• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.15 no.3
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• pp.341-347
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• 1996

A green-house experiment was conducted to investigate the growth of Chinese cabbage, radish, and soybean and changes in soil chemical properties after application of 5 and 10mm of pH 2.7 simulated acid rain(SAR) followed by 0, 5, and 10mm of pH 6.0 normal water at the three-day intervals 20 times for Chinese cabbage and radish and 42 times for soybean. The results obtained are summarized as follows: 1. Visual damages by SAR were white-yellow leaf spots, dark brown or light green leaf color, and wrinkled leaf margins in all crops. The degree of visual damages was severer at 10mm than at 5mm SAR and it was reduced as the amounts of normal water increased after SAR application. 2. Chlorophyll content was higher at 10mm than at 5mm SAR application and increased as the amounts of normal water increased after SAR application in all crops. 3. Fresh weights of Chinese cabbage heads and radish roots and grain yield of soybean were higher at 10mm than at 5mm SAR, while they increased as the amounts of normal water increased at the same SAR level. 4. Changes in the mineral contents of plants were not consistent, while S content in radish and soybean increased as the amounts of SAR increased. 5. SAR lowered soil pH, while it increased soil N and S contents. Contents of soil organic matter, P, and exchangeable Ca, Mg, and K were not affected by the amounts of SAR.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.3
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• pp.131-141
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• 2016

최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요하다. 따라서 딥러닝에는 다수의 컴퓨터를 효율적으로 이용하기 위한 분산처리 기술이 필수적이며 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본고는 다중 컴퓨터 노드들에서 딥러닝 모델을 분산처리할 수 있는 기존의 프레임워크들을 비교 분석하고 딥러닝 분산처리 기술에 대한 발전 방향을 전망한다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.7 no.3
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• pp.33-39
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• 2005

Constructed wetlands are considered as an important tool for wastewater treatment, wastewater management and flooding control. In addition, one of the most promising technologies for application in many countries seems to be constructed wetlands due to their properties such as utilization of natural processes, simple construction, operation and maintenance, process stability, cost effectiveness, etc. This research is performed to find the possibility for treating livestock wastewater using a constructed wetland. The removal efficiencies of CODcr, TN, TP, SS, and color were 97.9%, 97.8%, 97.2%, 99.1%, and 84.9%, respectively. In particular, SS was completely removed. In conclusion, constructed wetlands could be applied to livestock wastewater treatment. Further, it needs time for stabilization to reduce the pollutants accumulated in soil.

• Journal of Wetlands Research
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• v.11 no.1
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• pp.115-121
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• 2009

The hybrid constructed wetland(HCW) as tertiary treatment process of a bio industrial wastewater treatment plant was employed to estimate applications for the reuse of final effluent. Raw wastewater was sequently treated through chemical and biological treatment processes and the biologically treated water was flowed into the HCW. The HCW system was composed of two constructed wetlands connected in series; The one is the aerobic constructed wetland with natural air draft system whose driving force for air supply was the difference between the temperature of the air inside the wetland and the ambient air, and the other is the anaerobic/anoxic constructed wetland. Average influent concentrations of BOD, SS, T-N and T-P in the HCW were 53mg/L, 48mg/L, 34mg/L and 3mg/L, respectively. After being treated at HCW, final effluent concentrations of BOD, SS, T-N and T-P were 2.3mg/L, 1.2mg/L, 7.95mg/L and 0.83mg/L, respectively. Referring to a reuse standard for a sewage wastewater, final effluent could sufficiently be reuse as landscaping, washing or agriculture water. HCW system with the aerobic/anaerobic combined constructed wetland could be achieved a high removal efficiency because each constructed wetland was functionalized to be removed efficiently organics, nitrogen and phosphorus. HCW system could be estimated to be successful application as tertiary treatment process of a various industrial and municipal wastewater.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.676-677
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• 2023

본 논문은 상담 직업 분야에 인공지능 기술을 도입했을 때의 사례를 분석하고 상담직업의 발전방안을 제시한다. 상담 직업의 역할과 중요성을 살펴보고, 상담을 할 때 심리적인 요인으로 원활한 상담 진행이 어려웠던 부분에 인공지능 기술을 도입하는 방안을 제시한다. 인공지능 기술을 도입했을 때 상담사의 심리적인 요소에 소비되었던 비용은 줄이고 기존 상담 데이터 분석을 통한 상담 전략 수립에 도움을 주는 등의 상담도구를 발전시키는 방안을 수립하여 인공지능 기술을 통해 상담 직업이 어떻게 발전될 수 있는지 살펴본다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.26 no.2
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• pp.27-38
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• 2019

• Korea Information Processing Society Review
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• v.28 no.3
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• pp.45-55
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• 2021

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.349-355
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• 2014

In this paper, we propose the artificial vision system using human visual information processing and wavelet. Artificial vision system may be used for the visually impaired person and the machine recognition system. In this paper, we have constructed the information compression process to ganglion cells from the human retina. And we have reconstructed the primary visual information using recovery process to primary visual cortex from ganglion. Primary visual information is constructed by wavelet transformation using a high frequency and low frequency response. In the experiment, we used the faces database of AT&T. And the proposed method was able to improve the accuracy of face recognition considerably. And it was verified through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.311-314
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• 2004

가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공 두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.652-655
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• 2024

COPD(Chronic Obstructive Pulmonary Disease)는 장기간에 걸쳐 기도가 좁아지는 폐질환으로, 규칙적 운동은 호흡을 용이하게 하고 증상을 개선할 수 있는 주요 자가관리 중재법 중 하나이다. 건강정보 데이터와 인공지능을 사용하여 규직적 운동 이행군과 불이행군을 선별하여 자가관리 취약 집단을 파악하는 것은 질병관리 측면에서 비용효과적인 전략이다. 하지만 많은 양의 데이터를 확보하기 어렵고, 규칙적 운동군과 그렇지 않은 환자의 비율이 상이하기 때문에 인공지능 모델의 전체적인 선별 능력을 향상시키기 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 국민건강영양조사 데이터를 사용하여 머신러닝 모델인 XGBoost와 딥러닝 모델인 MLP에 오버샘플링, 언더샘플링, 가중치 부여 등 불균형 데이터 처리 기법을 적용 후 성능을 비교하여 가장 효과적인 불균형 데이터 처리 기법을 제시한다.