• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.261-273
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• 2024

This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.125-132
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• 2024

광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.311-326
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• 2024

The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.714-722
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• 2009

본 논문에서는 헤드폰 또는 이어폰을 이용하여 오디오 신호를 청취할 때 공간감 및 현실감을 높일 수 있는 음상 외재화 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 음상 정위를 위해 변형된 머리전달 함수를 사용하였고, 음향 시뮬레이션 기법을 통해 생성한 임펄스 응답을 공간감을 위한 반사음으로 사용하였다. 변형된 머리전달 함수는 기존의 머리전달 함수와 음상 정위 효과는 유지하면서, 음색의 변화를 최소화하는 방법으로 개발이 되었으며, 음향 시뮬레이션 기법은 자연스러운 반사음을 획득하기 위해 사용되었다. 제안한 알고리즘의 검증을 위해 청취평가를 수행하였다. 청취 평가를 통해 제안한 알고리즘이 음상 외재화 효과가 있음을 알 수 있었는데, 전방과 후방지역에 음상이 위치하는 경우보다는 좌측과 우측에 음상이 위치한 경우에 음상 외재화 효과가 잘 나타난다는 것을 알 수 있었다.

• 대한한의학회지
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• 제44권4호
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• pp.136-149
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• 2023

Objectives: Facial diagnosis is an important part of clinical diagnosis in traditional East Asian Medicine. In this paper, we proposed a model to quantitatively classify cold sensitivity using a fully automated facial image analysis system. Methods: We investigated cold sensitivity in 452 subjects. Cold sensitivity was determined using a questionnaire and the Cold Pattern Score (CPS) was used for analysis. Subjects with a CPS score below the first quartile (low CPS group) belonged to the cold non-sensitivity group, and subjects with a CPS score above the third quartile (high CPS group) belonged to the cold sensitivity group. After splitting the facial images into train/validation/test sets, the train and validation set were input into a convolutional neural network to learn the model, and then the classification accuracy was calculated for the test set. Results: The classification accuracy of the low CPS group and high CPS group using facial images in all subjects was 76.17%. The classification accuracy by sex was 69.91% for female and 62.86% for male. It is presumed that the deep learning model used facial color or facial shape to classify the low CPS group and the high CPS group, but it is difficult to specifically determine which feature was more important. Conclusions: The experimental results of this study showed that the low CPS group and the high CPS group can be classified with a modest level of accuracy using only facial images. There was a need to develop more advanced models to increase classification accuracy.

• ETRI Journal
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• 제46권2호
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• pp.290-306
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• 2024

To treat the novel COronaVIrus Disease (COVID), comparatively fewer medicines have been approved. Due to the global pandemic status of COVID, several medicines are being developed to treat patients. The modern COVID medicines development process has various challenges, including predicting and detecting hazardous COVID medicine responses. Moreover, correctly predicting harmful COVID medicine reactions is essential for health safety. Significant developments in computational models in medicine development can make it possible to identify adverse COVID medicine reactions. Since the beginning of the COVID pandemic, there has been significant demand for developing COVID medicines. Therefore, this paper presents the transferlearning methodology and a multilabel convolutional neural network for COVID (MLCNN-COV) medicines development model to identify negative responses of COVID medicines. For analysis, a framework is proposed with five multilabel transfer-learning models, namely, MobileNetv2, ResNet50, VGG19, DenseNet201, and Inceptionv3, and an MLCNN-COV model is designed with an image augmentation (IA) technique and validated through experiments on the image of three-dimensional chemical conformer of 17 number of COVID medicines. The RGB color channel is utilized to represent the feature of the image, and image features are extracted by employing the Convolution2D and MaxPooling2D layer. The findings of the current MLCNN-COV are promising, and it can identify individual adverse reactions of medicines, with the accuracy ranging from 88.24% to 100%, which outperformed the transfer-learning model's performance. It shows that three-dimensional conformers adequately identify negative COVID medicine responses.

• 고문화
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• 69호
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• pp.41-62
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• 2007

본고는 박물관 소장 조선후기 박쥐상징 회화와 공예품의 특징적 경향에 따른 잠재적 활용 및 재인식을 배경으로, 박쥐상징 공예품의 원천적 의미를 조선시대의 박쥐관념과, 이와 연관된 박쥐상징 회화의 의미체계에 두고, 그 외연과 내포적 함의관계를 조형.숫자.색채상징의 특성으로 분석하는데 목적이 있다. 박쥐상징 공예품은 소장연원이 분명한 박물관 소장품을 분류, 주생활 공예품으로 한정하였고 궁수용.민수용으로 구분하여 분석해 보았다. 조선시대의 박쥐관념은 박쥐의 형태적.생태적.어원적 속성을 기반으로 긍정적.중간적.부정적 측면이 공존하였다. 또한 박쥐상징 회화는 그 예가 드물었으나, 대개 박쥐의 형태적.생태적 속성에 대한 긍정적 관념을 바탕으로 한 도교의 의미체계와 결부, 신선.장생.천신의 수호자.장수의 축원을 의미하였다. 한편 궁수용 주생활 공예품의 박쥐상징은 회화의 의미체계와 연관된 장수의 상징물로, 왕실의 만대장수 및 번영을 축원하였다. 이러한 상징의미는 청나라 황실의 길상풍속인 오복관념의 동음이자에 의거, 숫자상징 '5'.'4' 와 '수자변형문' 의 결합을 기본으로 한 '박쥐[蝙蝠]$\rArr(蝙)蝠$\rArr$福$\rArr$五福' 와, 숫자상징 '1'을 특성으로 蝠倒$\rArr$福到$\rArr$福運의 도래' 를 함의하였으나, 보다 장수 상징에 치중하는 경향을 나타냈다. 이에 비해서 민수용 주생활 공예품은 대부분 여성용 가구류의 금구장식과 지공예품에 등장하였다. 금구장식의 박쥐상징은 백색-은색의 색채상징과 숫자상징 '1' 의 '비행형' 을 특성으로 길상적 오복관념과 벽사적 '지킴이'를 의미하였다. 또한 지공예품의 박쥐상징은 박쥐 1쌍의 숫자상징 '2'와 삼태극의 결합형식을 기본으로, 오색의 색채상징 특성을 통해서 '쌍복' 과 여성들의 현세적 염원인 화목, 다남자의 기본적 측면을 투영하였다. 이러한 민수용 주생활용품의 박쥐상징은 도교적 의미체계나 길상적 동음이자보다는 외연의 시각적 이미지에 즉각적으로 반응하는 '박쥐$\iff$복.지킴이' 로 볼 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제39권1호
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• pp.11-21
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• 2011

본 연구는 난지도 쓰레기 매립지였던 월드컵공원내 하늘공원과 노을공원에 서식하는 나비 출현종 및 흡밀식물 현황, 흡밀식물과 나비와의 상호관계를 구명하여 나비 서식지 조성시 식재종 선정을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 나비는 총 5과 23종 1,129개체가 출현하였으며,나비의 주요 행동은 흡밀 행동이 전체의 36%로 연구대상지가 나비에게 흡밀공간으로서 중요한 역할을 하고 있었다. 월드컵공원에서 나비와 흡밀식물과의 관계를 분석한 결과, 나비와 흡밀식물의 꽃색은 상관관계를 보이지 않아 나비를 유인하기 위한 식재시 특별하게 꽃색을 고려할 필요는 없는 것으로 분석되었다. 또한 나비가 선호하는 흡밀식물은 대부분 귀화식물로 나비 서식지를 조성함에 있어 흡밀하는 식물로 자생종이나 귀화종을 구분하여 나비를 유인하는 것은 큰 의미가 없음을 알 수 있었다. 자생식물을 활용할 필요가 있는 지역의 경우에는 낭아초, 싸리, 벌개미취와 같은 종이 나비 유입을 위해 유리한 것으로 판단되었다. 흡밀나비 개체수와 흡밀식물 종 수는 양의 상관관계를 보였으며, 곡선추정 회귀분석 대수모형 곡선에서 일반종과 특이종으로 구분한 결과, 노랑나비, 배추흰나비, 줄점팔랑나비는 일반종으로 구분되었고, 범부전나비, 큰줄흰나비, 남방부전나비, 푸른부전나비는 특이종으로 구분되었다. 특이종 중 범부전나비는 낮은 산이나 숲을 선호하는 종으로, 초지를 선호하는 3종(큰줄흰나비, 남방부전나비, 푸른부전나비)과 서식지 차이가 있어 초본식생지에서 목본식생지로 천이가 진행되고 있는 쓰레기 매립지의 식생현황에서 보전가치가 더 높다고 판단되었다. 이러한 결과는 나비서식지 조성시 목표종을 선정할 때, 식물과의 상호관계를 고려하여 상대적으로 특이성이 높은 종을 고려할 수 있음을 보여주었다. 이러한 특이종은 경우에 따라 대상지내의 목표종으로서의 가치를 가질 수 있을 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권4호
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• pp.38-55
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• 2019

일본 교토(京都)의 오타니대학(大谷大學)에는 1381년 인경된 것으로 추정되는 고려대장경 인경본이 있다. 이색이 직접 쓴 발문(跋文)을 통해 이 인경본은 1381년 해인사에서 인경되어 여주 신륵사에 보관된 것임을 알 수 있다. 신륵사에 보관되던 인경본은 1414년 일본에 사여되었고 현재 오타니대학 도서관에 보관되어 있다. 오타니대학 소장 인경본은 2000년대 초반 박상국의 기본조사를 통하여 목록이 작성되었고 기본적인 내용이 보고되었으나, 세부 형태와 포장지 등에 대한 구체적인 내용은 아직까지 알려진 바 없다. 이에 비록 109면의 제한된 수량이지만 인경본에 대한 세부조사를 실시하였다. 오타니 인경본은 포장지와 내지로 구분된다. 포장지의 경우 재질에 따라 황색과 적갈색으로 구분되는데, 황색 포장지는 1381년 인경 당시 제작된 것으로 이해되며, 적갈색 포장지는 일본으로 이운된 이후 수리된 것으로 판단된다. 황색 포장지는 먼저 묵서로 권수의 끝 글자를 기재하고, 이어 금자로 경전명을 쓴 뒤 은으로 쌍곽을 만들어 마무리하였다. 적갈색 포장지의 경우, 일본에서 수리되었다는 가정 하에 추정해보면 금자로 쓴 부분이 온전했다면 금자를 절단하여 새 포장지 위에 붙여두었을 것이다. 금자가 없었다면 적갈색 포장지에 묵서로 글씨를 쓰거나 별도의 도장을 만들어 인쇄하였을 것이다. 내지는 표지와 속지로 구분되며 표지는 제첨을 만들어 붙였다. 속지는 3매의 종이를 절단하여 이접한 후에 인경한 경우가 다수 확인되는데, 이는 종이의 부족 때문이라기보다 다른 원인이 작용한 결과로 이해되나 현재로서는 정확한 이유를 예단하기 어렵다. '신륵사 대장각기'에 의하면, 오타니 인경본은 1380년 2월부터 기금을 모아 1381년 4월에 경·율·론 삼장을 인경하였고 9월 장정을 마쳤다. 10월에는 금자로 제목을 써 황색 포장지를 만들었으며 11월에는 함(函)을 제조하였다. 이듬해인 1382년 4월 신륵사 대장각으로 이안되었다가 1414년 신륵사에서 일본으로 이운되었다. 일본으로 이운된 이후 후코오우지(普光王寺)에 보관되어 있었으나 그 후 1541년 오우치 요시타카(大內義隆)가 인경본을 구입하여 이쓰쿠시마 신사(嚴島神社)에 봉안하였다. 메이지유신 이후 히가시 혼간지(東本願寺)로 이운되었으며 1962년부터 오타니대학 도서관에서 소장하고 있다. 오타니대학 인경본은 별도의 경함에 보관되어 있는데, 경함은 32.1×25.3cm 크기에 전체 높이 23.6cm로 장방형이다. 현재 경함 4면의 직사각형 판은 붉은색이지만 내면에 흑색이 보이며 내부는 붉은색 칠, 각 모서리는 다른 판으로 제작한 다음 검은색 칠로 마감하였다. 경함 역시 1381년 제작되었을 것으로 추정되며 이후 언제인가 부분적인 보수가 이루어 졌을 가능성도 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.58-64
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• 2017

현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.