The grounding system of the subsurface should ensure the safe and reliable operation of power systems, and guarantee a human being's safety in the situation of grounding fault in the power system. The safety of power apparatus in the subsurface can be reached by decreasing grounding resistance and grounding potential rise of subsurface. This paper presents a method based on the design of an artificial neural network(ANN) model for modeling and predicting the relationship between the grounding resistance and temperature-humidity in the subsurface.
One of the critical items in radar testing is the ability to evaluate the performance of radar systems under real operational environments. But it takes lots of time and cost to operate real targets and analyze the test results due to a large amount of data based on these complicated environments. In this paper, the Radar Simulative T&E Lab. is introduced, and the test and analysis results of the developing radar for predicting the radar system performance are described in the Radar Simulative T&E Lab. This laboratory could be used to test the far-field characteristics of antenna radiation pattern and to perform an effective radar system test and evaluation using a simulative target generator under a low cost repeating test situation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.145-152
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2022
One of the impacts of Covid-19 on education systems has been the shift to online education. This shift has changed the way education is consumed and perceived by students. However, the exact nature of student perception about online education is not known. The aim of this study was to understand the perceptions of Saudi higher education students (e.g., post-school students) about online education during the Covid-19 pandemic. Various aspects of online education including benefits, features and cybersecurity were explored. The data collected were analysed using statistical techniques, especially artificial neural networks, to address the research aims. The key findings were that benefits of online education was perceived by students with positive experience or when ensured of safe use of online platforms without the fear cyber security breaches for which recruitment of a cyber security officer was an important predictor. The issue of whether perception of online education as a necessity only for Covid situation or a lasting option beyond the pandemic is a topic for future research.
The design and philosophy are presented for an intelligent aid for a hyman operator who must diagnose a novel fault in a physical system. A novel fault is defined as one that the operator has not experienced in either real system operation or training. When the operator must diagnose a novel fault, deep reasoning about the behavior of the system components is required. To aid the human operator in this situation, four aiding approaches which provide useful information are proposed. The aiding information is generated by a qualitative, component-level model of the physical system. Both the aid and the human are able to reason causally about the system in a cooperative search for a diagnosis. The aiding features were designed to help the hyman's use of his/her mental model in predicting the normal system behavior, integrating the observations into the actual system behavior, or finding discrepancies between the two. The aid can also have direct access to the operator's hypotheses and run a hypothetical system model. The different aiding approaches will be evaluated by a series of experiments.
본 연구는 국내 여대생들의 성경험 실태를 파악하고 성경험 예측 요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 본 연구는 횡단면 기술적 연구 방법을 통하여 서울, 충청도, 강원도 소재의 총 6개의 4년제 대학교에 재학 중인 여대생들 중 320명을 편의표본추출방법으로 선정하였으며 Y 대학교의 연구윤리심의위원회(IRB)의 승인을 받았다. 최종적으로 299명의 학생들을 조사에 포함시켰으며, 로지스틱 회귀분석 방법을 이용하여 분석하였다. 본 연구를 위하여 299명의 학생들이 조사에 포함되었는데, 이들 중 60.2%의 여대생들이 성경험이 있다고 보고하였다. 성경험 예측 분석 결과, 성경험이 있는 친구를 가진 학생들, 흡연 학생들, 학년이 올라갈수록 유의하게 성경험이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 여대생들을 위한 성교육은 금연 프로그램을 포함한 흡연 학생들과 저학년 학생들을 대상으로 여대생들의 정서에 맞는 맞춤 성교육 프로그램이 실시되어야 하며, 원하지 않는 성경험으로 인한 위기 상황으로부터 여대생들을 보호하기 위해서는 대학의 모든 교직원들의 협력을 강화해야 한다.
Cutaneous leishmaniosis (CL) is the most common form of leishmaniasis.CL caused by L. major and L. tropica is endemic in 17 provinces of Iran. This study was carried out to elucidate situation of CL in Ardabil province and to predict distribution of Phlebotomus papatasi and Phlebotomus sergenti (Diptera: Psychodidae) as vectors of CL in the region. In this cross-sectional study, data on CL patients were collected from local health centers of Ardabil province, Iran during 2006-2018 to establish a geodatabase using ArcGIS10.3. A total of 20 CL cases were selected randomly and skin samples were collected and analyzed by PCR method. MaxEnt 3.3.3 model was used to determine ecologically suitable niches for the main vectors. A total, 309 CL human cases were reported and the highest incidence rate of disease was occurred in Bilasavar (37/100,000) and Germi (35/100,000). A total of 2,794 sand flies were collected during May to October 2018. The environmentally suitable habitats for P. papatasi and P. sergenti were predicted to be present in northern and central areas of Ardabil province. The most variable that contributed ratio in the modeling were Isothermality and slope factors. Ardabil province is possibly an endemic are for CL. The presence of P. papatasi and P. sergenti justifies local transmission while the vectors of CL are existing in the northern and central areas of the province.
Our research is aimed at predicting recent trend and leading technology for the future and providing optimal Nano technology trend information by analyzing Nano technology trend. Under recent global market situation, Users' needs and the technology to meet these needs are changing in real time. At this point, Nano technology also needs measures to reduce cost and enhance efficiency in order not to fall behind the times. Therefore, research like trend analysis which uses search data to satisfy both aspects is required. This research consists of four steps. We collect data and select keywords in step 1, detect trends based on frequency and create visualization in step 2, and perform analysis using data mining in step 3. This research can be used to look for changes of trend from three perspectives. This research conducted analysis on changes of trend in terms of major classification, Nano technology of 30's, and key words which consist of relevant Nano technology. Second, it is possible to provide real-time information. Trend analysis using search data can provide information depending on the continuously changing market situation due to the real-time information which search data includes. Third, through comparative analysis it is possible to establish a useful corporate policy and strategy by apprehending the trend of the United States which has relatively advanced Nano technology. Therefore, trend analysis using search data like this research can suggest proper direction of policy which respond to market change in a real time, can be used as reference material, and can help reduce cost.
빅데이터 관련 분석 기법에서 처방적 분석 방법론은 적극적인 학습이 양질의 학습 데이터를 확보함으로써 수동적인 학습모델의 성능을 개선하고, 해당 시스템을 최적화하여 성능의 극대화를 통해 처리 프로세싱 과정을 다루며 판단의 근거가 되는 이유를 제시하고 있다. 그리고 범주 정보가 없는 데이터의 경우 기계가 이를 분석하여 애매한 것과 경계지점에 놓인 것들을 찾아내 수동으로 판단하게 하여 값비싼 범주 데이터를 매우 효과적으로 구축하는 방식이다. 연구자 역량을 강화하기 위하여 연구자의 연구 분야, 연구 성향, 연구 활동정보 등을 수집하여 데이터가 가진 가치를 확장하기 위해 데이터 전처리 후 실행 시점의 상황 예측하고 실행 가능한 대안 도출을 통해 상황 변동에 따른 대안 유효성 검토 등 처방적 분석을 통하여 연구자 맞춤형 연구정보 서비스를 제공한다.
자율주행자동차 상용화를 위해 자율주행자동차 안전성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 그 중 시나리오 연구가 안전성 평가에 직접적으로 연관되어 필수적으로 고려되고 있다. 그러나 기존 시나리오 제시의 경우 데이터 부재 및 전문가 개입으로 인해 객관성 및 설명력이 보완될 필요가 있다는 의견이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 사고 데이터 및 설명력 있는 인공지능 방법론인 ViT 모델을 활용하여 확장된 자율주행자동차 안전성 평가 시나리오를 제시한다. 활용 데이터에 최적화시킨 ViT 모델 학습 결과, 94% 정확도가 확인되었으며 Attention Map을 추가적으로 활용하여 설명력 있는 시나리오를 제시하였다. 본 연구를 통해 기존 시나리오 접근법의 한계를 보완하고 인공지능을 활용하여 새로운 안전성 평가 시나리오 수립 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
산업재해로 인한 사망사고와 함께 시민재해로 인한 사망사고 발생 등이 사회적 문제로 지적됨에 따라 작업장에서 발생하는 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 제정되어 시민의 안전권 보장과 중대재해를 사전에 방지하기 위한 노력이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 지게차와 같은 중장비에 작업자가 치이는 경우와 관련해 거리 예측 모델을 제안한다. 데이터는 실제 지게차와 작업자가 배회하는 환경을 CCTV로 직접 촬영한 영상을 사용했으며 유클리디안 거리 기반으로 진행하였다. 산업 현장에서 데이터 셋을 직접 구축해 YOLO-v4를 학습하고 이를 통해 거리를 예측하여 위험한 상황인지 판정하는 모델을 구현하여 종합 위험 상황 판단 모델의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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