• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제48권1호
• /
• pp.9-14
• /
• 2023

Background: The detectors of both computed radiography (CR) and direct digital radiography (DR) have a wide dynamic range that could tolerate high values of exposure factors without an adverse effect on image quality. Therefore, this study aims to assess patient radiation dose and proposes institutional diagnostic reference levels (DRLs) for two teaching hospitals in Ghana. Materials and Methods: CR and DR systems were utilized in this study from two teaching hospitals. The CR system was manufactured by Philips Medical Systems DMC GmbH, while the DR system was manufactured by General Electric. The entrance skin doses (ESDs) were calculated using the standard equation and the tube output measurements. Free-in-air kerma (µGy) was measured using a calibrated radiation dosimeter. The proposed institutional DRLs were estimated using 75^th percentiles values of the estimated ESDs for nine radiographic projections. Results and Discussion: The calculated DRLs were 0.4, 1.6, 3.4, 0.5, 0.4, 1.1, 1.0, 1.2, and 1.7 mGy for chest posteroanterior (PA), lumbar spine anteroposterior (AP), lumbar spine lateral (LAT), cervical spine AP, cervical spine LAT, skull PA, pelvis AP, and abdomen AP, respectively in CR system. In the DR system, the values were 0.3, 1.6, 3.1, 0.4, 0.3, 0.7, 0.6, 0.9, and 1.3 for chest PA, lumbar spine AP, lumbar spine LAT, cervical spine AP, cervical spine LAT, skull PA, pelvis AP, and abdomen AP, respectively. Conclusion: Institutional DRLs in nine radiographic projections have been proposed for two teaching hospitals in Ghana for the first time. The proposed DRLs will serve as baseline data for establishing local DRLs in the hospitals and will be a valuable tool in optimizing patient doses.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.229-236
• /
• 2022

본 논문에서는 5G 무선국 검사에 있어, 측정 시간 단축을 위한 8T8R 콤바이너를 활용한 무선국 검사 방법에 관하여 연구하였다. 5G 무선국 검사는 배열된 안테나 수에 대응하는 RF(: Radio Frequency) 출력 신호를 개별적으로 측정해야 한다. 하지만, 본 연구에서는 개별 채널 측정 결과와 8T8R을 이용한 측정값 비교를 통해 기존 방식을 시간적으로 단축할 수 있는 5G 무선국 검사 방법을 제시하였다. 연구 결과 8T8R 콤바이너를 이용하는 경우, 정확한 무선국 검사를 수행할 수 있을 뿐만 아니라, 기존방식의 소요 시간을 1/8으로 줄일 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권4호
• /
• pp.309-314
• /
• 2023

본 논문은 현재 인공지능(AI) 기반 음악 작곡 프로그램의 발전과 한계를 살펴본다. AI 작곡 프로그램은 딥러닝 기술의 적용으로 큰 성장을 이루었다. 하지만 현재까지의 인공지능 기반 작곡 프로그램은 획일화된 시스템으로 인하여 단순하게 음악을 모방하는 수준에 그치고 있으며, 예술적, 창의적 영역에서 한계가 있어 보인다. 본 논문에서는 기존의 인공지능 기반 작곡 프로그램에 대한 정보를 수집하여 비교 및 분석하고, 각 프로그램이 추구하는 기술적 방향성과 음악적 컨셉, 그리고 한계점을 고찰하는 과정을 통해 미래의 인공지능 음악 작곡 프로그램이 나아가야 할 방향을 모색하려 한다. 더불어 논문에서는 개인화 시대에 발맞추어 '개인 맞춤형' 음악과 인간의 예술성이 반영된 인공지능 기반 음악 작곡 프로그램 개발의 중요성을 강조한다. 결국 인공지능 기반 작곡 프로그램은 결과물인 음악으로 청자에게 어떠한 감동을 줄 수 있을지에 대한 심도 있는 연구와 실행이 필요하다. 이러한 인공지능 기반 작곡 프로그램은 새로운 음악 산업의 구조를 형성할 것이며, 음악 산업의 발전에 기여할 것으로 전망한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.505-505
• /
• 2022

This study shows the first output of the three-year project (2021-2023) to develop a Smart Water City (SWC) Global Standard and Certification Scheme ley by K-water, International Water Resources Association (IWRA) and Asia Water Council (AWC). There are three major parts in the first year. In Part 1, it investigates the essential features of cities today and details the water challenges currently faced and likely to be confronted in the future. It also investigates the functions that water fulfills in the urban environment, and how ICTs can contribute to improving those functions by each Urban Water Cycle. A definition of a Smart Water City is proposed following a discussion on the meaning of "smart development". This part of the report also presents different city cases from countries around the world to illustrate the urban water challenges and the technological and non-technological solutions that cities have put in place, including national and/or local policies and strategies. In Part 2, it defines what global standards indicators and certification schemes are and identifies their characteristics. Especially, it analyses in detail eight relevant standards and certification schemes measuring sustainable development and/or water resources management in urban settings. Standards elaborated by international organizations are distinguished from those developed by the private sector, non-governmental organizations, and by academia. Finally, this study suggests the right direction to develop SWC global standard frameworks and certification schemes. And then, it shows the main tasks for the Stage 2 (second year) project. Basically, the framework for a future SWC standard (consisting three main pillars: Technical, Governance and Prospective pillars) will be fully defined in Stage 2.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.69-76
• /
• 2024

이 논문은 도시 내 지속 가능한 식량 생산을 위한 5층 구조의 수직형 농축수산 팜(팜 타워) 모델을 개발하였다. 해양농장, 축산, 무농약 자동화 농작물 팜을 통합해 자원을 효율적으로 사용하고 환경 영향을 최소화하는 방안을 제안한다. 순환 경제 원칙에 기반한 이 모델은 각 부분의 산출물을 다른 부분의 자원으로 재활용하여 시스템의 효율을 증진시키며 도시 내 유휴 공간을 활용하고, 일자리 창출과 지역 사회 참여를 촉진할 수 있다. 또한, 식량 생산의 탄소 발자국을 줄이고, 식품 안전성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 추가적으로, 이 연구는 진보된 농업 기술이 도시 구조에 통합되어 글로벌 식량 안보 문제에 대응할 수 있는 방안을 모색한다. 이 모델은 기후 변화와 인구 증가로 인한 식량 위기에 대한 잠재적 해결책을 제시하며, 도시 농업의 발전 방향을 제안한다. 향후 연구에서는 실제 구현을 위한 기술적, 정책적 과제를 다루어야 할 것이다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제52권2호
• /
• pp.145-163
• /
• 2024

This paper presents six novel hybrid machine learning (ML) models that combine support vector machines (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), extreme gradient boosting (XGB), and categorical gradient boosting (CGB) with the Harris Hawks Optimization (HHO) algorithm. These models, namely HHO-SVM, HHO-DT, HHO-RF, HHO-GB, HHO-XGB, and HHO-CGB, are designed to predict the ultimate strength of both rectangular and circular reinforced concrete (RC) columns. The prediction models are established using a comprehensive database consisting of 325 experimental data for rectangular columns and 172 experimental data for circular columns. The ML model hyperparameters are optimized through a combination of cross-validation technique and the HHO. The performance of the hybrid ML models is evaluated and compared using various metrics, ultimately identifying the HHO-CGB model as the top-performing model for predicting the ultimate shear strength of both rectangular and circular RC columns. The mean R-value and mean a20-index are relatively high, reaching 0.991 and 0.959, respectively, while the mean absolute error and root mean square error are low (10.302 kN and 27.954 kN, respectively). Another comparison is conducted with four existing formulas to further validate the efficiency of the proposed HHO-CGB model. The Shapely Additive Explanations method is applied to analyze the contribution of each variable to the output within the HHO-CGB model, providing insights into the local and global influence of variables. The analysis reveals that the depth of the column, length of the column, and axial loading exert the most significant influence on the ultimate shear strength of RC columns. A user-friendly graphical interface tool is then developed based on the HHO-CGB to facilitate practical and cost-effective usage.

• Safety and Health at Work
• /
• 제15권3호
• /
• pp.317-326
• /
• 2024

Background: Dust generated during various wood-related activities, such as cutting, sanding, or processing wood materials, can pose significant health and environmental risks due to its potential to cause respiratory problems and contribute to air pollution. Understanding the factors influencing dust emission is important for devising effective mitigation strategies, ensuring a safer working environment, and minimizing environmental impact. This study focuses on developing an artificial neural network (ANN) model to predict dust emission values in the machining of black poplar (Populus nigra L.), oriental beech (Fagus orientalis L.), and medium-density fiberboards. Methods: The multilayer feed-forward ANN model is developed using a customized application built with MATLAB code. The inputs to the ANN model include material type, cutting width, number of blades, and cutting depth, whereas the output is the dust emission. Model performance is assessed through graphical and statistical comparisons. Results: The results reveal that the developed ANN model can provide adequate predictions for dust emission with an acceptable level of accuracy. Through the implementation of the ANN model, the study predicts intermediate dust emission values for different cutting widths and cutting depths, which are not considered in the experimental work. It is observed that dust emission tends to decrease with reductions in cutting width and cutting depth. Conclusion: This study introduces an alternative approach to optimize machining-process conditions for minimizing dust emissions. The findings of this research will assist industries in obtaining dust emission values without the need for additional experimental activities, thereby reducing experimental time and costs.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권10호
• /
• pp.4327-4334
• /
• 2024

Preventive Maintenance(PM) for safety component during power operation at nuclear power plants, On-Line Maintenance(OLM) refers to intentionally entering the Limited Condition of Operation(LCO) specified in the Technical Specification(TS) for safety-related systems and components in order to perform preventive maintenance within the Allowed Outage Time (AOT). This study assessed the feasibility of conducting OLM at the domestic APR1400 nuclear power plant. It focused on preventive maintenance duration and risk perspectives. A total of 78 FEGs were developed for 4450 facilities, considering system functions and preventive maintenance scope during output operation for eight safety-related systems. Additionally, maintenance items included in FEGs were selected, designated as targets for OLM, and their maintenance durations were evaluated and compared with AOT for each maintenance item. As a result, the Auxiliary Feedwater and Essential Chilled Water systems were identified as systems allowing OLM. Furthermore, utilizing the Risk Monitoring System (RIMS), the increased risk value due to the unavailability of target equipment during preventive maintenance was analyzed to determine whether it falls within the acceptable range. Regarding the temporary risk increase caused by OLM, it was observed that in all systems, it falls within Zone III according to NUMARC93-01 standards, allowing for normal equipment arrangement for OLM. However, according to the risk increase standards rate in domestic nuclear power plants, when maintaining the A-train in four systems including Component Cooling Water, they are all evaluated as 'Orange,' indicating that measures for risk mitigation are necessary for OLM to be feasible. When considering extending AOT up to 1.6 times the maintenance time, the risk increase falls within Zone III according to permissible change in risk standards, indicating that AOT extension might be feasible based solely on risk changes. To apply OLM within the permissible risk management scope in domestic nuclear power plants, regulatory policies need to allow voluntary LCO entry for preventive maintenance, necessitating clear determination by regulatory agencies using risk-informed policies. While OLM seems viable concerning maintenance duration and quantitative risk aspects, for inducing regulatory policy changes, comprehensive OLM guidelines are necessary, including risk management strategies.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 대한공업교육학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.28-46
• /
• 2019

이 연구의 목적은 직업계고에서 과정평가형 자격 과정 운영 시에 수행하게 되는 직무 내용을 도출하고 각각의 직무에 대한 현장 교사들의 교육 요구도 조사하는 것이다. 이를 위해 과정평가형 자격 과정을 운영하기 위한 직업계고 담당 교사의 직무 27개를 도출하고, 도출된 직무에 대하여 11명의 전문가에게 내용타당도 검증을 실시하여 수정 및 보완하였다. 도출된 직무에 대한 중요도와 능력 정도를 리커트 5점 척도로 조사하는 조사도구를 작성하여 과정평가형 자격 과정을 운영하고 있거나 운영 예정인 직업계고 교사 90명을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 조사된 자료를 t검정, 보리치 요구도, The Locus for Focus의 세 가지 방법으로 분석하고, 교육 요구에 대한 우선순위를 결정함으로써, 과정평가형 자격 과정 운영교 및 운영 예정교 교사의 직무에 대한 교육요구도를 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 우선순위 분석 결과 '자격 종목 선정 및 편성기준 확인, 교육훈련시간 편성, 교과목 편성 및 학년·학기별 능력단위 운영 계획 수립, 수업 자료 선정, 교육·훈련 실시, 평가 계획 수립, 평가 실시, 40%미만 이수자 재교육 및 재평가, 지필평가 지도, 실무평가 지도, 면접평가 지도' 직무가 최우선순위 직무로 나타났으며 '외부평가 원서 접수, 불합격자 재응시 지도'가 차우선순위 직무로 나타났다. 이 연구에서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, 추후 개설되는 과정평가형 자격 관련 교사 연수 프로그램에 최우선순위의 직무 내용을 포함한다면 좀 더 긍정적인 효과가 있을 것이다. 둘째, 운영 계획 단계의 직무들에 대한 교육 요구 우선순위가 높게 나타났으므로 과정 운영의 시작 단계부터 적극 지원해야 한다. 단순히 편성 기준에 맞추는 것에서 나아가 실제 수업이 가능토록 하는 역량 개발이 중요하다. 셋째, 외부평가 단계에 대한 교육 요구 우선순위가 높게 나타났으므로 자격 종목별 맞춤형 연수 프로그램 또는 프로그램 진행 중 종목별 분반을 통한 심화 교육, 지필평가와 면접평가의 중요성에 대한 인식 제고가 필요하다.