• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.113-116
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• 2021

일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.533-534
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• 2021

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 통한 건강기능식품 과대광고 적발이 증가하면서 SNS를 통해 브랜드를 선택함에 있어 신뢰도가 소비자에게 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 인스타그램의 해시태그를 이용해 게시글을 크롤링 하여 수집된 게시물 데이터를 가공 및 분석한다. 불용어 사전을 구축해 불용어를 제거해준 뒤 브랜드 추출을 진행하고, 건강기능식품 브랜드 5개에 대한 게시글 데이터를 수집한다. 5개 브랜드의 신뢰도 측정을 위해 게시글, 해시태그, 계정명을 분석기준으로 삼아 라벨링 처리를 한다. 라벨링 된 열을 통해 절대적 수치로 점수를 부여하여 백분율로 점수를 표현한다. 신뢰도 점수와 더불어 브랜드의 고객 참여도 건수를 같이 명시해 준다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.38 no.1
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• pp.263-279
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• 2004

This study intends to design a metadata service system of the science information for youth on the web based on the efficiency of the metadata system. Metadata scheme of the science information for youth on the web has been developed and designed metadata collection on the basis of the previously designed classification system. Metadata scheme of the science information for youth, which is consisted of six essential elements and four additional elements, has been brought out, compared to not only Dublin Core Metadata Element Set, but also the main studies related to domestic and foreign metadata projects. Based on the results of it, metadata database of the science information has been designed and it is expected to be applicable to metadata service system of the science information for youth on the web.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.23 no.1
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• pp.9-17
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• 2005

The objective of the study is to extract information about the road surfaces to be studied by analyzing asphalt concrete-paved road surface images photographed with a digital video camera. To analyze the accuracy of road surface information gained using a digital imagery processing method, it was compared and analyzed with the outcomes of control surveying. As a result, an average error of 0.0427 m in the X-axis direction, that of 0.0527 m in the Y-axis direction, and that of 0.1539 m in the Z-axis direction were found, good enough for mapping at a scale of 1:1,000 or less and GIS data. Besides, information on road surface assessment factors such as crack ratio, the amount of rutting and profile index was gained by analyzing processed digital imagery. This information made it possible to conduct road surface assessment by generating PSI and MCI. As quality digital image information has been gathered from roads and stored, important fundamental data on PMS (Pavement Management System) will become available in the future.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.34 no.2
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• pp.136-142
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• 2012

Various factors affecting on the bioassay were investigated. Experiments with a low mixture ratio (cell to toxicant solution) of 0.5 : 9.5 (v/v) produced observable bioluminescence intensity for assay. Both sodium lactate and potassium nitrate stimulate bioluminescence activity; 2.6~4.0 times of control. Distilled water and MSM, which gave non significant effects on the bioluminescence activity, were determined as proper diluent or extract solutions. A wide range of toxic responses of metals and organics were observed. In general, organics were much less sensitive than metals. Samples collected from eleven sites showed the bioluminescence activity ranging from 29 to 111% of the control. Significant correlation between toxicity and total metal contents was not observed, but the toxicity of two groups, sorted based on the contaminated arsenic concentration in soils, was 44% and 20%, showing considerable differences.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.2 s.98
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• pp.123-130
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• 2005

In this paper, fingerprint identification algorithm using pixel direction factor in blocks is proposed to minimize false acceptance ratio and to apply security system. The proposed algorithm is that a fingerprint image is divided by 16 blocks, then feature parameters which have direct factors of $0^{\circ},\;45^{\circ},\;90^{\circ}\;and\;135^{\circ}$ is extracted for each block. Membership function of a reference fingerprint and an input fingerprint for the extracted parameters is calculated, then identification of two fingerprint is distinguished using fuzzy inference. False acceptance ratio is evaluated about different fingerprints of In kinds regardless of sex and shape which are obtained from adults, and false rejection ratio is evaluated about fingerprints which are obtained by adding fingerprints of 10 kinds on different fingerprints of 100 kinds. The experiment results is that false acceptance ratio is average $0.34\%$ about experiment of 4,950 times, and false rejection ratio is average $3.7\%$ about experiment of 1,000 times. The proposed algerian is excellent for recognition rate and security.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1081-1088
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• 2020

In this paper, the method of detecting sea fog through CCTV image is proposed based on convolutional neural networks. The study data randomly extracted 1,0004 images, sea-fog and not sea-fog, from a total of 11 ports or beaches (Busan Port, Busan New Port, Pyeongtaek Port, Incheon Port, Gunsan Port, Daesan Port, Mokpo Port, Yeosu Gwangyang Port, Ulsan Port, Pohang Port, and Haeundae Beach) based on 1km of visibility. 80% of the total 1,0004 datasets were extracted and used for learning the convolutional neural network model. The model has 16 convolutional layers and 3 fully connected layers, and a convolutional neural network that performs Softmax classification in the last fully connected layer is used. Model accuracy evaluation was performed using the remaining 20%, and the accuracy evaluation result showed a classification accuracy of about 96%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.153-153
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• 2023

골프장 건축 시 하부지반 구축을 위해 사용하는 잔석의 산화로 인해 중금속 용출이 발생할 수 있다. 용출된 중금속으로 인근 농업지역이 오염될 경우 인간의 식생활에 직접적인 영향을 미쳐 인체건강에 악영향을 끼칠 수 있다. 특히, 망간의 경우 식품을 통해 과다섭취할 경우 정신착란, 운동실조 등 다양한 신경학적 문제를 발생시키기 때문에 망간 오염에 대한 조사 및 관리는 필수적이다. 따라서, 본 연구는 최근 골프장이 건설된 부산시 일광 회룡리 일대 농업지역에서 망간 오염 평가를 위해 지표수, 퇴적물, 벼 작물을 채취하여 망간 농도 분석을 수행하였다. 골프장 유출조부터 시작되는 관개수로에서 지표수와 퇴적물 시료를 약 20 m 간격으로 채취하였으며, 관개수로의 구조에 따라 논을 4개의 구역(Area 1 - 4)으로 구분하여 논 토양과 벼 작물을 채취하였다. 벼 작물의 경우 뿌리, 줄기, 곡물 부분으로 나누어 채취하였으며, 퇴적물과 논 토양은 시료 내 존재하는 망간의 형태를 확인하기 위해 연속추출법을 통해 분석하였다. 분석 결과 지표수의 망간 농도는 골프장 유출조에서 하류로 갈수록 감소하는 경향을 보였으며, 하류에서의 망간농도는 상류에 비해 최대 88% 감소하였다. 퇴적물의 망간 농도는 논으로 연결되는 지점에서 20,000 mg/kg 이상의 높은 농도를 보였으며, 농업이 진행 중인 3, 5, 7월은 최대 약 25,000 mg/kg의 농도를 보였으나, 농업이 끝난 9월에는 최대 약 3,500 mg/kg으로 상대적으로 낮은 농도를 보였다. 논 토양의 망간 농도는 관개수로와 첫 번째로 연결되는 Area 1에서 1,600 mg/kg으로 측정되었으며, 이는 EPA에서 권고한 논 토양 망간 기준 1,000 mg/kg을 초과하는 농도로 확인되었다. 또한, 식물이 사용할 수 없는Residual 형태의 망간 농도는 변화가 없었으나, 식물이 사용 가능한 Acid soluble, Reducible, Oxidizable 형태의 망간 농도는 추수기 이후 80% 이상 감소하였다. 벼 작물의 곡물 망간 농도는100 - 200 mg/kg으로 USDA에서 발표한 쌀 곡물 망간 농도의 평균인 5 mg/kg보다 약 20배 이상 높게 검출되었다. 본 연구 결과를 통해 골프장 유출조로부터 발생하는 망간오염을 식별하고 주변 농업지역에 미치는 영향을 확인할 수 있었으며, 추후 골프장 운영으로 인한 환경오염에 대한 관리가 필요할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.360-360
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• 2022

토양수분과 유출 간 관계를 정량화하는 것은 수문 기작 및 유출 발생 과정의 이해를 위한 중요한 정보를 제공한다. 특히, 유출과정의 특성화는 수문 사상에 따른 불포화대 내 토양수 및 토사 손실 제어와 산사태 및 비점오염원 발생 예측을 위해 필수적이다. 유출과정과 관련된 비선형성과 복잡성을 확인하기 위해 토양수분과 유출 사이의 이력 거동이 조사되었다. 특히, 수문 과정 내 이력 현상 구체화를 위해 정성적인 시각적 분류 및 정량적 평가를 위한 이력 지수들이 개발되었다. 정성적인 시각적 분류는 시간에 따라 시계 및 반시계방향으로 다중 루프 형상을 나누는 방식으로 진행되었고, 정량적 평가의 경우 이력 고리(Hysteretic loop) 내 상승 고리(Rising limb)와 하강 고리(Falling limb)의 차이를 기준으로 한 지수로 이력 현상을 특성화하였다. 이전에 제안된 방법론들은 연구자의 판단이 들어가기 때문에 보편적이지 않고 이력 현상을 개발된 지수에 맞춤에 따라 자료 손실이 나타나는 한계가 존재한다. 자료의 손실 없이 불포화대 내 발생 가능한 대표 이력 현상을 자동으로 추출하기 위해 적합한 비지도 학습기반 기계학습 방법론의 제안이 필요하다. 우리 연구에서는 국내 산지 사면에서 강우 사상 동안 다중 깊이(10, 30, 60cm)로 56개의 토양수분 측정지점에서 확보된 토양수분 시계열 자료와 산지 사면 내 위어를 통해 확보된 유출 시계열 자료를 사용하였다. 먼저, 기존에 분류 방법을 기반으로 계절 및 공간특성에 따라 지배적으로 발생하는 토양수분-유출 간 이력 현상을 특성화하였다. 다음으로, 토양수분-유출 간 이력 패턴을 자료 손실 없이 형상화하여 자동으로 데이터베이스화하는 알고리즘을 개발하였다. 마지막으로, 비지도 학습방법을 이용하여 데이터베이스화된 실제 발현 이력 현상 내 확률분포를 최대한 가깝게 추정하는 은닉층을 반복적인 재구성 학습을 통해 구현함으로써 대표 이력 현상 패턴을 추출하였다.