우리나라에서는 지속적인 자연재해로 각기 다른 필요성과 목적에 따라 다양한 형태의 홍수 침수 관련 지도가 작성되어 왔다. 연구 성과로 작성된 계획 빈도 및 상위 2개 빈도의 호우피해예상도를 실측 강우와 연계하여 재난관리단계별 대응단계에 활용하기 위해 실시간 피해위험구역을 표출하고자 한다. 본 연구는 실시간으로 피해위험구역을 표출하기 위해 실측 강우와 연계된 호우피해예상도에 공간 보간 알고리즘을 적용하고자 한다. 호우피해예상도란 돌발호우나 태풍으로 인하여 홍수가 발생하면 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측 가능하도록 제작된 지도이다. 지형자료(DEM), 하천 중심선(Stream Centerline), 하천 횡단면(Cross-Section Line), 제방고(Bank), 수문기상 자료(Hydrological Data), 조도계수(Roughness) 등을 사용하여 하천법 제 21조와 하천법시행령 제 17조를 근거로 작성된다. 본 연구에서는 호우피해예상도에 IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법) 보간, TIN(Triangulated Irregular Network system, 불규칙삼각망) 보간, Kriging 보간 방법 적용 알고리즘을 제시하고자 하였다. 호우피해예상도에 보간 알고리즘을 적용하기 위해 보간 방법에 따른 적용사례를 분석하였으며 그 결과, 보간 알고리즘을 적용한 호우피해예상도 보간을 통하여 계획빈도 및 상위 2개 빈도 이외의 빈도(하위빈도-계획빈도, 계획빈도-상위빈도 구간)에 대한 호우피해예상도의 피해위험구역 구현 방안을 제시하였다. 호우피해예상도에 IDW, TIN, Kriging 보간 알고리즘을 적용하여 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도에 대한 피해위험구역을 표출 할 수 있다. 표출된 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도를 지점확률강우량-빈도에 대한 Matching table을 통하여 실측 강우와 연계 가능하다. 본 연구 결과는 추후 풍수해피해예측시스템에 활용하여 재난관리단계별 예방 및 대응 단계에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
본고에서는 WiFi, ZigBee, 블루투스 등 무선 통신 기술을 이용해서 로봇, 헬스케어, 스마트그리드, 자율자동차 분야 등에서 무선에 의한 센싱 및 전력 전송을 제어하는 시스템에 대해서 기술하였다. 최근에 사물인터넷 (Interne of Things) 및 사물통신(Machine to Machine)을 이용한 다양한 응용이 많은 분야에서 제기되고 있으며 이를 위해서는 제어, 컴퓨팅, 네트워킹 기술이 융합된 기술을 요구한다. 기존의 제어 중심이었던 임베디드 시스템에 유무선 통신망을 이용한 컴퓨팅 기술이 융합된 가상물리 시스템(Cyber Physical System)이 미국 및 유럽에서 향후 국가 주도 기술로 채택되어 연 산 학이 협력하여 추진 중이다. 본고에서는 이러한 기술 개념에 일치하는 무선을 이용한 센싱에 의해 무선으로 전력을 전송하는 시스템을 제어하는 기술을 구현하고 기술하였다.
Purpose: This study aimed to assess the usefulness of machine learning and automation techniques to match pairs of panoramic radiographs for personal identification. Materials and Methods: Two hundred panoramic radiographs from 100 patients (50 males and 50 females) were randomly selected from a private radiological service database. Initially, 14 linear and angular measurements of the radiographs were made by an expert. Eight ratio indices derived from the original measurements were applied to a statistical algorithm to match radiographs from the same patients, simulating a semi-automated personal identification process. Subsequently, measurements were automatically generated using a deep neural network for image recognition, simulating a fully automated personal identification process. Results: Approximately 85% of the radiographs were correctly matched by the automated personal identification process. In a limited number of cases, the image recognition algorithm identified 2 potential matches for the same individual. No statistically significant differences were found between measurements performed by the expert on panoramic radiographs from the same patients. Conclusion: Personal identification might be performed with the aid of image recognition algorithms and machine learning techniques. This approach will likely facilitate the complex task of personal identification by performing an initial screening of radiographs and matching ante-mortem and post-mortem images from the same individuals.
본 논문에서는 3.5 GHz 대역에 적용 가능한 DLP(Dual Linear Polarization) 배열 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 1×4 배열 안테나로 구성되어 있으며 두 개의 입력포트를 갖도록 설계하였다. 또한 임피던스매칭을 위해 십자가 구조가 패치 아래 부분과 연결하였다. 각 안테나는 18.85 mm(W1)×18.85 mm(L1)의 크기를 갖으며 1×4 배열 안테나 전체 구조는 236.0 mm(W)×60.2 mm(L)의 크기를 갖으며 두께(h) 1.6 mm, 그리고 비유전율이 4.3인 FR-4 기판 위에 설계하였다. 제작 및 측정결과로부터, -10 dB 반사손실을 기준으로 입력포트 1에서 70 MHz (3.54~3.61 GHz), 입력포트 2에서 75 MHz (3.55~3.625 GHz)의 대역폭을 얻었으며 전달계수 S21은 -20dB 이하의 값을 얻었다. 또한 두 입력단자 사이의 교차편파의 값을 얻었다.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
Ali, Ahmed Khairadeen;Khan, Numan;Lee, Do Yeop;Park, Chansik
국제학술발표논문집
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The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.313-322
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2020
The recognition of the risk hazards is a vital step to effectively prevent accidents on a construction site. The advanced development in computer vision systems and the availability of the large visual database related to construction site made it possible to take quick action in the event of human error and disaster situations that may occur during management supervision. Therefore, it is necessary to analyze the risk factors that need to be managed at the construction site and review appropriate and effective technical methods for each risk factor. This research focuses on analyzing Occupational Safety and Health Agency (OSHA) related to risk zone identification rules that can be adopted by the image recognition technology and classify their risk factors depending on the effective technical method. Therefore, this research developed a pattern-oriented classification of OSHA rules that can employ a large scale of safety hazard recognition. This research uses joint reasoning of risk zone Identification and numeric input by utilizing a stereo camera integrated with an image detection algorithm such as (YOLOv3) and Pyramid Stereo Matching Network (PSMNet). The research result identifies risk zones and raises alarm if a target object enters this zone. It also determines numerical information of a target, which recognizes the length, spacing, and angle of the target. Applying image detection joint logic algorithms might leverage the speed and accuracy of hazard detection due to merging more than one factor to prevent accidents in the job site.
Mesenchymal stem cells (MSCs) are effective in treating autoimmune diseases and managing various conditions, such as engraftment of allogeneic islets. Additionally, autologous and HLA-matched allogeneic MSCs can aid in the engraftment of human allogeneic kidneys with or without low doses of tacrolimus, respectively. However, HLA alloantigens are problematic because cell therapy uses more HLA-mismatched allogeneic cells than autologous for convenience and standardization. In particular, HLA-mismatched MSCs showed increased Ag-specific T/B cells and reduced viability faster than HLA-matched MSCs. In CRISPR/Cas9-based cell therapy, Cas9 induce T cell activation in the recipient's immune system. Interestingly, despite their immunogenicity being limited to the cells with foreign Ags, the accumulation of HLA alloantigen-sensitized T/B cells may lead to allograft rejection, suggesting that alloantigens may have a greater scope of adverse effects than foreign Ags. To avoid alloantigen recognition, the β2-microglobulin knockout (B2MKO) system, eliminating class-I MHC, was able to avoid rejection by alloreactive CD8 T cells compared to controls. Moreover, universal donor cells in which both B2M and Class II MHC transactivator (CIITA) were knocked out was more effective in avoiding immune rejection than single KO. However, B2MKO and CIITA KO system remain to be controlled and validated for adverse effects such as the development of tumorigenicity due to deficient Ag recognition by CD8 T and CD4 T cells, respectively. Overall, better HLA-matching or depletion of HLA alloantigens prior to cell therapy can reduce repetitive transplantation through the long-term survival of allogeneic cell therapy, which may be especially important for patients seeking allogeneic transplantation.
This study focuses on developing a building object recognition technology for efficient use in the remodeling of buildings constructed without drawings. In the era of the 4th industrial revolution, smart technologies are being developed. This research contributes to the architectural field by introducing a deep learning-based method for automatic object classification and recognition, utilizing point cloud data. We use a TD3D network with voxels, optimizing its performance through adjustments in voxel size and number of blocks. This technology enables the classification of building objects such as walls, floors, and roofs from 3D scanning data, labeling them in polygonal forms to minimize boundary ambiguities. However, challenges in object boundary classifications were observed. The model facilitates the automatic classification of non-building objects, thereby reducing manual effort in data matching processes. It also distinguishes between elements to be demolished or retained during remodeling. The study minimized data set loss space by labeling using the extremities of the x, y, and z coordinates. The research aims to enhance the efficiency of building object classification and improve the quality of architectural plans by reducing manpower and time during remodeling. The study aligns with its goal of developing an efficient classification technology. Future work can extend to creating classified objects using parametric tools with polygon-labeled datasets, offering meaningful numerical analysis for remodeling processes. Continued research in this direction is anticipated to significantly advance the efficiency of building remodeling techniques.
본 논문에서는 2.4 GHz 이상의 주파수 대역에서 동작하는 동일면 도파관 (CPW; coplanar waveguide) 급전 초광대역 반원-디스크-모양 다이폴 안테나의 설계와 제작을 다루고 있다. 안테나 급전을 위해 반원-디스크-모양 다이폴 안테나의 아래 쪽 팔의 중심에 CPW 급전 선로를 추가하였다. 소형화를 위해 반원-디스크-모양 다이폴의 두 팔의 끝에 사각형 패치를 추가하였고, 5.4-6.3 GHz 대역에서 임피던스 정합을 개선하기 위해 다이폴 안테나의 중심 부분의 CPW 급전 선로의 슬롯 폭을 증가시켰다. 제안된 안테나의 시뮬레이션 전압 정재파비 (VSWR; voltage standing wave ratio)가 2 이하인 대역은 2.369-30 GHz (170.7%)이고, 제작된 안테나도 20 GHz까지 동작하는 네트워크 분석기로 측정한 결과 2.378-20 GHz까지 VSWR 2 이하로 유지되어 차세대 이동통신용 초광대역 안테나로 적용할 수 있다.
대규모 무선센서네트워크 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 네트워크를 구성하는 각 링크의 링크 품질(link quality)을 기반으로 네트워크를 구성하는 것이 필요하다. 두 노드 사이의 링크 품질은 해당 링크를 포함하는 모든 경로의 품질에 영향을 준다. 따라서 데이터 전송을 위한 경로 수립 과정에서 링크의 품질을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 대규모 무선센서네트워크를 구성하고, 운영에 들어가기까지 필요한 시간 및 에너지 소비를 최소화하기 위하여 통신 칩에서 제공하는 LQI(Link Quality Indication)와 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 동시에 활용하여 각 링크의 링크 품질을 평가할 수 있는 HLQM(Hybrid Link Quality Metric)을 제안한다. HLQM을 사용하여 링크 품질을 평가하면, 다수의 패킷 전송과정을 거친 후 얻어진 결과를 링크 품질 평가에 다시 이용하는 기존의 방법들이 가지는 네트워크를 구성하고 운영에 들어가기까지 많은 set-up time과 비용이 소요되는 문제점과 LQI 또는 RSSI를 각 각 사용하는 방법들이 가지는 문제점도 개선되어 보다 효율적으로 링크 품질을 평가할 수 있게 된다. 제안된 방법의 타당성과 효율성을 검정하기 위하여 실제 다수의 메시지 전송에서 얻어진 PDR과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험의 결과에서 HLQM을 사용하면 다른 메트릭을 사용하여 얻어진 결과에 비해 정확도, 재현율 및 일치율이 상대적으로 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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