• 수산해양교육연구
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• 제28권2호
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• pp.376-383
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• 2016

In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river's water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.553-555
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• 2015

본 논문에서는 HSV(Hue Saturation Value) 색상 모델을 활용하여 녹조를 감시하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 무선 네트워크에 접속된 라즈베리 파이 서버의 카메라를 통해 영상을 추출하고 이를 HSV 색상 모델을 이용하여 분석하였다. 분석된 정보를 XML 데이터로 제공하기 위해 라즈베리 파이에 웹 서버를 구현하였다. 또한, 스마트 디바이스를 통해서 XML 데이터를 확인하도록 모바일 앱을 개발하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.471-476
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• 2010

본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 먼저, 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정하고 픽셀값의 차를 이용하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한 후 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 둘째, 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 마지막으로, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI(Hue Saturation Intensity) 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제37권5호
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• pp.53-63
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• 2009

본 연구는 공원녹지체계를 광의의 개념으로서 오픈스페이스적으로 접근하는 것이라고 설정하고, 그 방법론을 모색하고 실증적으로 대전광역시 도심지역에 적용하였으며, 그 적용 결과에 기초하여 대전광역시 오픈스페이스 네트워크 구축방안을 제시하였다. 연구방법으로 첫째, 대전광역시 구도심을 대상으로 오픈스페이스 네트워크의 적용 가능성을 검토하며, 둘째, 사례지역의 결과를 토대로 대전광역시의 오픈스페이스 유형별 네트워크를 분석하고, 이를 종합함으로써 대전광역시 오픈스페이스네트워크를 구상토록 하였다. 연구결과로서, 활동오픈스페이스 요소인 관공서 및 업무시설들은 자체적으로 또는 건물 전면부에 공개공지가 조성되어 있고, 이들 전면부 공개공지는 보행로(그레이 오픈스페이스)와 연결되어 있으며, 이들 보행로는 결과적으로 대규모 공원이나 하천(그린 및 블루 오픈스페이스)으로 연결되어, 통합하여 하나의 공간체계를 형성한다고 할 수 있다. 따라서 도시 중심부에는 그동안 공원녹지체계의 기본적 요소라고 할 수 있는 공원과 녹지가 상대적으로 적기 때문에, 공원녹지의 추가적 확보가 이루어져야 공원녹지체계의 개선이 진행된다고 볼 수 있다. 도심부에 새로운 공원녹지의 신규조성은 매우 어렵다는 전제하에 도심부에 마치 실핏줄처럼 분포하고 있는 오픈스페이스 네트워크체계로 접근할 경우, 도심부에 보다 건강한 휴식공간체계가 형성될 것이다.

• Agricultural and Biosystems Engineering
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• 제3권1호
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• pp.18-28
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• 2002

Neural network based models were developed and evaluated for predicting corn yield from aerial images based on 1998 and 1994 image data. The model used images in multi-spectral bands such as R, G, B, and IR (Red, Green, Blue and Infrared). The inputs to the neural network consisted of mean and standard deviation of multispectral bands of the aerial images. Performances of several neural network architectures using back-propagation with momentum were compared. The maximum yield prediction accuracy obtained was 97.81%. The BPNN model prediction accuracy could be enhanced by using more number of observations to the model, other data transformation techniques, or by performing optical calibration of the aerial image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.367-370
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• 2016

QFN(Quad Flat No-leads package)은 SMD(Surface Mount Device) 자재 중의 하나로써, 납땜을 하는 lead 부분이 따로 있지 않아 납땜에 대한 불량이 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 QFN의 납땜에 대한 불량을 검출하는 기법을 제안하고자 한다. 우리는 QFN의 납땜에 대한 불량 검출을 위해 기계학습 방법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하였고, CNN에 학습을 시키기 위한 데이터로는 납땜을 한 QFN 컬러 다단 영상을 사용하였다. 이 영상은 3채널 컬러 영상으로, 이를 바로 CNN에 적용시켜 학습시키기에는 문제가 있다. 그렇기 때문에 3채널 컬러 영상을 세개의 1채널 Grayscale 영상(Red, Green, Blue)로 분리시켜 CNN에 적용시켰다. 이렇게 학습시킨 결과를 이용하여 QFN의 납땜에 대한 불량을 검출할 수 있었다. 현재는 Dicing과 Punch에 대해서만 테스트를 해보았기 때문에, 추후에 이를 제외한 다른 것들에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.468-468
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• 2021

도시의 개발은 불투수면의 증가, 토지이용의 변화, 용수 수요 증가를 초래하였고, 최근에는 기후변화 양극화 현상으로 도심내 물순환체계를 더욱 왜곡시키는 문제를 초래하였다. 1962년부터 서울의 도심지가 본격적으로 개발되기 시작하면서 7.8%였던 불투수율이 2010년에는 50%까지 증가하였다. 토지의 피복상태가 숲과 흙일 때는 강우의 10%는 하천으로, 토양 흡수는 50%, 증발이 40%가량 된다. 보통 토양에 흡수된 물은 토양층에서 머물렀다가 중간유출되어 하천으로 유입되거나 지하수로 전환된다. 그러나 개발로 인하여 아스팔트나 콘크리트로 포장된 경우 55%가 하천으로 유입되고 토양으로 흡수되는 양은 15% 정도로 강우가 급격하게 유출되어 빠져나가 버린다. 도시 불투수면적의 증가는 단순히 치수와 이수의 문제뿐만 아니라 도심의 하천 및 녹지공간에 조성되어 있는 생태계 유지에 필요한 최소한의 수량인 생태용수 확보마저 위협하고 있다. 도심 하천의 환경생태유량 확보는 하천의 정상적인 기능을 유지할 뿐만 아니라 하천의 자정 능력을 향상하며, 수생생물의 서식환경을 보존에 기여하므로 도심의 자연성 회복에 있어 매우 중요하다. 도시 생태환경은 녹지의 단절과 파편화로 연속성을 확보하지 못하고 있는데, 이렇게 단절되고 파편화된 생태계를 연결하여 생태축을 확보하면 도시 생태계의 건강성을 증진시킬 수 있다. 대부분의 도시에서 관리하고 있는 가로수 및 띠녹지 등 녹지공간(그린 네트워크, Green Network)을 활용하여 수원 함양이나 수질정화 기능(블루 네트워크, Blue Network)을 부여하면 녹지와 수자원을 연결한 그린-블루 네트워크를 형성하여 도시 생태용수확보에도 기여할 뿐만 아니라 나아가 도심 하천의 자연성 회복에도 기여할 것으로 기대된다. 본 연구는 도시의 가로수와 띠녹지를 활용하여 빗물저장 기능과 침투기능을 확대하기 위해 기존에 녹지 및 공원 관리 차원에서 가로수 도시계획이 수립되고 관련 사업이 진행되어 온 현행 제도상의 문제점을 검토하여 제도적 개선 방안을 제안하는 것에 목적을 둔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.1513-1517
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• 2005

본 논문에서는 얼굴영역을 검출하기위해 얼굴 피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위한 피부색 특성을 고려하여 밝기 성분을 제거한 Red, Blue, Green 채널을 모두 사용하는 Hue, Cb, Cg의 M배i-Channel 피부색 모델을 사용한다. 얼굴영역을 분리한 영상에 Harr 웨이블릿을 이용한 에지영상 추출과 얼굴영역의 특징벡터를 구하기 위하여 26개의 특징벡터를 사용한 효율적인 고차 국소 자동 상관함수를 사용하였다. 계산된 특징벡터는 BP 신경망의 학습을 통하여 얼굴인식을 위한 데이터로 사용된다. 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘에 의한 인식률향상과 속도 향상을 입증한다.

• 공업화학
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• 제20권6호
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• pp.681-684
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• 2009

흐름 형태 시료의 탁도와 레이저 산란광 밝기의 관계는 비선형적이나 탁도 시료에 따라 레이저 산란광 화상은 형태가 서로 상이하다. 레이저 산란광 화상의 패턴을 이용하면 탁도 측정이 용이할 것이다. 그러나 레이저 산란광 화상의 모든 화소의 red, green, blue intensity (intensity)로 탁도를 측정하는 것은 분석에 과도한 부하가 발생한다. 따라서 과도한 부하를 줄이기 위하여 레이저 산란광 화상 분할하였다. 분할된 레이저 산란광 화상은 탁도에 따라 형태가 서로 상이함을 알 수 있었다. 분할된 레이저 산란광 화상의 intensity와 탁도로 학습된 인공신경망으로 측정된 탁도가 실제 탁도와 선형 관계임을 알 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권1호
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• pp.69-76
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• 2019

생태계는 우리의 생존과 삶의 질을 유지할 수 있게 하여 인간 복지에 직, 간접적으로 기여하고 있다. 그래서 생태적 기능의 계량화 방법이 필요하다. 본 연구에서는 응용생태공학에 생태계서비스를 도입하고 적용하는 것에 대하여 논의하였다. 하천의 경제적 가치, 도시 블루-그린-화이트 네트워크 구축, 생태복원 및 통합 물관리에 생태계서비스 개념 및 평가체계를 적용할 수 있는 방안을 모색하였다. 생태계서비스 개념 틀과 평가는 이해해당사자의 생태계 혜택 이해에 도움을 주고 응용생태공학 적용을 증가시켜 생태적 보호와 복원 가치의 증진에 이용될 수 있다.