• 대한토목학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.511-523
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• 2023

철근콘크리트 손상 감지를 위한 무인항공기와 딥러닝 연계에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 컨볼루션 신경망은 객체 분류, 검출, 분할 모델의 백본으로 모델 성능에 높은 영향을 준다. 사전학습 컨볼루션 신경망인 모바일넷은 적은 연산량으로 충분한 정확도가 확보 될 수 있어 무인항공기 기반 실시간 손상 감지 백본으로 효율적이다. 바닐라 컨볼루션 신경망과 모바일넷을 분석 한 결과 모바일넷이 바닐라 컨볼루션 신경망의 15.9~22.9% 수준의 낮은 연산량으로도 6.0~9.0% 높은 검증 정확도를 가지는 것으로 평가되었다. 모바일넷V2, 모바일넷V3Large, 모바일넷 V3Small은 거의 동일한 최대 검증 정확도를 가지는 것으로 나타났으며 모바일넷의 철근콘트리트 손상 이미지 특성 추출 최적 조건은 옵티마이저 RMSprop, 드롭아웃 미적용, 평균풀링인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 모바일넷V2 기반 7가지 손상 감지 최대 검증 정확도 75.49%는 이미지 축적과 지속적 학습으로 향상 될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.9-16
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• 2023

태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권4호
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• pp.345-353
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• 2023

Purpose: The objective of this study was to propose a method for developing a clinical phantom to reproduce various diseases that are clinically prevalent in the field of dentistry. This could facilitate diverse clinical research without unnecessarily exposing patients to radiation. Materials and Methods: This study utilized a single dry skull, which was visually and radiographically examined to evaluate its condition. Existing lesions on the dry skull were preserved, and other relevant lesions were artificially created as necessary. These lesions were then documented using intraoral radiography and cone-beam computed tomography. Once all pre-existing and reproduced lesions were confirmed by the consensus of 2 oral and maxillofacial radiologists, the skull was embedded in a soft tissue substitute. To validate the process, cone-beam computed tomography scans and panoramic radiographs were obtained of the fabricated phantom. All acquired images were subsequently evaluated. Results: Most lesions could be identified on panoramic radiographs, although some sialoliths and cracked teeth were confirmed only through cone-beam computed tomographic images. A small gap was observed between the epoxy resin and the bone structures. However, 2 oral and maxillofacial radiologists agreed that this space did not meaningfully impact the interpretation process. Conclusion: The newly developed phantom has potential for use as a standardized phantom within the dental field. It may be utilized for a variety of imaging studies, not only for optimization purposes, but also for addressing other experimental issues related to both 2- and 3-dimensional diagnostic radiography.

• Anatomy and Cell Biology
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• 제56권1호
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• pp.86-93
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• 2023

Age at death estimation has always been a crucial yet challenging part of identification process in forensic field. The use of human skeletons have long been explored using the principle of macro and micro-architecture change in correlation with increasing age. The clavicle is recommended as the best candidate for accurate age estimation because of its accessibility, time to maturation and minimal effect from weight. Our study applies pre-trained convolutional neural network in order to achieve the most accurate and cost effective age estimation model using clavicular bone. The total of 988 clavicles of Thai population with known age and sex were radiographed using Kodak 9000 Extra-oral Imaging System. The radiographs then went through preprocessing protocol which include region of interest selection and quality assessment. Additional samples were generated using generative adversarial network. The total clavicular images used in this study were 3,999 which were then separated into training and test set, and the test set were subsequently categorized into 7 age groups. GoogLeNet was modified at two layers and fine tuned the parameters. The highest validation accuracy was 89.02% but the test set achieved only 30% accuracy. Our results show that the use of medial clavicular radiographs has a potential in the field of age at death estimation, thus, further study is recommended.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제29권1호
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• pp.34-50
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• 2024

Objectives: Transformation through a sustainable food system to provide healthy diets is essential for enhancing both human and planetary health. This study aimed to explain about sustainable diets and illustrate appropriate measurement of adherence to sustainable diets using a pre-existing index. Methods: For literature review, we used PubMed and Google Scholar databases by combining the search terms "development," "validation," "sustainable diet," "sustainable diet index," "planetary healthy diet," "EAT-Lancet diet," and "EAT-Lancet reference diet." For data presentation, we used data from National Health and Nutrition Examination Survey, 2017-2018, among adults aged 20 years and older (n = 3,920). Sustainable Diet Index-US (SDI-US), comprising four sub-indices corresponding to four dimensions of sustainable diets (nutritional quality, environmental impacts, affordability, and sociocultural practices), was calculated using data from 24-hour dietary recall interview, food expenditures, and food choices. A higher SDI-US score indicated greater adherence to sustainable diets (range: 4-20). This study also presented SDI-US scores according to the sociodemographic status. All analyses accounted for a complex survey design. Results: Of 148 papers, 16 were reviewed. Adherence to sustainable diets fell into 3 categories: EAT-Lancet reference diet-based (n = 8), Food and Agriculture Organization (FAO) definition-based (n = 4), and no specific guidelines but including the sustainability concept (n = 4). Importantly, FAO definition emphasizes on equal importance of four dimensions of diet (nutrition and health, economic, social and cultural, and environmental). The mean SDI-US score was 13 out of 20 points, and was higher in older, female, and highly educated adults than in their counterparts. Conclusions: This study highlighted that sustainable diets should be assessed using a multidimensional approach because of their complex nature. Currently, SDI can be a good option for operationalizing multidimensional sustainable diets. It is necessary to develop a Korean version of SDI through additional data collection, including environmental impact of food, food price, food budget, and use of ready-made products.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제13권3호
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• pp.355-363
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• 2024

Time synchronization is crucial for ensuring the reliable operation of modern economic and social infrastructures. Techniques such as Global Navigation Satellite System (GNSS)-based methods and Two-Way Satellite Time and Frequency Transfer (TWSTFT) play key roles in precise time comparison and synchronization. TWSTFT, in particular, is recognized for its ability to achieve sub-nanosecond accuracy in time transfer, making it indispensable in fields such as satellite navigation. This paper proposes a comprehensive performance evaluation method for TWSTFT modems, emphasizing pre-validation in controlled environments to mitigate operational challenges. Using the proposed evaluation method, the study presents the standard deviation of RTT according to C/N₀ and compares it with the datasheet of a commercial TWSTFT modem. Through this approach, the aim of this study is to enhance the reliability and accuracy of TWSTFT-based time synchronization across diverse applications.

• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.105-111
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• 2021

해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m², NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.

• 환경생물
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• 제40권2호
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• pp.164-171
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• 2022

꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)는 500종 이상의 기주를 가지고 토마토반점위조바이러스(Tomato spotted wilt virus; TSWV)를 매개하는 해충이다. 전 세계적으로 방제를 위해 노력하고 있지만 살충제를 이용한 방제는 저항성 그리고 환경 및 경제적 부담으로 인한 한계를 보였기 때문에 고정 정확도를 설정한 표본조사법(Fixed-precision level sampling plan)을 개발하였다. 고추(Capsicum annuum)의 꽃노랑총채벌레 성충 방제를 위한 표본 조사법은 공간분포분석, 표본추출 정지선 그리고 의사결정법으로 구성되었다. 표본추출은 식물체를 상단(지상에서 180 cm 이상), 중단(지상에서 120~160 cm 이상), 하단(지상에서 70~110 cm 이상)으로 나누어 각 높이별로 꽃 3개에서 나오는 꽃노랑총채벌레의 성충의 마리 수를 조사하였다. 표본 추출을 통해 꽃노랑총채벌레 성충의 밀도는 다른 식물체 위치(중단, 하단)보다 상단에서 높은 것으로 나왔다. 공간분포분석에서는 Taylor's power law (TPL)를 통해 도출한 각 위치별 계수를 공분산분석(ANCOVA)하여 차이를 비교하였다. ANCOVA 결과에서 도출된 절편과 기울기의 P 값이 각각 0.94, 0.87인 것을 통해 식물체 내 위치별로 차이가 없음을 확인한 후, 자료를 통합(pooling)하여 계산된 TPL 계수를 이용하여 표본추출 정지선을 구하였다. 꽃노랑총채벌레의 방제의사결정을 위한 방제밀도 수준(m₀)은 문헌을 참조하여 3과 18로 설정하였으며 설정값(m₀)을 이용해 최대표본수(N_max)도 조사하였다. 조사 결과, m₀=3, 18일 때 N_max값은 각각 약 97개, 1149개로 계산되었다. 개발된 모델의 적합성 검정을 위해 분석에 사용하지 않은 독립자료를 이용해 Resampling Validation for Sampling Program (RVSP) 프로그램으로 개발된 표본추출법의 적합성 평가를 실시하였고 적합한 정확도를 보이는 것으로 조사되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제23권4호
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• pp.467-473
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• 2007

Although the dominant land use at the Imha-dam watershed is forest areas, soil erosion has been increasing because of intensive agricultural activities performed at the fields located along the stream for easy-access to water supply and relatively favorable topography. In addition, steep topography at the Imha-dam watershed is also contributing increased soil erosion and sediment loads. At the Imha-dam watershed, outflow has increased sharply by the typhoons Rusa and Maemi in 2002, 2003 respectively. In this study, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model was evaluated for simulation of flow and sediment behaviors with long-term temporal and spatial conditions. The precipitation data from eight precipitation observatories, located at Ilwol, Subi and etc., were used. There was no significant difference in monthly rainfall for 8 locations. However, there was slight differences in rainfall amounts and patterns in 2003 and 2004. The topographical map at 1:5000 scale from the National Geographic Information Institute was used to define watershed boundaries, the detailed soil map at 1:25,000 scale from the National Institute of Highland Agriculture and the land cover data from the Korea Institute of Water and Environment were used to simulate the hydrologic response and soil erosion and sediment behaviors. To evaluate hydrologic component of the SWAT model, calibration was performed for the period from Jan. 2002 to Dec. 2003, and validation for Jan. 2004 to Apr. 2005. The $R^2$ value and El value were 0.93 and 0.90 respectively for calibration period, and the $R^2$ value and El value for validation were 0.73 and 0.68 respectively. The $R^2$ value and El value of sediment yield data with the calibrated parameters was 0.89 and 0.84 respectively. The comparisons with the measured data showed that the SWAT model is applicable to simulate hydrology and sediment behaviors at Imha dam watershed. With proper representation of the Best Management Practices (BM Ps) in the SWAT model, the SWAT can be used for pre-evaluation of the cost-effective and sustainable soil erosion BMPs to solve sediment issues at the Imha-dam watershed. In Korea, the Universal Soil Loss Equation (USLE) has been used to estimate the soil loss for over 30 years. However, there are limitations in the field scale mdel, USLE when applied for watershed. Also, the soil loss changes temporarily and spatially, for example, the Imha-dam watershed. Thus, the SW AT model, capable of simulating hydrologic and soil erosion/sediment behaviors temporarily and spatially at watershed scale, should be used to solve the muddy water issues at the Imha-dam watershed to establish more effective muddy water reduction countermeasure.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권2호
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• pp.267-287
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• 2017

수학에 대한 긍정적인 태도나 수학적 성향과 같은 정의적 특성의 개선은 학교 수학교육의 중요한 목표 중 하나로서 인식되고 있다. 본 연구는 이와 같은 정의적 영역의 개선을 위한 기초 연구를 수행하기 위하여 정의적 영역을 측정하는 검사 도구를 개발하였다. 개발 과정은 선행연구를 통해 정의적 영역의 요인을 선정하고, 초 중 고 학생들을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 실시하여 각 요인에 해당되는 문항들을 추출하였다. 이후 예비검사와 본검사를 통해 검사 문항들의 신뢰도와 요인분석 결과에 따라 최종문항을 선정하였다. 개발된 정의적 영역 검사 문항은 흥미, 학습태도, 가치, 외적동기, 내적동기, 학습의지, 효능감 요인의, 총 24문항으로 이루어져있다. 이는 향후 초 중 고 학생들의 정의적 영역 측정을 위한 검사도구로 활용할 수 있으며, 이를 토대로 수학교과의 정의적 영역 성취를 위한 교육 목표나 방향을 설정하는데 있어서의 지표가 될 수 있을 것이다.