popular and widely used clustering method because it is easy to implement and very efficient. However, it has high possibility to trap in local optimum and high variation of solutions with different initials for the large data set. Therefore, we need study efficient computational intelligence method to find the global optimal solution in data clustering problem within limited computational time. The objective of this paper is to propose a combined artificial bee colony (CABC) with K-means for initialization and finalization to find optimal solution that is effective on data clustering optimization problem. The artificial bee colony (ABC) is an algorithm motivated by the intelligent behavior exhibited by honeybees when searching for food. The performance of ABC is better than or similar to other population-based algorithms with the added advantage of employing fewer control parameters. Our proposed CABC method is able to provide near optimal solution within reasonable time to balance the converged and diversified searches. In this paper, the experiment and analysis of clustering problems demonstrate that CABC is a competitive approach comparing to previous partitioning approaches in satisfactory results with respect to solution quality. We validate the performance of CABC using Iris, Wine, Glass, Vowel, and Cloud UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KABCK (K-means+ABC+K-means) is better than ABCK (ABC+K-means), KABC (K-means+ABC), ABC, and K-means in our simulations.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.415-424
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• 2009

비지도 학습 신경망모형의 한 종류인 자기조직도(self-organizing map: SOM)는 고차원 자료를 차원축소하고 저차원지도를 통해 유사한 개체를 군집화하는 방법이며 다양한 분야의 데이터에 적용되고 있다. 한편 최소생성나무(minimal spanning tree: MST)는 개체점들을 닫힌 루프 없이 가장 짧게 선분으로 연결하는 그래프 방법이다. 본 연구에서는 부노드 자기조직도에 최소생성나무를 적용하여 부노드 간 거리를 근사적으로 나타내는 자료 시각화 방법과 자기조직도의 최적 형태와 크기를 결정하기 위한 거리 측도를 제안하였다. 또한 피서의 붓꽃자료와 실제 유전자발현자료 및 모의생성 자료에 적용하여 이 방법의 유용성을 살펴보았다.

• Safety and Health at Work
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• 제11권1호
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• pp.61-70
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• 2020

Background: This study aims to assess whether the TSI PortaCount (Model 8020) is a measuring instrument comparable with the flame photometer. This would provide an indication for the suitability of the PortaCount for determining the workplace protection factor for particulate filtering facepiece respirators. Methods: The PortaCount (with and without the N95-Companion^TM) was compared with a stationary flame photometer from Moores (Wallisdown) Ltd (Type 1100), which is a measuring instrument used in the procedure for determining the total inward leakage of the particulate filtering facepiece respirator in the European Standard. Penetration levels of sodium chloride aerosol through sample respirators of two brands (A and B) were determined by the two measuring systems under laboratory conditions. For each brand, thirty-six measurements were conducted. The samples were split into groups according to their protection level, conditioning before testing, and aerosol concentration. The relationship between the gauged data from two measuring systems was determined. In addition, the particle size distribution inside the respirator and outside the respirator was documented. Linear regression analysis was used to calculate the association between the PortaCount (with and without the N95-Companion^TM) and the flame photometer. Results: A linear relationship was found between the raw data scaled with the PortaCount (without N95-Companion^TM) and the data detected by the flame photometer (R² = 0.9704) under all test conditions. The distribution of particle size was found to be the same inside and outside the respirator in almost all cases. Conclusion: Based on the obtained data, the PortaCount may be applicable for the determination of workplace protection factor.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.1-8
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• 2007

CCTV, 로봇 등의 시스템으로부터 획득된 이미지에는 많은 얼굴 영상이 포함되어 있다. 영상 데이터의 급증으로 이들을 수동 처리하는 것은 어렵고 자동으로 처리할 필요가 있다. 또한 기업은 새로운 기술을 보호하고자 더욱 자동화된 보안 시스템을 요구한다. 그러한 문제를 해결하고자 얼굴인식, 동공인식, 지문인식 등의 방법이 사용된다. 얼굴인식 방법이 직접적인 접촉을 요구하지 않아 많이 사용되고 있으나 현재주로 사용되는 2차원 방식에는 한계가 있으며 이러한 것을 해결할 방안으로 Morphable모델을 생각할 수 있다. MPI에서 만들어진 기존의 Morphable 모델은 텍스쳐(texture), 지오메트리(geometry)와 같은 대량의 데이터로 구성된다. 본 논문은 이러한 용량을 줄이고자 GeometriX에 기반한 Morphable 모델 생성을 다룬다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.955-963
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• 2017

핀테크 기술은 모바일 뱅킹 및 지불의 핵심으로 대두되어 있고, 현재 우리나라에서는 전통적인 대면거래로부터 비대면 핀테크 기반 뱅킹 및 지불로 급격한 금융시장의 변화가 이루어지고 있다. 특히 스마트폰은 지문센서, 홍채센서 등 다양한 생체인식 센서를 갖춤으로써 본인확인의 핵심 도구가 되어 있다. 하지만 이러한 금융거래에 있어서 데이터전송 경로상의 해킹 및 파밍의 위협이 상존하고 있고, 이러한 위험을 회피하기 위한 다양한 보안체계 및 다단계 본인인증 절차가 적용되어 있다. 결과적으로 다양한 보안체계와 본인인증 절차가 위험을 줄여주는 효과가 있음은 분명하나, 상반되게 금융거래와 지불에 있어서 상당한 불편함을 가중시키고 있는 것도 사실이다. 본 논문은 이러한 보안체계 적용에 있어서 무선랜과 이동통신망 등 네트워크 경로에 따라 서로 다른 감성신뢰도가 있음을 확인하고, 네트워크 접속경로에 따른 점진적 본인인증 방법을 제안함으로써 사용자에게 신뢰도와 불편함에 있어서 효율적인 해결방법을 제안한다.