• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.12
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• pp.77-84
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• 2022

In this paper, we propose a Label Reassignment Strategy to improve the performance of an object detection algorithm. Our approach involves two stages: an inference stage and an assignment stage. In the inference stage, we perform multi-scale inference with predefined scale sizes on a trained model and re-infer masked images to obtain robust classification results. In the assignment stage, we calculate the IoU between bounding boxes to remove duplicates. We also check box and class occurrence between the detection result and annotation label to re-assign the dominant class type. We trained the YOLOX-L model with the re-annotated dataset to validate our strategy. The model achieved a 3.9% improvement in mAP and 3x better performance on AP_S compared to the model trained with the original dataset. Our results demonstrate that the proposed Label Reassignment Strategy can effectively improve the performance of an object detection model.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.3
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• pp.10-21
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• 2020

Partial discharge occurs a lot in high-voltage power equipment such as switchgear, transformers, and switch gears. Partial discharge shortens the life of the insulator and causes insulation breakdown, resulting in large-scale damage such as a power outage. There are several types of partial discharge that occur inside the product and the surface. In this paper, we design a predictive model that can predict the pattern and probability of occurrence of partial discharge. In order to analyze the designed model, learning data for each type of partial discharge was collected through the UHF sensor by using a simulator that generates partial discharge. The predictive model designed in this paper was designed based on CNN during deep learning, and the model was verified through learning. To learn about the designed model, 5000 training data were created, and the form of training data was used as input data for the model by pre-processing the 3D raw data input from the UHF sensor as 2D data. As a result of the experiment, it was found that the accuracy of the model designed through learning has an accuracy of 0.9972. It was found that the accuracy of the proposed model was higher in the case of learning by making the data into a two-dimensional image and learning it in the form of a grayscale image.

• Atmosphere
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• v.31 no.2
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• pp.241-249
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• 2021

A smart city utilizes data collected from various sensors through the internet of things (IoT) and improves city operations across the urban area. Recently substantial research is underway to examine all aspects of data that requires for the smart city operation. Atmospheric data are an essential component for successful smart city implementation, including Urban Air Mobility (UAM), infrastructure planning, safety and convenience, and traffic management. Unfortunately, the current level of conventional atmospheric data does not meet the needs of the new city concept. New and innovative approaches to developing high spatiotemporal resolution of observational and modeling data, resolving the complex urban structure, are expected to support the future needs. The geographic information system (GIS) integrates the atmospheric data with the urban structure and offers information system enhancement. In this study we proposed the necessity and applicability of the high resolution urban meteorological dataset based on heavy fog cases in the smart city region (e.g., Sejong and Pusan) in Korea.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.91-92
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• 2010

계층적 부호화 구조는 H.264/AVC의 부호화 효율을 최대화하고 시간적 스케일러빌리티를 지원하는 등 다양한 장점을 제공한다. 이러한 구조에서 비트 할당 및 비트율 제어 기술은 비디오 코덱의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 요소들이다. 기존의 비트율 제어 기술에서는 계층적 구조의 특성을 고려하지 못한 비트율-양자화 모델을 사용하여 비디오 코덱의 성능을 최적화하기에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 구조에서도 효율적으로 비트 할당 및 비트율 제어를 할 수 있도록, 기존보다 향상된 비트율-양자화 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 제안하는 비트율-양자화 모델이 기존 기술에 비해 정확함을 보인다.

• Journal of the KSME
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• v.25 no.3
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• pp.204-208
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• 1985

이글에서는 SIMAN을 사용한 생산시스템의 시뮬레이션에 대하여 알아보았다. 1.1 매크로 스브모델 1.2 가공순서와 가공설비의 스케주울 1.3 자재운반 시스템의 모델링 2. SIMAN의 응용사례 SIMAN의 기본이념과 모델링 특성에 관하여 개괄적으로 고찰하고, 주로 생산시스템에 관련된 SIMAN의 특성에 중점을 두어 고찰하였다. SIMAN에서 사용되는 가종 블록에 대하여, 또 다른 여러 가지 모델링 기능에 대하여는 지면 관계상 생략하였다. SIMAN은 일반 목적용 시뮬레이션 언어로써는 물론, 특히 SMS등의 생산시스템의 시률레이션에 아주 유용한 언어로써 이의 광범 위한 활용이 기재된다.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1993.07a
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• pp.42-44
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• 1993

최근, 불규칙파를 조파시킴으로서 발생하는 실험실 스케일의 해빈변형에 대해서 그 정선변화 뿐만아니라 수심변화까지 포함한 수치 simulation모델이 개발되었다. 그러나 현지파랑은 파고, 주기가 불규칙하고, 또한 입사파향도 일정하지 않기때문에, 앞서 논한 예측법에 의해 현지연안에서 발생하는 지형변동을 예측하기 위해서는, 현지파랑중 어떠한 방법으로 대표파고를 선정할 것인가가 큰 문제가 된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.29 no.6
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• pp.571-575
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• 2016

Photo responsive polymer(PRP) is well known for its photo deformation under UV light, and goes back to its original shape in visible light due to the photoisomerization of the azobenzene inside the PRP. In this paper, dynamic study of the vibration in PRP is discussed. In order to predict photo-deformation of the PRP a multiscale modeling is introduced which covers quantum level photo excitation, microscopic morphology, and macroscopic deformation of the PRP. A simple 1D beam model is introduced to model dynamic bending behavior of the PRP. Through fast Fourious transformation analysis, we identify that vibration frequency of the PRP can be controlled by light polarization angle.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.3
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• pp.345-352
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• 2004

This paper deals a method to deliver more realistic sound by cancelling the cross-talk which is inherent to the 5.1 channel speaker system. The acoustical model for cross-talk cancellation is the free field model. This model minimizes distortion of sound. 1 used the bark scale sound quality compensation which based on psycho-acoustic. For the surround channels, band-limited sound quality compensation is performed in the frequency domain. I also performed the sound qualify assessment test on the traditional 2 channel stereo and 5.1 channel system. This test is performed in the tort chamber which satisfies the ITU-R specifications. 1 uses the IACC(Inter-Aural Cross-Correlation) to determine the preferences of the amateur and the golden ear experts to asses the trans-aural filter. According to the result from the proposed method, I got more the 38dB separation rates with the Dolby standard speaker array. The results on the diffusion by the subjective test with the experts shows 0.4∼0.5 point Increased then before.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.26 no.6
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• pp.522-527
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• 2022

Object tracking is a field of signal processing that sequentially tracks the location of an object based on the previous-time location estimations and the present-time observation data. In this paper, we propose an adaptive scaling neural network that can track and adjust the scale of the input data with three recursive neural network (RNN) submodules. To evaluate object tracking performance, we compare the proposed system with the Kalman filter and the maximum likelihood object tracking scheme under an one-dimensional object movement model in which the object moves with piecewise constant acceleration. We show that the proposed scheme is generally better, in terms of root mean square error (RMSE) performance, than maximum likelihood scheme and Kalman filter and that the performance gaps grow with increased observation noise.