수문조사에서는 시·공간적 한계 및 제약으로 인하여 대표지점을 통한 관측이 필수적이다. 수문자료의 활용 및 자료의 정확성에 있어 특정 유역을 대표하는 관측소가 부족한 실정이다. 또한 현재 증발산량 측정 위치에 대한 기준이 사실상 전무하기 때문에 본 연구에서는 증발산량 측정 위치 결정에 관한 방법을 제시하고자 한다. 증발산량 측정 위치 결정은 증발산량 측정에 주로 사용되고 있는 에디공분산(eddy covariance) 측정 방법에서 관측 타워(Flux Tower) 운영범위를 고려한 격자를 선정하였으며 증발산량에 영향을 미치는 인자, 증발산량 위성자료를 통해 대표위치 격자를 산정하였다. 산정된 대표위치 격자는 양호, 보통, 미흡으로 분류하였다. 결과로 산정된 양호격자의 수는 54개이다. 격자의 분류에서 나타난 특징으로 지형, 토지이용에서 격자의 분류가 이루진 것으로 판단된다. 특히 표고나 시가지의 경우 편차가 크게 나타났으며 산정된 양호 격자는 두 분포 사이의 집단으로 판단된다.
Astree사의 E-Tongue을 이용한 상대적 단맛 평가를 위하여 검토한 7개의 센서 중 PKS 및 NMS 센서가 1차로 선정되었다. PKS 및 NMS 센서를 이용해 설탕을 비롯한, 과당, 포도당 및 자일리톨, 5%, 10% 및 15% 용액을 분석한 결과, 자일리톨 및 과당의 농도 증가에 따른 PKS 센서 감응도의 변화가 미미하여, 최종적으로 NMS 센서를 단맛 측정 센서로 선정하였다. 이들 감미료의 농도 중 5% 용액을 모든 센서를 활용한 PCA(주성분 분석) 통계 방법으로 처리한 결과에서는 DI (식별지수)값이 -0.1로 감미료 상호 간 구분이 힘들었으나, NMS 센서만을 이용한 상대적 센서 감응도는 농도에 관계없이 일정한 수치를 나타내었다. 과당 및 자일리톨의 상대적 센서 감응도는 각각 1.08 및 1.00으로 사람의 미각으로 측정한 문헌상 관능검사의 상대적 감미도 범위에 포함되었으나, 포도당의 경우는 0.99로 문헌상 상대감미도 0.5~0.75보다 높게 나타났다. 5%~15% 농도 범위에서 설탕 대비 3종 감미료에 대한 NMS 단일센서를 이용한 E-Tongue의 우수한 정밀성 (%RSD, 1.53~3.64%)을 고려할 때 향후 가당 음료 등에 대한 신제품 개발 및 품질관리 등에 관능검사를 대체할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.
Background: A quantitative structure-activity relationship (QSAR) model was adopted in the Registration, Evaluation, Authorization, and Restriction of Chemicals (REACH, EU) regulations as well as the Act on Registration, Evaluation, etc. of Chemicals (AREC, Republic of Korea). It has been previously used in the registration of chemicals. Objectives: In this study, we investigated the correlation between the predicted data provided by three prediction programs using a QSAR model and actual experimental results (acute fish, daphnia magna toxicity). Through this approach, we aimed to effectively conjecture on the performance and determine the most applicable programs when designating toxic substances through the AREC. Methods: Chemicals that had been registered and evaluated in the Toxic Chemicals Control Act (TCCA, Republic of Korea) were selected for this study. Two prediction programs developed and operated by the U.S. EPA - the Ecological Structure-Activity Relationship (ECOSAR) and Toxicity Estimation Software Tool (T.E.S.T.) models - were utilized along with the TOPKAT (Toxicity Prediction by Komputer Assisted Technology) commercial program. The applicability of these three programs was evaluated according to three parameters: accuracy, sensitivity, and specificity. Results: The prediction analysis on fish and daphnia magna in the three programs showed that the TOPKAT program had better sensitivity than the others. Conclusions: Although the predictive performance of the TOPKAT program when using a single predictive program was found to perform well in toxic substance designation, using a single program involves many restrictions. It is necessary to validate the reliability of predictions by utilizing multiple methods when applying the prediction program to the regulation of chemicals.
최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
Aicha Remil;Mohamed-Ouejdi Belarbi;Aicha Bessaim;Mohammed Sid Ahmed Houari;Ahmed Bouamoud;Ahmed Amine Daikh;Abderrahmane Mouffoki;Abdelouahed Tounsi;Amin Hamdi;Mohamed A. Eltaher
Computers and Concrete
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제31권3호
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pp.267-276
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2023
The main purpose of the current research is to develop an efficient two variables trigonometric shear deformation beam theory to investigate the buckling behavior of symmetric and non-symmetric functionally graded carbon nanotubes reinforced composite (FG-CNTRC) beam resting on an elastic foundation with various boundary conditions. The proposed theory obviates the use to shear correction factors as it satisfies the parabolic variation of through-thickness shear stress distribution. The composite beam is made of a polymeric matrix reinforced by aligned and distributed single-walled carbon nanotubes (SWCNTs) with different patterns of reinforcement. The material properties of the FG-CNTRC beam are estimated by using the rule of mixture. The governing equilibrium equations are solved by using new analytical solutions based on the Galerkin method. The robustness and accuracy of the proposed analytical model are demonstrated by comparing its results with those available by other researchers in the existing literature. Moreover, a comprehensive parametric study is presented and discussed in detail to show the effects of CNTs volume fraction, distribution patterns of CNTs, boundary conditions, length-to-thickness ratio, and spring constant factors on the buckling response of FG-CNTRC beam. Some new referential results are reported for the first time, which will serve as a benchmark for future research.
Asmhan Tariq;Fatmah Bin Nakhi;Fatema Salah;Gabass Eltayeb;Ghada Jassem Abdulla;Noor Najim;Salma Ahmed Khedr;Sara Elkerdasy;Natheer Al-Rawi;Sausan Alkawas;Marwan Mohammed;Shishir Ram Shetty
Imaging Science in Dentistry
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제53권3호
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pp.193-198
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2023
Purpose: Artificial intelligence (AI) is poised to play a major role in medical diagnostics. Periodontal disease is one of the most common oral diseases. The early diagnosis of periodontal disease is essential for effective treatment and a favorable prognosis. This study aimed to assess the effectiveness of AI in diagnosing periodontal bone loss through radiographic analysis. Materials and Methods: A literature search involving 5 databases (PubMed, ScienceDirect, Scopus, Health and Medical Collection, Dentistry and Oral Sciences) was carried out. A specific combination of keywords was used to obtain the articles. The PRISMA guidelines were used to filter eligible articles. The study design, sample size, type of AI software, and the results of each eligible study were analyzed. The CASP diagnostic study checklist was used to evaluate the evidence strength score. Results: Seven articles were eligible for review according to the PRISMA guidelines. Out of the 7 eligible studies, 4 had strong CASP evidence strength scores (7-8/9). The remaining studies had intermediate CASP evidence strength scores (3.5-6.5/9). The highest area under the curve among the reported studies was 94%, the highest F1 score was 91%, and the highest specificity and sensitivity were 98.1% and 94%, respectively. Conclusion: AI-based detection of periodontal bone loss using radiographs is an efficient method. However, more clinical studies need to be conducted before this method is introduced into routine dental practice.
산사태는 매년 막대한 재산 피해와 인명 피해를 유발하는 주요 자연재해 중 하나이며, 기후변화의 영향으로 산사태 취약성은 더욱 증대되고 있다. 사면안정해석을 위한 다양한 매개변수 중 토심은 산사태 및 토석류 분석 시 주요 매개변수이며, 사면 안정성에 영향을 미치는 유역의 수문학적 과정을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토심을 추정하는 정확한 방법은 현장에서 직접 지층을 조사하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구되므로 다양한 토심 예측 모델들이 제안되었으나 실용성 및 정확성 측면에서 다양한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 산지사면에 대한 토심을 추정 하기 위하여 국내 산지를 대상으로 수행된 71개의 탄성파 탐사 결과를 수집하였으며 탄성파 속도 700 m/s를 기준으로 토심을 추정하였다. 이에 따라 사면의 경사, 고도, 토심 자료를 구축하고 토심에 대한 통계적 특성을 파악하였으며 경사와 토심 및 고도와 토심 간 상관관계를 규명하였다. 또한, 사면경사를 기반으로 한 다양한 토심 예측 모델을 조사하고 이에 대한 비교·분석을 수행하였으며 경사를 활용한 보정된 토심 예측식을 제안하였다.
본 논문에서는 4세대 VNAND 공정으로 만들어진 Peri 소자의 스트레스 영역 별 time-dependent dielectric breakdown(TDDB) 열화 메커니즘을 분석하고, 기존의 수명 예측 모델보다 더 넓은 신뢰성 평가 영역에서 신속성과 정확성을 향상시킬 수 있는 수명 예측 보완 모델을 제시하였다. SiON 절연층 nMOSFET에서 5개의 Vstr 조건에 대해 각 10번의 constant voltage stress(CVS) 측정 후, stress-induced leakage current(SILC) 분석을 통해 저전계 영역에서의 전계 기반 열화 메커니즘과 고전계 영역에서의 전류 기반 열화 메커니즘이 주요함을 확인하였다. 이후 Weibull 분포로부터 time-to-failure(TF)를 추출하여 기존의 E-모델과 1/E-모델의 수명 예측 한계점을 확인하였고, 각 모델의 결합 분리 열화 상수(k)를 추출 및 결합하여 전계 및 전류 기반의 열화 메커니즘을 모두 포함하는 병렬식 상호보완 모델을 제시하였다. 최종적으로 실측한 TDDB 데이터의 수명을 예측할 시, 기존의 E-모델과 1/E-모델에 비해 넓은 전계 영역에서 각 메커니즘을 모두 반영하여 높은 스트레스에서 신속한 신뢰성 평가로 더 정확한 수명을 예측할 수 있음을 확인하였다.
Guoping Hu;Yingzhi Xia;Lianggen Zhong;Xiaoxue Ruan;Hui Li
Geomechanics and Engineering
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제32권1호
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pp.111-123
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2023
The slope of an open cut tunnel is located above the exit of the Leijia tunnel on the Changgan high-speed railway. During the excavation of the open cut tunnel foundation pit, the slope slipped twice, a large landslide of 92500 m3 formed. The landslide body and unstable slope body not only caused the foundation pit of the open cut tunnel to be buried and the anchor piles to be damaged but also directly threatened the operational safety of the later high-speed railway. Therefore, to study the stability change in the slope of the open cut tunnel under heavy rain and excavation conditions, a 3D numerical calculation model of the slope is carried out by Midas GTS software, the deformation mechanism is analyzed, anti-sliding measures are proposed, and the effectiveness of the anti-sliding measures is analyzed according to the field monitoring results. The results show that when rainfall occurs, rainwater collects in the open cut tunnel area, resulting in a transient saturation zone on the slope on the right side of the open cut tunnel, which reduces the shear strength of the slope soil; the excavation at the slope toe reduces the anti-sliding capacity of the slope toe. Under the combined action of excavation and rainfall, when the soil above the top of the anchor pile is excavated, two potential sliding surfaces are bounded by the top of the excavation area, and the shear outlet is located at the top of the anchor pile. After the excavation of the open cut tunnel, the potential sliding surface is mainly concentrated at the lower part of the downhill area, and the shear outlet moves down to the bottom of the open cut tunnel. Based on the deformation characteristics and the failure mechanism of the landslides, comprehensive control measures, including interim emergency mitigation measures and long-term mitigation measures, are proposed. The field monitoring results further verify the accuracy of the anti-sliding mechanism analysis and the effectiveness of anti-sliding measures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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