• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.185-191
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• 2022

본 연구에서는 U-Net, 잔차 신경망, 서브 픽셀 컨볼루션을 기반으로 새로운 초해상도 신경망을 제안한다. U-Net의 최대 풀링으로 인해 세부적인 정보의 손실이 일어나는 것을 막기 위해 서브 픽셀 컨볼루션을 활용한 다운 샘플링 그리고 연결을 제안한다. 이는 필터 안의 최대 값만으로 새로운 피처맵을 만드는 최대 풀링과 다르게 필터 안의 모든 픽셀을 사용한다. 2×2 크기의 필터가 지나가면서 왼쪽 위, 오른쪽 위, 왼쪽 아래, 오른쪽 아래의 픽셀들로만 이루어진 피처맵을 만든다. 이를 통해 크기가 절반이 되고, 피처맵이 개수가 4배가 된다. 그리고 연산량을 줄이기 위해 두 가지 방법을 제안했다. 첫 번째는 U-Net의 업 컨볼루션 대신 연산량이 없고, 성능이 더 좋은 서브 픽셀 컨볼루션을 사용한다. 두 번째는 U-Net의 연결 층 대신 두 피처 맵을 더하는 층을 사용한다. 밴치 마크 데이터 세트로 실험한 결과 스케일 2의 set5 데이터를 제외하고 모든 스케일 및 벤치마크 데이터 세트에서 더 나은 PSNR 값을 보여주고, 국소부위의 패턴을 명확하게 표현할 수 있었다.

• 농촌지도와개발
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• 제11권1호
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• pp.83-93
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• 2004

This paper investigated the characteristics of population structure and the determinants of population movement in the south west area of Kyonggi-do by grouping 9 cities in 3 categories and using Panel data of $1995{\sim}2001$. The major findings of this paper were identified as follows : 1) The population structure of regions was different to the stages of urbanization. The ratio of child and elder dependency was high in the rural regions and low in the urbanized regions. It was due to the movement of economically active population of $20{\sim}40$ aged groups, from rural regions to urban regions. This means that more productive segments of the rural population leave the country to the city. In addition. The ratio of male to female was higher in $20{\sim}40$ aged groups for rural regions. This suggested that young females moved from rural regions to urban regions more than young males in the process of industrialization. 2) Based in pooling regression, income was the most significant determinant that could explain the inter-regional and intra-regional movement of population for south west area studied, The next one was educational opportunity variable. The coefficients of income and education were 0.5, 0,7 for intra-regional migration and 0.01, 0.02 for interregional migration indicating that Todaro's hypothesis could be tested well rather than Tiebout' model for this area.

• 디지털융복합연구
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• 제15권3호
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• pp.201-209
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• 2017

본 논문은 계층적 Convolutional Nerual Network(CNN)을 이용한 스마트폰용 객체 인식 시스템이다. 전체적인 구성은 스마트폰과 서버를 연결하여 서버에서 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크로 객체 인식을 하고 수집된 데이터를 매칭시켜 스마트폰으로 객체의 상세정보를 전달하는 방법이다. 또한 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크와 비교하였다. 계층적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 88%, 단편적 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크는 73%의 정확도를 가지며 15%p의 성능 향상을 보였다. 이를 기반으로 스마트폰과 방송매체와 연동한 T-Commerce 시장 확장의 가능성을 보여준다. 아울러 방송영상을 시청하면서 Information Retrieval, AR/VR 서비스도 제공 가능하다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제12권1호
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• pp.44-48
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• 2009

Nucleotide sequences of about 500 bp from the 5' end of mitochondrial (mt) DNA Cytochrome Oxidase I (COI) were analyzed to estimate the genetic variation between wild and cultured populations of the ascidian Halocynthia roretzi from two sites along the coast of Korea. A total of 25 haplotypes were defined by 21 variable nucleotide sites in the examined COI region. Genetic diversity (haplotype diversity and nucleotide divergence) of wild populations was higher than that of the cultured population. These data suggest that reduced genetic variation in the cultured population may have results from bottleneck effect caused by the use of a limited number of parental stock and pooling of gametes for fertilization. Pairwise population $F_{ST}$ estimates inferred that wild and cultured populations were genetically distinct. The combined results suggest that sequence polymorphism in the COI region would be preferable for estimating the genetic diversity of ascidian populations.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제10권2호
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• pp.217-234
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• 2001

The use of district heating is expanding very rapidly in Korea. High population densities and the relatively cold winters make district heating an economically attractive option. About 8 percent of Korean houses are already using district heating and the government is seeking to aggressively expand this number. It has set a target of 15 percent of the residential heat market to be met by district heating in the year 2001. The main purpose of this paper is to analyze the consumption behavior of households using district heating. By pooling time-series and cross-sectional data for 12 apartment complexes in Seoul area, a single demand function is estimated and used to forecast the amounts of heat demanded by the individual households. The results shows that the level of consumption varies among households, depending on the non-economic factors such as the installation of individual metering equipment and the volume of apartment building. When individual metering equipment is installed, the level of annual heat consumption per household declines, on average, about 22.1 Mcal per square meters, which is equivalent to 834 won per square meter in terms of heating expenditures. In case that the apartment building was built in more than 6 stories, annual consumption level reduces additionally about 17.3 Mcal per square meters and, thus, save the expenditures by 649 Won per square meters, compared to the opposite case.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.153-166
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• 2022

Identifying fine cracks in steel bridge facilities is a challenging task of structural health monitoring (SHM). This study proposed an end-to-end crack image segmentation framework based on a one-step Convolutional Neural Network (CNN) for pixel-level object recognition with high accuracy. To particularly address the challenges arising from small object detection in complex background, efforts were made in loss function selection aiming at sample imbalance and module modification in order to improve the generalization ability on complicated images. Specifically, loss functions were compared among alternatives including the Binary Cross Entropy (BCE), Focal, Tversky and Dice loss, with the last three specialized for biased sample distribution. Structural modifications with dilated convolution, Spatial Pyramid Pooling (SPP) and Feature Pyramid Network (FPN) were also performed to form a new backbone termed CrackDet. Models of various loss functions and feature extraction modules were trained on crack images and tested on full-scale images collected on steel box girders. The CNN model incorporated the classic U-Net as its backbone, and Dice loss as its loss function achieved the highest mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.7571 on full-scale pictures. In contrast, the best performance on cropped crack images was achieved by integrating CrackDet with Dice loss at a mIoU of 0.7670.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1302-1308
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• 2019

본 논문은 CNN (Convolutional Neural Network)와 2D Lidar 센서에서 획득한 위치 데이터를 이용하여 이미지를 분류하는 방법을 제시한다. Lidar 센서는 데이터 정확도, 형상 왜곡 및 광 변화에 대한 강인성 측면에서의 이점으로 인해 무인 장치에 널리 사용되어 왔다. CNN 알고리즘은 하나 이상의 컨볼루션 및 풀링 레이어로 구성되며 이미지 분류에 만족스러운 성능을 보여 왔다. 본 논문에서는 학습 방법에 따라 다른 유형의 CNN 아키텍처들인 Gradient Descent (GD) 및 Levenberg-arquardt (LM)를 구현하였다. LM 방법에는 학습 파라메터를 업데이트하는 요소 중 하나인 Hessian 행렬 근사 빈도에 따라 두 가지 유형이 있다. LM 알고리즘의 시뮬레이션 결과는 GD 알고리즘보다 이미지 데이터의 분류 성능이 우수하였다. 또한 Hessian 행렬 근사가 더 빈번한 LM 알고리즘은 다른 유형의 LM 알고리즘보다 작은 오류를 보여주었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.561-568
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• 2019

최근 우리나라는 기후변화 영향으로 극심한 가뭄으로 인한 피해가 발생하고 있다. 따라서 가뭄에 대한 완화대책을 마련하기 위해서는 가뭄 위험도의 변화를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 관측 강수량 자료와 RCP 4.5 및 8.5 기후변화 시나리오에 따른 미래 강수량 자료를 활용하여 극한가뭄에 대한 수문학적 위험도를 평가하였다. 먼저, 임계수준방법으로 가뭄사상을 정의하고 풀링을 통하여 미소가뭄을 제거하여 도출한 가뭄 지속기간 및 심도를 대상으로 이변량 가뭄빈도분석을 실시하였다. 극한가뭄사상에 대한 수문학적 위험도를 산정한 결과, RCP 4.5 시나리오에서 위험도가 가장 높은 지역은 전라북도이며 과거보다 51 % 증가하였다. 또한, RCP 8.5 시나리오에서 위험도가 가장 높은 지역은 강원도이며 과거보다 47 % 증가하였다.

• Journal of the korean society of oceanography
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• 제33권3호
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• pp.113-122
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• 1998

The requisite numbers of sample replicates for the population study of soft-bottom benthos were estimated from survey data on the Songdo tidal flat and subtidal zone in Youngil Bay, Korea. Large numbers of samples were taken; two-hundred-fifty 0.02 m$^2$ box corers and fifty 0.1m$^2$ van Veen grabs were taken on the Songdo tidal flat and in Youngil Bay, respectively. The effect of sampler size on sampling efforts was investigated by pooling the unit samples in pairs, fours, eights, etc. The requisite number of sample replicates (n$_r$) was determined by sample variance (s$^2$) and mean (m) function (n$_r$:s$^2$/P$^2$m$^2$), at P=0.2 level, in which s$^2$ and m were calculated from the counts of individuals collected. For example, seven samples of 0.02 m$^2$ corer for the intertidal and two samples of 0.1 m$^2$ van Veen grab for subtidal fauna were required to estimate the total density of community. The smaller sampler size was more efficient than larger ones when sampling costs were compared on the basis of the total sampling area. The requisite number of sample replicates was also predicted ($\^{n}$n$_r$) by substituting $\^{s}$$^2$ obtained from the regression of s$^2$ against m using the Taylor's power law ($\^{s}$$^2$:am$^b$). The regression line of survey data on s$^2$ and m plotted on log scale was well fitted to the Taylor's power law (r$^2$${\geq}$0.95, p<;0.001) over the whole range of m. The exponent b was, however, varied when it was estimated from m which was categorized into classes by its scale. The fitted exponent b was large when both density class and the sampler size were large. The number of sample replicates, therefore, could be more significantly estimated, if regression coefficients (a and b) would be calculated from sample variance and mean categorized into density classes.