현재 식품 포장 및 박스에 인쇄된 유통기한 검사 방법은 일부 제품만 샘플링하여 사람의 눈으로 검사하는 방법이다. 이러한 샘플링 검사는 극히 일부분의 제품만 검사 가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 카메라를 활용한 정확한 검사가 요구된다. 본 논문에서는 제품 포장에 인쇄된 유통기한 결함 검출방법에 인공지능 기술인 딥 러닝 객체인식 기술 모델을 제안한다. 제안된 방법으로는 딥러닝 객체인식 모델 중에 Faster R-CNN 모델을 이용해 인쇄된 유통기한을 검출을 학습하고 Faster R-CNN 방법을 이용해서 수집된 칼라이미지를 그레이 이미지와 이진화 이미지로 변환한 이미지에 대해 각각 성능을 비교하고 검출 성능을 확인한다. 딥 러닝 기술에 적용한 박스에 인쇄된 유통기한 검출 성능은 기존 비전 검사기의 검출 성능과 비슷한 검출 성능을 보였다.
Recently, many studies are being conducted to extract emotion from text and verify its information power in the field of finance, along with the recent development of big data analysis technology. A number of prior studies use pre-defined sentiment dictionaries or machine learning methods to extract sentiment from the financial documents. However, both methods have the disadvantage of being labor-intensive and subjective because it requires a manual sentiment learning process. In this study, we developed a financial sentiment dictionary that automatically extracts sentiment from the body text of analyst reports by using modified Bayes rule and verified the performance of the model through a binary classification model which predicts actual stock price movements. As a result of the prediction, it was found that the proposed financial dictionary from this research has about 4% better predictive power for actual stock price movements than the representative Loughran and McDonald's (2011) financial dictionary. The sentiment extraction method proposed in this study enables efficient and objective judgment because it automatically learns the sentiment of words using both the change in target price and the cumulative abnormal returns. In addition, the dictionary can be easily updated by re-calculating conditional probabilities. The results of this study are expected to be readily expandable and applicable not only to analyst reports, but also to financial field texts such as performance reports, IR reports, press articles, and social media.
최근 구조물이 대형화, 특수화 및 초고층화 되고 있는 건설현장에서는 일반콘크리트보다 더 뛰어난 고성능 콘크리트의 시험적인 시공이 증가하고 있는 추세이다. 교량의 경우 과거 동바리 공법에 의한 시공은 소음 및 분진과 공사기간의 장기화 등의 문제로 점점 감소되었으며, 최근에는 시공기간 단축 및 도심지 환경에 적합한 프리캐스트로 시공하는 현장이 급속히 증가하고 있다. 교량구조물의 경우 휨에 대한 안전성을 확보하기 위하여 과밀배근된 부재를 생산하고 있는 실정이며, 과밀배근된 부재를 생산하기 위하여 일반콘크리트보다 유동과 충전성능이 월등한 초유동 자기충전 콘크리트가 적용되는 것이 바람직하다고 판단된다. 본 연구에서는 고로슬래그 및 플라이애쉬를 2성분계 및 3성분계 배합을 통하여 과밀배근된 교량구조물에 초유동 자기충전 콘크리트를 적용하기 위한 방법으로 과밀배근된 구조물에 적용할 수 있는 일본 토목학회의 JSCE 1등급 규정에 따른 초유동 자기충전 콘크리트의 유동 특성을 검토하였다.
It is difficult to distinguish the pure signal produced by an orbiting planetary companion around giant stars from other possible sources, such as stellar spots, pulsations, or certain activities. Since 2003, we have obtained radial (RV) data from evolved stars using the high-resolution, fiber-fed Bohyunsan Observatory Echelle Spectrograph (BOES) at the Bohyunsan Optical Astronomy Observatory (BOAO). Here, we report the results of RV variations in the binary star HD 135438. We found two significant periods: 494.98 d with eccentricity of 0.23 and 8494.1 d with eccentricity of 0.83. Considering orbital stability, it is impossible to have two companions in such close orbits with high eccentricity. To determine the nature of the changes in the RV variability, we analyzed indicators of stellar spot and stellar chromospheric activity to find that there are no signals related to the significant period of 494.98 d. However, we calculated the upper limits of rotation period of the rotational velocity and found this to be 478-536 d. One possible interpretation is that this may be closely related to the rotational modulation of an orbital inclination at 67-90 degrees. The other signal corresponding to the period of 8494.1 d is probably associated with a stellar companion orbiting the giant star. A Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation considering a single companion indicates that HD 135438 system hosts a stellar companion with 0.57+0.017-0.017 M⊙ with an orbital period of 8498 d.
Using industrial wastes and construction and demolition (C&D) wastes is potentially advantageous for concrete production in terms of sustainability improvement. In this paper, a sustainable Self-Compacting Concrete (SCC) made with industrial wastes and C&D wastes was proposed by considerably replacing natural counterparts with recycled coarse aggregates (RCAs) and supplementary cementitious materials (SCMs) (i.e., Fly ash (FA), ground granulated blast furnace slag (GGBS) and silica fume (SF)). A total of 12 SCC mixes with various RCAs and different combination SCMs were prepared, which comprise binary, ternary and quaternary mixes. The mechanical properties in terms of compressive strength and static elasticity modulus of recycled aggregates (RA-SCC) mixes were determined and analyzed. Microstructural study was implemented to analyze the reason of improvement on mechanical properties. By means of life cycle assessment (LCA) method, the environmental impacts of RA-SCC with various RCAs and SCMs were quantified, analyzed and compared in the system boundary of "cradle-to-gate". In addition, the comparison of LCA results with respect to mechanical properties was conducted. The results demonstrate that the addition of proposed combination SCMs leads to significant improvement in mechanical properties of quaternary RA-SCC mixes with FA, GGBS and SF. Furthermore, quaternary RA-SCC mixes emit lowest environmental burdens without compromising mechanical properties. Thus, using the combination of FA, GGBS and SF as cement substitution to manufacture RA-SCC significantly improves the sustainability of SCC by minimizing the depletion of cement and non-renewable natural resources.
Objectives: Protecting people against financial hardship caused by illness stands as a fundamental obligation within healthcare systems and constitutes a pivotal component in achieving universal health coverage. The objective of this study was to analyze the prevalence and determinants of catastrophic health expenditures (CHE) in Iran, over the period of 2013 to 2019. Methods: Data were obtained from 7 annual national surveys conducted between 2013 and 2019 on the income and expenditures of Iranian households. The prevalence of CHE was determined using a threshold of 40% of household capacity to pay for healthcare. A binary logistic regression model was used to identify the determinants influencing CHE. Results: The prevalence of CHE increased from 3.60% in 2013 to 3.95% in 2019. In all the years analyzed, the extent of CHE occurrence among rural populations exceeded that of urban populations. Living in an urban area, having a higher wealth index, possessing health insurance coverage, and having employed family members, an employed household head, and a literate household head are all associated with a reduced likelihood of CHE (p<0.05). Conversely, the use of dental, outpatient, and inpatient care, and the presence of elderly members in the household, are associated with an increased probability of facing CHE (p<0.05). Conclusions: Throughout the study period, CHE consistently exceeded the 1% threshold designated in the national development plan. Continuous monitoring of CHE and its determinants at both household and health system levels is essential for the implementation of effective strategies aimed at enhancing financial protection.
In this study, we report the microstructural evolution and shear strength of an Sn-Sb alloy, used for die attach process as a solder layer of backside metal (BSM). The Sb content in the binary system was less than 1 at%. A chip with the Sn-Sb BSM was attached to a Ag plated Cu lead frame. The microstructure evolution was investigated after die bonding at 330 ℃, die bonding and isothermal heat treatment at 330 ℃ for 5 min and wire bonding at 260 ℃, respectively. At the interface between the chip and lead frame, Ni3Sn4 and Ag3Sn intermetallic compounds (IMCs) layers and pure Sn regions were confirmed after die bonding. When the isothermal heat treatment is conducted, pure Sn regions disappear at the interface because the Sn is consumed to form Ni3Sn4 and Ag3Sn IMCs. After the wire bonding process, the interface is composed of Ni3Sn4, Ag3Sn and (Ag,Cu)3Sn IMCs. The Sn-Sb BSM had a high maximum shear strength of 78.2 MPa, which is higher than the required specification of 6.2 MPa. In addition, it showed good wetting flow.
본 논문은 위상천이 간섭계 원리를 기반으로 계조도 영상의 위상 변환 매핑을 이용한 암호화와 복호화 방법을 제안한다. 제안한 암호화 시스템에서 대칭형 보안키로 암호화한 암호 영상은 복소 디지털 홀로그램 함수의 형태로 구성된다. 한편 암호화하는 계조도영상은 위상 매핑 변환되고 무작위로 발생한 이진 보안 암호화키의 위상과 합쳐져 입력 위상 합수로 사용된다. 위상 정보의 복호화는 복소 디지털 홀로그램 함수와 보안 암호화키를 사용하여 수행되고 위상 역변환을 통하여 원래의 계조도 영상을 복원한다. 제안한 방법은 암호화 과정에서 CCD의 양자화 수준을 8-bits(28=256 levels)로 하였을 때 복원된 영상의 상관 계수가 0.995로 원래의 256-계조도 영상이 잘 복원되었다.
트랜스포머 모델의 핵심 요소인 토크나이저는 숫자 형태의 데이터를 제대로 이해하지 못한다. 따라서 패킷 페이로드를 문장처럼 학습하여 실제 네트워크에서 동작 가능한 트랜스포머 기반의 침입탐지 모델을 구축하기 위해서는 16진수 형태의 패킷 페이로드를 문자 형태로 변환하는 것이 필요하다. 이러한 문제 인식 하에 본 연구에서는 3종의 문자 인코딩 방식을 적용하여 패킷 페이로드를 숫자 및 문자 형태로 변환한 후 트랜스포머 모델에 학습시키면서 모델의 탐지성능이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 성능 분석 실험을 위한 데이터세트는 UNSW-NB15 데이터세트에 포함된 PCAP 파일에서 패킷 페이로드를 추출하여 구성하였으며, 학습 모델은 RoBERTa를 사용하였다. 실험 결과, ISO-8859-1 인코딩이 이진분류 및 다중분류에서 가장 우수한 성능을 달성하는 것으로 확인되었으며, 토큰의 수를 512개로 설정하고 최대 에포크를 15회로 증가한 경우에 다중분류 정확도가 88.77%까지 향상되었다.
고온구조용 재료로의 사용이 기대되는 $Al_3Hf$ 및 $Al_3Ta$ 금속간화합물의 연성을 향상시키기 위하여 SPEX mill을 이용한 기계적합금화시 $Ll_2$ 상의 생성거동과 이에 미치는 제 3 원소의 영향을 조사하였다. Al-25%Hf 혼합분말의 경우에는 기계적합금화 6시간부터 $Ll_2$$Al_3Hf$ 금속간화합물의 생성되었으나, Al-25%Ta의 경우에는 30시간까지도 $D0_{22}$$Al_3Ta$ 금속간화합물만 생성되었고, $Ll_2$상은 생성되지 않았다. Al-12.5%M-25%MTa(M = Cu, Zn, Mn, Fe, Ni) 조성으로 제 3 원소를 첨가하여 20시간 동안 기계적합금화한 결과 Cu과 Zn의 경우에는 $D0_{22}$ 구조 금속간화합물만 생성되었고, Mn, Fe, Ni을 첨가한 경우에는 $600^{\circ}C$에서 등온열처리 후 D0(sub)22상으로 상변태되는 비정질상이 생성된 것으로 보아 이러한 제 3 원소의 첨가는 Cu와 Zn를 첨가한 경우에는 2원계와 마찬가지로 $Ll_2$상과 $D0_{22}$ 상간의 에너지 차이를 극복하기 못한 것으로 생각된다 한편, Al-12.5%M-25%Hf조성으로 Cu과 Zn를 첨가한 경우게는 2원계와 마찬가지로 $Ll_2$구조의 금속간화합물이 생성되었으나, Mn, Fe, Ni을 첨가한 경우에는 Al-12.5%M-25%MTa(M = Cu, Zn, Mn, Fe, Ni) 계와 같이 비정질이 생성된 것으로 보아 Ni, Nn, Fe는 $AL_3X$ 금속간화합물을 비정질화시키는 경향이 강한 것으로 생각된다.로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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