Ji-Yun Jung;Hye-Won Lee;Si-Hyun Park;Jeong-Il Lee;Dan-Ki Yoon;Cheol-Min Lee
Journal of Environmental Health Sciences
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v.49
no.2
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pp.108-117
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2023
Background: When particles are absorbed into the human body, they penetrate deep into the lungs and interact with the tissues of the body. Heavy metals in PM2.5 can cause various diseases. The main source of PM2.5 emissions in South Korea's atmosphere has been surveyed to be places of business. Objectives: The concentration of heavy metals in PM2.5 near the Ulsan Industrial Complex was measured and a health risk assessment was performed for residents near the industrial complex for exposure to heavy metals in PM2.5. Methods: Concentrations of heavy metals in PM2.5 were measured at four measurement sites (Ulsan, Mipo, Onsan, Maegok) near the industrial complexes. Heavy metals were analyzed according to the Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines presented by the National Institute of Environmental Research. Among them, only five substances (Mn, Ni, As, Cd, Cr6+) were targeted. The risk assessment was conducted on inhalation exposure for five age groups, and the excess cancer risk and hazard quotient were calculated. Results: In the risk assessment of exposure to heavy metals in PM2.5, As, Cd, and Cr6+ exceeded the risk tolerance standard of 10-6 for carcinogenic hazards. The highest hazard levels were observed in Onsan and Mipo industrial complexes. In the case of non-carcinogenic hazards, Mn was identified as exceeding the hazard tolerance of 1, and it showed the highest hazard in the Ulsan Industrial Complex. Conclusions: This study presented a detailed health risk from exposure to heavy metals in PM2.5 by industrial complexes located in Ulsan among five age groups. It is expected to be utilized as the basis for preparing damage control and industrial emission reduction measures against PM2.5 exposure at the Ulsan Industrial Complex.
To investigate the stability of temporary retaining walls during excavation, it is essential to develop reverse analysis technologies capable of precisely evaluating the properties of the ground and a learning model that can assess stability by analyzing real-time data. In this study, we targeted excavation sites where the C.I.P method was applied. We developed a Deep Neural Network (DNN) model capable of evaluating the stability of the retaining wall, and estimated the physical properties of the ground being excavated using a Differential Evolution Algorithm. We performed reverse analysis on a model composed of a two-layer ground for the applicability analysis of the Differential Evolution Algorithm. The results from this analysis allowed us to predict the properties of the ground, such as the elastic modulus, cohesion, and internal friction angle, with an accuracy of 97%. We analyzed 30,000 cases to construct the training data for the DNN model. We proposed stability evaluation grades for each assessment factor, including anchor axial force, uneven subsidence, wall displacement, and structural stability of the wall, and trained the data based on these factors. The application analysis of the trained DNN model showed that the model could predict the stability of the retaining wall with an average accuracy of over 94%, considering factors such as the axial force of the anchor, uneven subsidence, displacement of the wall, and structural stability of the wall.
Han Eung Kim;Chang Hun Kim;Tae Geon Kim;Jeong Jun Park
Journal of the Society of Disaster Information
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v.19
no.2
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pp.334-343
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2023
Purpose: In this study, the cavity data found through ground cavity exploration was combined with underground facilities to derive a correlation, and the ground subsidence prediction map was verified based on the AI algorithm. Method: The study was conducted in three stages. The stage of data investigation and big data collection related to risk assessment. Data pre-processing steps for AI analysis. And it is the step of verifying the ground subsidence risk prediction map using the AI algorithm. Result: By analyzing the ground subsidence risk prediction map prepared, it was possible to confirm the distribution of risk grades in three stages of emergency, priority, and general for Busanjin-gu and Saha-gu. In addition, by arranging the predicted ground subsidence risk ratings for each section of the road route, it was confirmed that 3 out of 61 sections in Busanjin-gu and 7 out of 68 sections in Sahagu included roads with emergency ratings. Conclusion: Based on the verified ground subsidence risk prediction map, it is possible to provide citizens with a safe road environment by setting the exploration section according to the risk level and conducting investigation.
Carbon neutrality is the concept of reducing greenhouse gases emitted by human activities and making actual emissions zero through removal of remaining gases. It is also called "Net-Zero" and "carbon zero". Korea has declared a "2050 Carbon Neutrality policy" to cope with the climate change crisis. Various carbon reduction legislative processes are underway. Since carbon neutrality requires changes in industrial technology, it is important to prepare a system for carbon zero. This paper aims to understand the status and trends of global carbon neutrality technology. Therefore, ROK's web platform "www.naver.com." was selected as the data collection scope. Korean online articles related to carbon neutrality were collected. Carbon neutrality technology trends were analyzed by future signal methodology and Word2Vec algorithm which is a neural network deep learning technology. As a result, technology advancement in the steel and petrochemical sectors, which are carbon over-release industries, was required. Investment feasibility in the electric vehicle sector and technology advancement were on the rise. It seems that the government's support for carbon neutrality and the creation of global technology infrastructure should be supported. In addition, it is urgent to cultivate human resources, and possible to confirm the need to prepare support policies for carbon neutrality.
Style transfer based on neural network provides very high quality results by reflecting the high level structural characteristics of images, and thereby has recently attracted great attention. This paper deals with the problem of resolution limitation due to GPU memory in performing such neural style transfer. We can expect that the gradient operation for style transfer based on partial image, with the aid of the fixed size of receptive field, can produce the same result as the gradient operation using the entire image. Based on this idea, each component of the style transfer loss function is analyzed in this paper to obtain the necessary conditions for partitioning and padding, and to identify, among the information required for gradient calculation, the one that depends on the entire input. By structuring such information for using it as auxiliary constant input for partition-based gradient calculation, this paper develops a recursive algorithm for super high-resolution image style transfer. Since the proposed method performs style transfer by partitioning input image into the size that a GPU can handle, it can perform style transfer without the limit of the input image resolution accompanied by the GPU memory size. With the aid of such super high-resolution support, the proposed method can provide a unique style characteristics of detailed area which can only be appreciated in super high-resolution style transfer.
TV advertising with deep analysis of watching pattern of audiences is important to set-top box audience targeting. Applying session-based recommendation model(SBR) to internet commercial, or recommendation based on searching history of user showed its effectiveness in previous studies, but applying SBR to the TV advertising was difficult in South Korea due to data unavailabilities. Also, traditional SBR has limitations for dealing with user preferences, especially in data with user identification information. To tackle with these problems, we first obtain set-top box data from three major broadcasting companies in South Korea(SKB, KT, LGU+) through collaboration with Korea Broadcast Advertising Corporation(KOBACO), and this data contains of watching sequence of 4,847 anonymized users for 6 month respectively. Second, we develop personalized session-based recommendation model to deal with hierarchical data of user-session-item. Experiments conducted on set-top box audience dataset and two other public dataset for validation. In result, our proposed model outperformed baseline model in some criteria.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.246-246
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2021
본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.
Recently, interest in artificial intelligence has increased due to the development of artificial intelligence fields such as ChatGPT and self-driving cars. However, there are still many unknown elements in training process of artificial intelligence, so that optimizing the model requires more time and effort than it needs. Therefore, there is a need for a tool or methodology that can analyze the weight changes during the training process of artificial intelligence and help out understatnding those changes. In this research, I propose a visualization system which helps people to understand the accumulated weight changes. The system calculates the weights for each training period to accumulates weight changes and stores accumulated weight changes to plot them in 3D space. This research will allow us to explore different aspect of artificial intelligence learning process, such as understanding how the model get trained and providing us an indicator on which hyperparameters should be changed for better performance. These attempts are expected to explore better in artificial intelligence learning process that is still considered as unknown and contribute to the development and application of artificial intelligence models.
Ji Hun Bae;Ju Hwan Lee;Gwang Hyun Yu;Gyeong Ju Kwon;Jin Young Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.1
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pp.9-16
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2023
Recently, a convolutional neural network (CNN) based system is being developed to overcome the limitations of human resources in the apple quality classification of farmhouse. However, since convolutional neural networks receive only images of the same size, preprocessing such as sampling may be required, and in the case of oversampling, information loss of the original image such as image quality degradation and blurring occurs. In this paper, in order to minimize the above problem, to generate a image patch based graph of an original image and propose a random walk-based positional encoding method to apply the graph transformer model. The above method continuously learns the position embedding information of patches which don't have a positional information based on the random walk algorithm, and finds the optimal graph structure by aggregating useful node information through the self-attention technique of graph transformer model. Therefore, it is robust and shows good performance even in a new graph structure of random node order and an arbitrary graph structure according to the location of an object in an image. As a result, when experimented with 5 apple quality datasets, the learning accuracy was higher than other GNN models by a minimum of 1.3% to a maximum of 4.7%, and the number of parameters was 3.59M, which was about 15% less than the 23.52M of the ResNet18 model. Therefore, it shows fast reasoning speed according to the reduction of the amount of computation and proves the effect.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.5
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pp.217-228
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2023
Video instance segmentation is an intelligent visual task with high complexity because it not only requires object instance segmentation for each image frame constituting a video, but also requires accurate tracking of instances throughout the frame sequence of the video. In special, human instance segmentation in drama videos has an unique characteristic that requires accurate tracking of several main characters interacting in various places and times. Also, it is also characterized by a kind of the class imbalance problem because there is a significant difference between the frequency of main characters and that of supporting or auxiliary characters in drama videos. In this paper, we introduce a new human instance datatset called MHIS, which is built upon drama videos, Miseang, and then propose a novel video data augmentation method, CDVA, in order to overcome the data imbalance problem between character classes. Different from the previous video data augmentation methods, the proposed CDVA generates more realistic augmented videos by deciding the optimal location within the background clip for a target human instance to be inserted with taking rich spatio-temporal context embedded in videos into account. Therefore, the proposed augmentation method, CDVA, can improve the performance of a deep neural network model for video instance segmentation. Conducting both quantitative and qualitative experiments using the MHIS dataset, we prove the usefulness and effectiveness of the proposed video data augmentation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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