• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.651-658
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• 2021

풀림 방지 코팅 볼트는 주로 자동차 안전 관련 부품을 결합하는 데 사용되므로 안전성 유지를 위해 코팅 결함을 사전에 감지해야 한다. 이를 위해 이전 연구 [CNN 및 모델 시각화 기법을 사용한 코팅 볼트 불량 판별]에서는 합성곱 신경망을 사용했다. 이때 합성곱 신경망은 데이터 수가 많을수록 이미지 패턴 및 특성 분석 정확도가 증가하지만 그에 따라 학습시간이 증가한다. 또한 확보 가능한 코팅 볼트 샘플이 한정적이다. 본 연구에서는 이전 연구에 전이학습을 추가적으로 적용해 데이터 개수가 적은 경우에도 코팅 결함에 대해 정확한 분류를 하고자 한다. 전이학습을 적용할 때 학습 데이터 수와 사전 학습 데이터 ImageNet 간의 유사성을 고려해 분류층만 학습했다. 데이터 학습에는 전역 평균 풀링, 선형 서포트 벡터 머신 및 완전 연결 계층과 같은 분류층을 적용했으며, 고려한 모델 중 완전 연결 계층 방법의 분류층이 가장 높은 95% 정확도를 가진다. 추가적으로 마지막 합성곱층과 분류층을 미세 조정하면 정확도는 97%까지 향상된다. 전이학습 및 미세 조정을 이용하면 선별 정확도를 향상시킴은 물론 이전보다 학습 소요시간을 절반으로 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.105-112
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• 2023

농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.82-96
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• 2019

본 연구는 금강유역을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 유역 수문 및 수질에 대한 유역건전성 (Watershed Healthiness)을 평가하였다. 유역 수문과 수질에 대한 건전성은 다변수 정규분포를 이용하여 0(불량)에서 1(양호)의 범위로 산정하였다. 유역 건전성 평가에 앞서, SWAT 수문 검보정 결과 5개 지점에 대한 11년(2005~2015) 동안의 하천유출량의 Nash-Sutcliffe 모델효율(NSE)은 0.50~0.77이었고, 3개 지점에 대한 suspended solid(SS), total nitrogen(T-N), and total phosphorus(T-P)의 결정계수($R^2$)는 각각 0.67~0.94, 0.59~0.79, 0.61~0.79이었다. 총 24년(1985~2008)에 대한 토지이용변화에 따른 유역 건전성 분석을 위하여 1985년, 1990년, 1995년 2000년, 2008년 5개의 토지이용자료를 준비하였다. 기준년도인 1985년 대비 2008년 SWAT 총유출은 불투수면적의 증가로 40.6% 증가하였고, 토양수분과 기저유출은 각각 6.8%, 3.0 % 감소하였으며, SS, T-N, T-P는 특히 농업활동으로 인해 각각 29.2%, 9.3%, 16.7% 증가하였다. 1985년 토지이용조건 대비 2008년의 유역 수문과 수질의 건전성은 각각 1에서 0.94와 0.69로 감소하였다. 본 연구의 결과는 과거 자연상태 대비 인간활동에 의한 유역 환경변화를 감지할 수 있을 것으로 판단된다.