• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.6 no.3
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• pp.141-147
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• 2013

An artificila fish-reef is a artificail structure installed at marine ranching under the littoral sea. The artificial fish-reefs provide the function of fish spawning ground, habitation, nursery ground, and enhance the productivity of fising industry devastated by environmental pollution. After the installation of artificila fish-reef, continuous monitoring is demanded to check the validity of artificila fish-reef plan. However, the support of follow-up management is impossible because of the lack of a huge budget and professional manpower. Therefore, the artificial fish-reef combined with IT devices can be controled IT devices through the IT artificial fish-reef management system, and collect the marine environment information for the fair management. This paper shows the example of systematization for the management of artificial fish-reef based on the marine rancing management system.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.6
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• pp.573-584
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• 2020

This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.3
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• pp.62-72
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• 2023

Recently, the importance of monitoring and management measures for bicycle road related facilities has been increasing. However, research on the monitoring and evaluation of users' safety and convenience in walking spaces including bicycle path is insufficient. In this study, we would like to construct health monitoring data for cylists-pedestrians mixed road using a mobile mapping system, and propose a plan to calculate the level of service of the mixed roads from the perspective of pedestrians and cyclists using artificial intelligence based object detection techniques. The monitoring and level of service calculation method of cylists-pedestrians mixed roads proposed in this study is expected to be used as basic information for planning and management such as maintenance and reconstruction of walking spaces in preparation for the increase of electric bicycles and personal mobility in the future.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2005.04a
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• pp.408-411
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• 2005

현재 국내에서는 지하수 순환 특성에 대한 연구가 미약하며 그에 대한 연구가 요구 되고 있다. 본 연구에서는 지하수 순환을 중심으로 인공구조물에 의해 유도되는 지하수-하천수 시스템의 상호작용에 대하여 하천수의 수위/유량 변화와 주요 이온 변화에 따른 지하수의 변화를 모니터링을 통해 검토해 보았다. 연구결과 혼합대에 설치된 관측정에서 나타난 수위 및 주요 이온 변화에서 하천의 영향으로 인한 변화 패턴을 확인할 수 있었다. 추후 관측 자료가 누적되고 강수량, 하천수위, 지하수위, 지하수질, 하천수질 등에 대한 상호 상관성을 검토한다면 더 명확한 결과를 얻을 수 있을 것으로 본다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.1
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• pp.39-42
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• 1994

인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.14 no.1
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• pp.95-101
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• 1998

This paper describes an algorithm which was developed for removing along-track and across-track striping effect shown in JERS-1 OPS/VNIR images. A statistical algorithm was implemented based on the mean brightness value of each along-track and across-track line. Different from any filtering techniques in either spatial or frequency domain, the developed algorithm does not change the radiometric characteristics of image pixels. The algorithm will be inserted to the JERS-1 OPS image data processing chain in the Satellite Technology Research Center direct receiving station.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.187-188
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• 2018

본 논문에서는 영구자석 동기 전동기의 온도 변화를 인공신경망을 통해 예측 및 추정하는 방법을 제시한다. 고정자와 회전자의 온도와 속도, 토크를 입력으로 하여 다음 샘플링 주기까지의 온도 변화를 출력하는 인공 신경망이 제시되었다. 여러 운전점에서 수집된 온도 데이터를 사용하여 훈련된 신경망은 임의의 온도를 시작 온도로 설정하고 출력인 온도 변화를 적분하여 현재의 온도를 추정한다. 제시된 방식은 시뮬레이션을 통해 검증되었고 훈련에 사용되지 않았던 운전경로에 대해 항상 $2^{\circ}C$ 이하의 추정 오차 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.296-296
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• 2022

농업적 가뭄은 토양의 수분함량(토양수분)이 마르기 시작하면서 식생 활동에 영향을 주는 것으로 정의할 수 있다. 광범위한 농업적 가뭄을 판별하기 위해 인공위성 자료를 토대로 토양수분을 산정하고 이를 이용해 가뭄지수를 산정하고, 가뭄 상태를 판별한다. 기존 인공위성 기반의 토양수분의 경우, microwave sensor에서 제공되는 밝기온도(brightness temperature)를 통해 토양수분을 추정하는 방식이 일반적으로 활용되었다. 하지만, microwave sensor에서 제공되는 자료들의 공간해상도가 10 km 이상이기 때문에, 한반도나 더 작게는 유역 단위, 행정 단위별 가뭄 분석을 하기에는 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 공간 해상도 500m의 광학센서(visible infrared imaging radiometer suite sensor (VIIRS))에서 제공되는 지표면 온도(land surface temperature)와 지표 반사도(land surface albedo) 자료들을 조합하여 토양수분을 산정하는 방식을 제안하고, 산출된 토양수분으로 농업적 가뭄을 모니터링한 결과를 제시하고자 한다. 기존의 microwave sensor로 산출된 토양수분 결과 값과의 비교 및 검증을 통해 광학센서를 통한 토양수분 산출물의 한반도 내 적용성을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.550-552
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• 2022

최근 사물인터넷(IoT) 기기가 활성화됨에 따라 웨어러블 장치 환경에서 장기간 모니터링 및 수집이 가능해짐에 따라 생체 신호 처리 및 ECG 분석 연구가 활성화되고 있다. 그러나, ECG 데이터는 부정맥 비트의 불규칙적인 발생으로 인한 클래스 불균형 문제와 근육의 떨림 및 신호의 미약등과 같은 잡음으로 인해 낮은 신호 품질이 발생할 수 있으며 훈련용 공개데이터 세트가 작다는 특징을 갖는다. 이 논문에서는 ECG 1D 신호를 2D 스펙트로그램 이미지로 변환하여 잡음의 영향을 최소화하고 전이학습과 메타학습의 장점을 결합하여 클래스 불균형 문제와 소수의 데이터에서도 빠른 학습이 가능하다는 특징을 갖는다. 따라서, 이 논문에서는 ECG 스펙트럼 이미지를 사용하여 2D-CNN 메타-전이 학습 기반 부정맥 분류 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.436-438
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• 2024

의료 당국은 가능한 최상의 서비스를 보장하기 위해 코로나19와 같은 전염병 기간뿐만 아니라 일상적인 운영에서도 의료 공급망 프로세스를 효과적으로 관리해야 한다. 제품 리콜, 제품 공급 부족 모니터링, 만료 및 위조는 방지되어야 하는 중요한 의료 공급망 운영 중 일부이다. 본 논문에서는 블록체인과 분산형 스토리지 시스템을 사용한 위조 의약품 유통 방지 시스템을 제안한다. 제안하는 솔루션은 투명성을 높이고, 이해 관계자간의 커뮤니케이션을 개선하며, 제품 조달 일정을 단축하는 동시에 중요한 격차와 결함을 제거한다.