• Computers and Concrete
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• 제21권4호
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• pp.407-417
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• 2018

Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.20-33
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• 2006

본 논문은 수출입 컨테이너 화물의 국제물류에 대한 최적의 복합운송 경로를 도출하기 위한 동적 프로그램 알고리즘을 제시한다. 현재 3자물류 시장의 급부상, 운송업계의 경쟁가열화, 운송경로의 다양화 및 글로벌화가 추구되면서 복합운송을 고려한 수송계획의 효율화가 필요한 실정이다. 그러므로 2가지 이상의 운송수단을 이용하는 복합운송의 특징을 살펴보고, 운송비용과 운송시간을 고려한 WCSPP(Weighted Constrained Shortest Path Problem) 모형을 제시한다. 본 모형을 통해 도출된 목적함수 결과 값를 이용하여 실행가능영역을 설정한 뒤 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)중 하나인 Label Setting 알고리즘을 응용하여 두 가지 목적함수를 동시에 만족할 수 있는 파레토 최적해를 도출하였다. 또한 본 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 가지치기 규칙을 함께 제안한다. 본 알고리즘을 부산에서 출발하여 로테르담까지 도착하는 실제 운송경로에 적용하였으며, 기존의 단일운송수단 경로와 비교해 봄으로써 운송비용 및 운송시간의 절감효과를 정량적으로 측정하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.55-67
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• 2023

Lightweight face recognition models, as one of the most popular and long-standing topics in the field of computer vision, has achieved vigorous development and has been widely used in many real-world applications due to fewer number of parameters, lower floating-point operations, and smaller model size. However, few surveys reviewed lightweight models and reimplemented these lightweight models by using the same calculating resource and training dataset. In this survey article, we present a comprehensive review about the recent research advances on the end-to-end efficient lightweight face recognition models and reimplement several of the most popular models. To start with, we introduce the overview of face recognition with lightweight models. Then, based on the construction of models, we categorize the lightweight models into: (1) artificially designing lightweight FR models, (2) pruned models to face recognition, (3) efficient automatic neural network architecture design based on neural architecture searching, (4) Knowledge distillation and (5) low-rank decomposition. As an example, we also introduce the SqueezeFaceNet and EfficientFaceNet by pruning SqueezeNet and EfficientNet. Additionally, we reimplement and present a detailed performance comparison of different lightweight models on the nine different test benchmarks. At last, the challenges and future works are provided. There are three main contributions in our survey: firstly, the categorized lightweight models can be conveniently identified so that we can explore new lightweight models for face recognition; secondly, the comprehensive performance comparisons are carried out so that ones can choose models when a state-of-the-art end-to-end face recognition system is deployed on mobile devices; thirdly, the challenges and future trends are stated to inspire our future works.

• 유기물자원화
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• 제30권3호
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• pp.13-22
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• 2022

수계에 오염된 색도 물질을 더욱 효율적으로 처리하고자 버려지는 폐자원을 이용하여 흡착제인 바이오차를 제조하고 적용하는 방안을 모색하고자 하였다. 이에 가로수 전정부산물이나 폐목재를 활용하여 넓은 비표면적을 가지고 있는 바이오차를 제조하고 이를 이용하여 색도물질 제거에 적용하였다. 대표적인 가로수 전정부산물(플라타너스, 은행나무, 참나무)과 폐목재를 산소가 없는 조건에서 열분해하여 바이오차를 제조하였으며, 제거대상 물질로는 방향족 고리를 가지고 있어서 생물학적 분해가 어렵고, 물리적 처리와 화학적 처리시 제거효율이 떨어지는 것으로 알려져 있는 녹청색의 유기염료로 주로 인피섬유에 사용되며, 종이, 가죽과 면의 매염에 사용되기도 하는 메틸렌블루(MB)를 선정하였다. 실험결과 플라타너스 기반 바이오차가 제일 높은 흡착능을 보였으며, Langmuir 모델식을 이용하여 구한 q_max 값은 78.47 mg/g으로 나타났다. 또한 물리적 흡착과 화학적 흡착을 구별하는데 사용되는 Dubinin-Radushkevich(D-R) 모델식을 이용하여 흡착에너지(E) (kJ/mol)를 구한 결과 MB에 대한 흡착에너지(E) 값은 4.891 kJ/mol로 8 kJ/mol(물리흡착과 화학흡착의 기준 값) 보다 작았으며, 이는 바이오차와 MB 염료 사이에 van der Waals와 같은 약한 결합이 존재하는 물리흡착임을 알 수 있었다. 반응온도 변화에 따른 흡착실험을 통해 얻은 ∆G의 값은 -3.67~7.68 kJ/mol으로서 물리적 흡착반응 영역에 해당함을 확인하여, 본 연구에서 제조된 플라타너스 기반 바이오차의 MB 흡착메커니즘은 넓은 비표면적을 이용한 물리적 흡착임을 제시할 수 있었다. 또한 타 연구에서 제시된 상업용 활성탄과 비교하여도 동등 이상의 흡착능력을 보였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권9호
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• pp.1225-1233
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• 2017

Objective: Calving ease (CE) is a complex reproductive trait of economic importance in dairy cattle. This study was aimed to investigate the genetic merits of CE for Holsteins in Korea. Methods: A total of 297,614 field records of CE, from 2000 to 2015, from first parity Holstein heifers were recorded initially. After necessary data pruning such as age at first calving (18 to 42 mo), gestation length, and presence of sire information, final datasets for CE consisted of 147,526 and 132,080 records for service sire calving ease (SCE) and daughter calving ease (DCE) evaluations, respectively. The CE categories were ordered and scores ranged from CE1 to CE5 (CE1, easy; CE2, slight assistance; CE3, moderate assistance; CE4, difficult calving; CE5, extreme difficulty calving). A linear transformation of CE score was obtained on each category using Snell procedure, and a scaling factor was applied to attain the spread between 0 (CE5) and 100% (CE1). A sire-maternal grandsire model analysis was performed using ASREML 3.0 software package. Results: The estimated direct heritability ($h^2$) from SCE and DCE evaluations were $0.11{\pm}0.01$ and $0.08{\pm}0.01$, respectively. Maternal $h^2$ estimates were $0.05{\pm}0.02$ and $0.04{\pm}0.01$ from SCE and DCE approaches, respectively. Estimates of genetic correlations between direct and maternal genetic components were $-0.68{\pm}0.09$ (SCE) and $-0.71{\pm}0.09$ (DCE). The average direct genetic effect increased over time, whereas average maternal effect was low and consistent. The estimated direct predicted transmitting ability (PTA) was desirable and increasing over time, but the maternal PTA was undesirable and decreasing. Conclusion: The evidence on sufficient genetic variances in this study could reflect a possible selection improvement over time regarding ease of calving. It is expected that the estimated genetic parameters could be a valuable resource to formulate sire selection and breeding plans which would be directed towards the reduction of calving difficulty in Korean Holsteins.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권4호
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• pp.426-433
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• 2024

본 연구에서는 식물에 의한 표면적 증가와 생리작용이 미세먼지 정화에 미치는 영향을 추정하기 위하여 대조구(Control; Type C)을 설정하고, 관엽식물(Spathiphyllum wallisii; Type P)과 인조식물(Artificial Plant; Shape of Spathiphyllum wallisii; Type A.P)을 활용하여 미세먼지 정화소요시간을 측정하고 비교·분석하였다. 그 결과, 각 실험구별 미세먼지 정화에 소요된 시간은 Type C에 비하여 Type A.P는 57~64%, Type P는 31~32% 수준으로 감소하였다. 이후, LMM(Liner Mix Model)을 활용하여 각 실험구별 시간변화에 따른 교호작용을 검정한 결과, 표면적증가와 시간변화(PM10 : t=3.123, p<0.05, PM2.5 : t=3.180, p<0.05), 생리작용과 시간변화(PM10 : t=4.065, p<0.05, PM2.5 : t=4.307, p<0.05)는 통계적으로 유의한 것으로 분석되어 각 요인과 시간변수의 교호작용이 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 식물의 미세먼지 정화요인에 따른 효율은, 정화요인이 존재하지 않는 대조구(Type C)에 비하여 표면적 증가로 1.40배, 생리작용으로 1.95배, 총 평균 2.74배의 정화시간이 더 짧은 것으로 비선형회귀분석을 통해 추정하였다. 이상의 결과를 종합하여 식물체의 미세먼지 정화매커니즘 중 생리작용(방출 및 흡수 등)이 표면적 증가(흡착)보다 더 큰 영향을 미치고 있음을 예상하였으며, 이에 따라 미세먼지 정화 기능을 목적으로 하는 녹지에서 비배 및 관수관리등 녹지관리가 중요한 요인임을 피력하였다.

• 한국조경학회지
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• 제46권5호
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• pp.82-92
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• 2018

본 연구의 목적은 수목의 과밀생육으로 인한 수형 및 생육불량, 녹지의 기능 저하를 해결하기 위해 과밀식재지의 밀도관리 모델과 신규식재지의 배식설계 모델을 개발하는 것이다. 화성시 동탄신도시의 완충녹지는 도로와 아파트단지 사이에 8~15m 폭으로 조성되었다. 완충녹지에 38개의 조사구를 설정하여 조경수 식재패턴 및 생육밀도를 조사하였다. 완충녹지 가로변에는 산딸나무, 복자기, 왕벚나무 등 경관기능의 낙엽활엽수가 67.9% 식재되었다. 마운딩 중앙부에는 스트로브잣나무 71.3%, 상수리나무 9.5%, 아파트변에는 스트로브잣나무 65.9%, 메타세쿼이아 10.2% 등 완충기능의 수목이 주로 식재되었다. 수목의 과밀생육 수준을 효과적으로 평가하기 위해 수관중복률 지표를 개발하여 분석하였다. 과밀생육이 가장 심각한 수종은 스트로브잣나무로 평균 수목밀도 0.3주/$m^2$, 평균 수관중복률 35.6%로 매우 높았고, 45% 이상인 지역도 많았다. 수관중복률 지표를 45% 이상(Type A), 30~45%(Type B), 30% 이하(Type C) 등 3단계 척도로 표준화하여 밀도관리 기준을 설정하였다. 생장불량 수목을 우선적으로 관리하는 모델, 식재패턴을 고려하여 유사규격의 수목을 선택하여 관리하는 모델을 제시하였다. 밀도관리 대상수목에 대한 수형 경관성과 이식작업 용이성을 검토하여 이식, 간벌, 가지치기 방법으로 선택할 수 있는 관리방안 적용 체계를 작성하였다. 신규로 조성되는 완충녹지에는 스트로브잣나무의 식재밀도를 0.20~0.25주/$m^2$로 완화하는 대신에 관목의 식재밀도를 1.5~2.0주/$m^2$로 강화하여 하층을 최소한 30~40% 피복하는 배식설계 모델을 제안하였다.

• 공업화학
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• 제29권3호
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• pp.278-282
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• 2018

강원지역 산림에서 수목들의 가지치기로 인하여 발생되는 목재 폐기물의 재활용 처리 기술 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 3종류(낙엽송, 향나무, 소나무) 폐목재를 활용한 흡착 실험에 의하여 수중에 함유된 메틸렌 블루의 제거능력이 우수한 생물흡착제로 향나무를 선별하였다. 그리고, 메틸렌 블루 제거효율을 향상하고자 0.4 g/100 mL의 향나무를 주입하여 반응 4 h 흡착하였을 때, 수중에 용해된 100, 200, 300 mg/L의 메틸렌 블루는 각각 98, 93, 81%의 제거효율을 나타내었다. 흡착제 농도 변화에 의한 흡착평형 자료들은 Freundlich식보다 Langmuir식에 잘 부합됨을 알 수 있었다. 또한, 메틸렌 블루 농도 변화에 의한 동력학적 실험으로부터, 생물흡착 속도식은 유사 2차 반응식에 보다 적합함을 알 수 있었다. 고농도 메틸렌의 블루 제거능력을 증가시키기 위하여, 300과 400 mg/L 메틸렌 블루를 210 rpm 교반속도로 4 h 운전하였을 때, 각각 92, 76% 제거효율을 나타내었다. 따라서 이러한 실험 결과들은 수중에 용해된 메틸렌 블루를 경제적으로 처리하는 새로운 생물흡착 기술에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제46권6호
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• pp.17-25
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• 2018

본 연구는 경회루 권역의 경관개선을 위해 원형을 고찰하고, 수목 생장예측모델을 추정하여 개선방안을 제시하기 위해 실시하였다. 식재경관의 개선방안에 대한 검증을 위해 만세산에 식재된 수목에 대한 사진측량을 진행하였다. 만세산 송림의 생장율을 알아보기 위해 Pressler 공식을 이용하고, 시뮬레이션을 제작하여 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장조사 및 경관분석 결과, 경회루 권역의 수목들은 수양벚나무와 감나무를 제외하고 흉고직경 30cm 이상의 대교목으로 특히 경관을 차폐하는 만세산의 송림과 북쪽 화계의 수목들에 대한 전정을 통해 관리하거나, 작은 수목으로 대체할 필요가 있다. 둘째, 수목생장율 측정 결과, 평균 10년을 기준으로 남측 만세산은 근원직경 14%, 수고 5%가 북측 만세산은 근원직경 7%, 수고 2.4% 만큼 생장하였다. 나아가 산출된 수목생장률을 바탕으로 시뮬레이션을 작성했을 때 20년 후에는 경회루 2층에서 경관 또한 만세산의 송림이 인왕산의 스카이라인을 차단함을 확인하였다. 셋째, 경관개선 시뮬레이션을 분석하여 경회루 권역의 경관을 조망하기 위한 수목관리방안을 제시하였다. 본 연구는 경회루 권역의 식재경관을 고증하고 효율적인 정비방안을 도출한 것에 의의가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.101-107
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• 2014

본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.