• 한국지역사회생활과학회지
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• 제28권1호
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• pp.93-101
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• 2017

This study was conducted to assess the quality characteristics and antioxidant activity of yanggaeng prepared with different concentrations of Viscum album extracts (VAE; 0, 1, 3 and 5%). The moisture content ranged from 37.85% to 39.38%, exhibiting no significant differences between the groups. The pH level of VAE 5% added yanggaeng was the lowest, followed in order by 3% and 1% additions. Increasing the amount of VAE in yanggaeng tended to increase acidity. The lightness value of the Hunter color system decreased based on the amount of VAE concentrate added to yanggaeng. As VAE content increased, changes in hardness, gumminess, and brittleness were all significant (p<0.05). Characteristics of cohesiveness and springiness showed no significant differences. Total polyphenol content was the highest in VAE 5% added yanggaeng. Antioxidant activities such as DPPH radical scavenging activity of the control group was 2.29%, whereas groups with added VAE ranged from 7.52~28.05%. As VAE increased, antioxidative activity also increased. In the sensory evaluation, yanggaeng addition with VAE 3% had excellent scores for bitterness, moistness, and overall acceptability. Yanggaengs with moderate levels of VAE 3% are recommended (with respect to overall preference score) to take advantage of the functional properties of VAE without sacrificing consumer acceptability.

• 한국환경과학회지
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• 제28권5호
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• pp.503-509
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• 2019

To prevent environmental pollution caused by leakage of leachate from waste landfill, vinyl acetate-ethylene (VAE) resin is applied to liner and cover materials to improve their performance. Styrene, styrene butadiene rubber, and VAE are widely used as polymer resins that have excellent water resistance and durability. Further, VAE resin is known to have additional advantages such as adhesion to nonpolar materials and resistance to saponification as a copolymer. In this study, the effect of VAE content on the properties of liner and cover materials was studied. The water and air content ratios, bending and compressive strengths, water absorption ratio, and coefficient of permeability of these materials were measured. The liner and cover materials with 4 wt% VAE showed good properties.

• 펄프종이기술
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• 제45권5호
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• pp.37-43
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• 2013

This study was focused on applying a new paper coating binder, vinyl acetate-ethylene(VAE) emulsion, with SB-latex and acrylic emulsion for paper coating application. VAE emulsion has a low monomer cost and is non-toxic chemical than conventional adhesive for paper coating such as styrene-butadiene latex( SB-latex) and acrylic emulsion. We conducted double coating in order to test VAE emulsion, which was applied on top surface only. The results showed that optical properties of the coated paper with VAE were similar with the SB-latex binders. In case of bonding strength, dry-pick of the coated paper with VAE showed almost same with other binders while wet-pick of the coated paper with VAE had a little bit lower strength than that with SB-latex.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.351-358
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• 2022

심층 생성 모델의 일종인 Generative Adversarial Network(GAN)과 Variational AutoEncoder(VAE)는 비병렬 학습 데이터를 사용한 음성 변환에 새로운 방법론을 제시하고 있다. 특히, Conditional Cycle-Consistent Generative Adversarial Network(CC-GAN)과 Cycle-Consistent Variational AutoEncoder(CycleVAE)는 다수 화자 사이의 음성 변환에 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나, CC-GAN과 CycleVAE는 비교적 적은 수의 화자를 대상으로 연구가 진행되어왔다. 본 논문에서는 100 명의 한국어 화자 데이터를 사용하여 CC-GAN과 CycleVAE의 음성 변환 성능과 확장 가능성을 실험적으로 분석하였다. 실험 결과 소규모 화자의 경우 CC-GAN이 Mel-Cepstral Distortion(MCD) 기준으로 4.5 % 우수한 성능을 보이지만 대규모 화자의 경우 CycleVAE가 제한된 학습 시간 안에 12.7 % 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제35권2호
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• pp.76-83
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• 2022

Purpose: Ventilator-associated pneumonia is the most common nosocomial infection in patients with mechanical ventilation. In 2013, the new concept of ventilator-associated events (VAEs) replaced the traditional concept of ventilator-associated pneumonia. We analyzed risk factors for VAE occurrence and in-hospital mortality in trauma patients who received mechanical ventilatory support. Methods: In this retrospective review, the study population comprised patients admitted to the Jeju Regional Trauma Center from January 2020 to January 2021. Data on demographics, injury characteristics, and clinical findings were collected from medical records. The subjects were categorized into VAE and no-VAE groups according to the Centers for Disease Control and Prevention/National Healthcare Safety Network VAE criteria. We identified risk factors for VAE occurrence and in-hospital mortality. Results: Among 491 trauma patients admitted to the trauma center, 73 patients who received ventilator care were analyzed. Patients with a chest Abbreviated Injury Scale (AIS) score ≥3 had a 4.7-fold higher VAE rate (odds ratio [OR], 4.73; 95% confidence interval [CI], 1.46-17.9), and those with a glomerular filtration rate (GFR) <75 mL/min/1.73 m² had 4.1-fold higher odds of VAE occurrence (OR, 4.15; 95% CI, 1.32-14.1) and a nearly 4.2-fold higher risk for in-hospital mortality (OR, 4.19; 95% CI, 1.30-14.3). The median VAE-free duration of patients with chest AIS ≥3 was significantly shorter than that of patients with chest AIS <3 (P=0.013). Conclusions: Trauma patients with chest AIS ≥3 or GFR <75 mL/min/1.73 m² on admission should be intensively monitored to detect at-risk patients for VAEs and modify the care plan accordingly. VAEs should be closely monitored to identify infections early and to achieve desirable results. We should also actively consider modalities to shorten mechanical ventilation in patients with chest AIS ≥3 to reduce VAE occurrence.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1872-1879
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• 2022

최근 인공지능 기술이 발전하면서 해킹 공격을 탐지하기 위해 인공지능을 이용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 모델 개발에 핵심인 학습데이터를 구성하는데 있어서 보안데이터가 대표적인 불균형 데이터라는 점이 큰 장애물로 인식되고 있다. 이에 본 눈문에서는 오버샘플링을 위한 데이터 추출에 딥러닝 생성 모델인 VAE를 적용하고 K-NN을 이용한 가중치 계산을 통해 클래스별 오버샘플링 개수를 설정하여 샘플링을 하는 W-VAE 오버샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 공개 네트워크 보안 데이터셋인 NSL-KDD를 통해 ROS, SMOTE, ADASYN 등 총 5가지 오버샘플링 기법을 적용하였으며 본 논문에서 제안한 오버샘플링 기법이 F1-Score 평가지표를 통해 기존 오버샘플링 기법과 비교하여 가장 효과적인 샘플링 기법임을 증명하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.27-34
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• 2017

최근 유통 물류 산업의 발달로 산업용 창고 바닥의 중요성a이 점점 높아지고 있다. 본 연구에서는 기존의 바닥재료로 사용되어 온 일반 시멘트계 모르타르가 가지고 있는 유동성의 한계 및 긴 양생 시간 등의 단점을 보완할 수 있는 속경성 폴리머 모르타르 바닥소재를 개발하였다. 속경성 확보를 위해 초속경 시멘트를 결합재로 사용하였고, VAE 폴리머 분말수지를 5%~20% 혼입 범위로 설정한 4종류의 배합과 혼입하지 않은 Proto배합에 대한 기초물성을 유동성실험, 압축강도실험, 휨강도실험, 부착강도실험 및 마모실험을 통해 평가하였다. 유동성 실험결과를 통해 고성능 감수제량를 조절함으로써 플로우 250 mm 이상의 고유동 특성을 확보할 수 있었다. VAE 폴리머 혼입은 압축강도 감소에 영향을 미치는 것으로 나타났지만 휨강도는 Proto배합에 비해 우수하게 증진시킬 수 있어 압축강도/휨강도비를 증가시키는 것으로 평가되었다. 또한 최소 2.6배 이상의 부착강도 향상과 4배 이상의 마모저항성을 확보할 수 있었다. 역학적 실험을 통해 VAE 폴리머 최적 혼입률을 10%로 결정하였고, 현장적용 및 모니터링을 수행한 결과 VAE 폴리머를 혼입하지 않은 바닥재에 비해 오염도, 충격에 의한 저항, 부착성능 등이 우수한 것으로 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.237-244
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• 2022

본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.94-102
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• 2023

Anomaly detection in human movements can improve safety in indoor workplaces. In this paper, we design a framework for detecting anomalous trajectories of humans in indoor spaces based on a variational autoencoder (VAE) with Bi-LSTM layers. First, the VAE is trained to capture the latent representation of normal trajectories. Then the abnormality of a new trajectory is checked using the trained VAE. In this step, the anomaly score of the trajectory is determined using the trajectory reconstruction error through the VAE. If the anomaly score exceeds a threshold, the trajectory is detected as an anomaly. To select the anomaly threshold, a new metric called D-score is proposed, which measures the difference between recall and precision. The anomaly threshold is selected according to the minimum value of the D-score on the validation set. The MIT Badge dataset, which is a real trajectory dataset of workers in indoor space, is used to evaluate the proposed framework. The experiment results show that our framework effectively identifies abnormal trajectories with 81.22% in terms of the F1-score.