• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.267-273
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• 2024

본 연구에서는 코딩없이 인공지능 학습 모델을 개발할 수 있는 클라우드 기반의 버텍스 AI 플렛폼을 이용하여 비전문가인 일반인들이 손쉽게 인공지능 학습 모델을 개발하였고 임상적 적용가능성을 확인하였다. 학습용 데이터는 캐글 사이트에 공개된 총9개 치과 질환, 2,999장 치근병 X선 영상을 사용하였고, 무작위로 학습, 검증 및 테스트 데이터 이미지를 분류하였다. 버텍스 AI의 기본 학습모델 워크플로우에서 학습 파이프라인을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정작업을 통해 영상분류, 멀티레이블 학습을 수행하였다. Auto ML을 수행한 결과 AUC가 0.967, 정밀도는 95.6%, 재현율은 95.2%로 나타났으며, 학습된 인공지능 모델이 임상적 진단에 충분한 의미가 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권6호
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• pp.2220-2238
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• 2024

As a typical active equipment, pump machinery is widely used in nuclear power plants. Although the mechanism of pump machinery in nuclear power plants is similar to that of conventional pumps, the safety and reliability requirements of nuclear pumps are higher in complex operating environments. Once there is significant performance degradation or failure, it may cause huge security risks and economic losses. There are many pumps mechanical parameters, and it is very important to explore the correlation between multi-dimensional variables and condition. Therefore, a condition monitoring model based on Deep Denoising Autoencoder (DDAE) is constructed in this paper. This model not only ensures low false positive rate, but also realizes early abnormal monitoring and location. In order to alleviate the influence of parameter time-varying effect on the model in long-term monitoring, this paper combined equidistant sampling strategy and DDAE model to enhance the monitoring efficiency. By using the simulation data of reactor coolant pump and the actual centrifugal pump data, the monitoring and positioning capabilities of the proposed scheme under normal and abnormal conditions were verified. This paper has important reference significance for improving the intelligent operation and maintenance efficiency of nuclear power plants.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권5호
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• pp.1584-1602
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• 2024

It is vital to output the required electrical power following various task requirements when the space reactor power supply is operating in orbit. The dynamic performance of the closed Brayton cycle thermoelectric conversion system is initially studied and analyzed. Based on this, a load tracking power regulation method is developed for the liquid metal cooled space reactor power system, which takes into account the inlet temperature of the lithium on the hot side of the intermediate heat exchanger, the filling quantity of helium and xenon, and the input amount of the heat pipe radiator module. After comparing several methods, a power regulation method with fast response speed and strong system stability is obtained. Under various changes in power output, the dynamic response characteristics of the ultra-small liquid metal lithium-cooled space reactor concept scheme are analyzed. The transient operation process of 70 % load power shows that core power variation is within 30 % and core coolant temperature can operate at the set safety temperature. The second loop's helium-xenon working fluid has a 65K temperature change range and a 25 % filling quantity. The lithium at the radiator loop outlet changes by less than ±7 K, and the system's main key parameters change as expected, indicating safety. The core system uses less power during 30 % load power transient operation. According to the response characteristics of various system parameters, under low power operation conditions, the lithium working fluid temperature of the radiator circuit and the high-temperature heat pipe operation temperature are limiting conditions for low-power operation, and multiple system parameters must be coordinated to ensure that the radiator system does not condense the lithium working fluid and the heat pipe.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.25-33
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• 2024

토머그래피 영상재구성에서 초점은 높은 이미지 품질을 유지하면서 환자의 방사선 노출을 줄일 수 있는 CT 영상재구성 방법을 개발하는 것이다. 일반적으로 통계적 영상재구성 방법은 고품질 및 정확한 이미지를 생성할 수 있는 능력을 개선하면서 환자의 방사선 노출을 크게 줄일 수 있다. 그런데 CT 영상재구성과 같은 다차원의 모수 추정인 경우에서는 그것의 페널티 함수의 헤이지안 행렬의 역행렬 차수가 매우 크기 때문에 구할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 저자는 PEMG-1 알고리즘을 제안하였다. 그러나 PEMG-1 알고리즘은 일반 통계적 영상재구성 방법처럼 페널티 로그우도를 증가시키는 수렴속도에 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 수렴속도가 빠르고 우도의 단조 증가성을 보장하는 재구성 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘의 기본 구조는 반복마다 모수들을 동시에 갱신하지 않고 몇 개의 픽셀로 이루어진 그룹들을 순차적으로 갱신하는 방법이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.484-495
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• 2020

이 연구는 피부 각질층의 구조와 동일한 구조를 형성하는 혼합계면활성제 (MimicLipidMSM1000)로써 수크로오스다이스테아레이트, 폴리글리세릴-2다이올리에이트, 발효스쿠알란, 에르고스테롤, 10-하이드록시스테아릭애씨드로 이루어진 혼합물을 합성하였다. 이 혼합 계면활성제를 2~5wt%를 사용할 경우, 5~30층의 다중층 라멜라구조를 형성하는 인공 피부 모사체를 만들 수 있었다. 이 혼합계면활성제를 사용하여 에멀젼을 만들고, 다중층의 라멜라 상이 형성되는 것을 메커니즘 적으로 해석하였다. 이 계면활성제의 외관은 연한 갈색의 단단한 왁스이었고, HLB(hydrophilic lipophilic balance)는 12.53이었으며, 임계파라미터 값(critical parameter value)은 0.987, 산가는 0.13이었다. pH변화에 따른 안정성은 산성(3.8), 중성(7.2), 알칼리성(10.8)에서도 안정하였다. 액정의 입경은 5~25mm에서 가장 안정한 십자형 모양 (maltese cross) 라멜라액정 드롭플렛(lamellar crystalline droplet)이 형성됨을 알 수 있었다. 호모믹서의 교반속도 변화에 따른 유화입자의 크기는 2500rpm (17.9mm±2.6mm), 3500rpm (12.5mm±2.1mm), 4500rpm (6.2mm±1.8mm) 속도가 높아 질수록 작은 입자가 형성되었다. 편광현미경을 통하여 액정형성 입자를 관찰하였으며, 주사전자현미경(cryo-SEM)으로 액정의 형성 구조를 정밀하게 분석하였다. 응용분야로써, 각질층의 다중 라멜라 동일한 구조를 형성하는 피부모사체 형성 계면활성제를 사용하여 다양한 스킨케어화장료, 메이크업 케어 화장료, 두피보호용 화장료 등 다양한 처방개발에 폭 넓게 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.157-175
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• 2012

방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.157-167
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• 2008

본 연구에서는 직립 구조물 전면에서 발생하는 권파에 의한 월파의 기포분율을 수리모형실험으로 검토하였다. 구조물 직립벽 전면에서 쇄파되는 내습파랑은 쇄파와 월파 과정동안 기포를 연행하거나 액적화되며 강한 난류세기를 갖는 다위상흐름이 된다. 본 연구에서는 광섬유반사율계와 기포를 이용한 영상유속계기법으로 월파의 기포분율, 유속, 그리고 층두께를 측정하였다. 반복된 실험으로 얻어진 기포분율과 유속은 조화평균과 시간평균을 적용하여 분석하였다. 평균된 기포분율의 분포로부터 높은 기포분율은 주로 월파수괴의 전면부에서 발생하는 것을 알 수 있었으며, 구조물 상단표면에 접한 영역과 월파수괴의 후면부 영역은 상대적으로 낮은 기포분율을 보여주었다. 측정된 월파의 기포분율, 유속, 그리고 층두께로부터 월파의 흐름율과 운동량을 산정하였고, 실험결과로부터 기포분율이 중요한 인자임을 알 수 있었다. 수심평균된 기포분율, 유속, 두께의 상사적 분포특성을 이용하여 경험식을 제시하였고, 1차원적 경험식을 이용하여 흐름율과 운동량을 검토하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권16호
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• pp.7129-7138
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• 2015

Background: The polycystic ovary syndrome (PCOS), characterized by hyperandrogenism and chronic anovulation, is a common endocrine disorder in women. PCOS, which is associated with polycystic ovaries, hirsutism, obesity and insulin resistance, is a leading cause of female infertility. In this condition there is an imbalance in female sex hormones. All the sequelae symptoms of PCOS gradually lead to cancer in the course of time. It is heterogeneous disorder of unknown etiology so it is essential to find the exact cause. Materials and Methods: In this study both invasive and non-invasive techniques were employed to establish the etiology. Diagnosis was based on Rotterdam criteria (hyperandrogenism, ovulatory dysfunction, PCOM) and multiparameters using buccal samples and dermatoglypic analysis and cytogenetic study for 10 cases and four age and sex matched controls. Results: In clinical analysis we have observed the mean value of total testosterone level was 23.6nmol/L, total hirsutism score was from 12-24, facial acne was found in in 70% patients with 7-12 subcapsular follicular cysts, each measuring 2-8 mm in diameter. In dermatoglypic analysis we observed increases in mean value ($45.9^{\circ}$) of ATD angle when compared with control group and also found increased frequency (38%) of Ulnar loops on both fingers (UU), (18%) whorls on the right finger and Ulnar loop on left finger (WU) and (16%) arches on right and left fingers (AA) were observed in PCOS patients when compared with control subjects. Features which could be applied as markers for PCOS patients are the presence of Ulnar loops in middle and little fingers of right and left hand. The buccal micronucleus cytome assay in exfoliated buccal cells, we found decrease in frequency of micronuclei and significant increases in frequency of karyolysed nuclei in polycystic ovarian syndrome patients. Chromosome aberration analysis revealed a significant increase in frequency of chromosome aberrations (CAs) in PCOS patients when compared with controls. Conclusions: From this present work it can be concluded that non-invasive technique like dermatoglypics analysis and buccal micronucleus cytome assays with exfoliated buccal cell can also be effective biomarkers for PCOS, along with increased CAs in lymphocytes as a sign of genetic instability. There is a hypothesis that micronuclei and chromosomal aberrations could have a predictive value for cancer. From this present work it can be concluded to some extent that non-invasive technique like dermatoglypics and buccal cell analysis can also be effective for diagnosis.