• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.395-396
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• 2009

Electron tomography를 이용한 3차원적 영상 시각화는 electron microscopy를 통해 하나의 실험 대상으로부터 연속된 이미지를 생산함으로써 이루어진다. 이미지 데이터 내부에는 대용량의 정보값을 포함하고 있어 3차원 구조물로의 변환이 가능하다. electron tomography 작업 과정 중 고해상도 원본 이미지에 pattern recognition 알고리즘이 적용된 필터링을 적용하면 실험에 필요한 데이터의 정보 손실을 최소화한 상태에서 electron tomography 시스템의 효율성을 높일 수 있다. 또한 tomographic econstruction이 진행되는 각 단계에 hanning windowing을 적용하면 불필요한 정보 값이나 노이즈 등을 효과적으로 제거할 수 있다. 윤곽선 데이터의 효과적 활용을 위하여 sobel 필터 처리를 할 경우 관찰하고자 하는 대상의 윤곽선 특징을 뚜렷하게 시각화 할 수 있었다. 본 연구를 통하여 데이터의 시각화 과정에서 실험의 신뢰성 확보를 위해 원본 이미지를 기반으로 하는 tomogram과 필터링을 적용한 tomogram을 비교하여 최종 결과물의 정확도를 높이고, electron tomography를 통한 결과물의 질적 향상을 유도할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.2
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• pp.182-189
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• 2023

Depth estimation is a key technology in 3D map generation for autonomous driving of vehicles, robots, and drones. The existing sensor-based method has high accuracy but is expensive and has low resolution, while the camera-based method is more affordable with higher resolution. In this study, we propose self-attention-based unsupervised monocular depth estimation for UAV camera system. Self-Attention operation is applied to the network to improve the global feature extraction performance. In addition, we reduce the weight size of the self-attention operation for a low computational amount. The estimated depth and camera pose are transformed into point cloud. The point cloud is mapped into 3D map using the occupancy grid of Octree structure. The proposed network is evaluated using synthesized images and depth sequences from the Mid-Air dataset. Our network demonstrates a 7.69% reduction in error compared to prior studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.283-283
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• 2021

혼합대는 지표수와 지하수의 수리적 교환이 일어나는 경계부로써 1) 수문학적 관점에서는 하도와 하상간의 물교환이 이루어지는 공간으로 다양한 물리적·화학적 작용이 발생, 2) 생지화학적인 관점에서는 하상 간극수 흐름에 의한 전이대(ecotone)를 형성하여 용존산소·영양물질·용존유기탄소의 이동뿐만이 아니라 지하수로부터 열에너지·무기염류의 공급을 유도하면서 높은 생지화학적 활동과 변환을 야기하는 산화·환원 반응구역, 3) 생태적인 관점에서는 저서생물과 지하 유기체종을 특징으로 하는 서식지이나 잠재적인 레퓨지움(refugium) 등의 관점에서 해석될 수 있다. 국내 하천환경의 생태학적 지속가능성을 위한 지표수-지하수 혼합대 관리에 대한 중요성이 점차 증대되고 있지만 우리나라는 여전히 지하수의 이용 및 보전과 지하수의 안정적인 수량·수질 확보를 목표로 관리를 추진하고 있다. 따라서, 실질적인 지표수-지하수 혼합대에서 발생하는 다양한 현상의 이해나 관리방안에 관한 연구는 아직 미비한 상황이다. 지표수-지하수 혼합대에 관한 보고서, 논문 등을 종합하여 혼합대의 영향인자를 살펴보면 1) 수리수문 특성에는 수리전도도·하천 수위·하천 유속·하천수 수온, 2) 수질 특성에는 유기오염물질·영양염류, 3) 수생태 특성에는 대형무척추동물 등으로 분류할 수 있다. 지금까지 단일 연구분야의 접근방법으로 다양한 현장측정기법 및 모델링을 통한 혼합대 연구가 수행되고 있지만, 혼합대가 가지는 환경적 중요성에 대한 이해와 인식이 부족하고, 혼합대 내부에서 발생하는 복합적인 프로세스로 인해 전문가들조차 연구에 어려움을 가질 것이다. 지표수-지하수 혼합대의 효율적인 관리를 위해서는 수리수문·수질·수생태 등 다양한 시각에서 접근하여 학제간 융합연구를 통해 기초 데이터를 상호교환하고, 기존의 혼합대 조사에 부족한 부분을 해결할 필요가 있다. 향후 하천 기저유출 및 혼합대 기초자료 구축, 혼합대 흐름 정량화, 하천복원사업에 의한 혼합대 영향 규명 등의 연구를 수행함으로써 혼합대를 체계적으로 관리할 수 있는 기술 방안을 제시할 필요가 있다.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.5
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• pp.3-9
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• 2022

Recently, in order to build a cyber physical system(CPS) that is a technology related to the 4th industry, the construction of the virtual control system for physical model and control circuit simulation is increasingly required in various industries. It takes a lot of time and money to convert documents that are not electronically documented through direct input. For this, it is very important to digitize a large number of drawings that have already been printed through object recognition using artificial intelligence. In this paper, in order to accurately recognize objects in drawings and to utilize them in various applications, a recognition technique using artificial intelligence by analyzing the characteristics of objects in drawing was proposed. In order to improve the performance of object recognition, each object was recognized and then an intermediate file storing the information was created. And the recognition rate of the next recognition target was improved by deleting the recognition result from the drawing. In addition, the recognition result was stored as a standardized format document so that it could be utilized in various fields of the control system. The excellent performance of the technique proposed in this paper was confirmed through the experiments.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.845-850
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• 2023

In this paper, we propose a method for diagnosing ball bearing vibration using transfer learning. STFT, which can analyze vibration signals in time-frequency, was used as input to CNN to diagnose failures. In order to rapidly learn CNN-based deep artificial neural networks and improve diagnostic performance, we proposed a transfer learning-based deep learning learning technique. For transfer learning, the feature extractor and classifier were selectively learned using a VGG-based image classification model, the data set for learning was publicly available ball bearing vibration data provided by Case Western Reserve University, and performance was evaluated by comparing the proposed method with the existing CNN model. Experimental results not only prove that transfer learning is useful for condition diagnosis in ball bearing vibration data, but also allow other industries to use transfer learning to improve condition diagnosis.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.36 no.5
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• pp.315-321
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• 2023

Long-span bridges are flexible structures with low natural frequencies and damping ratios, making them susceptible to vibrational serviceability problems. However, the current design guideline of South Korea assumes a uniform threshold of wind speed or vibrational amplitude to assess the occurrence of harmful vibrations, potentially overlooking the complex vibrational patterns observed in long-span bridges. In this study, we propose a pointwise vortex-induced vibration (VIV) detection method using a deep-learning-based signalsegmentation model. Departing from conventional supervised methods of data acquisition and manual labeling, we synthesize training data by generating sinusoidal waves with an envelope to accurately represent VIV. A Fourier synchrosqueezed transform is leveraged to extract time-frequency features, which serve as input data for training a bidirectional long short-term memory model. The effectiveness of the model trained on synthetic VIV data is demonstrated through a comparison with its counterpart trained on manually labeled real datasets from an actual cable-supported bridge.

• Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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• 2023.04a
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• pp.10-10
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• 2023

투구꽃속(Aconitum L.)은 미나리아재비과(Ranunculaceae)의 가장 큰 속(Genus) 중 하나로 300-400 여종(Species)이 북반구 온대지역에 분포한다(Tamura, 1993). 둥근 투구모양의 꽃받침이 특징적이며, aconitine과 같은 알칼로이드 성분을 함유하고 있어 전통적으로 약용소재로서 활용되었다(Khorana, 1968). 세뿔투구꽃(Aconitum austrokoreense Koidz.)은 한국 경상도, 전라남도에만 국지적으로 자라는 한국 특산식물이자, IUCN에서 CR(Critical Endangered) 등급으로 지정된 희귀식물이다. 이 종은 다년생이지만, 서식지에서 개체수가 적거나 유묘의 발견이 어려운 등 자생지 축소 및 절멸의 우려가 높다. 세뿔투구꽃을 보호하고 종을 보존하기 위해서는 종자 발아 · 휴면에 대한 지속적 연구와 종자번식법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 세뿔투구꽃의 종자의 휴면유형을 분석하고 호르몬에 의해 휴면타파를 유도하였으며, 특히 발아 2단계에서 일어나는 생리적 변화를 단백질체학적 관점에서 분석하였다. 세뿔투구꽃 종자는 미발달된 배를 가지고 있으며, 충분한 수분과 온도의 조건에서도 발아가 관찰되지 않아 형태 · 생리적 휴면으로 판단되었다. 종자는 BAP 처리에서 휴면이 타파되는 것을 확인하였으며, 특히 BAP 농도에 따른 발아율은 통계적으로 유의한 값을 가졌다 (F=23.208, P<0.01). 건조된 종자에 비해 BAP 처리된 종자는 발아 2단계에서 몇가지 단백질의 증가가 관찰되었다. 대부분의 종자는 30S ribosomal protein subunit으로, 휴면상태에서 발아상태로 변환이 일루어지는 생리적 변화의 증거로 확인된다. 특히 발아2단계를 지나는 세뿔투구꽃 종자에서는 cytochrome subunit과 photosystem II protein의 급격한 증가가 관찰되었는데, 이는 배아의 발달 결과인 자엽이 발아 즉시 광합성이 가능하도록 준비하는 과정에서 발현 된 것으로 추정한다. 본 연구는 발아2단계에서 휴면타파에 직접적인 영향을 미치는 요인을 발견하지 못하였으나, 휴면타파에 중요한 단계인 발아 2단계 종자의 생리학적 변화를 이해하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.1
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• pp.34-41
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• 2023

In recent years, as the range of human activities has increased, the introduction of alien species has become frequent. Among them, raccoons have been designated as harmful animals since 2020. Raccoons are similar in size and shape to raccoon dogs, so they generally need to be distinguished in capturing them. To solve this problem, we use VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet and NASNet, which are CNN deep learning models specialized for image classification. The parameters to be used for learning are pre-trained with a large amount of data, ImageNet. In order to classify the raccoon and raccoon dog datasets as outward features of animals, the image was converted to grayscale and brightness was normalized. Augmentation methods were applied using left and right inversion, rotation, scaling, and shift to create sufficient data for transfer learning. The FCL consists of 1 layer for the non-augmented dataset while 4 layers for the augmented dataset. Comparing the accuracy of various augmented datasets, the performance increased as more augmentation methods were applied.

• The Mathematical Education
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• v.62 no.4
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• pp.457-471
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• 2023

Measurement is an imperative content area of early elementary mathematics, but it is reported that students' understanding of units in measurement situations is insufficient despite its importance. Therefore, this study examined lower-grade elementary students' quantitative reasoning of units in length measurement by identifying the levels of reasoning of units. For this purpose, we collected and analyzed the responses of second-grade elementary school students who engaged in a set of length measurement tasks using an open number line in terms of unitizing, iterating, and partitioning. As a result of the study, we categorized students' quantitative reasoning of unit levels into four levels: Iterating unit one, Iterating a given unit, Relating units, and Transforming units. The most prevalent level was Relating units, which is the level of recognizing relationships between units to measure length. Each level was illustrated with distinct features and examples of unit reasoning. Based on the results of this study, a personalized plan to the level of unit reasoning of students is required, and the need for additional guidance or the use of customized interventions for students with incomplete unit reasoning skills is necessary.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.29 no.5
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• pp.325-331
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• 2010

Categorical perception has been noted as characteristic properties of linguistic stimuli. In this study, Korean monosyllabic minimal pairs (consonant-vowel-consonant, CVC) were analyzed to understand perception boundaries between clinically confusing words. An efficient scheme has been developed to systematically synthesize temporal transition waveforms (11 steps) from one word to the target word for the pairs of /gom/-/gong/, /non/-/noon/, and /don/-/non/. The corresponding slopes, widths, and non-dominant factors of perception boundaries were analyzed for the total of 40 young normal subjects (20 males and 20 females). Results showed that there were relative pattern differences among confusing monosyllabic minimal pairs under categorical perception. For instance, the vowel difference within CVC pairs led to the lowest boundary performance in this experiment set. Data also indicated the potential application of the overall procedure for evaluating auditory functions and assisting rehabilitation programs.