• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.53-60
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• 2017

분산 메모리형의 병렬 프로그램에서는 프로세서들이 독립적으로 입출력을 처리하기 때문에 여러 유형의 파일 입출력 방식이 사용된다. 본 논문에서는 분산 메모리형 병렬 프로그램에서의 대용량 파일에 대한 효율적인 입출력 방식을 알아보기 위하여 다양한 방식을 구현하고 비교 분석하였다. 구현된 방식으로는 (i) NFS를 활용한 병렬 입출력 방식, (ii) 호스트 프로세서에서의 순차 입출력과 도메인 분산 방식, 그리고 (iii) 메시지 전송 전용 입출력(MPI-IO) 방식 등이 있다. 성능 분석을 위해서 별도의 파일 서버를 사용하였으며 한 대 및 두 대의 계산 클라이언트에서 다중 프로세서를 사용하였다. 비교 분석 결과, 입력의 경우에는 NFS 병렬 입력 방식이, 출력의 경우에는 도메인 전송을 통한 순차 출력 방식이 가장 효율적으로 나타났으며, 예상과는 다르게 메시지 전송 전용 입출력 방식의 성능이 가장 낮게 나왔다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.183-188
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• 2019

반려동물에 대한 사회적 인식이 변화되면서 반려동물에 대한 문화적 태도가 친화적으로 바뀌고 있다. 특히, 반려견은 오래전부터 인간과 친숙하고 밀접하게 생활해오고 있다. 이러한 변화의 시대속에서, 반려견에 대한 이해도를 향상시키고 유기견 방지 및 생명 존중의 인식이 증가하면서 반려견 및 견주에 대한 동반 건강 유지를 위한 다양한 서비스가 활용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 반려견의 산책용 자동 리드줄에 IoT 서비스 및 응용 기술이 연동시킨 스마트 리드줄을 구현하였다. 이를 위해, 이기종 센서들을 연계하여 통합 모듈로 설계, 구현하고 반려견 리드줄에 연동시켜 스마트 반려견 리드줄을 개발하였다. 최종적으로, 스마트 반려견 리드줄을 통해 반려견주의 생체 신호를 실시간으로 수집하고 반려견의 위치를 파악하여 알림 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 통해, 올바르고 친숙한 애견문화를 더욱 성장시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권1호
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• pp.29-37
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• 2024

This study aims to evaluate the performance of the U-Net based learning model that may vary depending on the histogram equalization algorithm. The subject of the experiment were 17 radiology students of this college, and 1,727 data sets in which the region of interest was set in the thyroid after acquiring ultrasound image data were used. The training set consisted of 1,383 images, the validation set consisted of 172 and the test data set consisted of 172. The equalization algorithm was divided into Histogram Equalization(HE) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE), and according to the clip limit, it was divided into CLAHE8-1, CLAHE8-2. CLAHE8-3. Deep Learning was learned through size control, histogram equalization, Z-score normalization, and data augmentation. As a result of the experiment, the Attention U-Net showed the highest performance from CLAHE8-2 to 0.8355, and the U-Net and BSU-Net showed the highest performance from CLAHE8-3 to 0.8303 and 0.8277. In the case of mIoU, the Attention U-Net was 0.7175 in CLAHE8-2, the U-Net was 0.7098 and the BSU-Net was 0.7060 in CLAHE8-3. This study attempted to confirm the effects of U-Net, Attention U-Net, and BSU-Net models when histogram equalization is performed on ultrasound images. The increase in Clip Limit can be expected to increase the ROI match with the prediction mask by clarifying the boundaries, which affects the improvement of the contrast of the thyroid area in deep learning model learning, and consequently affects the performance improvement.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-89
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• 2017

본 논문에서는 요즘 많은 관심이 대두되고 있는 무선전력전송에 사용하는 렉테나를 소형화시키기 위해 대역저지필터(BSF)를 포함시켜 고조파를 억제시킨 IoT 센서용 소형 마이크로스트립 패치 안테나를 제안한다. 재 방사 될 수 있는 고조파 성분을 억압하기 위하여 대역저지필터 역할을 하는 U-slot을 안테나의 그라운드 면에 삽입시킴으로써 안테나의 크기를 그대로 유지하면서도 고조파를 제거할 수 있는 마이크로스트립 패치 안테나를 제안하였다. 제안한 안테나를 제작하여 측정해본 결과 BSF를 포함하지 않은 기준 안테나의 제 2고조파(4.6GHz)의 S11이 -5.61dB이었고, BSF를 포함한 안테나의 S11은 -0.338dB로 줄어들었으며, 방사효율도 29.76%에서 1.5%로 확연히 억제되었다. 또한 최대이득은 BSF를 포함하지 않은 안테나의 경우 2.89dBi에서 BSF를 포함한 안테나의 경우 -12dBi로 줄어드는 것을 확인하였다. 반면 기본주파수(2.45GHz)에서는 S11값이 -18dB 에서 -15dB로 줄어들었고, 효율도 68.2%에서 60%로 약간 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 대역저지 필터를 결합한 마이크로스트립 안테나를 렉테나에 응용할 경우, 고조파 차단 필터가 차지하는 많은 면적을 줄이면서도, 렉테나의 성능을 저하시키는 고조파 성분도 효과적으로 제거할 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.325-332
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• 2007

The purpose of this study is to get a politic advanced idea to operate a pro-environment based u-city through the overcome problems on the construction policy for the even areal distribution, and the development for the model structure of the high level. Advanced pro-environmental ubiquitous urban construction becomes an example of the practical level linked by the national agenda as uKorea policy. The Idea of the national land informal ion systems transforms to enhance or to guide the national strategic industry to implement balanced development as grand objectives of the national land due to the factor that 'the economic development 5 years plan' altered to 'the national land 5 years plan'. Therefore, ubiquitous echo city construct ion becomes realized as static spatial informal ion construct ion and dynamic mobile based ubiquitous lives operable by the information infrastructure and IT839 policy items operation. For the synergy effects through this task, it requires a strong empowerment of the information industries and a new growing core engine of the national economy through the policy of the mutual satisfaction on the spat io-temporal information and the pro-environment information systems.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.221-235
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• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.94-103
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• 2022

Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.

• 정보와 통신
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• 제34권5호
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• pp.53-60
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• 2017

본고에서는 4차 산업혁명 도래에 따른 에너지 산업분야에서의 미래 트렌드 대응형 에너지 IDX 기술 개발 현황과 추후 방향성에 대해 기술하고자 한다. 이를 통해 에너지 신산업 창출에 있어서 ICBMS (IoT/Cloud/Big Data/Mobile/Security)와 인공지능, 그리고 블록체인 등의 기술의 내재화를 통한 새로운 에너지 기술의 방향에 대해 가늠해 보고자 한다.