• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권2호
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• pp.131-139
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• 2023

High-dose I-131 used for the treatment of thyroid cancer causes localized exposure among radiology technologists handling it. There is a delay between the calibration date and when the dose of I-131 is administered to a patient. Therefore, it is necessary to directly measure the radioactivity of the administered dose using a dose calibrator. In this study, we attempted to apply machine learning modeling to measured external dose rates from shielded I-131 in order to predict their radioactivity. External dose rates were measured at 1 m, 0.3 m, and 0.1 m distances from a shielded container with the I-131, with a total of 868 sets of measurements taken. For the modeling process, we utilized the hold-out method to partition the data with a 7:3 ratio (609 for the training set:259 for the test set). For the machine learning algorithms, we chose linear regression, decision tree, random forest and XGBoost. To evaluate the models, we calculated root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), and mean absolute error (MAE) to evaluate accuracy and R² to evaluate explanatory power. Evaluation results are as follows. Linear regression (RMSE 268.15, MSE 71901.87, MAE 231.68, R² 0.92), decision tree (RMSE 108.89, MSE 11856.92, MAE 19.24, R² 0.99), random forest (RMSE 8.89, MSE 79.10, MAE 6.55, R² 0.99), XGBoost (RMSE 10.21, MSE 104.22, MAE 7.68, R² 0.99). The random forest model achieved the highest predictive ability. Improving the model's performance in the future is expected to contribute to lowering exposure among radiology technologists.

• 한국조경학회지
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• 제30권4호
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• pp.92-104
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• 2002

This study investigates, analyzes, and summarizes Dansplantation techniques and methods through practical methodology centering on fieldwork in order to present effective planting methods for large trees that have important significance. The conclusions are as follows : 1. The transplantation process of a large tree generally consists of the stages of digging up a tree, manufacturing a carrier frame, loading the tee on a vehicle, transporting, transplanting the tree, installing a strut and maintaining and managing the new transplant. In addition, planting a tree on a mounted place includes the primary procedures of trimming out the root, and preparing for transplanting the tree on a mounted place, as well as the secondary work of trimming out the root, transplanting a tree on a mounted place, maintenance and management. 2. In order to decide on a transplantation method for a large-sized tree, a structure calculation has to be performed first. That is, one must calculate the weight of the tree and the allowable stress of the strut (H-beam, etc.) fhst and then decide on the upper method through computer modeling based upon this structural calculation. 3. As a result of the analysis of a transplanted tree using the life soil method, it was confirmed that large quantities of feeder roots had developed around the root within a short time after the transplantation. The life soil method has proven to be very effective for transplantation of large-sized trees. 4. As for the production method of an H-beam strut frame, it was found that the manufacturing process and disassembly process were simple and proper; therefore, the H-beam frame is an appropriate structure to be used in the transplantation of large trees. 5. The concavo-convex method, which consists of filling the life soil in the concavo-convex area around the root, was found to be a method that promotes the growth of feeder roots within a short period of time and saves the supply of water at the same time.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제5권
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• pp.149-173
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• 1996

This paper focus on the development of object-oriented model bases for Structured Modeling. For the model base organization, object modeling techniques and model typing concept which is similar to data typing concept are used. Structured modeling formalizes the notion of a definitional system as a way of dscribing models. From the object-oriented concept, a structured model can be represented as follows. Each group of similar elements(genus) is represented by a composite class. Other type of genera can be represented in a similar manner. This hierarchical class composition gives rise to an acyclic class-composition graph which corresponds with the genus graph of structured model. Nodes in this graph are instantiated to represent the elemental graph for a specific model. Taking this class composition process one step further, we aggregate the classes into higher-level composite classes which would correspond to the structured modeling notion of a module. Finally, the model itself is then represented by a composite class having attributes each of whose domain is a composite class representing one of the modules. The resulting class-composition graph represent the modular tree of the structured.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.269-278
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• 2006

This paper presents the new hybrid data mining technique using error pattern, modeling of improving classification accuracy. The proposed method improves classification accuracy by combining two different supervised learning methods. The main algorithm generates error pattern modeling between the two supervised learning methods(ex: Neural Networks, Decision Tree, Logistic Regression and so on.) The Proposed modeling method has been applied to the simulation of 10,000 data sets generated by Normal and exponential random distribution. The simulation results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods like Logistic regression and Discriminant analysis.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1139-1149
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• 2017

수목을 3차원 구조로 정량화하는 것은 다양한 환경분석 모델링의 입력 자료로써 매우 중요하다. 그러나 3차원 측량이 가능한 라이다는 고비용과 전문인력이 필요해 파편화된 소규모의 도시녹지를 측량하기에는 경제적 장비운용적 차원에서 현실적이지 않다. 또한 수목은 계절에 따라 민감하게 변화하므로 시계열 모니터링으로 도시생태계를 이해하려면 높은 빈도로 쉽고 빠르게 수관구조를 측량할 수 있는 디바이스와 이에 맞는 정량화기법의 개발이 필요하다. 환경분석 모델링의 입력 자료로써의 필요가 아니더라도, 도시내 수목의 크기와 나이는 관리비용, 생태계서비스, 경관, 안전 등과 직결되므로 반드시 정보화될 필요성이 있다. 본 연구에서는 도시내 수목의 3차원 환경정보 데이터를 생성하기 위한 디바이스와 방법론으로써 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)와 SfM-MVS(Structure from Motion-Multi View Stereo), solid modeling을 제시하였다. 따라서 제시된 device와 방법론의 검증을 목표로 하여 다음과 같이 분석을 수행하였다. 첫째, stereo image들로부터 생성된 point cloud로 측량한 결과의 정확도를 지상 라이다 자료와 비교 검증하였다. 두 번째, UAV촬영 사진개수를 감소시킴에 따라 변화하는 point cloud의 밀도가 수목의 부피 및 크기 정량화 결과에 어떤 영향을 주는지를 살펴봄으로써 고해상도의 point cloud가 정밀한 수목 측량에 꼭 필요한 요소인지를 확인하여 보았다. 마지막으로, 수목 부피의 정량화 및 형상화를 위해 solid model이 얼마나 적합한가를 검증하고자 다른 3D type의 측정치와 비교하였다. 분석의 결과를 통해, UAV와 SfM-MVS 그리고 solid model을 이용하면 단일수목을 손쉽게 저비용 높은 시간해상도로 정량화 및 형상화가 가능함을 확인하였다. 다만, 본 연구는 단일 개체목만을 대상으로 한 연구이므로 더 넓은 녹지에 적용하기 위해서는 이에 맞는 비행계획의 수립, 다양한 공간정보 데이터와의 융합, 녹지규모 확대에 따른 정량화 기법의 개선 등 앞으로 이를 발전시킬 수 있는 후속연구가 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1441-1455
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• 2017

전기차 충전 인프라에서는 충전 및 결제 데이터를 포함하여 다양한 데이터가 전송되기 때문에 안전한 전기차 충전 인프라를 구축하기 위해서는 이에 대한 보안 연구가 요구된다. 그렇지만 기존에 진행된 연구들은 전기차 충전을 위한 충전 인프라 보다는 전력 계통 인프라와 같은 스마트 그리드 관련 보안 연구가 주를 이루고 있다. 또한 충전 인프라 관련 연구는 아직 부족한 현실이며, 위협모델링과 같은 체계적인 방법론을 이용한 연구는 아직 진행되고 있지 않다. 따라서 안전한 전기차 충전 인프라의 구축을 위해 위협모델링을 적용하여 보안 위협을 식별하고 보안요구사항을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 Data Flow Diagram, STRIDE, Attack Tree를 활용한 위협모델링을 이용하여 충전 인프라에서 발생 가능한 위협을 정확히 식별하고 객관적인 보안요구사항을 도출하여 전기차 충전 인프라를 분석한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.411-416
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• 2020

산림 현장조사는 현장에서 측정된 데이터를 야장에 수기로 기입하는 방법으로 이루어지고 있으며, 현장 조사 후 결과를 다시 정리해야하는 번거로움이 있다. 이에 본 연구에서는 객체 모델링과 AR을 활용한 방법을 적용하여 시험림에 대한 수목조사에 효율성을 제고하고자 하였다. 3D 레이저 스캐너를 이용하여 연구대상지 1ha 면적의 387개 수목에 대한 데이터를 취득하였으며, 수목 객체의 추출 및 모델링을 통해 수목에 대한 좌표, 수고 및 흉고직경을 산정하였다. 이 방법은 현장에서 데이터 취득에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있으며, 디지털화 된 성과물 생성이 가능하기 때문에 관련 시스템 구축을 위한 기초자료로 활용이 가능하다. 또한 수목에 대한 모델링 결과와 GNSS 및 AR 기법을 이용한 조사는 현장에서 조사하는 수목에 대한 좌표와 수고 및 흉고직경 등의 속성정보를 확인할 수 있어 특정 객체의 위치와 속성값을 현장에서 확인하기 어려웠던 기존 조사 방법의 단점을 개선할 수 있었다. 향후 포인트클라우드와 AR 기술을 활용한 방법은 현장조사에 소요되는 인력과 시간을 감소시킬 수 있어 수목조사 및 모니터링의 효율성을 크게 향상시킬 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.608-615
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 클러스터 기법을 이용하여 구간 분할된 퍼지 모델트리의 제안과 이를 이용한 데이터 모델링 기법을 다룬다. 제안된 방법은 먼저 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 노드의 확장은 부모노드(parent node)에서 만들어진 모델에서 계산된 오차값과 자식노드(child node)에서 계산된 오차값을 비교하여 이루어진다. 출력값 예측 단계에서는 입력된 데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 선형모델을 선택하여 데이터에 대한 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 데이터를 대상으로 실험한 결과, 기존의 모델트리방식 및 뉴럴 네트워크 기반의 신경회로망 보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권3호
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• pp.27-36
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• 2018

Effective pesticide applications are needed to assure the quality and economic competitiveness of fruit production and lower the risk of spray drift. Experimental studies have shown that better spray coverage and less driftability require an understanding of the transport of spray droplets within turbulent airflows in the orchard and the interaction between droplet dynamics and tree canopies. This study developed a computational fluid dynamics (CFD) model to predict pesticide flows in the orchard and spray drift discharged from an air-assisted orchard sprayer. The model represented the transport of spray droplets as well as droplets captured by tree canopies, which were modeled as a conical porous model and branched tree model. Validation of the CFD model was accomplished by comparing the CFD results with field measurements. Spray depositions inside tree canopies and at off-target locations were in good agreement with the measurements. The resulting data presented that 38.6%~42.3% of the sprayed droplets were delivered to the tree canopies while 13.6%~20.1% were drifted out of the orchard, part of them reached farther than 200 m from the orchard. The study demonstrates that CFD model can be used to evaluate spray application performance and spray drift potential.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권10호
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• pp.2238-2249
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• 2020

In a seismic PSA, dependency among seismic failures of components has not been explicitly modeled in the fault tree or event tree. This dependency is separately identified and assigned with numbers that range from zero to unity that reflect the level of the mutual correlation among seismic failures. Because of complexity and difficulty in calculating combination probabilities of correlated seismic failures in complex seismic event tree and fault tree, there has been a great need of development to explicitly model seismic correlation in terms of seismic common cause failures (CCFs). If seismic correlations are converted into seismic CCFs, it is possible to calculate an accurate value of a top event probability or frequency of a complex seismic fault tree by using the same procedure as for internal, fire, and flooding PSA. This study first proposes a methodology to explicitly model seismic dependency by converting correlated seismic failures into seismic CCFs. As a result, this methodology will allow systems analysts to quantify seismic risk as what they have done with the CCF method in internal, fire, and flooding PSA.