• 말소리와 음성과학
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• 제3권1호
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• pp.145-151
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• 2011

In view of the hypothesis that the effects of Parkinson's disease on voice production can be detected before pharmacological intervention, the prosodic features of patients with idiopathic Parkinson's disease (IPD) and a healthy aging group were diagnostically analyzed with the long term object of establishing, for clinical purposes, early disease-progression biomarkers. Twenty patients (male 8; female 12) with IPD (prior to pharmacological intervention) and a healthy control group of 22 (male 10; female 12) were selected. Ten sentences were recorded with a head-worn microphone. One sentence was chosen for the analysis of this paper. Relevant parameters, i.e. 3-dimensional model (F0, intensity, duration) and pitch and intensity related slopes (maxEnergy, maxF0, meanAbS, semiT, meanEnergy, meanF0), were analyzed by two-group discriminant analysis. The stepwise estimation method of discriminant analysis was performed by gender. The discriminant functions predicted 83.9% of the male test data correctly while the prediction rate was 93.1% for the female group. The results showed that meanF0_slope and semiT_slope were more important parameters than the others for the male group. For the female group, the meanEnergy_slope and maxEnergy_slope were the important ones. These findings indicate that significant parameters are different for the male and female group. Gender lifestyle may be responsible for this difference. Dysprosodic features of IPD show not simultaneously but progressively in terms of F0, intensity and duration.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.35-44
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• 2019

본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권5호
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• pp.1446-1453
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• 2021

In the past, several experimental investigations aiming at characterizing the natural circulation (NC) behavior in test facilities were carried out. They showed a variety of flow patterns characterized by an inverted U-shape of the NC flow curve versus primary mass inventory. On the other hand, attempts to reproduce such curves using thermal-hydraulic system codes, showed 10-30% differences between the measured and calculated NC mass flow rate. Actually, the used computer codes are generally based upon nodalization using single U-tube representation. Such model may not allow getting accurate simulation of most of the NC phenomena occurring during such tests (like flow redistribution and flow reversal in some SG U-tubes). Simulations based on multi-U-tubes model, showed better agreement with the overall behavior, but remain unable to predict NC phenomena taking place in the steam generator (SG) during the experiment. In the current study, the CATHARE code is considered in order to assess a NC characterization test performed in the four loops PKL facility. For this purpose, four different SG nodalizations including, single and multi-U-tubes, 1D and 3D SG inlet/outlet zones are considered. In general, it is shown that the 1D and 3D models exhibit similar prediction results up to a certain point of the rising part of the inverted U-shape of the NC flow curve. After that, the results bifurcate with, on the one hand, a tendency of the 1D models to over-predict the measured NC mass flow rate and on the other hand, a tendency of the 3D models to under-predict the NC flow rate.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.111-120
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• 2020

최근 코로나 19 사태로 인한 경기 위축에도 불구하고, 재택근무 증가로 집에 거주하는 시간이 늘어나면서 주거환경에 관한 관심이 커지고 있으며, 이에 따라 리모델링에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 정부의 부동산 정책 또한 규제 정책에서 주택공급 확대 방향으로 전환하면서 이에 따른 인테리어, 가구업계의 매출에도 가시적인 영향이 있을 것으로 예상한다. 정확한 수요예측은 재고 관리와 직결되는 문제로 정확한 수요예측은 불필요한 재고를 보유할 필요가 없어 과잉생산으로 인한 물류, 재고 비용을 줄여줄 수 있다. 하지만 정확한 수요를 예측하기 위해서는 지속적으로 변화하는 경제동향, 시장동향, 사회적 이슈등 외부요인을 모두 고려하여 분석해야 하기 때문에 어려운 문제이다. 본연구에서는 가구 부자재를 생산하고 있는 제조업체에 대하여 신뢰성 있는 결과 도출을 위해 인공지능기반 시계열 분석 방법으로, LSTM 모형, 1D-CNN 모형을 비교 분석하였다.

• Computers and Concrete
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• 제30권2호
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• pp.99-111
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• 2022

In this study, deep learning and k-Nearest Neighbor (kNN) models were used to estimate the sorptivity and freeze-thaw resistance of self-compacting mortars (SCMs) having binary and ternary blends of mineral admixtures. Twenty-five environment-friendly SCMs were designed as binary and ternary blends of fly ash (FA) and silica fume (SF) except for control mixture with only Portland cement (PC). The capillary water absorption and freeze-thaw resistance tests were conducted for 91 days. It was found that the use of SF with FA as ternary blends reduced sorptivity coefficient values compared to the use of FA as binary blends while the presence of FA with SF improved freeze-thaw resistance of SCMs with ternary blends. The input variables used the models for the estimation of sorptivity were defined as PC content, SF content, FA content, sand content, HRWRA, water/cementitious materials (W/C) and freeze-thaw cycles. The input variables used the models for the estimation of sorptivity were selected as PC content, SF content, FA content, sand content, HRWRA, W/C and predefined intervals of the sample in water. The deep learning and k-NN models estimated the durability factor of SCM with 94.43% and 92.55% accuracy and the sorptivity of SCM was estimated with 97.87% and 86.14% accuracy, respectively. This study found that deep learning model estimated the sorptivity and durability factor of SCMs having binary and ternary blends of mineral admixtures higher accuracy than k-NN model.

• 농업과학연구
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• 제48권4호
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• pp.831-842
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• 2021

Accurate measurements of feed energy values have a positive effect on the control of feed intake for animals, the formation of prices, and on economic profits. However, few studies have attempted to measure the energy values of domestic roughages and to validate an energy value prediction model. The purpose of this study is to build a database through measurements of the nutrient digestibility and digestible energy results of roughages used in Korea and to evaluate the domestic applicability of the National Research Council (NRC) estimation model. Oat hay, annual ryegrass, tall fescue, barnyard millet, and concentrates for beef cattle were used in the test. As a result of an in vivo digestibility trial, the total digestible nutrients (TDN) of oat hay, annual ryegrass, tall fescue, and barnyard millet were found to be 68.73, 55.02, 55.71, and 52.89%, respectively. As a result of comparing the estimated values using the NRC equation with the in vivo results, there was a difference of 3.55 to 6.84%P in the TDN. Inferred from this result, it is considered that TDN calculations using the NRC equation can be reasonable for the test feeds used in this study. These results can be utilized when revising the Korean Standard Tables of Feed Composition, which provides a comprehensive overview of Korean feed.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.841-852
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• 2023

국내 전력계통의 주파수 조정용 발전기로 사용되고 있는 가스터빈은 탄소중립 정책과 더불어 신속한 기동·정지 및 높은 열효율 등으로 인해 이용률이 증가하고 있다. 가스터빈은 고온의 화염을 이용하여 터빈을 회전시키기 때문에 터빈 입구온도가 기기의 성능과 수명을 좌우하는 핵심요소로 작용하고 있다. 하지만 입구온도는 직접적인 측정이 불가능함에 따라 제작사가 산출한 온도를 이용하거나, 현장 경험을 토대로 하여 예측된 온도를 적용하고 있어서 가스터빈의 안정적인 운전 및 유지관리에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 인공신경망에서 많이 사용되고 있는 DNN(: Deep Neural Network) 기반으로 하는 재열 가스터빈의 입구온도를 예측할 수 있는 모델을 제시하고 실측 데이터를 기반으로 제안된 DNN의 성능을 검증하고자 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권1호
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• pp.29-37
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• 2024

This study aims to evaluate the performance of the U-Net based learning model that may vary depending on the histogram equalization algorithm. The subject of the experiment were 17 radiology students of this college, and 1,727 data sets in which the region of interest was set in the thyroid after acquiring ultrasound image data were used. The training set consisted of 1,383 images, the validation set consisted of 172 and the test data set consisted of 172. The equalization algorithm was divided into Histogram Equalization(HE) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE), and according to the clip limit, it was divided into CLAHE8-1, CLAHE8-2. CLAHE8-3. Deep Learning was learned through size control, histogram equalization, Z-score normalization, and data augmentation. As a result of the experiment, the Attention U-Net showed the highest performance from CLAHE8-2 to 0.8355, and the U-Net and BSU-Net showed the highest performance from CLAHE8-3 to 0.8303 and 0.8277. In the case of mIoU, the Attention U-Net was 0.7175 in CLAHE8-2, the U-Net was 0.7098 and the BSU-Net was 0.7060 in CLAHE8-3. This study attempted to confirm the effects of U-Net, Attention U-Net, and BSU-Net models when histogram equalization is performed on ultrasound images. The increase in Clip Limit can be expected to increase the ROI match with the prediction mask by clarifying the boundaries, which affects the improvement of the contrast of the thyroid area in deep learning model learning, and consequently affects the performance improvement.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.117-122
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• 2008

콘크리트포장은 시공초기의 품질관리수준에 따라 전체수명이 결정될 정도로 시공초기의 품질관리가 매우 중요하다. 이러한 초기 품질관리는 콘크리트포장의 초기거동을 잘 파악하여 초기거동을 조절할 수 있는 방안을 도출하는 것이 중요하다. 콘크리트포장의 초기거동에 영향을 주는 요소는 크게 두 가지가 있다. 첫째는 콘크리트의 건조수축이고, 두 번째는 수화열 및 대기온도 변화에 따른 포장체의 온도변화이다. 따라서, 콘크리트의 열팽창계수와 건조수축은 콘크리트의 초기거동에 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 지금까지의 열팽창계수는 완전히 양생된 콘크리트에 대해 실험하는 것이 일반적이었기 때문에 시공초기에 열팽창계수를 얻는데 한계가 있어 왔다. 또 건조수축도 시간방법의 한계로 초기 건조수축을 측정하는데 어려움이 있어 왔다. 본 연구에서는 콘크리트포장의 초기 거동을 조절할 수 있는 방안을 도출하기 위하여, 콘크리트의 초기 건조수축과 열팽창계수를 측정하고 이를 통해 콘크리트포장의 초기 거동 예측프로그램의 입력변수들과 적용 모델들에 대한 자료제공 및 검증을 위 한 기초자료를 제공하는데 그 목적을 두었다. 본 연구에서 얻은 결론은 현장에서 초기 콘크리트의 열팽창계수 값을 측정한 결과 $8.9{\sim}10.8{\times}10^{-6}/^{\circ}C$ 값을 나타내었으며, 콘크리트의 건조수축에 있어서 깊이별 effect와 size effect가 존재하는 것으로 분석되었다.

• 지질공학
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• 제15권3호
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• pp.257-268
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• 2005

일반적으로 현지 암반은 강도의 변화가 심 한 다양한 불연속면들을 포함하여 불균질하고 불연속성 을 나타낸다. 절리, 단층, 균열, 층리와 같은 불연속면들은 암반의 강도와 변형특성을 좌우하는 중요한 요인이다. 결과적으로, 지하공동의 안정성은 무결암의 역학적 특성뿐만 아니 라, 공동의 기하학적 형상과 관련하여 불연속면들의 공간적 분포와 역학적 특성에 크게 영 향을 받는다. 따라서 지하심부의 응력 조건에서의 공동설계를 위해서는 불연속 암반의 거동에 대한 정확한 이해가 필수적이다. 암반역 학 분야의 발전에 의하여 등방성 암반에서 의지 하공동 설계를 위한 기준이 제시되고 있으나, 불연속성 암반의 변형 거동은 불명확성 이 여전히 존재한다. 본 연구에서는 연속체절 리모델을 적용하여 불연속성 암반내의 지하공동 주변의 소성영역의 크기, 응력분포 및 변형거동에 대하여 매개변수의 변화에 따른 영향을 고찰하였다. Mohr-Coulomb 파괴 이론에 의한 탄소성 유한차분법을 적용하였으며, 비조합 유동법칙과 완전소성 물질거 동을 가정하였다.