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그래프 트랜스포머 기반 농가 사과 품질 이미지의 그래프 표현 학습 연구 (A Study about Learning Graph Representation on Farmhouse Apple Quality Images with Graph Transformer)

  • 배지훈;이주환;유광현;권경주;김진영
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권1호
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    • pp.9-16
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    • 2023
  • 최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.

공정별 여유시간과 야적장 규모를 고려한 건설자재의 현장 재고관리 방안 연구 (On-site Inventory Management Plan for Construction Materials Considering Activity Float Time and Size of a Stock Yard)

  • 김용환;윤형석;이재희;강인석
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권1호
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    • pp.79-89
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    • 2023
  • 많은 자재의 재고를 위해서는 넓은 야적공간이 요구되며, 보관기간이 길어짐에 따라 유지비용이 증가하고, 자재를 건설 현장에 적치할 경우 이동 불편과 작업공간 부족으로 안전사고가 우려된다. 반면 자재를 확보하지 못한 건설 현장은 재고가 부족하여 설계변동 등의 예상치 못한 수요 발생 시 대응이 어렵고 공기 지연 발생과 잦은 주문으로 인해 주문 비용이 증가할 수 있다. 이렇듯 적정재고량의 확보는 중요한 요소임에도 불구하고 건설 현장의 자재관리는 많은 경우에 현장관리자의 경험에 의존해 운영되는 사례가 많으므로 현장의 공정 조건이 반영된 합리적인 자재 재고관리 방안이 필요하다. 본 연구는 선후행 공정 현황, 야적장 크기, 자재 운반비, 주문 시기, 주문량 등과 같은 현장 조건을 반영하여 경제성 있는 자재관리 방법론을 제안한다. 이를 위해 공정별 여유시간, 야적장의 크기, 주문량을 주요 변수로 하여 공정표에서 부속공정을 조정하면서 적정재고량을 설정하고, 이 과정에 유전알고리즘을 적용하여 최적화된 주문 시점 및 주문량을 제시한다. 결과를 통해 도출된 운반비는 적합도 지표로 설정하고 사례적용을 통한 재고관리의 효율성을 검증한다.

졸-겔법에 의한 코디어라이트 제조와 분석에 관한 연구 (A study on the preparation and analysis of cordierite by sol-gel method)

  • 전경수;이영환
    • 분석과학
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    • 제21권2호
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    • pp.123-128
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    • 2008
  • 졸-겔법에 의한 코디어라이트계 전구체(precursor) 제조 시 마그네슘 에톡사이드를 사용하면 황금색을 띠는 불투명한 전구체 용액이 되고, 조핵제인 5%-$Zr(OC_3H_7)_4$ 첨가 시에는 투명한 코디어라이트를 얻을 수 있다. 적외선 흡수 분광 분석에서 $SiO_2$ 성분은 $1045cm^{-1}$에서 흡수 피크를 확인 할 수 있었으며, 동시에 $1140cm^{-1}$$940cm^{-1}$의 두 개 피크 분리는 열처리 한 겔체인 $SiO_4$ 신축 진동이고, $Al_2O_3$ 성분은 $580cm^{-1}$$680cm^{-1}$의 흡수 피크로 보아 $Al_2O_6$ 망목 구조이고, MgO 성분은 $575cm^{-1}$에서 MgO 신축 진동 임을 알 수 있었다. X-선 회절 분석에서 코디어라이트계 전구체 : 물 몰비 1:5의 경우 반응 소결 온도 $1000^{\circ}C$ 이상에서는 ${\mu}$-cordierite 결정상이 나타남을 알 수 있었고, 코디어라이트계 전구체 : 암모니아 몰비 1:5 건조 겔체의 경우 $1050^{\circ}C$에서는 ${\mu}$-cordierite와 ${\alpha}$-cordierite가 공존 하다가 $1100^{\circ}C$에서는 ${\alpha}$-cordierite만이 존재함을 알 수 있었다.

인물 개체 분할을 위한 맥락-의존적 비디오 데이터 보강 (Context-Dependent Video Data Augmentation for Human Instance Segmentation)

  • 전현진;이종훈;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권5호
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    • pp.217-228
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    • 2023
  • 비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.

Analysis for Circumstance of Maritime Transport in the Chinese northeastern three provinces towards Sustainable New Northern Policy

  • Junghwan Choi;Sangseop Lim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.121-131
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    • 2023
  • 중국의 동북3성(헤이룽장성, 요녕성, 지린성)은 우리나라 신북방정책의 유라시아 복합 물류망 구축을 위한 횡단열차 건설 및 북한과의 무역이 가능한 지역으로, 지리적, 지정학적 및 지경학적 중요성이 크다. 운송학적 관점에서 동북3성은 황해권 국가인 한국-중국-북한 간 해상운송이 가능한 지역이며, 복합운송의 형태로 동북3성을 거쳐 유라시아 및 유럽까지 물품 운송이 가능하다. 본 연구는 신북방정책 연계 중국 동북3성과의 협력 및 우호관계 증진을 통한 물류 거점 지역 확보 필요성을 언급하고자 한다. 특히, 본 연구는 중국 동북3성과의 교역 현황 및 해상물동량을 분석하고, 해상운송 활성화 및 물류거점 확보를 위한 정책적 제언을 하고자 한다. 정책적 제언으로 물류 허브 구축을 위한 항만 공동운영, 항만 인프라 공동건설, 해운사 공동운영을 제안하고자 하며, 문화적 협력 및 콘텐츠 개발을 통한 인적교류 확대로 한국-중국 간의 해상운송여객사업 활성화 방안을 제시하고자 한다.

Faster R-CNN을 이용한 갓길 차로 위반 차량 검출 (Detecting Vehicles That Are Illegally Driving on Road Shoulders Using Faster R-CNN)

  • 고명진;박민주;여지호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.105-122
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    • 2022
  • 최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.

시멘트 페이스트 경화체의 self healing 특성 (Self-Healing Property of Hardened Cement Paste)

  • 김재영;변승호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2A호
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    • pp.297-304
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    • 2008
  • 콘크리트의 균열이 수밀성을 떨어트리고 내구성을 악화시키는 것은 이미 잘 알려진 사실이다. 균열에 의한 이러한 성능저하는, 콘크리트에 균열이 발생하면 물 뿐만이 아니라 염화물, 이산화탄소, 황산염과 같이 유해한 물질들의 침투가 용이해지기 때문이다. 하지만 균열이 물과 접촉하는 경우 일부는 폐쇄 된다. 이러한 현상을 self-healing이라고 하며, self-healing은 균열면에서 새로이 생성되는 수화물과 밀접한 관련이 있다. 콘크리트의 self-healing과 관련한 상당수의 연구에서 공통적으로 균열면 표면에서 CSH겔이 관찰됨을 확인하였다. 그러나 self-healing에 관한 일부 연구에서는 CSH겔 뿐만 아니라 수산화칼슘 및 에트링자이트가 균열 표면에서 관찰되었다고 보고하였다. 본 연구에서는 self-healing에 의한 수화생성물을 확인하고자 하였으며, 또한 구체방수재가 self-healing에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 균열 표면에 대하여 XRD, DSC, SEM, EDX 분석을 실시한 결과 시멘트계에서 self-healing은 CSH겔, 수산화칼슘, 에트링자이트와 연관이 있음을 확인하였다. 또한 구체방수재가 섬유상(또는 침상)의 수화물의 생성을 촉진하고 이들 수화물이 망목구조 형태를 이루는 것을 확인하였다. 이러한 섬유상의 수화물이 시멘트 계의 self-healing에 매우 효과적인 것으로 판단된다.

SWAT 모형을 이용한 미래 토지이용변화가 수문 - 수질에 미치는 영향 분석 (The Analysis of Future Land Use Change Impact on Hydrology and Water Quality Using SWAT Model)

  • 박종윤;이미선;이용준;김성준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2B호
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    • pp.187-197
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    • 2008
  • 본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 유역($255.44km^2$)을 대상으로 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM(1987, 1991, 1996, 2004), $ETM^+$(2001) 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov 기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(SS, T-N, T-P)를 구축하고 1999, 2000년 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2001, 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과, 유출량에 대해 모형 효율성 계수는 0.59, 수질항목(Sediment, T-N, T-P)에 대한 결정계수는 0.88, 0.72, 0.68로 분석되었다. 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 분석한 결과, 도시화가 진행되면서 2004년을 기준(76.3)으로 유역 평균 CN값이 2030년 76.9, 2060년 77.1, 2090년 77.4로 증가하면서 유출량이 1.4%, 2.0%, 2.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염원의 증가로 유사량과 T-N, T-P 부하량은 2004년을 기준으로 2030년 51.4%, 5.0%, 11.7% 증가하였으며, 2060년 70.5%, 8.5%, 16.7% 2090년에 74.9%, 10.9%, 19.9% 증가하는 것으로 분석되었다.

RawNet3 화자 표현을 활용한 임의의 화자 간 음성 변환을 위한 StarGAN의 확장 (Extending StarGAN-VC to Unseen Speakers Using RawNet3 Speaker Representation)

  • 박보경;박소민;홍현기
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권7호
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    • pp.303-314
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    • 2023
  • 음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.

급행열차 도입을 통한 최적운행방안 수립에 관한 연구 - 수도권 광역 도시철도를 중심으로 - (A Development of Optimum Operation Models for Express-Rail Systems)

  • 박정수;이훈희;원제무
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권4D호
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    • pp.679-686
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    • 2006
  • 현재의 수도권 도시철도는 완행으로만 운행되기 때문에 통행시간측면에서 질 낮은 서비스를 제공하고 있어 시간가치가 증대한 현대 사회인들의 욕구를 충족시켜 주지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외 사례 및 기존의 연구를 검토하여 현실에 적용 가능한 급행전철 도입방안을 찾아내고, 기존 노선 및 신설노선에 급행전철 도입방안을 제시함으로써 수도권 도시 철도의 기능회복 및 효율적인 광역교통망으로서의 역할을 수행할 수 있도록 하고자 하였다. 사례연구는 안산선만을 고려 하였을 경우와 안산선과 수인선을 모두 고려하였을 경우를 대상으로 하였으며, Branch & Bound(분기한정법) 알고리즘을 활용하여 열차의 지체를 최소화 하는 스케쥴을 작성 하였다. 열차의 운행계획은 배차시격 3분~10분에 배차패턴(완행:급행) 1:1~3:1로 기존에 설치된 대피선 및 확보된 부지를 고려하여 운행대안을 작성하였다. 안산선만을 대상으로 한 경우 대안들의 평균 결과값을 비교하였어도 표정속도 3.2km/h(7.3%)가 증가하였고, 통행시간은 4.14분(11.6%)가 감소하는 결과를 얻을 수 있었으며, 안산선+수인선의 경우에는 서울방향으로의 접근시간 및 표정속도를 비교해본 결과 수인선 개통시에는 인천 연수구 지역에서 서울로 진입 시간이 5.1~8.1분(8.6~12.5%)이 감소하는 것으로 분석 되었다. 연구를 종합해 보면 안산선과 수인선을 대상으로 급행열차 도입의 가능성을 검토한 결과 현재의 대피선을 활용하여, 간단한 시설의 추가만으로도 급행열차의 운행이 충분히 가능한 것으로 판단된다.