• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 한국환경과학회지
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• 제14권10호
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• pp.905-910
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• 2005

The purpose of this study is the comparative analysis of Susan citizens' images of Eulsook-do as a coastal tourism destination before and after the construction of a road bridge across the Nakdong estuary in order to analyze local people's changes in leisure patterns. Analysis of the images of a pre-construction Eulsook-do that people aged both 40 and less and 50 and more had on five dimensions showed values higher than zero(0) that suggests neutral image, while their images of a post-construction Eulsook-do showed the shrinking size of pentagon on all five dimensions: ET(Entertainment), CA(Culture & Art), EE(Environment & Ecology), RC(Recreation) and LP(Leports) dimensions. Its pre- and post- construction image analysis conducted 20 years after it came to be built finds that the road bridge construction has led to the ecological, environmental disruption of the coast and the lower Nakdong river, having negative influence on the images of Eulsook-so.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권9호
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• pp.821-825
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• 2004

The purpose of this study is the assessment of changes in the leisure patterns of users of the Eulsook-do before and after the estuary dike construction. The following survey research method was conducted to implement the study, sampling by age was carried out selectively and randomly alike. A total of 319 persons were chosen for final analysis, excluding questionnaires answered found to be inappropriate. To measure the image of the lower Nakdong River around the Eulsook-do, with advice sought from experts, researchers, through several pilot tests, developed a 24-item semantic differential scale(SDS) that has two bi-polar adjectives at each end Study of the pre- and post- construction images of the Eulsook-do located on the coast of Busan suggests the dike construction has brought about negative changes in the Eulsook-do's overall image. There can be two alternatives for improving the negative image: restoration and development.

• 대한전자공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.8-22
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• 1978

근래에 발전하고 있는 Artificial Intelligence 또는 Synthetic Image 등 넓은 의미에서의 영상처리에 관하여 해석학적인 설명을 시도하였다. 일반적으로 얻어지는 "영상" 또는 "사진"에 반하여 간접적으로 얻어진 Synthetic Image의 대표적인 예로서 3차원 영상 재 구성 (3-Dimensional Image Reconstruction)을 들 수 있으며, 이의 최근 의학 및 생명 과학 분야는 물론 공학 및 물리학 분야의 비파괴 검사(NDT)등 많은 분야에의 응용에 급격한 발전을 보고 있다. 본 논문은 3차원 CT (Computerized Topography)의 기본을 이루는 3차원 영상 재구성 처리에 관한 기본적인 문제를 two-dimensional signal processing의 관점에서 다루었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.62-70
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• 2016

건설기술자는 건설산업의 지속적인 성장을 위한 핵심자원이며, 건설기술자에 대한 긍정적인 이미지는 유능한 인재의 유입과 보유에 많은 영향을 끼친다. 비록 기존 연구를 통해 건설산업의 이미지는 부정적으로 진단된 경향이 있지만, 현재까지 건설기술자의 이미지에 대한 현 주소는 정확하게 진단되지 못하였다. 본 연구의 목적은 건설기술자의 이미지를 일반 국민과 건설기술자를 대상으로 설문조사를 실시하여 비교 분석하고 주요 특징 및 시사점을 도출하는데 있다. 연구 결과, 일반국민 보다 건설기술자 스스로가 건설기술자의 이미지에 대해 부정적인 경향이 높은 것으로 나타났다. 건설기술자의 이미지에 대한 일반 국민의 인식을 제고하기 위해서는 건설기술자의 정체성과 역할에 대한 이해 증진과 도덕성 제고가 가장 중요한 현안으로 나타났으며, 건설기술자의 자기 이미지 제고를 위해서는 건설산업의 생태계를 회복하는 근본적인 처방이 필요한 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1424-1426
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• 2003

It will be a real good news for the people who were lost their hometown by the construction of a large dam to be restored to the former state. Focused on Cheung-Pyung around where most part were flooded by the Chungju large Dam founded in early 1980s, we used Remote Sensing Technique in this study in order to restore topographical features before the flood with 3 dimensional effects. We gathered comparatively good satellite photos and remotely sensed digital images, then we made a new color image from these and the topographical map which had been made before the flood. This task was putting together two kinds of different timed images. And then, we generated DEM including the outskirts of that area as harmonizing current contour lines with the map. That could be a perfect 3D image of Cheung-Pyung around before when it had been flood by making perspective images from all directions, north, south, east and west, for showing there in three dimensions. Also, flying simulation we made for close visiting can bring us to experience their real space at that time.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.106-115
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• 2021

이미지를 이용해 공종을 분류하는 작업은 건설 관리와 공정 관리와 같은 더욱 복잡한 어플리케이션에서 중요한 역할을 수행할 수 있다. 하지만, 공사 현장에서 수집한 이미지들은 항상 깨끗하지 않을 수 있고, 이와 같이 문제가 있는 이미지들은 이미지 분류기의 성능에 부정적인 타격을 입힐 수 있다. 이러한 가능성은 공종을 판별하는 시스템을 보조할 수 있는 데이터나 방법의 필요성을 부각한다. 본 연구에서 우리는 공종의 선·후행 관계를 이용해 이미지 분류기를 보조하여 공종을 판별하는 시스템의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 그리고 제시하는 방법이 공종 판별의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보인다. 특히, 이미지 판별기의 성능이 좋지 않을때 더욱 드라마틱한 성능의 향상을 경험할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권1호
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• pp.17-24
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• 2023

With the continuous growth in the amount of data collected and analyzed, deep learning has become increasingly popular for extracting meaningful insights from various fields. However, hardware limitations pose a challenge for achieving meaningful results with limited data. To address this challenge, this paper proposes an algorithm that leverages the characteristics of convolutional neural networks (CNNs) to reduce the size of image datasets by 20% through smoothing and shrinking the size of images using color elements. The proposed algorithm reduces the learning time and, as a result, the computational load on hardware. The experiments conducted in this study show that the proposed method achieves effective learning with similar or slightly higher accuracy than the original dataset while reducing computational and time costs. This color-centric dataset construction method using image smoothing techniques can lead to more efficient learning on CNNs. This method can be applied in various applications, such as image classification and recognition, and can contribute to more efficient and cost-effective deep learning. This paper presents a promising approach to reducing the computational load and time costs associated with deep learning and provides meaningful results with limited data, enabling them to apply deep learning to a broader range of applications.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2014년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.8-9
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• 2014

At the moment, construction industry has negative images such as faulty construction, 3D industry and corruption/bribe and they are being projected onto normal people and those engaged in the industry through various news media. Not only does this worsen the lack of skilled manpower by affecting high school students who will be responsible for the construction industry in the future but also makes the future of the industry uncertain by promoting the avoidance of industrial jobs. Therefore, this study suggested basic data for improving the images of construction industry by investigating interest and images of workers in the industry that high school students think as promising construction manpower, and extracting the present negative images through evaluation of associated images.

• KIEAE Journal
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• 제14권4호
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• pp.5-10
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• 2014

Since construction work is an indispensable part of daily lives, complaints of noise are unavoidable. Noise control in construction sites is normally known as a regulation by a government and self-motivated noise controls rarely occur. In this paper, a marketing strategy is proposed to provide a potential value of noise control for real estate developer. First, people's perception to construction noise was examined in means of collecting and analyzing media reports between 2005 to 2011. Then decibel test was done in order to test noise generated by different devices in a construction site in various distances. According to the theory of core competency, a conceptual model was raised to illustrate profit and loss situation of the real estate developers in the case they invest more in noise control. The construction noise is discussed that it will ruin people's perception to the company's brand image and reputation. Also, the investment in the creation of silent site is discussed that it will not only bring benefit to the brand image work but also have value of profit in the market.