• ETRI Journal
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• 제44권3호
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• pp.389-399
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• 2022

Wireless sensor networks (WSNs) are one of the basic building blocks of Internet of Things (IoT) systems. However, the wireless sensing nodes in WSNs suffer from energy constraint issues because the replacement/recharging of the batteries of the nodes tends to be difficult. Furthermore, a number of realistic IoT scenarios, such as habitat and battlefield monitoring, contain mobile sensing elements, which makes the energy issues more critical. This research paper focuses on realistic WSN scenarios that involve mobile sensing elements with the aim of mitigating the attendant energy constraint issues using the concept of radio-frequency (RF) energy extraction. The proposed technique incorporates a cluster head election workflow for WSNs that includes mobile sensing elements capable of RF energy harvesting. The extensive simulation analysis demonstrated the higher efficacy of the proposed technique compared with the existing techniques in terms of residual energy, number of functional nodes, and network lifetime, with approximately 50% of the nodes found to be functional at the 4000th, 5000th, and 6000th rounds for the proposed technique with initial energies of 0.25, 0.5 and 1 J, respectively.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.448-461
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• 2023

This article performs a detailed data scrutiny on a chronic kidney disease (CKD) dataset to select efficient instances and relevant features. Data relevancy is investigated using feature extraction, hybrid outlier detection, and handling of missing values. Data instances that do not influence the target are removed using data envelopment analysis to enable reduction of rows. Column reduction is achieved by ranking the attributes through feature selection methodologies, namely, extra-trees classifier, recursive feature elimination, chi-squared test, analysis of variance, and mutual information. These methodologies are ranked via Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) using weight optimization to identify the optimal features for model building from the CKD dataset to facilitate better prediction while diagnosing the severity of the disease. An efficient hybrid ensemble and novel similarity-based classifiers are built using the pruned dataset, and the results are thereafter compared with random forest, AdaBoost, naive Bayes, k-nearest neighbors, and support vector machines. The hybrid ensemble classifier yields a better prediction accuracy of 98.31% for the features selected by extra tree classifier (ETC), which is ranked as the best by TOPSIS.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.501-511
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• 2022

Three-dimensional (3D) models have become crucial for improving civil infrastructure analysis, and they can be used for various purposes such as damage detection, risk estimation, resolving potential safety issues, alarm detection, and structural health monitoring. 3D point cloud data is used not only to make visual models but also to analyze the states of structures and to monitor them using semantic data. This study proposes automating the generation of high-quality 3D point cloud data and removing noise using deep learning algorithms. In this study, large-format aerial images of civilian infrastructure, such as cut slopes and dams, which were captured by drones, were used to develop a workflow for automatically generating a 3D point cloud model. Through image cropping, downscaling/upscaling, semantic segmentation, generation of segmentation masks, and implementation of region extraction algorithms, the generation of the point cloud was automated. Compared with the method wherein the point cloud model is generated from raw images, our method could effectively improve the quality of the model, remove noise, and reduce the processing time. The results showed that the size of the 3D point cloud model created using the proposed method was significantly reduced; the number of points was reduced by 20-50%, and distant points were recognized as noise. This method can be applied to the automatic generation of high-quality 3D point cloud models of civil infrastructures using aerial imagery.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.89-94
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• 2024

Indian subcontinent is a birthplace of multilingual people where documents such as job application form, passport, number plate identification, and so forth is composed of text contents written in different languages/scripts. These scripts may be in the form of different indic numerals in a single document page. Due to this reason, building a generic recognizer that is capable of recognizing handwritten indic digits written by diverse writers is needed. Also, a lot of work has been done for various non-Indic numerals particularly, in case of Roman, but, in case of Indic digits, the research is limited. Moreover, most of the research focuses with only on MNIST datasets or with only single datasets, either because of time restraints or because the model is tailored to a specific task. In this work, a hybrid model is proposed to recognize all available indic handwritten digit images using the existing benchmark datasets. The proposed method bridges the automatically learnt features of Capsule Network with hand crafted Bag of Feature (BoF) extraction method. Along the way, we analyze (1) the successes (2) explore whether this method will perform well on more difficult conditions i.e. noise, color, affine transformations, intra-class variation, natural scenes. Experimental results show that the hybrid method gives better accuracy in comparison with Capsule Network.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권4호
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• pp.558-573
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• 2024

Considering factors such as illumination, camera quality variations, and background-specific variations, identifying a face using a smartphone-based facial image capture application is challenging. Face Image Quality Assessment refers to the process of taking a face image as input and producing some form of "quality" estimate as an output. Typically, quality assessment techniques use deep learning methods to categorize images. The models used in deep learning are shown as black boxes. This raises the question of the trustworthiness of the models. Several explainability techniques have gained importance in building this trust. Explainability techniques provide visual evidence of the active regions within an image on which the deep learning model makes a prediction. Here, we developed a technique for reliable prediction of facial images before medical analysis and security operations. A combination of gradient-weighted class activation mapping and local interpretable model-agnostic explanations were used to explain the model. This approach has been implemented in the preselection of facial images for skin feature extraction, which is important in critical medical science applications. We demonstrate that the use of combined explanations provides better visual explanations for the model, where both the saliency map and perturbation-based explainability techniques verify predictions.

• 콘크리트학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.35-42
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• 2003

동슬래그를 콘크리트용 골재로 활용하기 위하여 국내에서 생산되고 있는 2종의 동슬래그에 대해 골재의 기초적인 물리 역학적 특성과, 화학성분, 환경 유해성 평가를 실시하였다. 실험결과, 2종의 동슬래그는 KS F 2526에서 규정하고 있는 골재의 물리.역학적 특성을 만족하고 있으며, 폐기물공정시험법에 의한 유해 중금속 용출시험 결과, 유해 중금속의 용출이 전혀 없거나 기준치를 크게 하회하는 것으로 나타났다. 또한, 천연모래를 25, 50, 75, 100%를 치환하여 모르타르 실험을 실시하고, 슬래그의 치환비율에 따른 유동특성 및 단위용적중량의 변동양상을 검토하여 그 성능수준을 제시하였다. 슬래그의 치환비율에 따른 강도의 증가는 동슬래그를 사용하지 않은 실험체와 비교하였을 경우, 동슬래그의 치환비율이 증가함에 따라 전체적으로 감소하는 경향이나, 25% 수준까지는 동등 이상의 수준이었다. 따라서 국내에서 생산되고 있는 2종의 자용로 및 연속로 슬래그는 천연모래와의 혼합사용을 전제로, 콘크리트용 골재로 사용하기에 충분한 물성을 지니는 것으로 나타났으며, 특히 중량이 요구되는 콘크리트 및 모르타르의 제작에 유리한 것으로 검토되었다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권12호
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• pp.657-667
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• 2015

녹조현상을 형성하는 유독남조류는 세계 각지의 부영양화 호수에서 장기간 관찰되고 있다. 남조에 의해 생산되는 독소는 크게 신경독(anatoxin-a, anatoxin-a(s), saxitoxin)과 간독(microcystin, nodularin, cylindrospermopsin)으로 나뉜다. Microcystin은 남조세포내에 존재하며, 세포막이 손상되면 외부로 방출된다고 사료되며, 용출된 microcystin은 생물에 악영향을 끼치며, 호수, 하천 및 해양의 수생생물에 microcystin이 축적된다고 알려져 있다. 자연계에서는 포식자에 의한 남조세포의 섭식 또는 남조세포로부터 용출된 microcystin의 미생물에 의한 분해에 의해 microcystin의 제거가 가능하지만, 정수처리 과정에서는 microcystin을 분해하는 미생물이 존재하지 않으므로, 세포제거를 위해 황산구리를 사용할 경우 대량의 microcystin이 용출되므로 주의가 필요하다. 지금까지의 보고에 의하면 세포 밖으로 용출된 micorcystin을 제거하는 기술은 물리, 화학 및 생물학적 방법이 있다. 녹조현상의 방지는 그 발생의 원인인 호수 외로부터 유입되는 영양염류인 질소와 인의 감소가 기본이지만, 부영양호의 경우 이미 유입된 영양염류를 축적하고 있으므로 투자에 비해 효과는 높지 않다. 호수가 본래의 상태일 때 부영양화 된다면, 호수의 연안부에 수생식물의 침입이 일어나고, 식물플랑크톤에 의한 조류 번무 현상은 보이지 않는 것이 보통이다. 이러한 관점으로 녹조현상 발생방지를 위해서는 일단 호수 연안을 정상적인 상태로 복원할 필요가 있다.

• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.621-629
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• 2011

3차원 공간정보를 제작하는 기술의 발전에 따라 LoD 4 수준의 고정밀 3차원 객체를 제작하고 갱신하고자하는 수요가 증가하고 있다. 한편 2차원 수치지도 역시 새주소 사업 등의 시행에 따라 실시간 또는 수시 갱신에 대한 수요가 늘어나고 있다. 이러한 2차원 정보는 정밀하게 구축된 3차원 정보로부터 가져올 수 있으며, 이를 위해 3차원 정보에서 2차원 정보 추출과 관련된 연구가 필요하다. 본 연구에서는 3차원 정보로부터 2차원 정보 추출의 타당성을 검증하기 위해 다방향 경사 영상을 이용하여 3차원으로 구축된 건물 객체와 수치지도 제작 방식으로 구축된 건물 레이어의 평면과 수직정확도 및 형상과 면적을 비교 평가하였다. 정확도 검증 결과 평면 및 높이에 대하여 국토지리정보원의 "항공사진측량작업규정"에 제시된 축척 1/1,000 수치지도의 허용오차 내에 있음을 확인하였다. 또한 형상과 면적에서는 도화방법에 의한 차이에 의해 형상과 면적의 차이가 발생하였다. 연구 결과, 다방향 경사 영상을 이용한 대축척 건물 레이어의 제작이 가능하였으며, 도화방법의 차이를 해결하기 위한 추가적인 연구가 필요함을 알 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.63-73
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• 2017

실내에서 보내는 시간이 증가함에 따라, 쾌적한 실내환경에 대한 요구가 증가되고 있다. 또한, 새집증후군과 같은 문제들에 관심이 집중되면서 실내공기질에 관한 요구 역시 증가되고 있다. 정부에서는 이러한 요구에 따라 실내환경을 관리하기 위하여 다양한 정책 및 제도를 제정하였으며, 공공건물에서의 친환경제도 인증을 필수화하였다. 실내공기질과 관련된 인증제도는 크게 3가지로 도면기반으로 인증을 평가하는 건강친화형 주택건설기준과 녹색건축인증 그리고 측정정보 기반으로 인증을 평가하는 실내공기질 인증이 있다. 이중 도면기반으로 인증을 평가는 제도들을 업무의 비중 대비 과도한 업무량이 요구된다. 친환경인증업무를 수행하는 한 회사의 인터뷰 결과 평균 업무비중보다 2배 이상의 소요시간이 필요한 것으로 조사되었다. 이는 2D기반의 작업환경에서 면적에 관한 정보들을 일일이 수작업으로 측정하여 필요이상의 업무를 수행하고 있기 때문으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 3D기반의 BIM모델을 이용한 실내공기질 평가 자동화 프로세스를 제시한다. 국제표준 포맷인 IFC 파일을 이용하여 필요한 면적정보 및 자재정보를 자동으로 추출하고 이를 모델에 적용하여 자동화하는 과정을 제시한다. 본 연구는 인증을 위해 필요한 업무시간을 단축하고 업무효율성을 높이는 것에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.1195-1203
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• 2014

최근 표준으로 등록된 IFC(Industry Foundation Classes)4는 건축시설의 형상요소 표현에 한정될 뿐 도로, 교량 및 터널 등의 토목시설에 대한 형상표준을 정의하고 있지 않아 여전히 토목 형상모델의 교환을 위한 상호운용성에 제약이 있다. 특히 도로시설은 중심선형에 따라 모델링되는 선형적 특성을 가지며, 프로젝트 별로 형상이 서로 상이하여 표준화된 도로정보모델을 구축하는 것이 곤란하다. 따라서 본 연구에서는 도로의 형상정보모델 개발을 위해 3차원 설계 프로세스 관점에서 도로를 구성하는 구조요소 및 속성을 도출하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 연구는 도로설계를 위해 활용되는 도로설계편람, 지침, 시방서 및 기하설계 기준 등의 정보를 분석하여 도로 구조물의 형상 요소와 속성을 추출한다. 도출된 형상은 엔티티(Entity) 항목으로 정의하고 가상 도로모델을 통해 정의된 도로 형상모델의 위계구조를 검토한다. 도출된 도로의 세부 구조 요소 및 속성은 인프라 분야의 BIM(Building Information Modeling)환경을 구축하기 위한 3차원 형상정보로 활용되며, 도로의 구체적인 형상, 타입 및 속성을 세분화하여 도로분야의 IFC로 확장하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.