• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.321-331
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• 2020

본 논문의 연구 목적은 공유숙박 비즈니스 바탕으로 숙박 플랫폼이 세입자의 온라인 리뷰 의향에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 기존 숙박예약 모델보다 공유숙박 중 숙박 플랫품, 집주인, 세입자 간을 공유하는 독립성이 더 명확하다. 공유숙박 플랫폼은 집주인과 세입자간의 오프라인 숙박서비스를 완료하고 거래를 실현할 수 있도록 다양한 지원 서비스를 제공하는 것은 물론, 공유숙박 플랫폼은 세입자가 집주인에게 객관적이고 적극적으로 평가하도록 장려하는 특정 조치를 파악해야 한다. 공유숙박에 대한 신용 생태를 더 잘 확립할 수 있도록 필요하다. 본 논문에서는 공유숙박 플랫폼을 사용해본적 있는 소비자들을 대상으로, 2주간의 설문 조사를 하고 SPSS24.0 프로그램을 사용하여 데이터가 분석되었다. 이 논문의 연구결과는: (1) 플랫폼 리뷰 기능의 사용 용이성, 세입자의 만족도 및 플랫폼 리뷰 인센티브가 세입자의 온라인 리뷰 의향에 긍정적인 영향을 미친다. (2) 플랫폼의 신용 메커니즘은 세입자의 만족도가 온라인 리뷰 의향에 영향을 미치는 과정에서 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.115-123
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• 2021

잣은 우리나라 대표적인 견과류 임산물이자 수익형 작물이다. 그러나 잣송이는 사람이 직접 나무 위로 올라가 수확하기 때문에 위험성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 로봇 또는 UAV(unmanned aerial vehicle)를 이용한 잣송이 수확이 필요하다. 본 논문에서는 UAV를 이용한 잣송이 수확을 위해 UAV 항공 영상에서 딥러닝(deep learning) 기반의 잣송이 검출 기법을 제안한다. 이를 위해, UAV를 이용하여 실제 잣나무 숲에서 동영상을 촬영했으며, 적은 수의 데이터 보완을 위해 데이터 증강기법을 사용했다. 3D 검출을 위한 데이터로는 Unity3D을 이용하여 가상 잣송이 및 가상환경을 3D 모델링 하였으며 라벨링은 좌표계의 3차원 변환법을 이용해 구축했다. 잣 분포 영역 검출, 잣 객체에 대한 2D 및 3D 검출을 위한 딥러닝 알고리즘은 DeepLabV3, YOLOv4, CenterNet을 각각 이용하였다. 실험 결과, 잣송이 분포 영역 검출률은 82.15%, 2D 검출률은 86.93%, 3D 검출률은 59.45%이었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.125-132
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• 2021

인공신경망의 계층의 깊이가 깊어지고 입력으로 사용되는 데이터 차원이 증가됨에 신경망의 학습 및 인식에 있어서 많은 연산을 고속으로 요구하는 고연산의 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 신경망 입력 데이터의 차원을 감소시키기 위한 데이터 차원 감소 방법을 제안한다. 제안하는 선분 특징 분석(Line-segment Feature Analysis; LFA) 알고리즘은 한 영상 내에 존재하는 객체의 선분(Line-segment) 특징을 분석하기 위하여 메디안 필터(median filter)를 사용한 기울기 기반의 윤곽선 검출 알고리즘을 적용한다. 추출된 윤곽 영상은 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128]의 계수 값으로 구성된 3×3 또는 5×5 크기의 검출 필터를 이용하여 8가지 선분의 종류에 상응하는 고유값을 계산한다. 각각의 검출필터로 계산된 고유값으로부터 동일한 반응값을 누적하여 두 개의 1차원의 256 크기의 데이터를 생성하고 두 가지 데이터 요소를 합산하여 LFA256 데이터를, 두 데이터를 합병하여 512 크기의 LAF512 데이터를 생성한다. 제안한 LFA 알고리즘의 성능평가는 필기체 숫자 인식을 위한 데이터 차원 감소를 목적으로 PCA 기법과 AlexNet 모델을 이용하여 비교 실험한 결과 LFA256과 LFA512가 각각 98.7%와 99%의 인식 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.45-51
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• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

• 대한조선학회지
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• 제26권4호
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• pp.81-93
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• 1989

본(本) 논문(論文)에서는 충돌(衝突)이나 중량물(重量物) 낙하(落下)등에 의한 사고하중(事故荷重)을 받는 해양구조물(海洋構造物)의 원통부재(圓筒部材)에 대한 손상변형거동(損傷變形擧動)을 실용적(實用的)으로 추정(推定)할 수 있는 새로운 손상예측(損傷豫測) 모델을 제안(提案)한다. 본(本) 논문(論文)은 하중속도(荷重速度)가 비교적(比較的) 느리고 준정적(準靜的) 문제(問題)로서 다룰수 있는 경우만을 대상(對象)으로 하고 있다. 본연구(本硏究)에서 취급하는 원통부재(圓筒部材)는 양단단순(兩端單純) 지지(支持)되어 있고 축방향(軸方向)의 변위(變位)는 구속(拘束)되어 있으며, 하중(荷重)은 부재(部材)의 중앙위치(中央位置)에서 횡방향(橫方向)으로 작용(作用)한다고 가정(假定)한다. 지금까지의 연구성과(硏究成果) 및 본(本) 연구(硏究)에서 직접(直接) 수행(遂行)한 실험결과(實驗結果)를 바탕으로 사고하중작용시(事故荷重作用時)의 원통부재(圓筒部材)에 대한 손상변형거동(損傷變形擧動)을 상세(詳細)히 파악(把握)하고, 국부(局部) Dent 손상(損傷) 및 전체적(全體的)인 굽힘 처짐의 상관효과(相關效果)를 고려(考慮)한 하중-손상변형(荷重-損傷變形) 관계식(關係式)을 도출(導出)하였으며, 실제적(實際的)인 원통부재(圓筒部材)에 대한 실험결과(實驗結果)와 본연구(本硏究)에서 제안(提案)한 예측(豫測) 모델에 의한 추정결과(推定結果)는 잘 대응(對應)하고 있다는 것을 확인(確認)하였다. 특(特)히, 이 같은 하중상태하(荷重狀態下)에서의 실제부재(實際部材)의 손상변형거동(損傷變形擧動)에 대하여는 국부(局部) Dent 손상(損傷)과 전체적(全體的)인 굽힘처짐의 상관효과(相關效果)가 매우 크다는 것을 알았으며, 본예측(本豫測) 모델은 이들의 효과(效果)도 잘 나타내고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1177-1185
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• 2022

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제29권2호
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• pp.117-123
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• 2022

Background: Push-up are effective exercises for shoulder stability. Previous studies have documented the effects of support plane and hand position and width on muscle activities during a push-up. Objects: This study aimed to investigate the changes in muscle activities in the upper extremity when performing the standard and the knee-flexed push-up with different hand shapes. Methods: A total of twenty-six healthy males participated in this study. Three different hand shapes (finger abduction, finger adduction, and fists) and two types of push-up posture (standard and knee-flexed push-up) were set as the independent variables. Electrograms were used to measure the muscle activity of the upper trapezius (UT), triceps brachii (TB), pectoralis major (PM), and serratus anterior (SA). Each participant performed the randomly assigned push-up to the sound of the metronome. The mixed-effect linear regression model was used to detect the changes in muscle activities after changing the hand shape and push-up posture. Statistical significance was set at α = 0.05. Results: The UT muscle activity was statistically significantly higher when performing push-up with fists than finger abduction (p = 0.035) or finger adduction (p = 0.044). During the standard push-up, the muscle activity in all muscles was that the push-up with fists showed the highest muscle activity compared to the finger abduction (p < 0.01) and finger adduction (p < 0.01). Regardless of the shape of the hand, UT had the lowest muscle activity compared to other muscles (p < 0.001). In contrast, the SA muscle had the highest muscle activity among four muscles during the standard push-up. Conclusion: Based on the results of this study, we suggest hand shape is related to the difficulty level of push-up either in the standard or the knee-flexed push-up, especially in the push-up with fists. In addition, knee push-up can be recommended as shoulder muscle-strengthening exercises for individuals with low shoulder muscle strength.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권3호
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• pp.129-147
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• 2009

분류체계의 역할은 유사한 주제의 정보객체가 함께 모일 수 있도록 하는 것이며, 이러한 분류체계의 사용은 궁극적으로 효율적인 정보관리와 서비스를 가능하게 한다. 경제 인문 사회 계열의 정부출연 연구기관을 관장하는 경제 인문사회연구회는 개별 연구기관에서 생산하는 연구성과물을 통합적으로 관리 및 평가하기 위해 해당 분야의 표준분류체계의 도입을 시도하였고, 2008년 정부기능연계모델(BRM)과 분류담당자와의 설문조사를 바탕으로 표준분류체계 모델을 제시하였다. 그러나 이 표준분류체계는 연구성과물을 조직의 기능별로 분류할 수 있어 효율적인 반면 주제별로 분류하는데 있어서는 제한적이다. 이에 본 연구는 기존의 표준분류체계를 개선하기 위해 다양한 접근 방식이 통합된 하이브리드 방식을 적용하였다. 정부기능연계모델과 이용자 수요조사를 바탕으로 한 기존의 표준분류체계, 전통적인 표준분류체계인 KDC와 연구성과물에서 추출한 키워드의 군집화 실험결과를 종합적으로 비교 분석하여 표준분류체계 개선안을 제시하였다. 이렇게 하이브리드 방식으로 제안된 표준분류체계 개선안은 연구성과물을 체계적으로 관리 운영하는데 있어서 핵심이 될 것으로 사료되며, 궁극적으로 연구성과물의 표준분류체계를 근간으로 한 연구과제 관리시스템에 적용되어 효율적으로 연구 및 과제를 관리할 수 있을 것으로 기대된다.