• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.9
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• pp.273-282
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• 2023

Recently, various technologies such as logistics automation and port operations automation with ICT technology are being developed to build smart ports. However, there is a lack of technology development for port safety and safety accident prevention. This paper proposes an AI-based shipping container loading safety management system for the prevention of safety accidents at container loading fields in ports. The system consists of an AI-based shipping container safety accident risk classification and storage function and a real-time safety accident monitoring function. The system monitors the accident risk at the site in real-time and can prevent container collapse accidents. The proposed system is developed as a prototype, and the system is ecaluated by direct application in a port.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.132-137
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• 2006

국토가 좁은 반면 산지가 많은 우리나라에서는 국가지리정보체계 관리 또는 산림자원의 개발과 보전에 대한 중요성이 매우 크다. 따라서 최근에는 산림지역을 대상으로 한 인공위성 영상의 활용 연구가 소개되고 있다. 위성영상은 지구자원의 탐사와 환경감시를 비롯하여 지형정보의 수집 및 분석 등 다양한 분야에서 높은 활용도를 보이고 있으며, 특히 직접 접근이 불가능하거나 까다로운 지역의 지형지물에 대한 다양한 정보의 취득이 가능하다는 장점을 지니고 있다. 광범위한 지역의 주기적인 정보획득이 가능한 인공위성 영상은 환경탐사분야에서 새로운 대안으로 받아들여지고 있으며, 산림분석에도 활용될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 식생분류에 유리한 다중분광센서를 가진 Landsat TM 위성영상을 이용하여 산림형태의 변화를 분석하였으며, 이를 주기적으로 모니터링 할 수 있도록 Web 상에 구축하였다. 이를 통하여 누구나 쉽게 넓은 대상지역 산림형태의 주기적 변화를 모니터링 할 수 있으며, 또한 현장조사 자료의 보완에도 효율적으로 사용될 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.270-275
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• 1996

본 연구에서는 인공현실감 기술을 이용하여 일종의 시뮬레이터라고 할 수 있는 자동차 주행환경을 개발하였다. 이 시스템은 Pentium PC에서 구현되었고 운전을 위하여 스티어링 휠, 클러치, 브레이크, 액 셀을 사용하였으며 속도출력을 위하여 스피드메타를 사용하였다. 이러한 입출력 장치를 하나의 통합된 모듈로 만들어서 8255 인터페이스 카드를 통하여 컴퓨터와 접속시켰다. 음향효과를 위하여 MIDI 인터페 이스, 샘플러, 스피커를 사용하였고 효과음은 샘플링하여 사용하였다. 이 밖에도 3차원 그래픽 디스플레 이를 위하여 CrystalEyes가 사용되었다. 가상세게 모델링을 위한 소프트웨어로는 Superscape VRT4.0이 사용되었다. 그래픽으로는 도심 시내 주행환경을 구현하였고, 모든 객체들은 실물 크기 비율로 그렸다. 자동차의 운전 메카니즘은 자동차 동역학을 모델링하여 계산하였다. 이러한 시스템은 주행시 운전자의 자세 및 생리신호를 측정하기 위한 환경으로 사용될 수 있으며 또한 교통안전표지나 신호등과 같은 도로 환경의 인간공학적 평가를 위해서도 사용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.363-368
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• 2020

글로벌 시대를 맞이하여 언어의 장벽을 해소하기 위하여 기계번역 연구들이 전 세계적으로 이루어지고 있다. 딥러닝의 등장으로 기존 규칙 및 통계기반 방법론에 비하여 눈에 띄는 성능향상을 이루어내고 있으며 많은 연구들이 이루어지고 있다. 인공신경망 기반 기계번역 모델을 만들 때 가장 중요한 요소는 병렬 말뭉치의 양과 질이다. 본 논문은 한-영 대용량의 말뭉치를 수집하고 병렬 말뭉치 필터링 기법을 적용하여 데이터의 양과 질을 충족시켰으며 한-영 기계번역 관련 객관적인 테스트셋인 Iwslt 16, Iwslt 17을 기준으로 기존 한-영 기계번역 관련 연구 중 가장 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.426-428
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• 2022

화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.213-218
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• 2009

에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.321-327
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• 2008

In recently, researches which appling satellite image are introduced target to the forest area. Especially, it is satellite image analysis's advantage that collecting information of terrain at the direct accesses are dangerous and impassible area. But, the studies approaching to a inflectional paradigm of forests and change detection system for the distinguished forests type are leaves much to be desired. In this study, therefore, change of forests type was analyzed using Landsat TM satellite image which have multi-spectral bands. Furthermore, change detection system for forests type was constructed on web for the periodical monitoring.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_3
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• pp.1319-1327
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• 2018

Korea has a terrain vulnerable to drought due to the concentration of precipitation in summer and the large amount of groundwater discharge. Quantified drought indices are used to determine these droughts. Among these, drought index is mainly used for analysis of precipitation, and recently, researches have been conducted to monitor drought using satellite images. In this study, we used the KOMPSAT-2/3 image to calculate the water surface area and compare with the drought index in order to monitor the drought in the Upper Soyang River. As a result, it was confirmed that the tendency of the water surface area change and the trend of the drought index were similar in the satellite images. Future research could be used as a basis for judging drought.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.348-353
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• 2022

최근 신경망 기반의 언어모델이 발전함에 따라 대부분의 검색 모델에서는 Bi-encoder를 기반으로한 Dense retrieval 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 DPR은 BM25를 통해 정답 문서와 유사한 정보를 가진 하드 네거티브를 사용하여 대조학습을 통해 성능을 더욱 끌어올린다. 그러나 BM25로 검색된 하드 네거티브는 term-base의 유사도를 통해 뽑히기 때문에, 의미적으로 비슷한 내용을 갖는 하드 네거티브의 역할을 제대로 수행하지 못하고 대조학습의 효율성을 낮출 가능성이 있다. 따라서 DRP의 대조학습에서 하드 네거티브의 역할을 본질적으로 수행할 수 있는 문서를 샘플링 하는 방법을 제시하고, 이때 얻은 하드 네거티브의 집합을 주기적으로 업데이트 하여 효과적으로 대조학습을 진행하는 방법을 제안한다. 지식 기반 대화 데이터셋인 MultiDoc2Dial을 통해 평가를 수행하였으며, 실험 결과 기존 방식보다 더 높은 성능을 나타낸다.