• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.81-87
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• 2021

4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.685-694
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• 2022

건물 정보는 다양한 도시 공간 분석에 활용되는 필수 정보 중 하나이기에 지속적인 모니터링이 필요하지만 현실적으로 어려움이 존재하고 있다. 이를 위해 광범위한 지역에 대해서도 지속적인 관찰이 가능한 위성영상으로부터 건물을 추출하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 시맨틱 세그멘테이션 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 SpaceNet의 건물 v2 무료 오픈 데이터를 이용하여 30 cm 급 Worldview-3 RGB 영상으로부터 건물을 자동으로 추출하기 위해, context-based ResU-Net의 일부 구조를 변경하여 학습을 진행하였다. 분류 정확도 평가 결과, f1-score가 2회차 SpaceNet 대회 수상작의 분류 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 앞으로 지속적으로 Worldview-3 위성 영상을 확보할 수 있다면 본 연구의 성과를 활용하여 전세계 건물 자동 추출 모델을 제작하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.840-847
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• 2022

심층 신경망(Deep Neural Network) 기반 음성 향상에서 입력 음성의 글로벌 정보와 로컬 정보를 활용하는 것은 모델의 성능과 밀접한 연관성을 갖는다. 최근에는 다중 스케일을 사용하여 입력 데이터의 글로벌 정보와 로컬 정보를 활용하는 중첩 U-Net 구조가 제안되었으며, 이러한 중첩 U-Net은 음성 향상 분야에도 적용되어 매우 우수한 성능을 보였다. 그러나 중첩 U-Net에서 사용되는 단일 skip connection은 중첩된 구조에 알맞게 변형되어야 할 필요성이 있다. 본 논문은 중첩 U-Net 기반 음성 향상 알고리즘의 성능을 최적화하기 위하여 다중 레벨 skip connection(multi-level skip connection, MLS)을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 MLS는 기존의 skip connection과 비교하여 다양한 객관적 평가 지표에서 큰 성능 향상을 보이며 이를 통해 MLS가 중첩 U-Net 기반 음성 향상 알고리즘의 성능을 최적화시킬 수 있음을 확인하였다. 또한, 최종 제안 모델은 다른 심층 신경망 기반 음성 향상 모델과 비교하여서도 매우 우수한 성능을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.57-64
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• 2024

패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.

• 수산해양기술연구
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• 제31권1호
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• pp.45-53
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• 1995

Working depth of the model net was determined by using of the same experimental tank and the same model net that used in the forwarded report in a series studies. The depth of the net which indicates the depth of the head rope from the water surface, was determined by the photographs taken in front of the net mouth with the combination of towing velocity, warp length and distance between paired boats. The results obtained can be summarized as follows: 1. Working depth of model nets A and B was varied in the range of 0.09~1.66$m$,and 0.04~1.34$m$(which can be converted into 2.7~40.2$m$and 1.2~49.8$m$in the full-scale net) respectively, and the depth of model net A was slightly deeper than the depth of the model net B. 2. Working depth ($D$,which is appendixed m for the model net, f for the full-scale net, A and B for the types of the model nets) can be expressed as the function of towing velocity$V_t$, as in the model net($V_t$=$m$/$sec$) $D_{mA}$=(-1.99+0.65$L_w$) $e^{-1.72V_t}$ $D_{mA]$=(-1.91+1.04 $L_w$) $e^{2.88V_t}$ in the full-scale net($V_t$=$k$'$t$ $D_{fA}$=(-29.32+0.65$L_w$)$e^{0.40 V_t}$ $D_{fB}$=(-57.60+1.04$L_w$)$e^{-0.67 V_t}$ 3. Working depth 9$D$ appendixes are as same as the former) can be expressed as the function of warp length$L_w$) in the model net, and can be converted into full-scale net as in the model net ($V_t$=$m$/$sec$) $D_{mA}$=-0.99 $e^{-1.42V_t}$+0.67$e^{-1359V_t}$$L_w$ $D_{mB}$=-.258$e^{-3.77V_t}$+1.16$e^{-3.15V_t$ $L^w$, in the full-scale net($V_t$=k't) $D_{fA}$=-29.28$e^{-0.32V_t}$+0.67$e^{-0.37V_t$$L_w$ $D_{fB}$=-69.10$e^{-0.81V_t}$+1.16$e^{-0.72V_t}$$L_w$. 4. Working depth was gradually shallowed according to the increase of the distance between paired boats.

• 수산해양기술연구
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• 제26권3호
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• pp.230-236
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• 1990

정치망에 대한 방어와 쥐치의 행동을 분석하기 위하여 한국 동해안에서 보편적으로 쓰이는 낙망의 1/30크기의 모형정치망을 망지로서 제작하고, 이것을 수면조도 1 lux정도의 실내에 설치된 가로.세로 700cm, 깊이 100cm, 수심 70cm의 수조에 고정했다. 공시어는 정치망에서 어획된 전장 37~45cm짜리 방어와 18~21cm짜리 쥐치이며, 이것을 3~20마리씩 방류하여 통그물에의 입망수, 탈출수 등을 1분 간격으로 조사하고 10분간 누계하여 검토한 결과는 대략 다음과 같다. 1. 방어는 통그물 입망율은 그다지 크지 않으나 원통 입망율은 상당히 크다. 유영궤적은 비교적 원활하며, 입망도 잘하나 탈출도 잘하므로 정치망을 설계할 때는 입망하기가 다소 어렵더라도 탈출하기가 쉽지 않도록 하는 것이 유리할 것 같다. 2. 쥐치는 통그물 입망률은 방어보다 크나 원통입망률은 매우 낮다. 유영궤적은 원활하지 않고 꼬불꼬불 원형으로 맴돌면서 전진하므로 입구가 넓은 헛통에는 잘 입망하나 원통에는 잘 입망하지 않는 것 같다. 따라서 쥐치를 주대상으로 하는 정치망을 설계할 때는 특히 등망부분을 조금 넓게 하여 군이 맴도는데 지장이 없도록 해주는 것이 유리할 것 같다. 3. 방어나 쥐치의 어느 경우에도 원통탈출율은 거의 0이고 헛통탈출율도 거의 10% 이하여서 낙망이 상당히 효과적인 어구임을 보여주고 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제32권3호
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• pp.217-222
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• 1996

대형정치망의 원통내에 있어서 멸치어군의 이동행동은 1992년 12월 1일부터 12월 4일까지 일본국 석천현 칠미시 연안에 있는 안단 정치망 어장 3호망에서 스케닝 소나를 이용하여 실시하였는데, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 2개의 원통시아에 어군의 이동행동은 주야간에 차이가 있었고, 밤보다는 낮에 더 많이 이동하였다. 2. 제2 원통에 멸치어군이 존재하였을 때, 제1원통에 있는 멸치어군이 제2 원통으로의 입망 비율은 78%였고, 제2 원통에 멸치어군의 존재는 제2원통에의 입망 비율에 영향을 미쳤다는 것을 시사하고 있다. 그러나, 제2원통에 조밀하게 멸치어군이 존재하였을 때, 제 2원통에 입망한 어군의 체류시간은 매우 짧았고, 제2 원통에서 어군의 밀도 상승은 어군의 도피 비율을 증가시킨다는 것을 시사하고 있다. 3. 멸치어군은 원통에 입망할 때, 대부분이 망의 중앙에서 먼바다 쪽으로 방향을 바꾸어 이동하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제12권7호
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• pp.745-751
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• 2003

The three-dimensional eco-hydrodynamic model was applied to estimate the physical process in terms of nutrients and net uptake(or regeneration) rate of nutrients in Kamak Bay for scenario analysis to find proper management plan. The estimation results of the physical process in terms of nutrients shelved that transportation of nutrients is dominant in surface level while accumulation of nutrients is dominant in bottom level. In the case of dissolved inorganic nitrogen, the results showed that the net uptake rate was 0∼60 mg/㎡/day in surface level(0∼3m), and the net regeneration rate was 0.0∼10.0 mg/㎡/day in middle level(3∼6m) and above 10mg/㎡/day in bottom level(6m∼below). In the case of dissolved inorganic phosphorus, the net uptake rate was 0.0∼3.0 mg/㎡/day in surface level, and the net regeneration rate was 0.5∼1.5 mg/㎡/day in middle level and 1.0∼3.0 mg/㎡/day in bottom level. These results indicates that net uptake and transport of nutrients are occurred predominantly at the surface level and the net generation and accumulation are dominant at bottom level. Therefore, it is important to consider the re-supplement of nutrients due to regeneration of bottom water.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.436-443
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• 1992

Presented in the paper is a systematic approach to constructing a Petri net model of FAS (flexible assembly system). Petri net is widely used in modeling automated manufacturing systems. But, it found to be very difficult for an FA engineer to build a correct model of an FAS with Petri net symbols (ie, place, transition, and token) from the beginning. An automated manufacturing system in general is built from a set of "standard" hardware components. An FAS in particular is usually composed of assembly robots, work tables, conveyor lines, buffer storages, part feeders, etc. In the proposed modeling scheme, each type of standard resources is represented as a standard "module" which is a sub Petri net. Then, the model of a FAS can be conveniently constructed using the predefined modules the same way the FAS itself is built from the standard components. The network representation of a FAS is termed a JR-net (job resource relation net) which is easy to construct. This JR net is then mechanically converted to a formal Petri net (to simulate the behavior of the FAS). The proposed modeling scheme may easily be extended to the modeling of other types of automated manufacturing systems such as FMS and AS/RS.ch as FMS and AS/RS.

• Wind and Structures
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• 제30권3호
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• pp.219-229
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• 2020

Net pressures on roofs and walls of buildings are dependent on the internal and external pressure fluctuations. The variation of internal and external pressures are influenced by the size and location of the openings. The correlation of external and internal pressure influences the net pressures acting on cladding on different parts of the roof and walls. The peak internal and peak external pressures do not occur simultaneously, therefore, a reduction can be applied to the peak internal and external pressures to obtain a peak net pressure for cladding design. A 1:200 scale wind tunnel model study was conducted to determine the correlations of external and internal pressures and effective reduction to net pressures (i.e., net pressure factors, F_C) for roof and wall cladding. The results show that external and internal pressures on the windward roof and wall edges are well correlated. The largest ${\mathcal{C}}_{{\check{p},net}$, highest correlation coefficient and the highest F_C are obtained for different wind directions within 90° ≤ θ ≤ 135°, where the large openings are on the windward wall. The study also gives net pressure factors F_C for areas on the roof and wall cladding for nominally sealed buildings and the buildings with a large windward wall opening. These factors indicate that a 5% to 10% reduction to the action combination factor, K_C specified in AS/NZS 1170.2(2011) is possible for some critical design scenarios.