국토를 효율적으로 관리하고 도시문제를 과학적으로 해결하기 위해 최근 스마트시티, 디지털트윈 등 3차원 공간정보 관련 기술이 급격하게 발전하고 있다. 이러한 3차원 공간정보 구축은 주로 영상정보를 이용하여 객체를 3차원 입체화하고 실감형 영상인 텍스처링 영상을 추출하여 객체벽면에 영상을 부여하는 방식으로 수행된다. 하지만 객체 주변의 다양한 요인으로 인해 텍스처링 영상에서는 필연적으로 폐색영역이 발생한다. 이에 본 연구에서는 최근 기술인 딥러닝 기술 중에서 ResNet 알고리즘을 이용하여 건물 폐색을 유발하는 가로수에 대한 데이터셋을 만들고 이에 대한 해결방안을 제시하고자 한다. 연구결과 ResNet 알고리즘의 공간정보 적용 가능성을 판단하고 이를 적용한 레이블링 생성 SW 개발하여 실제 가로수를 대상으로 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋을 텍스처링 영상에 적용하여 정확도와 재현율로 검출능력을 분석하였다. 분석결과를 위해 딥러닝 분야에서 많이 사용되고 있는 정밀도와 재현율을 이용한 F값을 적용하였으며 가로수 단일 객체가 포함된 건물의 측면부 영상과 경사 영상에 대해서는 높은 F값을 도출하여 우수한 성과를 확인하였으나, 같은 해상도를 가진 건물 전면부 영상에서는 그림자 등의 요인으로 F값이 낮음을 확인하였다.
This study was conducted to elucidate the effects of light intensity using polyethylene (p.E) net shading on the specific gravity, red ginseng quality, sugar and saponin contents of ginseng root. The specific gravity significantly increased in the ginseng roots grown under the P.E net shading as compared with that of common straw shading. The red ginseng quality under the P.E net shading was improved in order of 10, 5, 15, 20, 30% of light intensity and the inside cavity and inside white part decreased remarkably as compared with those of common straw shading. The ginseng roots grown under the P.E net shading at 10% and 15% light intensity showed a significant increase in the total sugar content but a significant decrease in the reducing sugar content at 15% light intensity as compared with those of common straw shading. The amount of total saponin of ginseng roots was increased under the P.E net shading at high light intensity as compared with that of common straw shading and the ginseng roots grown under the P.E net shading at 10% light intensity showed an increase in the diol group saponin but the ratio of PT/PD was decreased. Extract contents of ginseng root under the P.E net shading was higher than those of common straw shading and the roots grown under the P.E net shading at 15% and 20% light intensity resulted in a remarkable increase in extract contents.
음성인식 기능을 제공하는 인공지능 비서들은 정확도가 뛰어난 클라우드 기반의 음성인식을 통해 동작한다. 클라우드 기반의 음성인식에서 시작 단어 인식은 대기 중인 기기를 활성화하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 공개 데이터셋인 구글의 Speech Commands 데이터셋을 사용하여 스펙트로그램 및 멜-주파수 캡스트럼 계수 특징을 입력으로 하여 모바일 기기에 대응한 저 연산 시작 단어 검출을 위한 합성곱 신경망의 성능을 비교한다. 본 논문에서 사용한 합성곱 신경망은 다층 퍼셉트론, 일반적인 합성곱 신경망, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, MobileNet이며, MobileNet의 성능을 유지하면서 모델 크기를 1/25로 줄인 네트워크도 제안한다.
본 논문에서는 이중 분기 디코더를 갖는 복소 중첩 U-Net 기반의 새로운 음성 향상 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 음성 신호의 크기와 위상 성분을 동시에 추정할 수 있도록 복소 중첩 U-Net으로 구성되며, 디코더는 스펙트럼 사상과 시간 주파수 마스킹을 각각의 분기에서 수행하는 이중 분기 디코더 구조를 갖는다. 이때, 이중 분기 디코더 구조는 단일 디코더 구조에 비하여, 음성 정보의 손실을 최소화하면서 잡음을 효과적으로 제거할 수 있도록 한다. 실험은 음성 향상 모델 학습을 위해 보편적으로 사용되는 VoiceBank + DEMAND 데이터베이스 상에서 이루어졌으며, 다양한 객관적 평가 지표를 통해 평가되었다. 실험 결과, 이중 분기 디코더를 사용하는 복소 중첩 U-Net 기반 음성 향상 모델은 기존의 베이스라인과 비교하여 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ) 점수가 0.13가량 증가하였으며, 최근 제안된 음성 향상 모델들보다도 높은 객관적 평가 점수를 보였다.
본 연구는 창업분야의 공공부문 정보시스템인 BI-Net의 활용성을 제고하기 위한 요인들을 살펴보고자 한다. 이를 위하여 정보시스템의 성과를 측정하기 위한 정보시스템 성공모델과 기술수용과 사용에 관한 통합이론을 기반으로 BI-Net의 사용의도에 영향을 주는 요인들과의 관계를 실증분석을 통하여 파악하였다. 실증분석 결과 정보품질 및 시스템품질과 성과기대가 사용자 만족도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 정보품질 및 시스템품질과 성과기대 및 노력기대가 BI-Net의 사용의도에 영향을 주는 요인인 것으로 나타났다. 또한 운영평가수준과 사용자 성별이 사용의도와 영향요인과의 관계에서 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 사용자 만족을 위해서 BI-Net의 품질수준을 높이는 것이 중요하며, BI-Net의 사용의도를 높이기 위해서는 사용자 만족과 함께 시스템에 대한 기대수준을 높여야 함을 제시하였다. 또한 창업보육센터의 상황과 사용자에 적합하게 시스템을 설계하는 것도 BI-Net의 사용의도를 높이는 방법임을 제시하였다.
Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.
제주도 연안 정치망의 어획성능을 향상시키기 위한 어구구조개량과 조업방식의 생력화에 대한 기초자료를 제공할 목적으로 현재 제주도 연안 정치망 어장에 부설하여 조업을 행하고 있는 각망어구와 낙망어구의 어획성능을 비교하기 위해서 이들 실물어구를 1/30로 축소하고 제작한 모형어구를 이용하여 수조실험을 실시하고 고등어어군, 전갱이 어군, 독가시치 어군의 입·출망 행동을 관찰하고 해석하였는데, 그 결과는 다음과 같다. 1. 어군의 입망율은 경과시간 60초일 때 각망어구에서는 고등어 50%, 전갱이 18%, 독가시치 28%였고, 낙망 어구에서는 고등어 70%, 전갱이 60%, 독가시치 30%였다. 2. 어군의 출망율은 경과시간 60초일 때 각망어구에서는 고등어 70%, 전갱이 40%, 독가시치 24%였고, 낙망어구에서는 고등어, 전갱이가 각각 0%, 독가시치가 3%였다. 3. 어군의 잔존율은 경과시간 60초일 때 각망어구 에서는 고등어 30%, 전갱이 60%, 독가시치 76%였고, 낙망어구에서는 고등어, 전갱이가 각각 100%, 독가시치가 97%였다.
To estimate the mesh selectivity of monofilament and multifilament gill net for Marbled sole, Pleuronectes yokohamae, the field testes were carried out 12 times with five different mesh sizes (86.6, 101.0, 121.2, 137.7, 151.5mm) in the western sea of Korea, 2007-2009. The master curve of selectivity was estimated by the extended Kitahara's method. In the field testes, the total number of species and catch were 26 and 987, respectively. The catch number of marbled sole was 728 and occupied 73.8% in total catch. The optimum values of l/m for 1.0 of retention probability in monofilament and multifilament gill net were estimated 0.288 and 0.307, respectively and l/m was estimated to be 0.189, 0.203, 0.213, 0.222 and 0.230 in case of monofilament gill net and 0.171, 0.191, 0.205, 0.216 and 0.227 in case of multifilament gill net when the retention probability were 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 and 0.5, respectively. The 0.5 selection range of multifilament gill net was wider about 1.5 times than that of monofilament gill net according as multifilament gill net was 0.216 and monofilament gill net was 0.148. So the multifilament gill net has a low selectivity than that of the monofilament gill net. To estimate the optimum mesh size on first maturity length 19.5cm of marbled sole, the retention probability value of 0.1 was adopted in consideration of using the gill net for marbled sole at present. The optimum mesh size were estimated to be 103.2mm and 114.0mm in monofilament gill net and multifilament gill net, respectively, on first maturity length 19.5cm of marbled sole.
오늘날 대부분의 고객들이 어디에서든지 인터넷을 사용할 수 있게 됨에 따라, 대부분의 기업들이 자신들의 서비스를 인터넷상에서 제출하게 되었다. 그 결과 무수히 많은 웹 서비스 시스템이 이미 인터넷상에서 서비스를 하고 있으며 더 많은 시스템들이 구축 중이다. 그래서 구축 중인 시스템이 교착상태와 같은 문제점이 없이 성공적으로 실행될 것이라는 것을 설계 초기 단계에 검증하는 방법에 대한 연구가 많이 수행되어 왔다. 페트리 넷을 이용하는 방법들도 몇 가지 소개되었는데, 이들은 웹 서비스 시스템을 페트리 넷으로 표현하는 방법에 주안점을 두고 있으며, 효율적인 분석 방법에 대한 연구는 부족한 실정이다. '최소 순회 시간' 방법은 '시간 넷'(Timed Net)에서 모든 트랜지션(transition)들을 최소한 한번 이상 격발하고 초기 마킹으로 되돌아오는데 걸리는 최소 시간을 찾아주는 수학적 방법으로, 컴퓨터 시스템 분석에 널리 사용된다. 시간 넷은 트랜지션에 지연 시간이 연합된 변형된 페트리 넷으로. 실세계에서의 지연시간은 확률적임에도 불구하고 기존의 시간 넷에서는 상수가 사용된다. 본 논문은 사건의 실행 시간이 화률 분포를 이루는 '혼합 분포 확률 시간 넷'을 제안하고 '혼합 분포 확률 시간 넷'의 최소 순회 시간 분석 방법을 소개한다. 또한 '혼합 분포 확률 시간 넷'의 최소순회시간 분석을 이용하여 웹 서비스 시스템의 응답 시간을 분석하는 방법을 보인다.
월동기간 동안의 차나무에 대한 차광망 색상과 차광율에 따른 동해경감에 미치는 영향을 조사한 결과, 차광율 변화에 대한 효과는 차광율이 높아질수록 차나무생육이 불량하고 동해 피해율이 높았으며, 무처리구 대비 55% 차광율에서 신초 및 생엽수확량이 좋게 나타났다. 차광망 색상별로 보면, 투명망(차광망 55% 수준) 처리구와 녹색 차광망 처리구가 무처리구와 검정 차광망 처리구에 비해 생엽수확량과 피해면적이 감소하였다. 투명망 처리구가 무처리구에 비해 동해 피해율이 50%이상 감소하고, 생엽수확량은 무처리구보다 투명망 처리구에서 단위면적당(10a) 68kg 더 많았다. 차광망의 색상별 동해경감은 검정<녹색<투명 색상 순으로 동해 경감률이 다소 높게 나타났다. 처리구간의 미기상변화를 보면 처리구가 무처리구에 비해 평균기온은 $0.7^{\circ}C$ 낮았으며, 평균상대습도는 14.9% 높게 관측되었고, 지중온도는 $0.6^{\circ}C$ 낮은 반면에 토양수분은 4.6% 높게 관측 되었다. 또한 차광망 피복물 설치에 의한 평균풍속은 무처리구 대비 0.7m/s 감소하여, 바람에 의한 과잉 증발산과 토양의 건조를 줄여주는 효과가 있었으며, 동해경감의 방안으로 활용이 가능한 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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