• 제목/요약/키워드: Data fusion system

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고해상도 항공사진을 이용한 4대강 하천구역 내 토지이용변화 분석 - 낙동강 유역을 사례로 (Analysis of Land Use Change within Four Major River Areas Using High-Resolution Air-Photographs: The Case of the Nakdong River Basin)

  • 박수국;김진;이길재;조명희
    • 한국지리정보학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.171-188
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    • 2013
  • 고해상도 항공사진과 지적도를 이용하여 4대강 사업 전 후에 발생한 하천구역 내 토지이용변화와 지적정보 오류 형태를 분석하여, 국공유지 지적정리사업 시 정책적 자료로서 활용하고자 하였다. 연구대상지는 토지이용변화가 가장 많이 일어난 낙동강 4개보를 중심으로 총 40km안쪽의 하천구역으로 선정하였다. 그 결과, 4대강 사업이 실시되었던 총 하천구역의 필지별(84.3%)과 면적별(85.5%) 국공유지 소유비율과 유사하게 필지별(79.9%)과 면적별(93.3%) 국공유지 비율이 높게 나왔으며, 지목을 기준으로 사업 전은 하천(71.6%)과 전(12.3%)이, 사업 후에는 하천은 42.7%로 크게 줄어든 대신, 체육용지를 포함한 공원지역(19.6%)과 잡종지(20.8%)가 크게 늘어났다. 또한, 사업 전 후의 필지수를 비교해 본 결과, 행정구역과 소유구분을 고려하지 않았지만, 86.7%의 감축효과를 보이는 것으로 밝혀졌다. 지적정보의 오류 유형으로는, 지적정보 누락, 지적선 중첩, 지적선 위치와 경계 오류, 미세폴리곤 발생, 지적선과 하천경계선의 불일치를 찾아 볼 수 있었다. 항공사진분석을 통한 토지이용변화 모니터링 방법은 하천구역과 같은 국공유지의 효율적인 관리방안으로 신속한 정보획득을 통한 토지이용현황파악 및 재산관리지원에 효과적으로 활용 가능할 것이다.

원격 수액모니터링 시스템의 주입량의 정확도에 영향을 주는 융합인자의 비교 분석 (Comparative analysis of fusion factors affecting the accuracy of injection amount of remote fluid monitoring system)

  • 김선칠
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.125-131
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    • 2022
  • 최근에는 COVID-19 인해 의료기관에서 원격으로 관리되는 환자케어 시스템의 보급이 증가되고 있다. 특히 수액 모니터링인 경우 환자의 안전과 간호사의 업무를 줄일 수 있는 시스템으로 병원에서 도입을 고려하고 있다. 현재 개발되어 있는 제품은 무게를 측정하는 로드셀 방식과 적외선 센싱으로 수액 방울을 검출하는 방식의 두 가지 제품이 있다. 각 제품은 동작원리, 센서의 종류, 크기, 사용법, 가격등의 차이가 있지만, 의료기관에서는 획득되는 데이터의 정확도에 관심이 높다. 본 연구에서는 센서 방식이 다른 두 가지 시제품을 제작하여 수액모니터링 장치의 핵심인 정확도를 실험하기 위해 시간당 총 수액량을 측정하였다. 또 외부의 움직임이 있을 경우 수액 측정값의 변화를 실험하여 측정방식에 따른 정확도를 평가하였다. 실험 결과 두 장치의 측정값 오차는 5% 미만의 차이가 있었고, 로드셀 방식은 저용량 측정값에서 적외선 방식은 고용량 측정값에서 차이를 보였다. 본 연구결과 수액모니터링장치의 센서방식에 따른 정확도 차이는 거의 없었고, 향후 의료기관에서 사용할 경우 정확도의 문제는 없을 것으로 사료된다.

웹페이지 분석을 위한 딥러닝 모델 학습과 구현에 관한 연구 (Research on Training and Implementation of Deep Learning Models for Web Page Analysis)

  • 김정환;조재원;김진산;이한진
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권2호
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    • pp.517-524
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    • 2024
  • 본 연구는 ChatGPT 서비스의 개시 이후 인공지능 혁명이라 일컬어지는 시대적 배경 속에서, 웹사이트의 제작과 인공지능의 융합을 위해 딥러닝 모델을 학습 및 구현하고자 한다. 딥러닝 모델은 수집한 3,000개의 웹페이지 이미지를 구성요소와 레이아웃 분류체계 기반의 데이터 가공을 통해 학습하였으며, 다음과 같은 세 가지 단계로 구분하여 진행하였다. 첫째, 인공지능 모델에 관한 선행연구를 조사하여 구현하고자 하는 모델에 가장 적합한 알고리즘을 선택하였다. 둘째, 적합한 웹페이지 및 단락 이미지를 수집하고 분류 및 가공하였다. 셋째, 딥러닝 모델을 학습시키고 서빙 인터페이스를 연동해 모델의 실제 결과를 확인하였다. 이렇게 구현된 모델은 실제 웹페이지를 구성하는 복수의 단락을 탐지하고, 단락별 규모, 요소, 특징을 분석하여 분류체계를 기반으로 의미 있는 데이터를 도출할 것이다. 이 과정은 점차 발전하여 웹페이지를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것이다. 그리고 정밀 분석기법을 역으로 설계하여, 인공지능이 완벽한 웹페이지를 자동으로 생성할 수 있는 연구의 초석이 될 것으로 기대한다.

토양 성분 측정 센서 구성 및 UI 구현에 관한 연구 (Research on soil composition measurement sensor configuration and UI implementation)

  • 박예은;정진형;조재현;장영윤;이상식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.76-81
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    • 2024
  • 최근 농업 방식이 경험 기반의 농업에서 데이터 기반의 농업으로 변화하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 농업 생산의 변화는 크게 세 가지 영역으로 전개되고 있으며, 스마트 센싱과 모니터링 영역, 스마트 분석 및 기획 영역, 스마트 제어 영역이 있다. 노지 스마트 농업 실현을 위해서는 특히 토양의 물리적, 화학적 특성에 대한 정보가 필수적이며, 관행적인 이화학성 측정은 샘플을 채취한 후 실험실에서 분석하고 있어 비용, 노동력, 시간이 많이 소요되어 현장에서 신속하게 측정할 수 있는 측정 기술이 시급하다. 또한 측정자가 인력으로 휴대하며 이동할 수 있고 한국의 논, 밭, 시설하우스에 이용할 수 있는 형태의 토양분석 시스템이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 토양시료를 채취하여 정보 분석이 가능한 소프트웨어를 개발하여 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 토양 성분측정 센서를 경도 측정 및 전극 센서 등으로 구성되어 기본적인 토양 성분 측정을 진행하였으며, 추후 연구를 통해 CCD카메라, 초음파 센서, 샘플러를 이용한 토양 샘플링 등이 적용된 시스템을 개발할 예정이다. 따라서 로드셀을 이용한 경도 측정 표시, 전도도를 이용한 수분, PH, EC 측정 표시 등 실시간으로 토양의 상태를 측정하여 분석할 수 있는 센서 및 토양분석 UI를 구현하였다.

비재무정보를 이용한 창업기업의 부실요인에 관한 실증연구 (An Empirical Study on the Failure Factors of Startups Using Non-financial Information)

  • 남기정;이동명;진로
    • 벤처창업연구
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    • 제14권1호
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    • pp.139-149
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 창업기업의 부실에 영향을 미치는 비재무정보 분석을 통해 창업자와 창업지원기관에게 유용한 정보를 제공하여 창업기업의 성공률을 높여 기업부실로 인한 사회적 비용을 최소화하는데 기여하고자 한다. 본 연구는 창업기업을 대상으로 하고 있으며 신용보증기관에서 정의하고 있는 창업기업은 일반적으로 설립 5년이내 기업을 말한다. 연구에 사용된 자료는 2014년 1월부터 12월말까지 창업보증을 지원받은 기업중 2017년 12월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 구분하여 표본을 추출하였으며, 전체 표본기업의 수는 2,826개이며 정상기업 2,267개 (80.2%), 부실기업 559개 (19.8%)이다. 창업기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 창업기업 특성정보, 창업기업 자산정보, 창업기업 신용정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 단변량분석인 교차분석 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무, 종업원보유유무, 재무제표보유유무가 유의한 변수로 선정되었다, 교차분석 결과 선정된 변수를 대상으로 다변량분석인 로지스틱회귀분석을 실시한 결과 개인신용등급, 동업계종사유무, 거주주택보유유무 등 3개 변수가 창업기업의 부실에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 경험, 창업기업의 자산의 중요성을 알 수 있었다. 창업지원기관은 이러한 결과를 창업기업 신용평가시스템에 반영하여야 할 것이며, 창업자는 창업교육시 개인신용의 중요성과 관리방안에 대한 연수가 필요하다. 이와 같은 분석결과는 창업자와 창업지원기관에게 유용한 비재무정보를 제공하여 창업기업의 부실을 최소화하는데 기여할 것이다.

그림자 분석 시뮬레이션을 활용한 건축물별 일조량 산정 - 경산시를 사례로 (Calculating the Sunlight Amount for Buildings Using SAS: A Case Study of Gyeongsan City)

  • 김도령;김성재;한수희;조명희
    • 한국지리정보학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.159-172
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    • 2014
  • 급격한 산업의 성장과 그로인한 환경 문제로 인해 전 세계적으로 화석연료사용의 규제와 신 재생에너지의 활용에 대한 관심이 증가하고 있다. 이로 인해 선진국들을 중심으로 이와 관련한 정책지원 및 관련분야의 연구가 수행되기 시작하였으며, 특히 에너지자원의 활용 면에 있어 지역적 제약이 적고 유지관리가 용이한 태양광에너지의 활용이 증가 하고 있다. 이는 국민들의 태양광에너지의 활용에 대한 수요의 증가로 나타나고 있으며, 관련 산업의 지속적인 성장세로 나타나고 있다. 그러므로 본 연구에서는 공간정보기술을 활용하여 태양광에너지발전의 주요 영향인자인 일조량을 그림자 분석 시뮬레이션을 활용하여 건축물 별로 산정하였다. 연구 대상지는 경상북도에 위치하고 있는 경산시를 대상으로 하였다. 먼저, 경산시에 대한 공간정보를 구축하기위해 기 구축된 수치지형도에서 등고선과 표고점을 추출하고 이를 활용하여 DEM(Digital Elevation Model)을 생성한다. 또한 건축물 별로 구성되어 있는 도로명 주소 데이터를 활용하여 Raster형태로 변환하고, 변환된 건축물 데이터와 DEM의 합성을 통해 DSM(Digital Surface Model)을 구축하였다. 구축된 DSM을 기반으로 태양의 위치에 따른 그림자의 이동 및 변화탐지를 분석할 수 있는 그림자 분석 시뮬레이션을 활용하여 그림자 정보를 정량화 하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 획득한 그림자 정보를 바탕으로 일조시간을 산정하고 이를 가조시간과의 계상을 통해 건축물별 일조량을 산정하였다. 이러한 과정을 통해 산정된 일조량은 공공기관, 민간, 산업체 등에 정량화된 일조량 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 태양광에너지를 활용하기위한 의사결정지원의 기반데이터로 활용될 수 있을 것이며, 향후 태양광에너지 활용연구의 기반으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

인체 S100A6 단백질에 특이한 단일클론 항체 (Characterization of the Monoclonal Antibody Specific to Human S100A6 Protein)

  • 김재화;윤선영;주종혁;강호범;이영희;최용경;최인성
    • IMMUNE NETWORK
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    • 제2권3호
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    • pp.175-181
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    • 2002
  • Background: S100A6 is a calcium-binding protein overexpressed in several tumor cell lines including melanoma with high metastatic activity and involved in various cellular processes such as cell division and differentiation. To detect S100A6 protein in patient' samples (ex, blood or tissue), it is essential to produce a monoclonal antibody specific to the protein. Methods: First, cDNA coding for ORF region of human S100A6 gene was amplified and cloned into the expression vector for GST fusion protein. We have produced recombinant S100A6 protein and subsequently, monoclonal antibodies to the protein. The specificity of anti-S100A6 monoclonal antibody was confirmed using recombinant S100A recombinant proteins of other S100A family (GST-S100A1, GST-S100A2 and GST-S100A4) and the cell lysates of several human cell lines. Also, to identify the specific recognition site of the monoclonal antibody, we have performed the immunoblot analysis with serially deleted S100A6 recombinant proteins. Results: GST-S100A6 recombinant protein was induced and purified. And then S100A6 protein excluding GST protein was obtained and monoclonal antibody to the protein was produced. Monoclonal antibody (K02C12-1; patent number, 330311) has no cross-reaction to several other S100 family proteins. It appears that anti-S100A6 monoclonal antibody reacts with the region containing the amino acid sequence from 46 to 61 of S100A6 protein. Conclusion: These data suggest that anti-S100A6 monoclonal antibody produced can be very useful in development of diagnostic system for S100A6 protein.

철도 궤도의 이상상황 예방을 위한 영상처리와 딥러닝을 융합한 지능형 철도 레일 탐지 알고리즘 (Intelligent Railway Detection Algorithm Fusing Image Processing and Deep Learning for the Prevent of Unusual Events)

  • 정주호;김다현;김철수;오염덕;안준호
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.109-116
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    • 2020
  • 고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.

산악지형에서의 재난피해조사를 위한 드론 맵핑 활용방안 연구 (A Study on the Use of Drones for Disaster Damage Investigation in Mountainous Terrain)

  • 신동윤;김다진솔;김성삼;한유경;노현주
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권5_4호
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    • pp.1209-1220
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    • 2020
  • 산림지역의 경우 도심지에 비해 무인항공사진측량 작업과정 중 하나인 지상기준점(ground control point, GCP) 측량이 제한적이며, 높은 산림 때문에 비가시권 비행으로 인해 안전문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 드론의 위치를 실시간으로 보정하는 RTK(real time kinematic) 드론과 지형정보를 기반으로 비행하는 3차원 비행 방식이 개발되고 있다. 본 연구는 산림지역에서 재난피해조사를 위한 드론의 활용방안을 제시하기 위해 1) GCP 측량을 통한 드론 맵핑(normal drone mapping), 2) 지형정보를 기반으로 비행하는 드론 맵핑(3D flight drone mapping), 3) RTK 드론을 이용한 드론 맵핑(RTK drone mapping) 3가지 방법을 통해 위치정확도를 평가하였으며, 그 결과 평면 위치오차는 2 cm, 높이오차는 13 cm 이내로 나타났다. 위치정확도 평가 후, 산사태 발생 면적을 계산하여 체적 값을 비교했을 때 세 가지 방법 모두 유사한 결과를 보였다. 본 연구에서는 3D flight drone mapping, RTK drone mapping을 통해 산림지역에서 드론 맵핑이 가지는 한계를 극복하고 재난피해조사의 활용 가능성을 확인하였다. 향후 다양하게 발생하는 재난상황을 감안하였을 때 재난지역의 여건에 따라 3가지 방법을 적절히 활용하면 보다 효과적인 피해조사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

비행 실험을 통한 유도형 탄약 항법 시스템 검증 (Verification of Navigation System of Guided Munition by Flight Experiment)

  • 김영주;임승한;방효충;김재호;박장호
    • 한국항공우주학회지
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    • 제44권11호
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    • pp.965-972
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    • 2016
  • 유도형 탄약은 비행속도 증가를 이용한 기존의 사거리 증가 방식과 다르게 정밀 유도제어를 사거리 연장 및 정밀 타격하는 기술을 기반으로 한다. 고회전으로 상승하는 탄은 탄도 정점에서 후미 날개를 전개하여 회전을 감소하고, 최종적으로 회전을 제거한 후 비행하게 된다. 주 날개 전개 전 탄체 뒤집힘 감지를 위하여 자세 추정이 요구되는데, 회전 감속 중에서는 일정한 회전을 가정한 기존의 유도무기 자세 추정 기법을 사용할 수 없다. 또한, 비행 시에는 횡축 가속도를 제어하기 때문에 중력 가속도 성분을 기반으로 하는 일반적인 무인기의 자세 추정 기법은 큰 오차를 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 저속 회전 및 비행 중 자세추정기법을 제시하고, 무인기에 탑재하여 비행 실험을 통해 검증하였다. 저속 회전 중 자세 추정 기법은 롤 각을 상태변수로 갖는 칼만 필터 형태로 구성하였다. 비행 시 자세 추정 기법은 사원수를 이용한 곱연산 확장형 칼만 필터를 기반으로 하며, 가속도 측정치가 중력 가속도뿐만 아니라 선회에 의한 구심력을 포함하도록 측정 모델을 개선하였다.