• 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.

• 한국운동역학회지
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• 제17권2호
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• pp.31-40
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• 2007

Proper weight shifting is essential for a successful shot in golf swing and this could be described by means of the ground forces between the feet and ground. It is assumed that the ground forces would different according to the club used because the length and swing weight of each club is different. But, in present, it is not clear what changes are made by the change of clubs and this affect the swing motion. Therefore this study focused on the investigation of the changes of the ground forces and ground reaction forces (GRF) by the change of club length. The subjects were three professional male golfers. Four swings (driver, iron 3, iron 5, and iron 7) for each subject were taken by two high speed video cameras and two AMTI force platforms were used to measure the GRF simultaneously. Kwon GRF 2.0 and Mathcad 13 software were used to post processing the data. Changes of the three major component of GRF (Vertical, lateral, anterior-posterior force) at 10 predefined events were analyzed including the maximum. Major findings of this study were as follows. 1. Vertical forces; - There were no significant changes until the top of backswing. - Maximum was occurred at the club horizontal position in the downswing for both feet. The shorter club produced more maximum forces than longer ones in the left foot, but reverse were true for the right foot. - Maximum forces at impact shows the same patterns. 2. Lateral forces; Maximum was occurred at the club horizontal position for both feet, but there were no lateral forces because the direction of two forces was different. Maximum force pattern by different clubs was same as the vertical component. 3. Anterior-posterior forces; - This component made a counter-clock wise moment about a vertical axis located between two foot until the club vertical position was reached during the backswing, and reverse moment were produced when the club reached horizontal at the downswing. - Also this component made a forward moment about a horizontal axis located in the CG during the fore half of the downswing, and a reverse moment until the club reached vertical at the follow through phase. Maximum was occurred at the club vertical in the downswing for both feet. The longer club produced more maximum forces than shorter ones for both feet.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권10호
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• pp.43-51
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• 2014

소방방재청에서는 최근 신속한 지진 예측 및 대응을 위한 중요한 정보인 지하정보를 기반으로 한 국가지진방재 통합정보시스템 구축을 위한 노력을 하고 있다. 과거 지하정보의 경우 개별 관리기관에서 구축 관리되고 있어, 신속하고 체계적인 지진방재에 활용에 있어 어려움이 존재하고 있는 실정이었다. 그러나 국가에서의 정부 3.0 정책에 따라 정보의 개발 공유가 활발히 이루어지면서 기관간의 지하정보에 대한 연계 활용이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 지하정보 중 국토교통부의 시추정보를 대상으로 하여 실시간 연계체계 기반의 국가지진방재 통합정보시스템을 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발한 국가지진방재 통합정보시스템은 지진방재용 시추정보 DB 실시간 연계 입력모듈, V-world 타일 맵 기반의 국가지진방재용 지하정보 검색 분석 모듈, 국가지진방재 통합정보시스템 사용자 권한 관리모듈, 국가지진방재 통합정보시스템 사용자 관리모듈, 지진방재용 지하정보 활용 연계시스템과의 실시간 연계 인터페이스모듈로 구성하였다. 또한 지진방재를 위한 보다 안정적이고 강력한 지진방재시스템 구축을 위하여 향후 고도화 추진개발 계획을 제시하였다. 국가지진방재 통합정보시스템의 시스템 완성도 확인을 위한 안정성 테스트 결과, 자료저장의 안정성에 대한 평균값은 97.7 %로 나타나 자료저장 시 높은 안정성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 동시접속 시 시스템안정성과 처리속도의 일관성은 평균 1의 값을 나타내 전반적인 시스템의 안정성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권9호
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• pp.77-85
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• 2014

현재 소방방재청에서는 국가재난관리시스템(NDMS, National Disaster Management System)을 운영 중에 있으나 급경사지정보의 입력 및 관리를 위한 기능이 단순한 DB 입력 관리 기능으로 존재하고 있어 신속하고 체계적인 급경사지 관리에 어려움이 존재하고 있는 실정이다. 최근 빈번한 국지성 집중호우에 의한 우면산 산사태, 춘천 산사태 등의 대규모 산사태가 증가하고 있어 급경사지의 위험도가 급증하고 있으며, 국가 재해 재난이 빠른 추세로 증가하고 있다. 이에 대한 선제적 대응 및 관리의 고도화를 위해서는 급경사지 방재 및 관리를 위한 GIS 기반의 급경사지정보 통합관리시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 급경사지 재해 재난에 대한 선제적 대응 및 안전한 관리를 위한 국가 차원의 GIS 기술 기반의 급경사지정보 통합관리시스템을 개발하였다. 급경사지정보 통합관리시스템은 급경사지 일제조사서기반의 지표면정보와 지하공간정보의 입력 및 출력 DB를 설계 구축하여 개발하였다. 본 연구를 통하여 개발한 급경사지정보 통합관리시스템은 지표면정보 입력모듈, 급경사지 주변 지하공간정보 DB 실시간 연계 입력모듈, V-World 배경지도 기반의 급경사지 검색 분석 관리를 위한 GIS 모듈, 급경사지정보 통합정보시스템 사용자 관리모듈, 급경사지정보 활용 연계시스템과의 실시간 연계 인터페이스모듈로 구성된다. 또한 개발한 급경사지정보 통합관리시스템에 대하여 자료저장률, 동시접속 시 시스템 안정성, 처리속도의 일관성에 대한 안정성테스트를 수행하여 급경사지정보 통합관리시스템의 연결성을 확보하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.21-28
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• 2016

영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7C호
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• pp.421-427
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• 2011

실시간 객체 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-Shift 알고리즘이 있다. Mean-Shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드로의 수렴만을 보장하는 특성으로 인해 객체의 수가 많은 경우 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 다중 이동 객체를 실시간으로 추적하기 위한 광류기반의 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 다중 이동 객체의 인식 실험 결과 유사도는 0.96으로 기존의 Mean-Shift 알고리즘에 비해 약 13.4% 정도 유사도가 개선되었고 평균 픽셀 오류도 3.07로 또한 50% 이상 감소하였다. 향후 알고리즘을 개선하여 처리 속도를 더욱 줄임으로써 매우 빠른 이동 객체 인식과 상황 인지 알고리즘을 추가한다면 보다 효율적인 인식 및 추적 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.147-156
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• 2024

수산자원의 지속 가능한 관리와 증대는 전 세계적으로 중요한 이슈로 부상하고 있으며, 본 연구는 이에 대응하는 한국수산자원공단의 수산자원 현존량 추정을 위한 딥러닝 기반 수산자원 증대사업 효과조사 기법 개발을 위해 구성 기술 중 하나인 어류 탐지 및 분류 모델 구축과 성능 비교를 수행하였다. 다양한 크기의 YOLOv8-Seg 모델에 어류 이미지 데이터셋을 학습한 후 각 성능평가 지표를 비교 분석하여 적용 가능한 최적의 모델을 선정하고자 하였다. 모델 구축에 사용된 자료는 총 12종의 어류로 이루어진 36,749장의 이미지와 라벨 파일로 이루어지며, 학습에는 증강을 적용하여 데이터의 다양성을 증가시켰다. 동일한 환경 및 조건에서 총 다섯 개의 YOLOv8-Seg 모델을 학습 및 검증한 결과 중간 크기의 YOLOv8m-Seg 모델이 가장 짧은 13시간 12분의 학습 시간과 mAP_50:95 0.933, 추론 속도 9.6 ms로 높은 학습 효율성과 우수한 탐지 및 분류 성능을 보였으며, 각 지표 간의 균형을 고려할 때 실시간 처리 요구사항을 충족하는 가장 효율적인 모델로 평가되었다. 이와 같은 실시간 어류 탐지 및 분류 모델을 활용하여 효율적인 수산자원 증대사업의 효과조사가 가능할 것으로 보이며, 지속적인 성능 개선 및 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.