• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.167-177
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• 2024

Iris segmentation is an initial step for identifying the biometrics of animals when establishing a traceability system for livestock. In this study, we propose a deep learning framework for pixel-wise segmentation of bovine iris with a minimized use of annotation labels utilizing the BovineAAEyes80 public dataset. The proposed image segmentation framework encompasses data collection, data preparation, data augmentation selection, training of 15 deep neural network (DNN) models with varying encoder backbones and segmentation decoder DNNs, and evaluation of the models using multiple metrics and graphical segmentation results. This framework aims to provide comprehensive and in-depth information on each model's training and testing outcomes to optimize bovine iris segmentation performance. In the experiment, U-Net with a VGG16 backbone was identified as the optimal combination of encoder and decoder models for the dataset, achieving an accuracy and dice coefficient score of 99.50% and 98.35%, respectively. Notably, the selected model accurately segmented even corrupted images without proper annotation data. This study contributes to the advancement of iris segmentation and the establishment of a reliable DNN training framework.

• 원예과학기술지
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• 제30권5호
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• pp.557-567
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• 2012

본 연구는 마커이용여교잡(marker-assisted backcross, MAB)을 통한 내병성 토마토 신품종육성에 필요한 기초 정보를 얻기 위해 수행되었다. TYLCV, 시들음역병, 청고병, 흰가루병에 내병성인 공여친 계통 10종과 이병성이지만 우수 원예형질을 지닌 회복친 계통 4종에 대해 병리검정과 TYLCV 내병성 연관 분자마커 분석을 수행하였다. MAB를 위한 회복친 유전자 선발(background selection)용 마커개발을 목표로 SOL Genomics Network에 공시된 토마토 유전자지도(reference map)로부터 전 게놈에 균등히 분포된 108개(염색체 당 평균 9개) SSR 마커를 분석하여, 총 303개의 다형성 마커를 기반으로 공여친, 회복친 계통 간 유연관계를 분석하였다. 그 결과, 유사도 값의 전체 범위는 0.33-0.80으로계통 간 가장 높은 유사도 값(0.80)을 나타낸 것은 청고병에 저항성인 '10BA333'와 '10BA424'이었고, 가장 낮은 유사도 값(0.33)을 나타낸 것은 시들음역병에 내병성인 야생종 L3708(Solanum pimpinelliforium L.)과 청고병에 저항성인 '10BA424'이었다. 유사도 값을 이용하여 UPGMA 분석한 결과, 유사도 0.58를 기준으로 나누었을 때 3개의 군(cluster)으로 분류되었는데, 대부분 동일한 내병성을 지닌 공여친계통 간 유전적 거리가 가까워 이들은 공통된 저항성 재료를 이용한 육성과정에서 파생된 계통일 것이라 판단되었다. 계통수(dendrogram)를 기준으로 유전적 거리가 지나치게 멀지 않으면서 비교적 다수의 회복친 유전자 선발용 SSR 마커의 확보가 가능한 여교배 조합(공여친 ${\times}$ 회복친)은 TYLCV 내병성의 경우 'TYR1' ${\times}$ 'RPL1', 청고병의 경우 '10BA333' 또는 '10BA424' ${\times}$ 'RPL2', 흰가루병의 경우 'KNU12' ${\times}$ 'AV107-4' 또는 'RPL2'로 판단되었다. 시들음역병의 경우 내병성 공여친인 'L3708'은 야생종으로서 모든 회복친 계통들과 유전적 거리가 매우 멀었으며, 적절한 조합은 유사도 값이 0.41이며 계통 간 45개의 다형성 SSR 마커가 선발된 'L3708' ${\times}$ 'AV107-4'로 판단되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권2호
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• pp.23-34
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• 2012

본 연구의 목적은 도시계획사업의 일환인 도로건설사업으로 인한 문화시설에의 접근성 변화를 산정하고, 이를 존별 소득계층에 기반하여 비교함으로써 도시계획사업의 공간적 형평성을 분석하는 것이다. 분석을 위하여 대전광역시의 76개 존을 기초생활수급자 비율에 따라 고소득지역과 저소득지역으로 구분하였다. 2000년 이후 준공된 주요 간선도로인 대전천 하상도로와 갑천 도시고속화 도로의 건설에 따른 주요 문화시설에의 접근성 지수 개선효과를 분석한 결과, 시설 유형별 및 개개 시설의 규모별 가중치를 반영하지 않은 경우에는 0.26%, 이들 가중치를 반영한 경우에는 0.73%의 접근성 지수 개선 효과가 있었다. 그러나 이를 소득수준별로 구분하여 분석한 결과, 가중치를 반영하지 않은 경우에는 각각 0.30%와 0.21%, 그리고 가중치를 반영한 경우에는 0.89%와 0.54%로 고소득지역과 저소득지역간의 접근성 지수 개선 효과의 차이를 확인하였다. 이는 이들 도로의 건설로 인하여 고소득자 거주지역이 보다 큰 효과를 본 것으로서 계획사업에 의하여 공간적 형평성이 개선되지 못하고 오히려 확대된 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 도시계획사업 중 도로건설사업에 따른 소득계층 간 영향을 분석하였지만 이와 같은 방법론은 다른 대부분의 공공재 공급에 대해 적용이 가능할 것으로 판단된다. 특히, 최근 발달된 고급 GIS 등의 분석기법을 활용하면 보다 광범위한 방법론의 개발과 적용이 가능하며, 이에 따라 계획의 결과로서 효율성과 형평성에 대한 논의가 보다 활발해 질 것으로 기대된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제5권2호
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• pp.9-16
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• 2005

본 논문에서는 유역 내 침수피해를 예측할 수 있는 실현가능한 수단으로써 인공신경망의 활용에 대해 제안하고자 한다. 유역 내 다양한 환경인자에 의한 침수피해 예측모형의 구축을 위해 108개 중유역을 대상으로 1990년부터 2000년까지 강우량, 침수피해면적, 토지이용 등 총 27개의 매개변수를 선정하여 총 49개의 데이터 세트를 구성하였다. 연구결과, 침수피해는 강우량과 같은 기상정보 뿐 만 아니라 다양한 유역환경의 특성에 영향을 받는 것으로 나타났으며 인공신경망 모형에 의해 R=0.92 수준에서 예측값과 관측값이 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 인공신경망은 입력값들과 대응된 출력값들을 알고 있는 경우 과거와 현재의 시공간 정보를 활용하여 특정유역의 강우량에 따른 침수피해면적을 산정 할 수 있으며, 복잡하고 비선형적 역동성을 지니고 있는 유역 내 환경변화에 대한 예측모형으로 활용이 가능하다고 판단된다. 또한 인공신경망은 입력자료의 중요도를 평가하는데 이용될 수 있으며, 기존 모형에서 다루어지는 매개변수중요도를 정량화 시킬 수 있어 다른 모형의 매개변수 추정이나 보정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.521-529
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• 2020

산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방 자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-12
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• 2017

수도권 교통카드는 대중교통인구 이동에 대한 기록을 간직하고 있는 전수화 자료로서 가치가 높다. 교통카드에 기록된 정보는 버스통행의 경우 승객의 이동에 대한 정확한 정보를 담고 있으나, 도시철도는 역사의 진출입 단말기 정보만 기록되어 환승을 포함한 경로정보를 파악하기 어렵다. 수도권 도시철도망에서 나타나는 승객의 경로선정 특성을 파악하여 이동 경로추정을 위한 방안으로 활용하는 것이 필요하다. 본 연구는 수도권 도시철도의 승객이동 경로가 갖는 특징으로 M-유사경로와 환승회수의 증가를 추가적인 비용으로 고려한다고 검토하였다. 경로탐색조건을 구축하기 위해 계단형 환승계수가 도입된 비가산성 통행비용에 대하여 M-경로탐색기법을 제안하였다. 교통카드기록을 대상으로 수도권 도시철도 역간 경로의 민감도를 거시적으로 검토하였으며, M-경로탐색기법을 확률적 통행배정모형으로 구축하여 수도권 도시철도의 링크통행량, 노선간 환승통행량의 결과를 도출하였다.

• 과학기술학연구
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• 제10권1호
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• pp.73-106
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• 2010

이 글에서는 1998년부터 2008년까지 IP 공유기 논쟁에서 나타난 연관사회집단의 해석적 주장을 기술하고 그 충돌의 내용을 분석한다. 논쟁에 등장하는 5개의 연관사회집단은 네트워크회사(NSP), 장비제조회사, 일반사용자, SOHO 사용자 그리고 정부이다. 네트워크회사는 네트워크의 부담이 된다는 이유를 들어 IP 공유기 사용을 제한하는 인터넷접속서비스 약관조항을 만들었다. 이 약관에 따르면 사용자는 IP 공유기를 사용하기 위해 추가요금을 지불해야 했다. IP 공유기 장비제조회사와 사용자들은 IP 공유기 사용의 정당성을 주장했고, 사용자들은 아무도 그 약관을 준수하지 않았으며 네트워크회사에 추가 장비의 사용을 신고하지도 않았다. 네트워크회사는 IP 공유기 감시 장비를 개발했지만 추가비용을 부과하기 쉽지 않았다. 정부는 네트워크회사 약관의 정당성을 승인했으나, IP공유기 사용의 정당성도 인정해야 했다. 이 과정에서 사용자들은 인터넷접속서비스의 정의 문제와 사용자의 범위 문제를 제기했다. 이 논쟁은 단순히 어떤 단말장비에 대한 사용제한 문제가 아니라, 단말장비와 네트워크 사이의 상호 관계로 인한 분투1)를 제시하고 있다. 그 분투의 과정은 또한 사용자의 개입을 뚜렷이 보여주는데, 네트워크회사와 장비제조회사의 각 기술프레임 내에, 사용자 주장의 일부가 위임되고 있음을 볼 수 있다. 본 논문에서는 이 논쟁의 종결을 정의하기 위해서, 네트워크회사와 장비제조회사의 이질적인 기술프레임을 도출하고 그 상응관계를 제시했다. 이 논쟁은 상이한 기술프레임의 충돌이며, 네트워크 접속에 대한 사회적 관념의 문제와 연결되어 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1337-1348
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• 2017

본 연구는 질병관리본부에서 실시한 전국 규모의 자료인 지역사회건강조사 2014년 자료를 이용하여 고위험 음주자들의 특성 및 요인을 파악하고 고위험 음주 예측모형을 개발했다. 예측모형 개발은 데이터마이닝 방법 중 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망 분석 3가지 방법을 적용했으며, 로지스틱 회귀분석의 주요 결과로는 40대 남자의 위험도가 높았고, 사무직과 판매서비스직의 위험도가 높았다. 특히 현재 흡연자인 경우 고위험 음주 위험도가 높았다. 3가지 방법 중 AUROC (area under a receiver operation characteristic curve) 측면에서 신경망 분석과 로지스틱 회귀분석이 가장 높게 나타났다. 또한 고위험 음주 예방을 위한 우선 관리 대상자를 선정함에 있어 신경망 분석과 로지스틱 회귀분석으로 개발된 예측모형의 사후확률을 기초로 두 가지 모형 모두 예측분포의 상위 10%인 집단에 해당되는 경우를 선정한 결과 신경망 분석이나 로지스틱 회귀모형 1가지 모형으로 적용하는 것보다 반응률 및 향상도가 다소 개선되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 고위험 음주 예측모형과 우선 관리 대상자 선정 방법은 문제적 음주 예방 및 개선 교육, 절주 프로그램 개발 등에 보다 세분화되고 효과적인 건강관리 서비스를 제공을 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.423-431
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• 2016

일반적으로 옥외영상에서의 자동차 번호판 인식은 인위적인 환경에서와는 다르게 기하학적으로 왜곡되어 있을 뿐만 아니라 조명 변화도 크기 때문에 단순환 문제가 아니다. 본 논문에서는 일반 CCTV 카메라로 옥외에서 촬영된 영상에서 자동차 번호판 인식을 위한 개선된 기술들을 제안한다. 먼저 다양한 특징을 상보적으로 사용하는 직렬구조의 다단계 Adaboost 검출기를 제안한다. 제안하는 검출기는 MB-LBP 및 Haar-like 특징을 사용하는 Adaboost 구조를 직렬로 연결하여 번호판 검출의 검출성능을 향상시켰다. 또한 검출된 번호판의 기하학적 왜곡을 보정하고 번호판의 타입을 먼저 결정하여 영상처리를 용이하게 하는 방법을 제안한다. 이런 방법은 그래이 변환, 문자/숫자 분리, 분리된 영상의 영상처리 등에서 사전지식 없이 전체 번호판 영상을 이용하는 경우보다 효율적이다. 본 논문에서 DBN(Deep Belief Network)를 문자/숫자 인식기로 사용하여 영상처리과정에서 기인한 획 손실이나 기울어짐 같은 기하학적인 왜곡에서도 강건한 인식률을 달성하였다.

• 한국독성학회:학술대회논문집
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• 한국독성학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.65-74
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• 2006

Modem drug discovery requires rapid pharmacokinetic evaluation of chemically diverse compounds for early candidate selection. This demands the development of analytical methods that offer high-throughput of samples. Naturally, liquid chromatography / tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) is choice of the analytical method because of its superior sensitivity and selectivity. As a result of the short analysis time(typically 3-5min) by LC-MS/MS, sample preparation has become the rate- determining step in the whole analytical cycle. Consequently tremendous efforts are being made to speed up and automate this step. In a typical automated 96-well SPE(solid-phase extraction) procedure, plasma samples are transferred to the 96-well SPE plate, internal standard and aqueous buffer solutions are added and then vacuum is applied using the robotic liquid handling system. It takes only 20-90 min to process 96 samples by automated SPE and the analyst is physically occupied for only approximately 10 min. Recently, the ultra-high flow rate liquid chromatography (turbulent-flow chromatography)has sparked a huge interest for rapid and direct quantitation of drugs in plasma. There is no sample preparation except for sample aliquotting, internal standard addition and centrifugation. This type of analysis is achieved by using a small diameter column with a large particle size(30-5O ${\mu}$m) and a high flow rate, typically between 3-5 ml/min. Silica-based monolithic HPLC columns contain a novel chromatographic support in which the traditional particulate packing has been replaced with a single, continuous network (monolith) of pcrous silica. The main advantage of such a network is decreased backpressure due to macropores (2 ${\mu}$m) throughout the network. This allows high flow rates, and hence fast analyses that are unattainable with traditional particulate columns. The reduction of particle diameter in HPLC results in increased column efficiency. use of small particles (<2 urn), however, requires p.essu.es beyond the traditional 6,000 psi of conventional pumping devices. Instrumental development in recent years has resulted in pumping devices capable of handling the requirements of columns packed with small particles. The staggered parallel HPLC system consists of four fully independent binary HPLC pumps, a modified auto sampler, and a series of switching and selector valves all controlled by a single computer program. The system improves sample throughput without sacrificing chromatographic separation or data quality. Sample throughput can be increased nearly four-fold without requiring significant changes in current analytical procedures. The process of Bioanalytical Method Validation is required by the FDA to assess and verify the performance of a chronlatographic method prior to its application in sample analysis. The validation should address the selectivity, linearity, accuracy, precision and stability of the method. This presentation will provide all overview of the work required to accomplish a full validation and show how a chromatographic method is suitable for toxirokinetic sample analysis. A liquid chromatography/tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method developed to quantitate drug levels in dog plasma will be used as an example of tile process.