• 자원환경지질
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• 제40권1호
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• pp.115-128
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• 2007

본 연구는 화강암질암 지역의 자연사면에서 발생하는 토석류 산사태의 발생지점을 확률론적 예측하기 위하여 기 개발된 로지스틱 회귀모델을 수정하고자 한다. 기 모델의 단점인 일부 범주형 변수사용을 제거하여 예측률의 신뢰도 및 예측도면 작성시의 정확성을 높인 새로운 예측모델을 제안하고자 한다. 새롭게 개발된 모델은 암상, 지형인자 2개 및 토질인자 3개를 사용하여 통계적으로 86%이상의 예측률을 확보하였다. 본 모델의 적용성을 검증하기 위하여 태풍 '루사'로 인해 산사태가 집중적으로 발생한 강릉지역에 적용하여 산사태 예측도를 작성하였다. 예측결과 사천지역의 경우 본 모델에서 고려하지 못한 산불의 영향으로 산불피해지역에서 근소한 차이를 보여주고 있으나, 주문진-연곡지역의 경우는 예측결과가 실제 산사태 발생위치와 잘 일치하고 있다. 따라서 본 모델은 우리나라의 화강암질암지역에 적용하여 널리 활용될 수 있을것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권9호
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• pp.25-32
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• 2004

고함수비 상태의 흙에 시멘트를 첨가하게 되면 흙의 공학적 성질을 개량할 수 있다. 이렇게 고함수비 흙에 시멘트를 혼합하는 경우 흙시멘트 혼합물의 워커빌러티와 밀접한 관련이 있는 상 변화를 예측하고 구분하는 것은 매우 힘들다. 시간에 따른 시멘트 paste의 수화열 변화와 경도의 변화는 흙시멘트 혼합물의 상 변화에 대한 유용한 정보를 제공해준다. 본 연구에서는 시멘트 paste와 흙/시멘트 비를 달리 한 3 종류의 혼합물에 대해 수화열과 콘 관입량을 측정하여 흙시멘트 혼합물의 상 변화를 관찰하였다. 실험결과, 흙시멘트 혼합물의 상 변화는 시멘트 paste와 동일한 형태를 보이며 수화열이 최소가 되는 시점에서 혼합물의 전단강도가 급격하게 증가함을 알 수 있었다. 흙시멘트 혼합물의 초결시점은 fall cone 관입량이 1.0mm, 즉 혼합물이 소성상태에 도달하는 시점과 일치하며 흙/시멘트 비가 증가할수록 초결시간은 지연되었다. 흙시멘트 혼합물에 대한 수화열 측정과 fall cone 관입량 측정은 흙-시멘트 혼합물의 상 변화를 예측하는 유용한 수단으로 사용할 수 있다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권5호
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• pp.1-10
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• 2012

본 연구는 설악산, 발왕산, 태백산, 오대산의 아고산대에 분포하는 주목 군락의 보존과 효율적인 관리방안을 제시하기 위하여 종조성과 흉고직경급을 조사, 분석하였다. 각 조사지의 교목 아교목 관목층의 층위별 식생은 설악산 11, 22, 33종, 발왕산 15, 21, 33종, 태백산 10, 23, 36종, 오대산 14, 30, 32종으로 구성되어 있다. 층위별 중요치 분석 결과, 전 조사지의 교목층은 주목과 분비나무, 아교목층은 주목, 분비나무, 시닥나무, 관목층에서는 미역줄나무의 중요치가 가장 높은 것으로 분석되었다. 전 조사지에 있어서 종다양도는 교목층 0.834~1.234, 아교목층 1.125~1.329의 범위 내에 있는 것으로 분석되었다. 흉고직경 분포에서는 오대산지역의 주목개체군이 역J자형의 유형을 보이고 있어 주목군락이 유지될 수 있을 것으로 판단된다.

• 농업생명과학연구
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• 제46권6호
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• pp.33-41
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• 2012

본 연구는 덕유산, 계방산의 가문비나무 군락의 보존을 위한 기초자료를 제시하기 위하여 종조성과 흉고직경급을 조사, 분석하였다. 두 조사지의 교목 아교목 관목층의 층위별 식생은 덕유산이 8, 20, 26종, 계방산이 12, 23, 33종으로 구성되어 있다. 층위별 중요치 분석 결과, 덕유산 교목층은 가문비나무, 사스래나무, 구상나무, 아교목층은 사스래나무, 신갈나무, 관목층은 조릿대가 중요치가 높았으며, 계방산의 교목층은 가문비나무, 사스래나무, 분비나무, 아교목층은 시닥나무, 부게꽃나무, 관목층은 미역줄나무의 중요치가 가장 높은 것으로 분석되었다. 조사구의 층위별 종다양도의 경우 교목층은 덕유산 0.779, 계방산 0.984, 아교목층은 덕유산 1.052, 게방산 1.161, 관목층은 덕유산 0.823, 계방산 1.304로 분석되었다. 흉고직경 분포에서는 덕유산지역의 가문비나무 개체군이 역J형의 유형이 나타나고 있어 당분간 가문비나무군락이 유지될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.19-43
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• 2021

공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제21권8호
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• pp.1159-1163
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• 2008

Data of 42 balance measurements from dry and lactating Holstein cows and blood and urine samples from 24 Japanese Black cows were collected to evaluate the potential for predicting urinary nitrogen (N) excretion from plasma urea nitrogen (PUN). Similar positive correlations were obtained between N intake and apparent N absorption in dry and lactating cows. The regression equations of N intake on urinary N excretion varied in dry and lactating cows, and the difference of urinary N excretion between dry and lactating cows was due to the N secretion into milk. Highly positive correlations were observed between urinary N contents and urinary urea N in Japanese Black cows, and urinary urea N increased with increasing PUN. There were positive correlations between N intake and PUN in dry and lactating cows, but PUN and urinary N excretion in lactating cows were higher than in dry cows. There were positive correlations between PUN and urinary N excretion per BW in dry and lactating cows. Although urinary N excretion could be calculated as (N clearance rate of kidneys)PUNBW, high N clearance rate of kidneys, such as 2.08 L/d/kg BW, may be suitable to calculate urinary N excretion in lactating cows, compared with 1.33 L/d/kg BW in dry cows.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제41권2호
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• pp.101-106
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• 2020

Although benign gastric ulcers do not develop into gastric cancer, they are similar to early gastric cancer and difficult to distinguish. This may lead to misconsider early gastric cancer as gastric ulcer while diagnosing. Since gastric cancer does not have any special symptoms until discovered, it is important to detect gastric ulcers by early gastroscopy to prevent the gastric cancer. Therefore, we developed a Convolution Neural Network (CNN) model that can be helpful for endoscopy. 3,015 images of gastroscopy of patients undergoing endoscopy at Gachon University Gil Hospital were used in this study. Using ResNet-50, three models were developed to classify normal and gastric ulcers, normal and gastric cancer, and gastric ulcer and gastric cancer. We applied the data augmentation technique to increase the number of training data and examined the effect on accuracy by varying the multiples. The accuracy of each model with the highest performance are as follows. The accuracy of normal and gastric ulcer classification model was 95.11% when the data were increased 15 times, the accuracy of normal and gastric cancer classification model was 98.28% when 15 times increased likewise, and 5 times increased data in gastric ulcer and gastric cancer classification model yielded 87.89%. We will collect additional specific shape of gastric ulcer and cancer data and will apply various image processing techniques for visual enhancement. Models that classify normal and lesion, which showed relatively high accuracy, will be re-learned through optimal parameter search.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제30권2호
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• pp.179-184
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• 2003

In order to establish micropropagation system Anthurium andreanum 'Atlanta', dwarf type, shoots of A. andreanum were cultured on medium supplemented with cytokinin. Callus was formed from the base of shoots. high frequency callus induction was obtained on medium with 10.0mg/L BA or 10.0mg/L TDZ(thidiazuron) at more than 71.8%. The shoots were cultured on media with various combinations and concentrations of TDZ, BA and 2.4-D to enhance callus induction. Callus was induced at more than 72.6% and grew vigorously on media containing 10.0mg/L BA and 0.0∼0.5mg/L 2.4-D, or 1.0mg/L TDZ. Stimulation effects of cytokinin by 2.4-D did not occur in combined treatments of cytokinin and 2.4-D. Callus was cut into sections(7${\times}$10mm), and then cultured on media with BA alone or BA and 2.4-D to regenerate shoots and to stimulate the callus growth. Shoot regeneration and callus growth were effective on media with 10.0mg/L BA alone, or 10.0mg/L BA and 0.1mg/L 2.4-D. In combined treatments of BA and 2.4-D, stmulation effects of cytocinin by 2.4-D also did not occur. Callus growth was decreased, accordiong to increasing the concentration of 2.4-D. In cimbined treatments of TDZ and 2.4-D in shoot regeneration and callus proliferation, stimulated effects of cytokinin by 2.4-D did not occur entirely. Media with 0.5∼1.0mg/L TDZ ingibited the regeneration and rooting of shoots, and callus growth from callus sections. Addition of 2.4-D on medium with TDZ ingibited the regeneration and rooting of shoots, and callus growth. Rooted plantdts were acclimatized in greenhouse. The plantlets were survived more than 98% in soil of vermiculite alone or mixed perlite 1 and vermiculite 1.

• Membrane and Water Treatment
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• 제11권4호
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• pp.283-294
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• 2020

This work aims at studying the feasibility of continuous removal of mixed heavy metal ions from simulated zinc plating wastewaters by coupling a microbial fuel cell and a microbial electrolysis cell in batch and continuous modes. The discharging voltage of MFC increased initially from 0.4621 ± 0.0005 V to 0.4864 ± 0.0006 V as the initial concentration of Cr⁶⁺ increased from 10 ppm to 60 ppm. Almost complete removal of Cr⁶⁺ and low removal of Cu²⁺ occurred in MFC of the MFC-MEC-coupled system after 8 hours under the batch mode; removal efficiencies (REs) of Cr⁶⁺ and Cu²⁺ were 99.76% and 30.49%. After the same reaction time, REs of nickel and zinc ions were 55.15% and 76.21% in its MEC. Cu²⁺, Ni²⁺, and Zn²⁺ removal efficiencies of 54.98%, 30.63%, 55.04%, and 75.35% were achieved in the effluent within optimum HRT of 2 hours under the continuous mode. The incomplete removal of Cu²⁺, Ni²⁺ and Zn²⁺ ions in the effluent was due to the fact that the Cr⁶⁺ was almost completely consumed at the end of MFC reaction. After HRT of 12 hours, at the different sampling locations, Cr⁶⁺ and Cu²⁺ removal efficiencies in the cathodic chamber of MFC were 89.95% and 34.69%, respectively. 94.58%, 33.95%, 56.57%, and 75.76% were achieved for Cr⁶⁺, Cu²⁺, Ni²⁺ and Zn²⁺ in the cathodic chamber of MEC. It can be concluded that those metal ions can be removed completely by repeatedly passing high concentration of Cr⁶⁺ through the cathode chamber of MFC of the MFC-MEC-coupled system.