• 제목/요약/키워드: Success Prediction

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DETERMINATION OF MOISTURE AND NITROGEN ON UNDRIED FORAGES BY NEAR INFRARED REFLECTANCE SPECTROSCOPY(NIRS)

  • Cozzolino, D.;Labandera, M.;Inia La Estanzuela
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1620-1620
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    • 2001
  • Forages, both grazed and conserved, provide the basis of ruminant production systems throughout the world. More than 90 per cent of the feed energy consumed by herbivorous animals world - wide were provided by forages. With such world - wide dependence on forages, the economic and nutritional necessity of been able to characterize them in a meaningful way is vital. The characterization of forages for productive animals is becoming important for several reasons. Relative to conventional laboratory procedures, Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) offers advantages of simplicity, speed, reduced chemical waste, and more cost-effective prediction of product functionality. NIR spectroscopy represents a radical departure from conventional analytical methods, in that entire sample of forage is characterized in terms of its absorption properties in the near infrared region, rather than separate subsamples being treated with various chemicals to isolate specific components. This forces the analyst to abandon his/her traditional narrow focus on the sample (one analyte at a time) and to take a broader view of the relationship between components within the sample and between the sample and the population from which it comes. forage is usually analysed by NIRS in dry and ground presentation. Initial success of NIRS analysis of coarse forages suggest a need to better understand the potential for analysis of minimally processed samples. Preparation costs and possible compositional alterations could be reduced by samples presented to the instrument in undried and unground conditions. NIRS has gained widespread acceptance for the analysis of forage quality constituents on dry material, however little attention has been given to the use of NIRS for chemical determinations on undried and unground forages. Relatively few works reported the use of NIRS to determine quality parameters on undried materials, most of them on both grass and corn silage. Only two works have been found on the determination of quality parameters on fresh forages. The objectives of this paper were (1) to evaluate the use of NIRS for determination of nitrogen and moisture on undried and unground forage samples and (2) to explore two mathematical treatments and two NIR regions to predict chemical parameters on fresh forage. Four hundred forage samples (n: 400) were analysed in a NIRS 6500 instrument (NIR Systems, PA, USA) in reflectance mode. Two mathematical treatments were applied: 1,4,4,1 and 2,5,5,2. Predictive equations were developed using modified partial least squares (MPLS) with internal cross - validation. Coefficient of determination in calibration (${R^2}_{CAL}$) and standard error in cross-validation (SECV) for moisture were 0.92 (12.4) and 0.92 (12.4) for 1,4,4,1 and 2,5,5,2 respectively, on g $kg^{-1}$ dry weight. For crude protein NIRS calibration statistics yield a (${R^2}_{CAL}$) and (SECV) of 0.85 (19.8) and 0.85 (19.6) for 1,4,4,1 and 2,5,5,2 respectively, on a dry weight. It was concluded that NIRS is a suitable method to predict moisture and nitrogen on fresh forage without samples preparation.

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CHANGING THE ANIMAL WORLD WITH NIR : SMALL STEPS OR GIANT LEAPS\ulcorner

  • Flinn, Peter C.
    • 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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    • 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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    • pp.1062-1062
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    • 2001
  • The concept of “precision agriculture” or “site-specific farming” is usually confined to the fields of soil science, crop science and agronomy. However, because plants grow in soil, animals eat plants, and humans eat animal products, it could be argued (perhaps with some poetic licence) that the fields of feed quality, animal nutrition and animal production should also be considered in this context. NIR spectroscopy has proved over the last 20 years that it can provide a firm foundation for quality measurement across all of these fields, and with the continuing developments in instrumentation, computer capacity and software, is now a major cog in the wheel of precision agriculture. There have been a few giant leaps and a lot of small steps in the impact of NIR on the animal world. These have not been confined to the amazing advances in hardware and software, although would not have occurred without them. Rapid testing of forages, grains and mixed feeds by NIR for nutritional value to livestock is now commonplace in commercial laboratories world-wide. This would never have been possible without the pioneering work done by the USDA NIR Forage Research Network in the 1980's, following the landmark paper of Norris et al. in 1976. The advent of calibration transfer between instruments, algorithms which utilize huge databases for calibration and prediction, and the ability to directly scan whole grains and fresh forages can also be considered as major steps, if not leaps. More adventurous NIR applications have emerged in animal nutrition, with emphasis on estimating the functional properties of feeds, such as in vivo digestibility, voluntary intake, protein degradability and in vitro assays to simulate starch digestion. The potential to monitor the diets of grazing animals by using faecal NIR spectra is also now being realized. NIR measurements on animal carcasses and even live animals have also been attempted, with varying degrees of success, The use of discriminant analysis in these fields is proving a useful tool. The latest giant leap is likely to be the advent of relatively low-cost, portable and ultra-fast diode array NIR instruments, which can be used “on-site” and also be fitted to forage or grain harvesters. The fodder and livestock industries are no longer satisfied with what we once thought was revolutionary: a 2-3 day laboratory turnaround for fred quality testing. This means that the instrument needs to be taken to the samples rather than vice versa. Considerable research is underway in this area, but the challenge of calibration transfer and maintenance of instrument networks of this type remains. The animal world is currently facing its biggest challenges ever; animal welfare, alleged effects of animal products on human health, environmental and economic issues are difficult enough, but the current calamities of BSE and foot and mouth disease are “the last straw” NIR will not of course solve all these problems, but is already proving useful in some of these areas and will continue to do so.

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임파워링 리더십이 조직구성원의 직무열의와 직무만족에 미치는 영향: 행동적 진실성의 조절효과를 중심으로 (The Effect of Empowering Leadership on Employee's Work Engagement and Job Satisfaction: Moderating Effect of Behavioral Integrity)

  • 고민정;한주희
    • 벤처창업연구
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    • 제15권4호
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    • pp.217-230
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    • 2020
  • 본 연구는 자기결정이론을 바탕으로 상사의 임파워링 리더십이 조직구성원의 직무열의와 직무만족에 미치는 영향력을 분석함으로써 임파워링 리더십의 효과를 검증하는 것을 목적으로 한다. 또한, 상사가 임파워링 리더십을 발휘함에 있어서 행동적 진실성이 수반될 때 조직구성원의 직무열의와 직무만족에 미치는 긍정적 영향력이 더욱 강해지는지 확인함으로써 임파워링 리더십과 행동적 진실성의 상호작용 효과를 검증하고자 하였다. 온라인 설문조사를 통해 수집한 40대 이하 직장인 289명의 데이터를 활용하여 임파워링 리더십, 직무열의, 직무만족 간의 인과관계를 확인하였고, 행동적 진실성에 따라 집단을 나눈 후 다집단 경로분석을 실시하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 임파워링 리더십을 발휘하는 리더는 조직구성원들의 직무만족과 직무열의를 향상시켰다. 둘째, 임파워링 리더십이 조직구성원의 직무만족에 영향을 미침에 있어서 직무열의가 부분매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 셋째, 행동적 진실성은 임파워링 리더십이 직무만족에 미치는 영향력을 조절하지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 행동적 진실성은 임파워링 리더십과 직무열의 간의 관계를 조절하는 것으로 확인되었다. 구체적으로, 행동적 진실성이 높은 집단에서 임파워링 리더십은 직무열의를 유의하게 향상시켰지만, 행동적 진실성이 낮은 집단에서 임파워링 리더십은 직무열의에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 상사가 임파워링 리더십을 발휘하면 조직구성원은 자신에게 부여된 권한과 책임, 자율성을 기반으로 업무수행 과정에서 직무열의와 직무만족의 향상을 경험한다. 따라서 기업은 관리자 계층의 임파워링 리더십을 강화하여 직원들의 직무열의와 직무만족을 높이는 기반으로 삼을 필요가 있다. 둘째, 행동적 진실성은 상사의 임파워링 리더십 효과성을 증대시키는 요인임이 밝혀졌다. 따라서 실무자들은 조직이 추구하는 가치를 구성원 개인이 내면화할 수 있는 다양한 방법을 고민하고 실천해야 할 것이다. 마지막으로 본 연구의 한계점을 논의하고 향후 연구방향을 제시하였다.

뇌-컴퓨터-인터페이스를 위한 EEG 기반의 피험자 반응시간 감지 (EEG-based Subjects' Response Time Detection for Brain-Computer-Interface)

  • 신승철;류창수;송윤선;남승훈
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권11호
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    • pp.837-850
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    • 2002
  • 본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

VAF 변분법을 이용한 전구 해양자료 동화 연구 (A Study of Global Ocean Data Assimilation using VAF)

  • 안중배;윤용훈;조익현;오혜람
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제10권1호
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    • pp.69-78
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    • 2005
  • 본 연구에서는 전구 해양에서 관측되는 ARGO및 TAO해양 자료를 이용하여 해양의 3차원적인 구조를 분석.동화하고 궁극적으로 해양대순환모형을 위한 초기장을 생산하였다. 초기장의 생산을 위하여 전구 해양대순환 모형인 MOM3.1을 이용하였으며 생산한 배경장에, 계산시간과 계산공간을 절약할 수 있는 공간필터를 사용한 변분법(VAF, variational analysis using filter)을 이용하여 ARGO와 TAO 수온 자료를 동화하였다. 또한 본 연구에서는 자료 동화가 미치는 지속적인 영향을 살펴보고자 실험적분을 수행하였는데, 모형의 초기입력 자료를 자료동화 기법을 적용한 경우와 적용하지 않은 두 가지로 나누어 비교 실험을 수행하였다. 본 연구에서 자료 동화된 분석장은 OISST와의 비교를 통해 적절히 생산되었음을 보여주었다. 관측자료를 동화한 분석장을 초기자료로 한 10개월간의 적분결과를 살펴보면, 자료 동화를 통해 제거된 모형의 계통적 bias가 적분이 진행되는 과정에서 관성 중력파 등의 형태로 소멸되지 않고 지속적으로 관측과 유사하게 유지되었다. 이는 본 연구에서 실행한 자료동화가 모형의 역학적인 균형을 유지하면서 적절히 이루어졌음을 의미하며, 전구 대순환 모형을 이용한 중.장기 대기.해양 예측에 이러한 해양 자료동화가 대단히 유용하다는 것을 의미한다.

적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템을 적용한 갑천유역의 홍수유출 모델링 (The Application of Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) for Modeling the Hourly Runoff in the Gapcheon Watershed)

  • 김호준;정건희;이도훈;이은태
    • 대한토목학회논문집
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    • 제31권5B호
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    • pp.405-414
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    • 2011
  • 본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

국내 지진관측기록의 P파를 이용한 지진현장경보기술 적용 (Application of the Onsite EEW Technology Using the P-Wave of Seismic Records in Korea)

  • 이호준;전인찬;서정범;이진구
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제16권1호
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    • pp.133-143
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    • 2020
  • 연구목적: 본 연구는 국내에서 발생한 지진관측기록의 P파 성분으로부터 PGV를 예측하기 위한 예측식을 도출하고 지진현장경보(Onsite EEW)신뢰성을 검증함을 목적으로 한다. 연구방법: 국내에서 발생한 627개 지진 이벤트에 대한 관측기록으로부터 P파 외의 잡음을 제거하여 기반암에서의 PGV와의 예측식을 도출하고, 이를 이용한 지진현장경보 시뮬레이션을 통해 PGV의 예측치와 관측치 비교로부터 신뢰성을 검증한다. 연구결과: P파 잡음을 제거한 지진 관측기록으로부터 Filter Picker를 사용하여 P파를 추출하고, PGV와의 회귀분석을 통해 지진현장경보를 위한 예측식을 도출했다. 현장경보 시뮬레이션 결과 경보대상 구간인 MMI IV 이상 구간에서 MMI±1 오차범위 내 80%의 성공률을 얻었다. 결론: 본 연구를 통해 국내 지진기록을 이용한 지진현장경보의 설계 가능성과 성능을 확인하였다. 유효성을 높이기 위해, 해외 지진다발지역의 중규모지진의 관측기록을 분석기록으로 추가하고, 오탐지 제어 및 지표에서의 지진파 증폭에 효과 구현이 필요하다.

농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정시스템 (The Agriculture Decision-making System(ADS) based on Deep Learning for improving crop productivity)

  • 박진욱;안희학;이병관
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.521-530
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    • 2018
  • 본 논문에서 제안하는 "농산물 생산성 향상을 위한 딥러닝 기반 농업 의사결정 시스템"에서는 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하고, 수집한 기상 정보와 농작물의 실시간 데이터를 이용하여, 작물의 현재 상태를 예측하고 그 결과를 농장 관리인에게 알려준다. 제안하는 시스템은 첫째, 정밀농업을 지원하는 농장의 위치 정보를 기반으로 기상 정보를 수집하는 ICM(Information Collection System)을 설계하고, 둘째, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 현재 날씨에 따라 농장 토지의 탄소, 수소, 산소, 질소, 수분 함유량이 재배하고 있는 작물에 적합특정 작물을 재배하기 좋은 상태인지 판단하는 DRCM(Deep learning based Risk Calculation Module)을 설계하고, 셋째, DRCM의 결과를 기반으로 사용자에게 작물의 상태를 점검할 것을 알려주는 메시지를 전송하는 RNM(Risk Notification Module)을 설계한다. 제안하는 시스템은 기존의 시스템과 비교하였을 때, 데이터양의 증가로 인해 발생하는 정확도 감소 비율이 낮고, 분석 단계에 비지도학습을 적용하기 때문에 안정성을 향상 시킬 수 있다. 결과적으로 농장 데이터 분석 성공률이 약 5.15%가량 향상되었고, 환경 변화에 따른 작물 성장의 위험한 상태정보 다양하게 적용하였을 때, 위험한 상태정보에 대하여 상세하게 추론할 수 있었다. 이는 다양한 내 외부 환경으로부터 발생할 수 있는 작물의 질병을 미연에 예방할 수 있고, 작물이 성장하는데 최적화된 환경을 제공할 수 있는 효과를 나타낸다.

소뇌교각 수술 중에 안면운동유발전위의 검사방법과 기능적 예측인자 (Facial Motor Evoked Potential Techniques and Functional Prediction during Cerebello-pontine Angle Surgery)

  • 백재승;박상구;김동준;박찬우;임성혁;이장호;조영국
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제50권4호
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    • pp.470-476
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    • 2018
  • 다중펄스경두개전기자극(mpTES)을 이용한 안면운동유발전위(FMEP)는 자유 진행 근전도와 직접적인 안면 신경 자극법의 한계점을 보완하고 소뇌교각 종양 수술 중에 안면 신경의 기능적인 완전성을 예측할 수 있다. 본 논문의 목적은 이 검사의 표준화된 검사방법과 안면 신경의 기능예측인자로서의 유용성을 알아보고 수술 후 중대한 후유증인 안면마비 발생률을 최소화하는 것이다. Mz (음극)-M3, M4 (양극) 전극으로 경두개전기자극을 주고 안면운동유발전위의 단일펄스반응(SPR)의 부재와 10 ms이상의 잠복기를 확인해서 직접적인 두개 외 말초 안면 근육 자극을 배제하고 구륜근(orbicularis oris)과 턱근(mentalis)에서 동시에 측정하면 구륜근에서만 측정했을 때보다 안면운동유발전위의 정확도와 성공률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 안면운동유발전위의 50% 진폭감소를 경고기준으로 해서 수술 직후 안면 신경의 결과를 효과적으로 예측할 수 있었다. 결론적으로, 소뇌교각 종양 수술 중에 FMEP는 자유 진행 근전도와 직접적인 안면 신경 자극법과 더불어서 수술 후 중대한 후유증인 안면 마비 발생률을 최소화 할 수 있는 유용한 검사방법이다.

문화예술 콘텐츠 제작 및 유통에서의 빅데이터 활용 연구 (A Study on Bigdata Utilization in Cultural and Artistic Contents Production and Distribution)

  • 김현영;김재웅
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.384-392
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    • 2019
  • 4차 산업혁명 시대의 폭발적인 정보의 양을 다루는 빅데이터 관련 연구는 현재 활발히 진행되고 있다. 빅데이터는 머신러닝, 즉 딥러닝의 학습데이터가 되는 광범위한 데이터로 인공지능의 발달을 촉진하는 필수 요소이다. 다양한 분야에서 빅데이터의 활용은 유의미한 결과를 가져오고 있으며, 특히 문화예술 분야에서의 활용도 주목해 볼 필요가 있다. 이에 본 논문은 영상콘텐츠를 중심으로 문화예술 산업에서 빅데이터의 활용 사례를 알아보았다. 주목한 점은 문화예술 콘텐츠의 유통뿐만 아니라 제작단계까지 빅데이터가 활용되고 있는 점이다. 특히 미국의 Netflix가 OTT사업으로 어떤 성과와 변화를 가져왔는지를 먼저 알아보고 국내의 OTT 사업체의 현황도 함께 분석하였다. 그 후 Netflix가 축적된 고객의 데이터를 통해 딥러닝 방식의 '시네매치', 즉 흥행 예측 알고리즘을 활용하여 제작/유통한 'House of Cards'의 성공 사례를 분석하였다. 그 후 문화예술 콘텐츠 전문가를 대상으로 FGI(Focus Group Interview)를 진행하였다. 이를 통해 국내 문화예술 산업에서 빅테이터의 향후 활용 전망을 기술적인 측면, 창의적인 측면, 윤리적인 측면으로 나눠서 고찰하였다.