• 한국농공학회논문집
• /
• 제64권5호
• /
• pp.27-39
• /
• 2022

The smart farm is recognized as a solution for future farmers having positive effects on the sustainability of the poultry industry. Intelligent microclimate control can be a key technology for broiler production which is extremely vulnerable to abnormal indoor air temperatures. Furthermore, better control of indoor microclimate can be achieved by accurate prediction of indoor air temperature. This study developed predictive models for internal air temperature in a mechanically-ventilated broiler house based on the data measured during three rearing periods, which were different in seasonal climate and ventilation operation. Three machine learning models and a mechanistic model based on thermal energy balance were used for the prediction. The results indicated that the all models gave good predictions for 1-minute future air temperature showing the coefficient of determination greater than 0.99 and the root-mean-square-error smaller than 0.306℃. However, for 1-hour future air temperature, only the mechanistic model showed good accuracy with the coefficient of determination of 0.934 and the root-mean-square-error of 0.841℃. Since the mechanistic model was based on the mathematical descriptions of the heat transfer processes that occurred in the broiler house, it showed better prediction performances compared to the black-box machine learning models. Therefore, it was proven to be useful for intelligent microclimate control which would be developed in future studies.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.154-160
• /
• 1996

The control of diamond turning is usually achieved through a laser-interferometer feedback of slide position. The limitation of this control scheme is that the feedback signal does not account for additional dynamics of the tool post and the material removal process. If the tool post is rigid and the material removal process is relatively static, then such a non-collocated position feedback control scheme may surfice. However, as the accuracy requirement gets tighter and desired surface cnotours become more complex, the need for a direct tool-tip sensing becomes inevitable. The physical constraints of the machining process prohibit any reasonable implementation of a tool-tip motion measurement. It is proposed that the measured force normal to the face of the workpiece can be filtered through an appropriate admittance transfer function to result in the estimated dapth of cut. This can be compared to the desired depth of cut to generate the adjustment control action in additn to position feedback control. In this work, the design methodology on the admittance model-based control with a conventional controller is presented. The recursive least-squares algorithm with forgetting factor is proposed to identify the parameters and update the cutting process in real time. The normal cutting forces are measured to identify the cutting dynamics in the real diamond turning process using the precision dynamoneter. Based on the parameter estimation of cutting dynamics and the admitance model-based nanodynamic control scheme, simulation results are shown.

• 대한치과교정학회지
• /
• 제52권2호
• /
• pp.112-122
• /
• 2022

Objective: This study aimed to present and evaluate a new deep learning model for determining cervical vertebral maturation (CVM) degree and growth spurts by analyzing lateral cephalometric radiographs. Methods: The study sample included 890 cephalograms. The images were classified into six cervical stages independently by two orthodontists. The images were also categorized into three degrees on the basis of the growth spurt: pre-pubertal, growth spurt, and post-pubertal. Subsequently, the samples were fed to a transfer learning model implemented using the Python programming language and PyTorch library. In the last step, the test set of cephalograms was randomly coded and provided to two new orthodontists in order to compare their diagnosis to the artificial intelligence (AI) model's performance using weighted kappa and Cohen's kappa statistical analyses. Results: The model's validation and test accuracy for the six-class CVM diagnosis were 62.63% and 61.62%, respectively. Moreover, the model's validation and test accuracy for the three-class classification were 75.76% and 82.83%, respectively. Furthermore, substantial agreements were observed between the two orthodontists as well as one of them and the AI model. Conclusions: The newly developed AI model had reasonable accuracy in detecting the CVM stage and high reliability in detecting the pubertal stage. However, its accuracy was still less than that of human observers. With further improvements in data quality, this model should be able to provide practical assistance to practicing dentists in the future.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권7호
• /
• pp.1-8
• /
• 2023

An Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) based wireless communication system has drawn wide attention for its high transmission rate and high spectrum efficiency in not only radio but also Underwater Acoustic (UWA) applications. Because of the narrow sub-carrier spacing of OFDM, orthogonality between sub-carriers is easily affected by Doppler effect caused by the movement of transmitter or receiver. Previously, Doppler compensation signal processing algorithm for Desired propagation path was proposed. However, other Doppler shifts caused by delayed Undesired signal arriving from different directions cannot be perfectly compensated. Then Receiver Bit Error Rate (BER) is degraded by Inter-Carrier-Interference (ICI) caused in the case of Multi-path Doppler channel. To mitigate the ICI effect, a modified Delay and Doppler Profiler (mDDP), which estimates not only attenuation, relative delay and Doppler shift but also sampling clock shift of each multi-path component, is proposed. Based on the outputs of mDDP, an ICI canceling multi-tap equalizer is also proposed. Computer simulated performances of one-tap equalizer with the conventional Time domain linear interpolated Channel Transfer Function (CTF) estimator, multi-tap equalizer based on mDDP are compared. According to the simulation results, BER improvement has been observed. Especially, in the condition of 16QAM modulation, transmitting vessel speed of 6m/s, two-path multipath channel with direct path and ocean surface reflection path; more than one order of magnitude BER reduction has been observed at CNR=30dB.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.121-130
• /
• 2024

본 논문에서는 함정 전투체계 소프트웨어 설치 시 발생 가능한 데이터 이상을 확인하는 설치 방안을 제안한다. 최근 저궤도 위성 통신과 같은 무선 통신을 이용한 정보교환 방법이 대중화되며, 함정 전투체계에서도 무선망을 이용한 여러 활용 방안이 논의되고 있다. 활용 방안 중 하나로서 무선망 통신을 이용한 설치를 함정 전투체계에 적용함으로써 실시간으로 전투체계 성능을 향상시킬 수 있는 방법이 가능해질 것으로 기대한다. 하지만 무선망의 경우 유선망보다 상대적으로 보안상 취약하므로 더 많은 보안 대책이 강구된다. 본 논문에서는 암호화 방식을 통해 다수의 노드에 파일을 전송하고 파일 설치 이후 유효성 검사를 수행함으로써, 전송 도중 위/변조 여부를 판단하여 정상적으로 설치됨을 확인한다. 제안한 방법의 함정 전투체계 적용 가능성을 보이기 위하여 전송 성능 및 보안성, 안정성 등을 평가하였으며, 이를 바탕으로 함정 전투체계에 적용하기 충분한 수준의 결과물을 도출하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2024

최근 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기술은 고도화되는 IT 기술에 따라 한계점이 드러나고 있다. 이는 여러 아키텍처에 대한 호환 문제와 시그니처 및 패턴 탐지의 본질적인 문제이다. 악성코드는 자신의 정체를 숨기기 위하여 난독화, 패킹 기법 등을 사용하고 있으며 또한, 코드 재정렬, 레지스터 변경, 분기문 추가 등 기존 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기법을 회피하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝을 통한 LLVM IR 코드 이미지 기반 악성코드 정적분석 자동화 기술을 제안한다. 바이너리가 난독화되거나 패킹된 사실에 불구하고 정적 분석 및 최적화를 위한 중간언어인 LLVM IR로 디컴파일한다. 이후 LLVM IR 코드를 이미지로 변환하여 CNN을 이용한 알고리즘 중 전이 학습 및 Keras에서 지원하는 ResNet50v2으로 학습하여 악성코드를 탐지하는 모델을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권5호
• /
• pp.811-827
• /
• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제26권1호
• /
• pp.28-35
• /
• 2015

본 논문에서는 반복적 구성 기법과 관전류 노출자동조절 기법이 영상의 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상(coronary computed tomography angiography, CCTA)을 대상으로 팬텀 실험에 기반하여 평가하고자 한다. 이를 위하여 미국 의학물리학회(American Association of Physics in Medicine) 표준의 성능 평가 팬텀을 320 다중검출열 CT로써 촬영하였다. 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp의 관전압에 있어서, 관전류 노출자동조절 기법은 저선량 목표 표준편차(SD=44)와 고선량(목표 표준편차=33)의 두 가지 설정으로써 촬영하였다. 재구성 변수로서는 필터보정 역투영(FBP)와 반복적 재구성 방법을 설정하여, 전부 12개의 재구성 영상을 획득하였다(12=3 (80, 100, 120 kVp)${\times}2$ (저선량(목표SD=44), 고선량(목표SD=33))${\times}2$ (필터보정역투영, 반복적 재구성). 영상의 화질은 잡음의 세기(표준편차), 변조전달함수, 대조대잡음비(CNR)에 의하여 평가하였으며, 관전압과 관전류 노출자동조절 기법에서의 목표 선량과 대소 및 재구성 기법의 선택이 화질과 방사선량에 미치는 영향을 관찰하였다. 반복적 재구성 기법은 필터보정역투영 기법보다 영상 잡음을 대폭 감소시켰으며 이는 저선량의 경우 더욱 뚜렷하였다. 즉, 잡음의 세기는 관전류 노출자동조절의 설정이 고선량 (목표SD=33)과 저선량(목표SD=44)인 경우, 각각 평균 38%와 평균 46% 감소하였다. 반복적 재구성 기법에 의하여, 변조전달 함수에 의한 공간적 해상도의 평가에 있어서 미약한 감소를 보였으나, 이로써 잡음 저감과 대조대잡음비(CNR)에 있어서의 현저한 개선을 상쇄할 정도의 영향에는 미치지 못 하였다. 결과적으로, 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영 영상의 획득에서 있어서, 반복적 재구성 기법과 관전류 노출자동조정 기법을 동시에 사용하는 것은 영상의 화질을 개선하면서 공간적 해상도의 저하 등 그 부작용은 최소화함으로써, 합리적으로 획득 가능한 한 최소한의 선량 (ALARA)의 원칙에 충실한 실제 임상적 효과를 의미한다고 기대할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.189-194
• /
• 2008

[ $3{\sim}5{\mu}m$ ] 파장대의 중적외선 영상은 화산 활동이나 산불과 같이 고온 현상을 관측하는데 효과적이다. 그러나 중적외선 영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 특히 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 중적외선 영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 이 연구는 기존의 다중밴드 기반의 중적외선 영상 활용방법과 달리 단일 밴드 중적외선 영상을 이용하여 표면온도 측정을 위한 기초연구에 그 목적이 있다. 이를 위하여 MODIS 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 중적외선 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 온도를 측정하였다. 획득된 온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해 기존의 온도 알고리즘인 MODIS Sea Surface Temperature 알고리즘에 의해 얻어진 해수온도와 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 두 결과의 온도차는 낮 영상의 경우 $0.89{\pm}0.54^{\circ}C$ 밤 영상의 경우 $1.25{\pm}0.41^{\circ}C$로 비교적 긍정적인 결과를 보였다. 그러나 낮 영상의 육지의 경우 대기에 의한 영향보다 태양빛의 반사가 주된 오차의 원인이 되며 이는 지표 복사율에 의한 영향이 매우 크게 작용하고 있음을 추정할 수 있다. 이 연구는 현재까지 해수에 대한 적용에 국한된 것으로 육상의 경우 복사율 변화가 매우 크기 때문에 중적외선 단일밴드에 의한 온도추정이 매우 어려울 것으로 예상된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권11B
• /
• pp.980-990
• /
• 2004

본 논문에서는 Ethernet Passive Optical Network(EPON)시스템에서 단말들에 대한 공정성을 부여하는 동적 대역할당 알고리듬을 제안하고 시뮬레이션을 통한 성능분석을 하였다. 기존 EPON에서는 Optical Network Unit(ONU)로부터 보고 받는 버퍼의 상태만을 고려하여Optical Line Termination (OLT)가 상향링크의 대역을 할당한다 이러한 ONU버퍼상태에 따른 대역할당방법은 ONU들에 대한 공정한 대역할당은 가능하지만 ONU에 연결된 단말들에 대한 공정한 대역할당을 보장하지 않는 문제가 있다. 예를 들어, 어떤 ONU에 연결된 어떤 단말로부터의 전송이 일시적으로 폭증할 경우, 급격하게 증가된 이 ONU의 버퍼상태가 OLT에 보고됨으로써, 이 ONU는 더 많은 상향 대역폭을 할당받게 된다. 이러한 대역할당의 결과, 상향전송이 많은 단말에 대해서는 많은 대역이 할당되지만, 상대적으로 전송량이 적은 단말들이 접속된 다른 ONU들에는 기존보다 감소된 대역이 할당됨으로써 이러한 ONU들에 접속되어 있는 단말들의 전송지연시간이증가되는 불공정성 문제가 발생한다. 이러한 문제점에 착안하여, 본 논문에서는 ONU가 보고하는 버퍼상태뿐만 아니라, ONU에 연결된 단말의 개수도 OLT에 보고함으로써, OLT가 단말들에 대한 공정한 대역할당을 할 수 있는 방식을 제안하였다. 제안된 방법의 성능분석을 위해 SIMULA 시뮬레이션 언어를 이용하여 EPON시스템을 모델링하였다. 각 단말과 ONU 관점에서의 수율과 지연시간, 시간에 따른 ONU의 버퍼 변화 등을 비교 분석한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 방법이 각 단말들에 대하여 대역을 공정하게 분배할 수 있음을 보였다. 마지막으로, EPON 시스템을 망사업자가 운용할 때, 최종단에 위치한 가입자 단말들에 대하여 공정하게 대역을 할당할 경우, 제안된 방법이 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.고체 식품에서 보다 높게 나타났다. 이상의 결과에서 식습관이 치아우식발생과 밀접한 관계를 가지고 있으므로 초등학교 아동에 있어 치아우식을 유발할 수 있는 간식의 섭취를 줄이되 우식성 식품을 간식으로 섭취한 후에는 잇솔질을 반드시 실시하도록 하며 정규식사에서 치아를 보호하는 세정식품의 섭취에 대한 영양교육이 지속적이고 단계적으로 꾸준히 이루어져야 한다고 본다.lity regardless difference on companies, ages, departments, and authority of an employees. Second, Satisfaction on incentive for employees in Family Restaurants were not well received. Although these necessary demand, there is not yet incentive system operation to most of business. Especially, it is not even studied on Family Restaurants. This study should have been studied on more customers and spotted employees to be objective. It is strongly recommended to do this study without limitation and further studies is considered on this subjects. 비하여 전반적으로 낮은 염증반응을 보였다. 7) 각 군간 결과의 차이에 통계적 유의성은 없었다(p>0.05).mmunity. Then, a hierarchical language is to defeat its own purpose.중 행정부가 북한에 대해 실시한 포용정책이 어떠한 성과를 거두고 어떠한 문제점을 간과하고 있는가에 대해 논의하고, 대북 정책의 새로운