• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.9-16
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• 2023

태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제29권7호
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• pp.468-474
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• 2010

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.

• 한국음향학회지
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• 제25권4호
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• pp.184-190
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• 2006

최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.59-74
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• 2020

본 연구는 소셜 감성(social sentimental)을 긍정 및 부정적 의견으로 구분하여 이들 의견이 개별 기업의 주식수익률에 미치는 영향이 비대칭적인지(asymmetric) 분석하였다. 이를 위하여 한국거래소에서 활발하게 거래되고 트위터 의견도 충분한 기아차, 아모레퍼시픽, 포스코, 한국전력 등 4개 기업을 분석대상으로 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 긍정적 의견은 개인투자자의 거래 비중이 상대적으로 낮은 아모레퍼시픽의 주식수익률에는 영향을 주지 못한 반면 나머지 3개 기업의 주식수익률에는 유의한 양(+)의 영향을 주었다. 둘째, 부정적 의견은 4기업의 주식수익률에 모두 유의하게 음(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 부정적 의견이 긍정적 의견보다 주식수익률에 미치는 영향이 더 크게 나타났으며, 이는 투자자들이 손실회피 성향 등으로 수익보다 손실에 더 민감하기 때문으로 보인다. 본 연구는 트위터의 긍정 또는 부정적 의견이 주식수익률에 비대칭적(asymmetric)으로 영향을 미치는 것을 발견하였으며, 이는 트위터의 의견을 투자자 심리(sentiment) 대용변수(proxy)로 활용할 수 있음을 보여준다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제30권4호
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• pp.573-588
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• 2023

The purpose of this study was to monitor changes in the quality of ginseng and predict its shelf-life. As the storage period of ginseng increased, some quality indicators, such as water-soluble pectin (WSP), CDTA-soluble pectin (CSP), cellulose, weight loss, and microbial growth increased, while others (Na₂CO₃-soluble pectin/NSP, hemicellulose, starch, and firmness) decreased. Principal component analysis (PCA) was performed using the quality attribute data and the principal component 1 (PC1) scores extracted from the PCA results were applied to the multivariate analysis. The reaction rate at different temperatures and the temperature dependence of the reaction rate were determined using kinetic and Arrhenius models, respectively. Among the kinetic models, zeroth-order models with cellulose and a PC1 score provided an adequate fit for reaction rate estimation. Hence, the prediction model was constructed by applying the cellulose and PC1 scores to the zeroth-order kinetic and Arrhenius models. The prediction model with PC1 score showed higher R² values (0.877-0.919) than those of cellulose (0.797-0.863), indicating that multivariate analysis using PC1 score is more accurate for the shelf-life prediction of ginseng. The predicted shelf-life using the multivariate accelerated shelf-life test at 5, 20, and 35℃ was 40, 16, and 7 days, respectively.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.1-8
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• 2024

Recently, intensive research has been conducted to develop innovative methods for diagnosing plant diseases based on hyperspectral technologies. Hyperspectral analysis is a new subject that combines optical spectroscopy and image analysis methods, which makes it possible to simultaneously evaluate both physiological and morphological parameters. Among the physiological and morphological parameters are classifying healthy and diseased plants, assessing the severity of the disease, differentiating the types of pathogens, and identifying the symptoms of biotic stresses at early stages, including during the incubation period, when the symptoms are not visible to the human eye. Plant diseases cause significant economic losses in agriculture around the world as the symptoms of diseases usually appear when the plants are infected severely. Early detection, quantification, and identification of plant diseases are crucial for the targeted application of plant protection measures in crop production. Hence, this can be done by possible applications of hyperspectral sensors and platforms on different scales for disease diagnosis. Further, the main areas of application of hyperspectral sensors in the diagnosis of plant diseases are considered, such as detection, differentiation, and identification of diseases, estimation of disease severity, and phenotyping of disease resistance of genotypes. This review provides a deeper understanding, of basic principles and implementation of hyperspectral sensors that can measure pathogen-induced changes in plant physiology. Hence, it brings together critically assessed reports and evaluations of researchers who have adopted the use of this application. This review concluded with an overview that hyperspectral sensors, as a non-invasive system of measurement can be adopted in early detection, identification, and possible solutions to farmers as it would empower prior intervention to help moderate against decrease in yield and/or total crop loss.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.23-32
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• 2024

NVS는 여러 각도와 위치에서 수집한 이미지를 이용해 3차원 공간을 재현하는 연구 분야로, 증강현실, 가상현실, 자율주행, 로봇 네비게이션 등에서 중요성이 커지고 있다. 최근 주목받는 3D-GS 방법론은 기존 NeRF 보다 고품질 장면 생성, 빠른 학습 시간, 실시간 렌더링이 가능하지만, Gaussian points의 밀도 조정 과정에서 전체 Gaussian points 수의 증가로 메모리 소모량 상승과 렌더링 속도가 저하되는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 불필요한 Gaussian points를 제거하여 메모리 효율성을 높이는 Gaussian blending 기법과 Gaussian points 감소로 인한 표현력 손실을 최소화하는 깊이 정보 반영 손실 함수를 제안하여 모델의 성능을 보완한다. 실험 결과, Tanks & Temples 벤치마크 데이터셋에서 성능을 유지하면서 Gaussian points 수를 최대 4% 감소시키는 효과를 확인하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법론은 3D-GS 모델의 경량화 가능성을 실험적으로 증명하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.127-135
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• 2024

해당 논문의 목적은 deep neural network(DNN) 알고리즘을 이용하여 불포화토 지반의 압축파 속도와 간극률 간의 관계를 도출하는 것이다. 입력 인자는 error norm 방법으로 각각의 값이 간극률에 미치는 영향을 조사하였으며, 결론적으로 압축파 속도가 간극률 산정에 제일 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 압축파 속도와 간극률은 현장 및 실내 실험을 통해 도출하였으며, 총 266개의 수치 데이터를 이용하였다. DNN 적용 결과는 매 횟수마다 계산된 MSE 손실로 표현하였으며, 초반의 계산 횟수 단계에서 거의 0에 수렴하는 결과를 도출하였다. 예측된 간극률은 train과 validation으로 구분하여 분석하였으며, 실제 데이터와 비교하였을 경우 결정계수는 각각 0.97과 0.98로 나타나 높은 신뢰성을 보여준다. 해당 연구에서는 error norm 분석을 통해 민감도가 작은 인자는 배제하고 영향성이 높은 인자를 통해 종속 변수를 예측하는 방법론을 제시하였다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.98-106
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• 2019

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형 내 MUSLE(Modified Universal Soil Loss Equation) 유출인자의 계수 및 지수는 각각 11.8과 0.56으로 토지이용별 토양유실 산정에 동일하게 적용되는 문제점이 있다.이는 결과적으로 토양유실량을 과대 또는 과소 평가할 수 있으며, 결과적으로 우심지역 선별과 저감 대책에 따른 효율 평가에 문제를 발생시킬 수 있다. 그러나 아직까지 토지이용별 MUSLE 유출인자에 대한 계수 및 지수 산정과 이에 대한 SWAT 모형 내 적용성 평가가 이루어진 바 없다. 따라서 국내 유역을 대상으로 토양유실 발생 및 거동을 정확하게 예측하기 위해서는 토지이용별 유출인자의 계수 및 지수 산정과 이에 대한 SWAT 모형 내 적용성 평가가 필요하다. 이에 본 연구에서는 가아천 유역을 대상으로 토지이용별 유출인자의 계수 및 지수를 산정하고, SWAT 모형 내 적용에 따른 토양유실 및 유사유출 발생량 차이를 비교 분석하였다. 본 연구에서 산정된 토지이용별 유출인자의 계수 및 지수는 국내 고랭지 유역에서의 토양유실 발생 특성을 잘 반영하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 토지이용별 유출인자의 계수 및 지수 적용에 따라 유역에서의 토양유실 및 유사유출 발생량 값은 큰 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 따라서 국내 유역을 대상으로 기존에 미국에서 개발된 MUSLE를 적용하기 위해서는 토지이용별 유출인자의 계수 및 지수에 대한 충분한 수정·보완 과정이 중요시되어야 할 것으로 판단된다. 향후 본 연구의 결과는 비점오염원관리지역 내 토양유실 우심지역 선별과 토양유실 저감 대책 수립 및 평가를 위한 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제18권4호
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• pp.323-328
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• 1998

본 시험은 속성건조에 의한 가을연맥의 건초 조제 가능성을 알아보고자 조생계통인 Swan을 공시하여 8월 24일 파종한 다음, 건초 조제시기(수잉후기, 출수기, 개화기)와 건조방법(건조제, Conditioning, 건조제 + Conditioning 및 대조구)을 달리하여 1996년 가을 축산기술연구소에서 수행되었다. 화학제인 건조제는 $K_2CO_3$ 2%를 수확 직전 기계 분무하였으며, 물리적인 Conditioning은 모델 GMR 2800 Mower Conditioner(trail type)를 사용하였고, 포장건조 후 각형 곤포를 조제하였으며, 건초의 건물손실과 외관평가는 2개월간 보관저장 후 조사하였다. 수잉후기, 출수기, 개화기로 수확이 늦어질수록 연맥의 건물수량은 증가하고 건물률은 높아진 반면 사료가치는 크게 낮아졌다. 건조속도는 건초 조제시기에 관계없이 5일간의 포장건조에도 불구하고 수분 함량이 높아 건초 조제 적기에 도달하지 못하였으며, 특히 개화기에서는 수분감소가 거의 없었다. 건조방법별 건조효과는 전반적으로 건조효과가 낮았으나 Conditioning구에서 대조구에 비해 2일정도 포장 건조기간을 단축시킬 수 있었으며 건조제 처리효과는 없었다. 건초의 건물손실은 수잉 후기에서 51.4%로 매우 높았으며, 출수기도 21.1%로 높았고, 건조방법별로는 Conditioning구와 건조제 + Conditioning 처리구에서 손실이 적은 경향이었다. 건초의 외관평가에서 수잉 후기로 조제시기가 빠를 때에는 수분 함량이 너무 높아 품질은 크게 불량하였으며, 출수기의 Conditioning구와 건조제 + Conditioning 처리구에서 80점으로 양호할 뿐 전반적으로 가을연맥 건초의 외관평점은 매우 낮았다. 이상의 결과로서 포장에서의 건조기간 단축과 건초의 품질향상을 위한 건조제 처리효과는 인정되지 않았으며 Conditioner 사용이 추천되었으나, 우리 나라에서 가을연맥의 건초 조제는 실용화하기 매우 어려운 것으로 판단되었다.