• 제목/요약/키워드: Similar Systems

검색결과 3,872건 처리시간 0.032초

NIRS Analysis of Liquid and Dry Ewe Milk

  • Nunez-Sanchez, Nieves;Varo, Garrido;Serradilla-Manrique, Juan M.;Ares-Cea, Jose L.
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
    • /
    • pp.1251-1251
    • /
    • 2001
  • The routine analysis of milk chemical components is of major importance both for the management of animals in dairy farms and for quality control in dairy industries. NIRS technology is an analytical technique which greatly simplifies this routine. One of the most critical aspects in NIRS analysis of milk is sample preparation and analysis modes which should be fast and straightforward. An important difficulty when obtaining NIR spectra of milk is the high water content (80 to 90%) of this product, since water absorbs most of the infrared radiation, and, therefore, limits the accuracy of calibrating for other constituents. To avoid this problem, the DESIR system was set up. Other ways of radiation-sample interaction adapted for liquids or semi-liquids exist, which are practically instantaneous and with limited or null necessity of sample preparation: Transmission and Folded Transmission or Transflectance. The objective of the present work is to compare the precision and accuracy of milk calibration equations in two analysis modes: Reflectance (dry milk) and Folded Transmission (liquid milk). A FOSS-NIR Systems 6500 I spectrophotometer (400-2500 nm) provided with a spinning module was used. Two NIR spectroscopic methods for milk analysis were compared: a) folded transmission: liquid milk samples in a 0.1 pathlength sample cell (ref. IH-0345) and b) reflectance: dried milk samples in glass fibre filters placed in a standard ring cell. A set of 101 milk samples was used to develop the calibration equations, for the two NIR analysis modes, to predict casein, protein, fat and dry matter contents, and 48 milk samples to predict Somatic Cell Count (SCC). The calibrations obtained for protein, fat and dry matter have an excellent quantitative prediction power, since they present $r^2$ values higher than 0.9. The $r^2$ values are slightly lower for casein and SCC (0.88 and 0.89 respectively), but they still are sufficiently high. The accuracy of casein, protein and SCC equations is not affected by the analysis modes, since their ETVC values are very similar in reflectance and folded transmission (0.19% vs 0.21%; 0.16% vs 0.19% and 55.57% vs 53.11% respectively), Lower SECV values were obtained for the prediction of fat and dry matter with the folded transmission equations (0.14% and 0.25% respectively) compared to the results with the reflectance ones (0.43% and 0.34% respectively). In terms of accuracy and speed of analytical response, NIRS analysis of liquid milk is recommended (folded transmission), since the drying procedure takes 24 hours. However, both analysis modes offer satisfactory results.

  • PDF

순환 아키텍쳐 및 하이퍼파라미터 최적화를 이용한 데이터 기반 군사 동작 판별 알고리즘 (A Data-driven Classifier for Motion Detection of Soldiers on the Battlefield using Recurrent Architectures and Hyperparameter Optimization)

  • 김준호;채건주;박재민;박경원
    • 지능정보연구
    • /
    • 제29권1호
    • /
    • pp.107-119
    • /
    • 2023
  • 군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

Sentence BERT를 이용한 내용 기반 국문 저널추천 시스템 (Content-based Korean journal recommendation system using Sentence BERT)

  • 김용우;김대영;서현희;김영민
    • 지능정보연구
    • /
    • 제29권3호
    • /
    • pp.37-55
    • /
    • 2023
  • 전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

Compressed Demographic Transition and Economic Growth in the Latecomer

  • Inyong Shin;Hyunho Kim
    • 분석과 대안
    • /
    • 제7권2호
    • /
    • pp.35-77
    • /
    • 2023
  • This study aims to solve the entangled loop between demographic transition (DT) and economic growth by analyzing cross-country data. We undertake a national-level group analysis to verify the compressed transition of demographic variables over time. Assuming that the LA (latecomer advantage) on DT over time exists, we verify that the DT of the latecomer is compressed by providing a formal proof of LA on DT over income. As a DT has the double-kinked functions of income, we check them in multiple aspects: early maturation, leftward threshold, and steeper descent under a contour map and econometric methods. We find that the developing countries (the latecomer) have speedy DT (CDT, compressed DT) as well as speedy income such that DT of the latecomers starts at lower levels of income, lasts for a shorter period, and finishes at the earlier stage of economic development compared to that of developed countries (the early mover). To check the balance of DT, we classify countries into four groups of DT---balanced, slow, unilateral, and rapid transition countries. We identify that the main causes of rapid transition are due to the strong family planning programs of the government. Finally, we check the effect of latecomer's CDT on economic growth inversely: we undertake the simulation of the CDT effect on economic growth and the aging process for the latecomer. A worrying result is that the CDT of the latecomer shows a sharp upturn of the working-age population, followed by a sharp downturn in a short period. Compared to early-mover countries, the latecomer countries cannot buy more time to accommodate the workable population for the period of demographic bonus and prepare their aging societies for demographic onus. Thus, we conclude that CDT is not necessarily advantageous to developing countries. These outcomes of the latecomer's CDT can be re-interpreted as follows. Developing countries need power sources to pump up economic development, such as the following production factors: labor, physical and financial capital, and economic systems. As for labor, the properties of early maturation and leftward thresholds on DTs of the latecomer mean that demographic movement occurs at an unusually early stage of economic development; this is similar to a plane that leaks fuel before or just before take-off, with the result that it no longer flies higher or farther. What is worse, the property of steeper descent represents the falling speed of a plane so that it cannot be sustained at higher levels, and then plummets to all-time lows.

한국의 온라인 종교문화에 대한 시론적 연구 - 온라인 종교활동과 종교적 표현상의 특이 사례를 중심으로 - (Online Religious Culture in Korea: Focusing on Religious Activities and Special Cases of Religious Expression)

  • 심형준;이원섭;오준혁;이유나
    • 대순사상논총
    • /
    • 제45집
    • /
    • pp.187-226
    • /
    • 2023
  • 디지털 미디어를 통해서 일상을 살아가는 시대에 종교활동은 어떻게 변화하고 있을까? 서구의 디지털 종교나 디지털 원주민의 종교활동에 대한 연구를 보면 전통적인 종교활동이 퇴조하고 가볍고 쉬운 형태의 종교활동이나 관념이 부상한다고 한다. 한국에서도 비슷한 현상이 벌어지고 있는지 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 바로 그러한 의문을 가지고 온라인 환경에서 한국 사람들의 종교적 활동과 표현 양상을 살펴본다. 본 연구에서는 크게 네 가지의 종교(적) 활동 및 종교적 표현에 주목한다. ①교단 종교(개신교, 불교, 가톨릭)의 온라인 종교활동, ②비교단 종교(사주, 타로 등)와 관련된 온라인 종교활동, ③온라인 성지와 소원 댓글(채팅), ④ 유행했던 종교적 신조어(지름신, 갓생). 이러한 검토를 통해서 디지털 미디어의 특성에 종교적 관념과 실천 양상이 제약되는 것을 확인할 수 있다. 이것은 단순한 형태의 종교적 관념과 활동의 부상이 디지털 미디어 및 디지털 콘텐츠 소비 특성과 상관성이 있음을 시사한다.

온라인 커뮤니티에서 사용되는 댓글의 형태를 고려한 악플 탐지를 위한 전처리 기법 (Preprocessing Technique for Malicious Comments Detection Considering the Form of Comments Used in the Online Community)

  • 김해수;김미희
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제12권3호
    • /
    • pp.103-110
    • /
    • 2023
  • 인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

초소형 마이크로콘 관입시험기의 개발 및 적용 (Development and Application of Ultra Small Micro-Cone Penetrometer)

  • 이종섭;신동현;윤형구;이우진
    • 한국지반공학회논문집
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.77-86
    • /
    • 2008
  • 흙의 교란영역과 측정값은 관입시험기의 크기에 영향을 받는다. 관입기의 크기가 작을수록 더 국부적인 값을 얻을 수 있다. 관입시험 시 흙의 교란을 최소화하면서 흙의 특성을 파악하기 위하여 극소형 마이크로콘(외경 5mm)을 설계 및 제작하였다. 선단저항력은 마이크로콘 선단부에 설치된 변형률계를 이용하여 측정하였다. 뿐만 아니라 선단 저항력으로부터 마찰저항력 성분을 효과적으로 제거하기 위하여 이중관 형식의 마찰 슬리브를 채택하였다. 설계 시 변형률계의 설치, 회로구성, 관입시스템, 관입속도, 측정률, 작동 온도, 그리고 calibration 과정이 고려되었다. 점토의 경계면, 점토-모래지반의 경계면을 마이크로콘을 적용함으로써 효과적으로 찾아 낼 수 있었다. 뿐만 아니라, 마이크로 콘과 직경 16mm의 미니어처 콘을 이용하여 측정한 선단저항력이 매우 유사하지만, 마이크로 콘의 해상도가 매우 높은 것으로 나타났다. 본 논문은 마이크로 콘이 매우 높은 해상도 그리고 주변지반의 변형을 최소화하면서 흙의 경계면을 효과적으로 감지할 수 있음을 보여준다.

붕괴절토사면의 수치해석시 암반물성치 및 해석모델에 대한 고찰 (A Study on Jointed Rock Mass Properties and Analysis Model of Numerical Simulation on Collapsed Slope)

  • 구호본;김승희;김승현;이정엽
    • 한국지반공학회논문집
    • /
    • 제24권5호
    • /
    • pp.65-78
    • /
    • 2008
  • 절토사면 및 천심도 터널의 경우 불연속면을 따른 블록의 미끄러짐 및 회전 등이 안정성에 큰 영향을 미친다. 절토사면이나 터널의 초기 설계 단계에서 안정성 검토를 위해 수치해석을 널리 사용하는데, 대부분의 상용화된 프로그램들은 연속체 해석에 기반을 두고 있다. 불연속면을 고려하여 연속체 해석을 수행할 수도 있으며, 절리를 포함한 암반자체의 강도를 감소시킴으로써 모사하는 것이 대표적인 방법이다. 또한, 연속체 해석방법인 Mohr-Coulomb 모델에 편재 절리모델 (ubiquitous joint model)을 적용함으로써 불연속면을 고려하는 방법이 있다. 절토사면의 수치해석시 주 입력치인 절리암반의 점착력, 마찰각, 탄성계수 등은 암반분류법(rock classification system)에 의한 경험식으로 도출할 수 있으며, 본 논문에서는 이 중 RMR 및 GSI 시스템에 의한 경험식을 통해 얻은 입력치를 실제 위험절토사면에 적용함으로써 두 시스템의 차이를 비교해 보고자 하였다. 또한 RMR 및 GSI 시스템으로 도출한 입력치에 편재절리모델을 혼합하여 적용함으로써 계측을 통해 얻은 변위량 및 변위양상과의 차이를 분석하였다. 분석 결과 GSI 시스템으로 도출한 입력치에 편재절리모델을 혼합하였을 경우의 수치해석결과가 실제현장의 변위량 및 변위양상과 가장 유사한 결과를 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

Fasting of the Mind and Quieting of the Mind: A Comparative Analysis of Apophatic Tendencies in Zhuangzi and Cataphatic Tendencies in Daesoon Thought

  • ZHANG Rongkun;Jason GREENBERGER
    • 대순사상과 동아시아종교
    • /
    • 제2권2호
    • /
    • pp.33-50
    • /
    • 2023
  • 'Fasting of the Mind (心齋, ch. xīn zhāi)' is arguably the most important concept within the practical approach to the spiritual cultivation formulated by the Daoist philosopher, Zhuangzi (莊子). Most scholars have interpreted 'Fasting of the Mind' as an apophatic practice centered around the aim of the 'Dissolution of the Self (喪我, ch. sàng wŎ).' The Korean new religious movement, Daesoon Jinrihoe (大巡眞理會), can be shown to instead consistently utilize cataphatic descriptions of spiritual cultivation based on the 'quieting of the mind (安心, kr. anshim)' and 'quieting of the body (安身, kr. anshin)' with the highest attainable state referred to as the 'Perfected State of Unification with the Dao (道通眞境, kr. Dotong-jingyeong).' While the language used by Zhuangzi and Daesoon Jinrihoe appears quite different on a superficial level, a deeper examination shows that these rhetorical framings are likely negativistic and positivistic descriptions of the same, or at least reasonably similar, phenomena. Zhuangzi, who focused primarily on the body, mind, and internal energy, cautioned practitioners that 'mere listening stops with the ears (聽止於耳, ch. tīng zhǐ yú ěr)' and 'mere recognition stops with the mind (心止於符, ch. xīn zhǐ yú fú).' He therefore encouraged cultivators of the Dao to 'listen with the spirit (聽之以氣 ch. tīng zhī yǐ qì).' The main scripture of Daesoon Jinrihoe states that "The mind is a pivot, gate, and gateway for gods; They, who turn the pivot, open, and close the gate, and go back and forth through the gateway, can be either good or evil (心也者, 鬼神之樞機也, 門戶也,道路也)," and the Supreme God of the Ninth Heaven (九天上帝, kr. Gucheon Sangje) even promises to visit anyone who possesses a 'singularly-focused mind (一心, kr. il-shim).' In both these approaches, there is a sense of what must be kept out of the mind (e.g., external disturbances, strong emotions, malevolent entities) and what the mind should connect with to attain spiritual progress (e.g., spirit, singular focus, the Supreme God). The observations above serve as the main basis for a comparison between the apophatic descriptions of cultivation found in Zhuangzi and their cataphatic counterparts in Daesoon Thought. However, the culmination of this nuanced comparative exploration reveals that while the leanings of Zhuangzi and Daesoon Thought generally hold true, ultimately, both systems of cultivation transcend the categories of apophatic and cataphatic.

품사별 출현 빈도를 활용한 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스 탐지 (COVID-19-related Korean Fake News Detection Using Occurrence Frequencies of Parts of Speech)

  • 김지혁;안현철
    • 지능정보연구
    • /
    • 제29권2호
    • /
    • pp.267-283
    • /
    • 2023
  • 2019년 12월부터 현재까지 지속되고 있는 코로나19 팬데믹으로 인해 대중들은 감염병 대응을 위한 정보를 필요로 하게 되었다. 하지만 소셜미디어에서 유포되는 코로나19 관련 가짜뉴스로 인해 대중들의 건강이 심각하게 위협받고 있다. 특히 코로나19와 관련된 가짜뉴스가 유사한 내용으로 대량 유포될 경우 사실인지 거짓인지 진위를 가리기 위한 검증에 소요되는 시간이 길어지게 되어 우리 사회의 전반에 심각한 위협이 될 수 있다. 이에 학계에서는 신속하게 코로나19 관련 가짜뉴스를 탐지할 수 있는 지능형 모델에 대한 연구를 활발하게 수행해 오고 있으나, 대부분의 기존 연구에 사용된 데이터는 영문으로 구성되어 있어 한국어 가짜뉴스 탐지에 대한 연구는 매우 드문 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜 미디어 상에서 유포되는 한국어로 작성된 코로나19 관련 가짜뉴스 데이터를 직접 수집하고, 이를 기반으로 한 지능형 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다. 본 연구의 제안모델은 언어학적 특성 중 하나인 품사별 빈도 정보를 추가적으로 활용하여, 기존 연구에서 주로 사용되어 온 문서 임베딩 기법인 Doc2Vec 기반 가짜뉴스 탐지 모델의 예측 성능을 제고하고자 하였다. 실증분석 결과, 제안 모델이 비교 모델에 비해 Recall 및 F1 점수가 높아져 코로나19 관련 한국어 가짜뉴스를 보다 정확하게 판별함을 확인하였다.