본 논문에서는 김치 제조 공정 중 배추 심 제거 공정의 로봇 자동화를 위한 배추 심 영역 및 깊이를 판별하는 딥러닝 모델을 제안하는 것이다. 또한 계측된 배추의 심 깊이를 예측하는 것이 아닌 discrete 클래스로 변환하여 영역 검출 및 분류를 동시에 하는 모델을 제시하였다. 딥러닝 모델 학습 및 검증을 위하여 전처리 과정을 거지치 않고 수확된 배추 522 포기에 대한 RGB 영상을 획득하였다. 획득한 영상으로부터 심 영역 및 깊이 라벨링 그리고 데이터 증강 기법을 적용하였다. 제안하는 YOLO-v4 딥러닝 모델 기반 배추 심 영역 검출 및 분류 모델의 성능을 평가하기 위하여 mAP, IoU, accuracy, sensitivity, specificity 그리고 F1-score로 선정하였다. 그 결과 배추 심 영역 검출은 mAP 그리고 IoU 값이 각각 0.97 그리고 0.91로 나타났으며, 심 깊이 분류의 경우 accuracy 그리고 F1-score 값이 각각 96.2% 그리고 95.5%로 나타났다. 본 연구 결과를 통하여 배추의 심 영역 검출 및 깊이 정보 분류가 가능하며, 추후 배추 심 제거 공정의 로봇-자동화 시스템 개발에 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.221-227
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2024
In autonomous navigation systems, the need for fast and accurate image processing using deep learning and advanced sensor technologies is paramount. These systems rely heavily on the ability to process and interpret visual data swiftly and precisely to ensure safe and efficient navigation. Despite the critical importance of such capabilities, there has been a noticeable lack of research specifically focused on ship image classification for maritime applications. This gap highlights the necessity for more in-depth studies in this domain. In this paper, we aim to address this gap by presenting a comprehensive comparative study of ship image classification using two distinct neural network models: the Feedforward Neural Network (FNN) and the Convolutional Neural Network (CNN). Our study involves the application of both models to the task of classifying ship images, utilizing a dataset specifically prepared for this purpose. Through our analysis, we found that the Convolutional Neural Network demonstrates significantly more effective performance in accurately classifying ship images compared to the Feedforward Neural Network. The findings from this research are significant as they can contribute to the advancement of core source technologies for maritime autonomous navigation systems. By leveraging the superior image classification capabilities of convolutional neural networks, we can enhance the accuracy and reliability of these systems. This improvement is crucial for the development of more efficient and safer autonomous maritime operations, ultimately contributing to the broader field of autonomous transportation technology.
UDC는 UDCC의 설립을 계기로 전자판의 MRF를 중심으로 매년 추가 및 개정작업을 거듭 해왔다. 이 논문은 UDC의 지리ㆍ전기ㆍ역사류와 그와 밀접하게 관련이 있는 장소 및 시의 공통보조표를 중심으로 변천과정을 살펴보고, 최근판을 대상으로 그 전개상황과 특성을 분석하였다. 이러한 분석의 결과를 바탕으로 KDC의 역사류 개정에 참고가 될 수 있도록 지역별 역사의 전개에 있어서 조합식의 원리를 확대 적용하고, 계통지리학의 자연지리학과 인문지리학을 함께 모아 배정하며, 지역구분표의 확장과 시대구분표의 도입 방안을 제시하였다.
이 연구에서는 탄성파 속도를 이용한 암반분류(RMR)의 근거를 정량적으로 확인하기 위해 3공의 시추공 시추자료(지층 경계, RMR 등)와 현장 탄성파 측정 자료들과의 관계를 살펴보았다. 현장에서 획득된 탄성파 속도는 심도가 증가함에 따라 단조증가의 경향을 보인다. 각 시추공의 동일 심도에서 RMR, RQD, 절리간격 등의 상호상관성이 관찰되었으나, 탄성파 속도(Vp)는 RQD, 절리간격, UCS, 암편 Vp, RMR 등과 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 반면, 시추공(3공)에서 모든 자료에 대하여 심도를 고려하지 않고 분석하였을 경우 현장 탄성파 속도와 대부분의 RMR 인자들은 상관성이 낮지만(예: 일축압축강도와 절리간격의 결정계수: 각각 0.039와 0.091), RMR과 RQD는 상대적으로 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다(RQD와 RMR의 결정계수: 각각 0.193과 0.211). 이러한 결과는 현장 탄성파 속도로부터 각 심도 지점에서의 개별 인자 값의 유추는 불가능하지만, 암반의 전반적인 물성을 포함하고 있는 RMR의 상관관계를 이용하여 개략적인 지반특성의 파악은 가능하다는 점을 시사한다. 아울러, 널리 이용되는 품셈의 연암-보통암의 경계값이 시추조사를 통해 실제 지반의 연암-보통암 경계값에 비해 속도가 느림이 관찰되는데, 이는 품셈의 기준을 재정립할 필요가 있음을 지시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3458-3478
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2022
Automatic modulation recognition is the core algorithm in the field of modulation classification in communication systems. Our investigations show that deep learning (DL) based modulation recognition techniques have achieved effective progress for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. However, network complexity is always an additional burden for high-accuracy classifications, which makes it impractical. Therefore, in this paper, we propose a low-complexity dimensional interactive lightweight network (DilNet) for MIMO systems. Specifically, the signals received by different antennas are cooperatively input into the network, and the network calculation amount is reduced through the depth-wise separable convolution. A two-dimensional interactive attention (TDIA) module is designed to extract interactive information of different dimensions, and improve the effectiveness of the cooperation features. In addition, the TDIA module ensures low complexity through compressing the convolution dimension, and the computational burden after inserting TDIA is also acceptable. Finally, the network is trained with a penalized statistical entropy loss function. Simulation results show that compared to existing modulation recognition methods, the proposed DilNet dramatically reduces the model complexity. The dimensional interactive lightweight network trained by penalized statistical entropy also performs better for recognition accuracy in MIMO systems.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권3호
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pp.269-275
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2017
해저 아래에 난파선이 잔존하고 있다면, 해류와 조류의 유수의 작용뿐만 아니라 해저를 구성하는 퇴적물의 물성 및 퇴적환경에 영향을 받는다. 특히 우리나라 대부분의 난파선은 갯벌에 묻혀 있는 상태로 발견되었는데, 이는 퇴적물에 많은 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 그랩 채취기와 진동식 시추기를 이용해 퇴적물 시료를 채취하여 태안 마도3호선의 주변지역의 퇴적물의 다양한 물성을 파악했으며, 이를 통해 태안 마도 지역의 퇴적물 물성이 태안 마도3호선이 잔존하는데 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 주상시료의 퇴적물 분석 결과 깊이에 따른 밀도와 초음파 속도변화, 전단강도는 대체로 깊어질수록 측정값이 커지는 경향을 나타냈으며, 함수비와 공극률은 깊어질수록 값이 낮아지는 경향을 보였다. 입도분석의 경우 Folk's 분류법으로 결과를 도시하였다. 태안 마도3호선 지역의 깊이 3.5 m 주상시료의 입도는 주로 점토와 모래질 점토로 구성되어있으며, 표층 퇴적물의 입도는 점토질 모래로 구성되어 있었다. 퇴적률분석 결과 퇴적률은 2.84 cm/year로 나타났으며, 깊이 150 cm 조개시료의 탄소연대측정 결과 신석기 시대로 나타났다. 이러한 퇴적물 분석을 통해 태안 마도3호선의 잔존과 퇴적물 물성의 연계성에 대해 연구했다.
석재는 주로 장식용 및 조각용으로 사용되며 따라서 우수한 물성도 골고루 지녀야 한다. 다양한 물성 중에서 공극계수가 석재의 유용성을 지배하므로 공극의 성질과 연관하여 석재의 품질구분 설정을 시도하였다. 이 연구에서는 화강암질암류 및 화강암질편마암의 심도별 시추코아 시료가 사용되었다. 공극률과 흡수율의 상관도에서 문경 화강암질편마암($Gn_1$)의 측정치 범위가 가장 넓은 분포상을 보이며, 포천화강암($Gr_2$), 문경화강암($Gr_1$)의 순으로 그 범위는 감소한다. 각 암체의 강도는 변질도에 따라 변화한다. 또한 압축강도와 인장강도와의 상관성에서도 측정치의 범위는 $Gn_1$, $Gr_2$ 그리고 $Gr_1$의 순으로 감소한다. 석재의 품질구분 설정에 있어 공극률이 대표적인 물성으로 채택되어 여러 물성에 대한 상대적인 평가가 이루어졌다. 공극률(n)-비중(G), 흡수율(Ab), 압축강도(${\sigma}_c$), 인장강도(${\sigma}_t$), 쇼아경도(Hs) 그리고 탄성계수($E_{t}$)와의 상관도에서 각 등급별 기준이 설정된다.
본 연구의 목적은 새로 등장한 4차 산업혁명과 융합신산업의 핵심인 VR 콘텐츠 산업의 문제점과 이를 해결하기 위한 대안을 모색하고자 한다. 전문가 심층면담을 통해 VR 콘텐츠 산업 발전을 가로막는 요소를 수집하였다. 그 결과 VR 시뮬레이터의 콘텐츠 변경 시 심의 간소화, 게임산업법 내에 'VR 시뮬레이터' 규제 법령을 신설, 투입금액 다양화 등이었다. 심의 간소화는 신규 플랫폼 사업을 위한 기초를 제공한다. 신규법령 신설은 VR 콘텐츠의 특성을 적절히 반영하고 기존 법규에 의한 불필요한 규제를 피하기 위해서이다. 다양한 투입방식의 도입은 신규산업에 대한 적극적인 시장 확대를 위한 것이다. 본 연구는 기존 법제도가 신규산업의 발전에 방해를 주는 요소를 살펴보고 그에 대한 대안을 제시함으로 써 신규 산업을 안전한 생태계에서 발전할 토양을 마련하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
Background: Dental treatment has shifted to the center of the community, and the public policy of the country has expanded to support the vulnerable classes such as the disabled. The dental profession needs education regarding oral health services for persons with disabilities, and it is necessary to derive the competencies for this. Therefore, we conducted this study to derive the normative ability to understand the role of a dental hygienist in the oral health service for persons with disabilities and improvement plans for education. Methods: We conducted a qualitative analysis for deriving competencies by analyzing the data collected through in-depth interviews with experts in order to obtain abilities through practical experience. Based on the competency criterion, relevant competency in the interview response was derived using the priori method, and it was confirmed whether the derived ability matched the ability determined by the respondent. Results: The professional conduct competencies of dental hygienists, devised by the Korean Association of Dental Hygiene, consists of professional behavior, ethical decision-making, self-assessment skills, lifelong learning, and accumulated evidence. Also, core competencies of the American Dental Education Association competencies for dental hygienist classification such as ethics, responsibility for professional actions, and critical thinking skills were used as the criterion. The dental hygienist's abilities needed for oral health care for people with disabilities, especially in the detailed abilities to fulfill these social needs, were clarified. Conclusion: To activate oral health care for people with disabilities, it is necessary for dental hygienists to fulfill their appropriate roles, and for this purpose, competency-based curriculum restructuring is indispensable. A social safety net for improving the oral health of people with disabilities can be secured by improving the required skills-based education system of dental hygienists and strengthening the related infrastructure.
이 연구는 물리탐사를 이용하여 청주 화강암을 기반으로 한 지역의 지반특성을 파악하는데 목적이 있으며, 시험지역으로서 충북대학교 건물동을 선정하였다. 또한 시험지역의 동쪽에 위치한 노두에서 관찰되는 소규모의 단층과 관입암의 발달 양상을 물리탐사를 통해 확인하고, 이에 따른 풍화정도를 탐사에서 얻어진 각종 물성자료들과 비교, 파악하였다. 조사지역의 지반은 표준 암반분류표를 이용하여 탄성파 속도 800 m/s를 기준으로 크게 풍화토층과 풍화암층으로 구분되며 이층들은 표준관입시험결과 각각 중-고밀도와 고밀도의 값을 갖는다. 풍화토층은 탄성파속도 500 m/s와 전기비저항 200 ohm-m를 기준으로 불포화/포화 풍화토층으로 세분되며 불포화 층은 지하투과레이다탐사 자료와의 상관해석 결과 건조층과 습윤층으로 더욱 세분할 수 있다. 불포화/포화 풍화토층의 경계는 지하수면의 경계에 해당하는 것으로 지하투과레이다탐사 결과 대략 5~6.2 m에 발달하는 것으로 보이며 이는 시추조사 결과와 잘 일치한다. 그러나 건물 기초의 지지면이 되는 기반암 경계는 파악하기 어려웠다. 신축부지 동편의 노두에서 확인되는 단층 및 관입암은 지하투과레이다탐사 결과에서 신축부지까지 연장되지 않는 것으로 확인된다. 저비저항와 저속도대로 특징되는 노두구간의 풍화등급은 지질공학 조사결과 "완전풍화"에 해당된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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