진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
Kim, Young Hyun;Lee, Chena;Ha, Eun-Gyu;Choi, Yoon Jeong;Han, Sang-Sun
Imaging Science in Dentistry
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제51권3호
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pp.299-306
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2021
Purpose: This study aimed to propose a fully automatic landmark identification model based on a deep learning algorithm using real clinical data and to verify its accuracy considering inter-examiner variability. Materials and Methods: In total, 950 lateral cephalometric images from Yonsei Dental Hospital were used. Two calibrated examiners manually identified the 13 most important landmarks to set as references. The proposed deep learning model has a 2-step structure-a region of interest machine and a detection machine-each consisting of 8 convolution layers, 5 pooling layers, and 2 fully connected layers. The distance errors of detection between 2 examiners were used as a clinically acceptable range for performance evaluation. Results: The 13 landmarks were automatically detected using the proposed model. Inter-examiner agreement for all landmarks indicated excellent reliability based on the 95% confidence interval. The average clinically acceptable range for all 13 landmarks was 1.24 mm. The mean radial error between the reference values assigned by 1 expert and the proposed model was 1.84 mm, exhibiting a successful detection rate of 36.1%. The A-point, the incisal tip of the maxillary and mandibular incisors, and ANS showed lower mean radial error than the calibrated expert variability. Conclusion: This experiment demonstrated that the proposed deep learning model can perform fully automatic identification of cephalometric landmarks and achieve better results than examiners for some landmarks. It is meaningful to consider between-examiner variability for clinical applicability when evaluating the performance of deep learning methods in cephalometric landmark identification.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권1호
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pp.53-61
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2021
The year 2020 was a time when the coronavirus infections-19 (COVID-19) caused various changes in society. In particular, the fields that have been conducted face-to-face have been greatly confused by the transition to an online non-face-to-face method, and this is the case with the field of education. There are two main advantages of offline education. The first is that we can improve our understanding through communication with teachers, and the second is that we can develop social skills through interaction with friends. But as online classes progressed due to corona 19, interaction could not be achieved. As a result, the motivation for learning has been reduced due to difficulties in real-time feedback, and the participation rate has been significantly lowered, especially in lower grades, raising concerns about the learning gap that will occur after corona 19. However, there are some cases in which online classes were conducted as effectively as offline classes by utilizing various contents. What they have in common is the use of content. Teachers generally improved the quality of education by linking interesting sights and videos that enhance learning comprehension. The provided video conveys learning-related content into stories, enabling intuitive observation. Many students were already enjoying these videos through VOD (Video on Demand) such as TV and YouTube, they were able to connect their easy access to content and interest in learning. Appropriate use of video content has rather increased the learning effect and should continue after corona 19. Therefore, it is necessary to study methodologies that apply video content efficiently to education. This study looked at the steps that needed content application through the development of education programs, and observed its meaning. Students were curious about the content, motivated to learn and participated in learning on their own. Intuitive learning, conducted through appreciation, play and content production, provided an opportunity to learn on their own in everyday life.
Recently, an interest in risk calculation methods has been increasing in Korea due to the establishment of classification code for explosive hazardous area on gas facility (KGS CODE GC101), which is based on the international standard of classification of areas - explosive gas atmospheres (IEC 60079-10-1). However, experiments to check for leaks of combustible or toxic gases are very difficult. These experiments can lead to fire, explosion, and toxic poisoning. Therefore, even if someone tries to provide a laboratory for this experiment, it is difficult to install a gas leakage equipment. In this study we find out differences among actual experiments, CFD by using FLACS and calculation based on classification code for explosive hazardous area on gas facility (KGS CODE GC101) by comparing to each other. We develpoed KGS HAC (hazardous area classification) program which based on KGS GC101 for convenience and popularization. As a result, actual gas leak, CFD and KGS HAC are showing slightly different results. The results of dispersion of 1.8 to 2.7 m were shown in the actual experiment, and the CFD and KGS HAC showed a linear increase of about 0.4 to 1 m depending on the increase in a flow rate. In the actual experiment, the application of 3/8" tubes and orifice to take into account the momentum drop resulted in an increase in the hazardous distance of about 1.95 m. Comparing three methods was able to identify similarities between real and CFD, and also similarities and limitations of CFD and KGS HAC. We hope these results will provide a good basis for future experiments and risk calculations.
Recently, interest in smart factories is increasing. Investments to improve intelligence/automation are also being made continuously in manufacturing plants. Facility automation based on sensor data collection is now essential. In addition, we are operating our factories based on data generated in all areas of production, including production management, facility operation, and quality management, and an integrated standard information system. When producing LCD polarizer products, it is most important to link trace information between data generated by individual production processes. All systems involved in production must ensure that there is no data loss and data integrity is ensured. The large-capacity data collected from individual systems is composed of key values linked to each other. A real-time quality analysis processing system based on connected integrated system data is required. In this study, large-capacity data collection, storage, integration and loss prevention methods were presented for optimization of LCD polarizer production. The identification Risk model of inspection products can be added, and the applicable product model is designed to be continuously expanded. A quality inspection and analysis system that maximizes the yield rate was designed by using the final inspection image of the product using big data technology. In the case of products that are predefined as analysable products, it is designed to be verified with the big data knn analysis model, and individual analysis results are continuously applied to the actual production site to operate in a virtuous cycle structure. Production Optimization was performed by applying it to the currently produced LCD polarizer production line.
Transferring single flux quanta across a Josephson junction at an exactly determined rate has made highly precise voltage measurements possible. Making use of self-shunted Nb-based SINIS junctions, programmable fast-switching DC voltage standards with output voltages of up to 10 V were produced. This development is now extended from fundamental DC measurements to the precise determination of AC voltages with arbitrary waveforms. Integrated RSFQ circuits will help to replace expensive semiconductor devices for frequency control and signal coding. Easy-to-handle AC and inexpensive quantum voltmeters of fundamental accuracy would be of interest to industry. In analogy to the development in the flux regime, metallic nanocircuits comprising small-area tunnel junctions and providing the coherent transport of single electrons might play an important role in quantum current metrology. By precise counting of single charges these circuits allow prototypes of quantum standards for electric current and capacitance to be realised. Replacing single electron devices by single Cooper pair circuits, the charge transfer rates and thus the quantum currents could be significantly increased. Recently, the principles of the gate-controlled transfer of individual Cooper pairs in superconducting A1 devices in different electromagnetic environments were demonstrated. The characteristics of these quantum coherent circuits can be improved by replacing the small aluminum tunnel Junctions by niobium junctions. Due to the higher value of the superconducting energy gap ($\Delta_{Nb}$ = $7\Delta_{Al}$), the characteristic energy and the frequency scales for Nb devices are substantially extended as compared to A1 devices. Although the fabrication of small Nb junctions presents a real challenge, the Nb-based metrological devices will be faster and more accurate in operation. Moreover, the Nb-based Cooper pair electrometer could be coupled to an Nb single Cooper pair qubit which can be beneficial for both, the stability of the qubit and its readout with a large signal-to-noise ratio..
유연소자를 이용한 전자제품은 실사용환경에서 가혹한 기계적 변형을 경험한다. 이에 따라 유연소자의 기계적 신뢰성에 대한 연구가 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 유연기판에 증착된 금속 박막의 최대 굽힘 변형률을 예측하기 위하여 기존에 사용하는 굽힘 변형률 모델과 유한요소해석을 이용하였다. 박막의 소재 및 두께, 기판의 두께를 달리하여 유한요소해석으로 굽힘 실험을 모사하였고, 기존 모델로 예측된 변형률과 해석결과를 서로 비교하였다. 굽힘 변형 시 박막 첨단과 주위의 변형률 분포를 확인하였고, 굽힘 정도에 따른 기존 모델의 오차율을 정리하였다. 신규수학적 모델을 제시하여 각 경우의 수에 따른 상수를 제시하였다.
Xanthomonas oryzae pv. oryzae (Xoo) causes a devastating bacterial leaf blight in rice. Here, the antimicrobial effects of ᴰ-limonene, ᴸ-limonene, and its oxidative derivative carveol against Xoo were investigated. We revealed that carveol treatment at ≥ 0.1 mM in liquid culture resulted in significant decrease in Xoo growth rate (> 40%) in a concentration-dependent manner, and over 1 mM, no growth was observed. The treatment with ᴰ-limonene and ᴸ-limonene also inhibited the Xoo growth but to a lesser extent compared to carveol. These results were further elaborated with the assays of motility, biofilm formation and xanthomonadin production. The carveol treatment over 1 mM caused no motilities, basal level of biofilm formation (< 10%), and significantly reduced xanthomonadin production. The biofilm formation after the treatment with two limonene isomers was decreased in a concentration-dependent manner, but the degree of the effect was not comparable to carveol. In addition, there was negligible effect on the xanthomonadin production mediated by the treatment of two limonene isomers. Field emission-scanning electron microscope (FE-SEM) unveiled that all three compounds used in this study cause severe ultrastructural morphological changes in Xoo cells, showing shrinking, shriveling, and holes on their surface. Moreover, quantitative real-time PCR revealed that carveol and ᴰ-limonene treatment significantly down-regulated the expression levels of genes involved in virulence and biofilm formation of Xoo, but not with ᴸ-limonene. Together, we suggest that limonenes and carveol will be the candidates of interest in the development of biological pesticides.
이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고 비용의 매우 복잡한 빔집속부를 사용하여야 한다. 또한 각 주사선에 대해 초음파를 매번 송수신해야 하므로 볼륨 레이트 또한 낮게 된다. 이를 해결하기 위해 기존에 제안된 교차어레이를 이용한 3차원 영상화 기법은 실시간 3차원 영상을 위한 고속 주사가 가능하고 측방향으로는 동적집속이 가능하지만, 고도방향으로는 송신집속깊이를 제외하고는 고도방향의 해상도가 저하된다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 합성구경 기반의 교차 어레이를 사용한 3차원 영상화 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 고도방향으로 놓인 일차원 송신어레이의 각 변환소자를 한번에 하나씩 순차적으로 송신하고, 반사된 신호들을 측방향으로 놓인 일차원 수신어레이의 모든 변환소자를 이용하여 수신하게 된다. 수신시 측방향으로는 동적집속, 고도방향으로는 합성구경 기법을 이용하여 빔을 집속함으로써 모든 영상 점에 대해 측방향과 고도방향 모두 동적집속된 효과를 얻을 수 있다. 또한, 제안한 방법은 고도방향으로 합성구경 기법을 이용함으로써 송신어레이 변화소자 개수만큼의 초음파 송수신 과정을 통해 관심 영역의 입제영상을 임의의 요구되는 단면영상 수를 이용하여 구성할 수 있다. 제안한 방법을 통해 기존의 고정집속 기반의 교차어레이를 이용한 3차원 영상화 기법과 비교하여 측방향으로는 동일하고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 점증하였다. 또한 동반논문에서는 제안한 방법에 비해 송신전력과 고도방향 해상도를 더욱 향상시킬 수 있는 선형파면 기반의 합성구경 기법을 제안한다.
최근 교육, 제조, 건설 등 다양한 응용 분야에서 사실적인 가상환경을 표현하기 위하여 실세계 영상데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 스마트 시티 등 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지면서, 항공 영상 등 실제 촬영한 영상을 이용하여 현실감 있는 3D 도시 모델을 구축하고 있다. 그러나, 촬영된 항공 영상에는 태양에 의한 그림자가 포함되어 있으며, 그림자가 포함된 3D 도시 모델은 사용자에게 정보를 왜곡시켜 표현하는 문제를 안고 있다. 그림자를 제거하기 위하여 그동안 많은 연구가 진행되었지만, 아직까지 해결하기 어려운 도전적인 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 VWorld에서 제공하는 3차원 공간정보를 이용하여 건물의 높이 맵을 포함한 가상환경 데이터 셋을 구축하고, 높이맵과 딥러닝을 이용한 새로운 그림자 탐지 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 높이맵을 사용했을 때 기존 방법보다 그림자 탐지 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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