• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.205-211
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• 2021

Plants are important for humanity. They intervene in several areas of human life: medicine, nutrition, cosmetics, decoration, etc. The large number of varieties of these plants requires an efficient solution to identify them for proper use. The ease of recognition of these plants undoubtedly depends on the classification of these species into family; however, finding the relevant characteristics to achieve better automatic classification is still a huge challenge for researchers in the field. In this paper, we have developed a new automatic plant classification technique based on artificial neural networks. Our model uses leaf texture characteristics as parameters for plant family identification. The results of our model gave a perfect classification of three plant families of the Ivorian flora, with a determination coefficient (R2) of 0.99; an error rate (RMSE) of 1.348e-14, a sensitivity of 84.85%, a specificity of 100%, a precision of 100% and an accuracy (Accuracy) of 100%. The same technique was applied on Flavia: the international basis of plants and showed a perfect identification regression (R2) of 0.98, an error rate (RMSE) of 1.136e-14, a sensitivity of 84.85%, a specificity of 100%, a precision of 100% and a trueness (Accuracy) of 100%. These results show that our technique is efficient and can guide the botanist to establish a model for many plants to avoid identification problems.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권6호
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• pp.1254-1269
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• 2023

This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권2호
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• pp.57-64
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• 2015

피크 임계값을 사용하는 걸음 검출 알고리즘에서 충분한 정확도로 걸음을 검출하기 위해서는 3축 가속도 센서가 20Hz 이상의 주파수로 샘플링을 수행하여야 한다. 그러나 $I^2C$나 SPI를 통하여 데이터를 전송받는 상용의 통합 MPU와 연결되는 디지털 센서 장치들의 샘플링 주파수는 아날로그 방식의 샘플링 회로들에 비하여 매우 낮은 경향이 있다. 센서의 샘플링 주파수가 낮게 되면 충분한 데이터를 확보할 수 없기 때문에 측정 결과의 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 피크 임계값 방식의 피크 검출 알고리즘에서 데이터가 20Hz 이하의 낮은 주파수로 샘플링될 경우에 샘플링 주파수와 피크 임계값 사이에 함수관계가 있음을 발견하였으며, 실험을 통하여 임계 함수를 도출하였다. 고정 임계값 대신에 샘플링 주파수에 따른 임계 함수를 적용하고, 테스트 프로토콜에 의하여 실험을 수행한 결과, 각 걸음 유형에 대하여 평균적으로 1.2% 미만의 걸음 검출 오차율을 얻을 수 있었다. 그러므로 걸음 검출 알고리즘이 걸음 모드에 따라서 적절히 결정된 임계 함수로부터 샘플링 주파수에 적합한 임계값을 사용하여 걸음을 검출한다면, 걸음 검출 및 걸음수 측정의 정확도는 매우 높아질 수 있다. 이러한 결과는 걸음수 측정 장치에만 적용되는 것이 아니라, 샘플링 주파수가 낮게 설계될 수밖에 없는 소형, 저가의 유비쿼터스 기기에도 적용해 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.565-575
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• 2022

최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국심리학회지:법
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• 제12권2호
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• pp.151-169
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• 2021

P300 숨긴정보검사에서 거짓말 여부를 판단하기 위하여 가장 많이 사용되는 기법은 부트스트랩 진폭차이(BAD) 방법과 부트스트랩 상관차이(BCD) 방법이다. 두 방법의 정확판단율을 비교한 선행연구들은 일관되지 않은 결과를 보고하였다. 일부의 연구들에서 BAD 방법이 BCD 방법보다 더 정확하다고 보고되고 있지만, 다른 연구에서는 BCD 방법이 BAD 방법보다 더 정확한 것으로 나타났다. 본 연구의 목적은 BAD 방법의 정확도가 더 높은 조건과 BCD 방법의 정확도가 더 높은 조건을 확인하는 것이다. 몬테 카를로 연구결과, 전반적으로 BAD 방법의 오경보율이 BCD 방법의 오경보율보다 더 높았으며, BAD 방법의 적중률이 BCD 방법의 적중률보다 더 높았다. 관련자극과 무관련자극의 P300 잠재시간이 비슷한 경우에 비교하여 관련자극의 P300 잠재시간이 약 100ms 빠른 경우에는 BCD 방법의 적중률이 크게 감소하였으며, 약 100ms 느린 경우에는 BCD 방법의 적중률이 증가하였다. 관련자극의 P300 진폭이 무관련자극의 P300 진폭보다 약간 더 크면서 관련자극의 P300 잠재시간이 목표자극의 P300 잠재시간보다 긴 경우에는 BCD 방법의 적중률이 BAD 방법의 적중률보다 더 높았다. BAD 방법의 오경보율이 높은 이유와 BCD 방법의 적중률이 관련자극의 P300 잠재시간에 영향을 받는 이유에 대해서 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.148-158
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• 2012

글로벌화라는 세계적인 흐름 속에 각국의 도시들은 각 도시의 인지도와 이미지를 제고시키기 위해 도시경관의 정체성을 확립하고자 노력을 기울이고 있으며 이러한 흐름 속에 서울도 도시경관의 정체성을 확보하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 일부 도시경관의 문제점 파악과 그 개선방향에 대한 연구가 주류를 이루고 있어 현재 구축된 도시경관 자체의 정체성을 확보하는 연구는 아직 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 인터넷 설문조사를 수행하여 인지도 및 인식 차이를 기반으로 도시경관을 분석하고 이를 시각화하는 분석틀을 제안한다. 본 분석틀의 가장 핵심이 되는 도시경관에 대한 인식 및 인지도 차이 분석은 설문조사의 응답에서 추출한 정답률과 명답률에 의해 이루어지며 시각화는 이들의 상관관계를 통해 도출되는 정확률을 도식화하는 방법으로 수행된다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.106-112
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• 2003

High-speed machining is one of the most effective technology to improve productivity. Because of the high speed and high feed rate, high-speed machining can give great advantages for the machining of dies and molds. This paper describes on the improvement of machining accuracy in high-speed machining and an estimate about machining accuracy of high-speed machining.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2216-2219
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• 2003

Accurate speech region detection and automatic syllable segmentation is important part of speech recognition system. In automatic speech recognition system, they are needed for the purpose of accurate recognition and less computational complexity, In this paper, we Propose improved syllable segmentation method using ramp edge detection method and residual signal Peak energy. These methods were used to ensure accuracy and robustness for endpoint detection and syllable segmentation system. They have almost invariant response to various background noise levels. As experimental results, we obtained the rate of 90.7％ accuracy in syllable segmentation in a condition of accurate endpoint detection environments.

• 한국연소학회지
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• 제18권1호
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• pp.1-6
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• 2013

Authors' previous works on thermoacoustic(TA) model development showed good results in predicting combustion instability characteristics in a gas turbine combustor. However, they also suggested there were some limitations in growth rate estimation, which might be related with over-simplification of flame structure. As a first trial for improving the model accuracy, the current paper introduces the modified TA model considering the actual flame location in the combustor. The combustor is divided into the unburned and the burned area before and after the flame location, and then acoustic equations are re-organized. The modified TA model results show a better accuracy in predicting the growth rate of instabilities comparing with the previous results. However, obtained results still overestimate the conditions where the combustor goes unstable. Further researches considering heat release distribution through flames are required.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1201-1206
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• 2003

A measurement device for gas flow rate using hot-wire module is developed for the utilization in low-accuracy industrial applications. The module has three wires of measuring and heating, and a bridge circuit is installed to detect electric current through the wire in the module. An amplification of the signal and conversion to digital output are conducted for the online measurement with a personal computer. In addition, temperature distribution in the module is numerically analyzed to examine the measured outcome from the module experiment. The flow rate of air and carbon dioxide gas is separately measured for the performance examination of the device. The experimental relation of measurement and flow agrees with the prediction from the numerical analysis. The outcome of the performance test indicates that the accuracy and reproducibility of the module is satisfactory for the purpose of industrial applications.