• 제목/요약/키워드: 강도 라벨링

검색결과 14건 처리시간 0.036초

임베디드 자율감지형 모니터링을 이용하는 QR코드 기반 콘크리트 강도 라벨링 기술 개발 (Development of a QR Code-based concrete strength labeling technique using embedded self-sensing monitoring)

  • 김태헌;김동진;홍석인;박승희
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
    • /
    • pp.425-428
    • /
    • 2011
  • 국내외적으로 수주량이 증가하고 있는 대형 구조물의 건설 시 보다 정밀한 시공 및 유지관리 기술이 요구된다. 그 중 콘크리트의 강도는 대표적인 설계변수 중 하나로 정확한 강도 값의 측정 및 이력관리는 건설 프로세스에서의 비용절감과 효율적인 시공관리를 위해 매우 중요한 요구사항이다. 이에 본 논문에서는 최근 개발된 임베디드 자율감지형 콘크리트 강도 모니터링 기술을 유비쿼터스 시대에 적합한 건설 기술로의 향상을 위해 QR코드와 연동시킨 강도 라벨링을 개발하고 이를 통하여 콘크리트의 강도이력 DB를 언제 어디서나 실시간으로 확인 및 관리할 수 있는 콘크리트 Life-Cycle 품질관리 시스템을 제안한다.

  • PDF

동맥스핀표지 뇌 관류 자기공명영상에서 라벨링 간격 및 지연시간, 표지 두께, 절편 획득 순서의 변화에 따른 관류 신호변화 연구 (Investigation of Perfusion-weighted Signal Changes on a Pulsed Arterial Spin Labeling Magnetic Resonance Imaging Technique: Dependence on the Labeling Gap, Delay Time, Labeling Thickness, and Slice Scan Order)

  • 변재후;박명환;강지연;이진완;이강원;장건호
    • 한국의학물리학회지:의학물리
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.108-118
    • /
    • 2013
  • 동맥스핀표지(Arterial Spin Labeling: ASL) 뇌 관류 자기공명영상법을 이용한 뇌 관류영상기술이 일반적으로 환자의 질병진단에 일반적으로 사용하기 어려운 이유는 영상을 얻을 때 여러 인자들을 최적화시켜야만 좋은 질의 영상을 얻을 수 있기 때문으로 생각된다. 따라서, 본 논문의 목적은 동맥스핀표지 자기공명영상의 뇌 관류영상을 최적화 하기 위하여 필요한 여러 인자들의 변화에 따른 동맥스핀표지 신호변화를 3.0 테슬라 자기공명영상에서 관찰하는 것이다. 특히, 동맥시 핀표지 자기공명영상 신호 변화가 이들 인자에서 뇌 세포(brain tissues)의 영역에 따라서 어떻게 변화하는가를 평가하였다. 정상 성인 남성 5명을(평균연령 36세; 29세~41세) 대상에서 STAR (Signal Targeting with Alternating Radiofrequency) 동맥스핀표지 방법을 이용하여 3T 자기공명영상에서 영상을 얻었다. 실험은 첫째 영상획득 영역과 라벨링 영역간의 간격 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 둘째 라벨링 후의 시간 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 셋째 라벨링 두께의 변화에 따른 신호 변화 평가 실험, 넷째 슬라이스 획득 순서에 따른 신호 변화 평가실험을 하였다. 획득한 영상의 분석은 회백질과 백질, 전두엽, 측두엽, 후두엽, 두정엽에서의 관류신호변화를 얻어 분석하였다. 본 연구결과는 아래와 같았다: 1) 영상획득 영역과 라벨링 영역간의 간격 변화에 따른 관류 신호 변화 연구결과 전체 절편의 평균 값을 보면 회백질에서 좌측과 우측 모두에서 라벨링 간격이 증가할수록 신호가 낮아지는 경향을 보이고 있다. 라벨링 간격의 변화에 두정엽이 가장 영향을 적게 받고 후두엽이 가장 많은 영향을 받았다. 2) 라벨링 후의 시간 변화에 따른 관류 신호 변화 연구결과 회백질은 라벨링 지연시간 400 ms까지 양쪽 모두 감소하다가 라벨링 지연시간이 1,000 ms까지 증가하였다. 3) 라벨링 두께의 변화에 따른 관류 신호 변화 연구 결과 라벨링 두께가 증가에 따라 회백질과 백질의 신호강도는 점차적으로 증가하다가 120 mm 두께 이후에는 감소하였다. 4) 절편 획득 순서에 따른 관류 신호 변화 연구 결과 절편 획득 순서에 따른 백질과 회백질의 관류신호강도 값은 회백질과 백질 모두 머리의 꼭대기부터 영상을 획득하는 descend에서 신호강도가 높았다. 본 연구에서는 각 실험 조건에 따라서 관류신호 강도가 크게 변화를 하는 것을 보여 주었고, 따라서 실제 환자를 대상으로 관류 영상을 얻고자 할 경우에는 실제 임상 적용 전에 최적화된 프로토콜을 만든 후에 사용을 해야 할 것으로 생각한다. 특히 백질의 뇌 관류영상을 얻는 것은 아직 문제가 있는 것으로 생각이 된다.

콘크리트 생애주기 품질관리를 위한 QR 코드 기반 강도 라벨링 기술 (QR Code-Based Strength Labeling Techniques for Concrete Life-Cycle Quality Maintenance)

  • 김태헌;김동진;박승희
    • 콘크리트학회논문집
    • /
    • 제23권5호
    • /
    • pp.603-608
    • /
    • 2011
  • 국내외적으로 수주량이 증가하고 있는 대형 구조물의 건설 시 보다 정밀한 시공 및 유지관리 기술이 요구 된다. 그 중 콘크리트의 강도는 대표적인 품질관리 변수 중 하나로, 정확한 강도 값의 측정 및 이력관리는 건설 프로세스에서의 공기단축을 통한 비용 절감 및 효율적인 시공관리를 위해 매우 중요한 요구 사항이다. 이에 이 논문에서는 유비쿼터스 시대에 적합한 건설시공기술로의 발전을 위해 최근 개발된 임베디드 자율 감지형 콘크리트 강도 모니터링 기술을 데이터베이스화하고 이를 QR(quick response)코드와 연동시키는 콘크리트 강도 라벨링 기술을 소개한다. 이를 통하여 콘크리트 구조물의 강도 이력 DB를 언제 어디서나 실시간으로 확인하고 이를 바탕으로 보다 정밀하고 경제적인 시공 및 유지관리할 수 있는 차세대 콘크리트 생애주기 품질관리 시스템으로의 실현 가능성에 대해 고찰해본다.

유해 사이트 식별을 위한 칼라 영상에서 인체 검출 (Human Bodies Detection in Color Images for Discrimination of Destructive Site to Public Moral)

  • 이병선;정장호;이은주
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
    • /
    • pp.352-354
    • /
    • 2001
  • 컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.

  • PDF

객체 추출과 Non-Local 필터를 이용한 2D 영상의 3D 변환 (Conversion of 2D to 3D image using Object extraction and Non-local filter)

  • 강근호;이왕로;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
    • /
    • pp.184-187
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 움직임 추정(Motion Estimation, ME), 색상 라벨링(Labeling) 그리고 Non-Local means 필터 등을 이용하여 2D 영상을 3D 입체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 프레임 간의 움직임 추정 방법을 사용하여 물체의 움직임 벡터를 추출하며 색상 라벨링 작업을 통해 세밀한 객체를 추출한다. 객체를 추출한 후 영상을 이동시켜서 우영상을 생성한다. 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 화소들이 발생하는데 전체 화소의 상관도를 고려하는 Non-local means 필터를 사용하여 이 부분을 처리한다. 생성된 우 영상과 원본 영상인 좌 영상으로 비월주사(interlace)하여 최종 3D 입체 영상을 생성한다.

  • PDF

객체 기반 3D 업체 영상 변환 기법 (Object-based Conversion of 2D Image to 3D)

  • 이왕로;강근호;유지상
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제36권9C호
    • /
    • pp.555-563
    • /
    • 2011
  • 본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.

클러스터링을 이용한 이더리움 기반 스캠 코인 탐지 연구 (Clustering For Detecting Ethereum-Based Scam Coins)

  • 배유진;황유나;강명석;이승우;김성수;최유남;김현민;김경곤
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.247-250
    • /
    • 2021
  • 최근 스캠 코인에 의한 피해 사례가 증가함에 따라 대부분의 가상자산 거래소가 상장된 가상자산에 대해 자체적 신뢰도 평가를 수행하고 있으나, 관련 법·제도적 체계의 부재로 인해 여전히 위험이 존재한다. 스캠 코인 여부를 판단하는 기존 서비스는 불명확한 스캠 코인 판별 기준으로 인해 충분히 신뢰하기 어려우며, 지도 학습에 필요한 라벨링 된 데이터셋이 충분하지 않아 관련 연구 또한 한계를 가진다. 본 논문은 클러스터링을 통해 스캠 코인 여부를 판단하는 것을 목표로 한다. 스캠 코인과 정상적인 가상자산을 구분하는 과정에서 유의미한 데이터를 수집하여 클러스터링을 수행하고, 스캠 코인 여부가 라벨링 된 테스트셋을 구성하여 클러스터링 결과를 평가한다. 이를 통해 본 논문이 제시하는 이더리움 기반 토큰에 대한 클러스터링 결과를 기반으로 추후 통일된 스캠 코인 판단 기준을 세울 수 있음을 제안한다.

현장 상온 재생 아스팔트 포장을 위한 고점착 유화 아스팔트 혼합물과 폼드 아스팔트 혼합물의 반응특성 비교 (Comparing Laboratory Responses of Engineered Emulsified Asphalt and Foamed Asphalt Mixtures for Cold In-place Recycling Pavement)

  • 김용주;이호신
    • 한국도로학회논문집
    • /
    • 제12권1호
    • /
    • pp.79-86
    • /
    • 2010
  • 일반적으로 유화 아스팔트와 폼드 아스팔트를 사용한 현장 상온 재생 아스팔트 포장은 노후한 아스팔트 포장을 재생하는데 가장 경제적이며 친환경적인 재활용 공법이다. 최근, 현장 상온 재생 아스팔트 혼합물의 코팅, 라벨링, 잔류안정도, 양생조건을 향상시켜주는 고점착 유화 아스팔트가 개발되었다. 본 연구의 목적은 현장 상온 재생 아스팔트 포장을 위한 고점착 유화 아스팔트 혼합물과 폼드 아스팔트 혼합물의 실내시험에 대한 반응특성을 비교하는 것이다. 고점착 유화 아스팔트 혼합물은 폼드 아스팔트 혼합물과 비교하여 재활용 골재를 균일하게 코팅시켜주는 것으로 육안 관찰되었다. 현장 상온 재생 아스팔트 포장을 위한 고점착 유화 아스팔트 혼합물과 폼드 아스팔트 혼합물의 마샬안정도와 간접인장강도는 유사한 반응을 보여주었다. 하지만 진공으로 포화된 습윤상태의 고점착 유화 아스팔트 혼합물의 마샬안정도와 간접인장강도는 폼드 아스팔트 혼합물보다 우수한 것으로 나타났다. 4시간 양생 후 고점착 유화 아스팔트 혼합물의 라벨링 현상은 폼드 아스팔트 혼합물보다 적게 발생하였다. 본 실내시험에 대한 반응특성으로부터 현장 상온 재생 아스팔트 포장을 위한 고점착 유화 아스팔트 혼합물은 폼드 아스팔트 혼합물보다 우수한 저항성과 라벨링 저항성을 발휘하는 것으로 평가되었다.

적대적 학습 개념을 도입한 경계 강화 SAR 수체탐지 딥러닝 모델 (Boundary-enhanced SAR Water Segmentation using Adversarial Learning of Deep Neural Networks)

  • 김휘송;김덕진;김준우;이승우
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
    • /
    • pp.2-2
    • /
    • 2023
  • 기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

  • PDF

선박의 종류별 선원의 행동오류 추정과 예측에 관한 기초 연구

  • 임정빈;이춘기;정재용;박득진;강유미;박초희
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
    • /
    • pp.19-21
    • /
    • 2018
  • 선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

  • PDF