• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.69-78
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• 2023

For this purpose, the research is to study the architectural characteristic of SooMaJaiJeon which is one of the DongHwaSa in the traditional wooden architecture by dividing it into three section-bracket, roof structure and frame structure. This study is largely divided into four stage-section do subject, research and actual measurement and conclusion. The whole process was consistently executed through detailed steps. The com position of this study is as follows. The 1^st chapter-the purpose, background, method, object and range of the research. The 2^nd chapter-the history of SooMajaiJeon. the 3^rd chapter-the structure of Dapo-style bracket has generally considered, the frame structure of Dapo-style, vertical and horizontal member and podium, the characteristic of bracket with member and the structure, design of bracket, roof structure. In the 4^th chapter, the conclusion of this study has been summarized, Dapo-style is the building that has deep symbolism and structural characteristic of traditional wooden architecture. The frame structure has a dominant regional characteristic and a typical part of typological classification in SooMaJaiJeon.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.437-440
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• 2022

현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술 등의 발전으로 영상 처리 분야의 활용이 급증하고 있다. 특히, 에지 검출은 이미지 분류, 객체 검출 등 영상 처리 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 여러 분야에서 널리 사용되고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 소벨 필터(Sobel edge detection filter), 로버츠 필터(Roberts edge detection filter), 프리윗 필터(Prewitt edge detection filter), LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 명암도가 낮은 저조도 환경에서 에지 검출 특성이 다소 미흡한 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 저조도 환경에서도 에지 검출 특성을 높이기 위해 명암도 분석에 기반한 에지 검출 알고리즘을 제안한다.

• Progress in Superconductivity
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• 제3권1호
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• pp.56-59
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• 2001

We have constructed a multi-channel SQUID magnetometer system for localization and classification of magnetic targets. Ten SQUID magnetometers were arranged to measure 5 independent components of 3 $\times$ 3 magnetic field gradient tensor. To get gradient from the difference of magnetic field measurements, we carefully balanced magnetometers. SQUIDs with slotted washer were used for operation in an unshielded laboratory environment, and noise characteristic in the laboratory was measured. With the multi-channel SQUID magnetometer system, we have successfully traced the motion of a bar magnet moving around it at a distance of about 1 m. In the urban environment, the drift of uniform magnetic field due to the irregular motion of a large magnetic body at distance and earth field causes an error in the position calculation, and this results in the distortion of the calculated trajectory. In this paper, we present the architecture and the performance of the system.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.223-224
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• 2021

The process before the model learning stage in AI R&D can be subdivided into data collection/cleansing-data purification-data labeling. After that, according to the purpose of development, it goes through a stage of verifying the model by performing learning by using the algorithm of the artificial intelligence model. Several studies describe an important part of AI research as the learning stage, and try to increase the accuracy by changing the structure and layer of the AI model. However, if the refinement and labeling process of the learning data is tailored only to the model format and is not made for the purpose of development, the desired AI model cannot be obtained. The latest research reveals that most AI research failures are the failure of the learning data rather than the structure of the AI model. analyzed.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.217-218
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• 2021

The development of artificial intelligence in the field of construction and construction is revitalizing. The performance and development techniques of artificial intelligence are changing rapidly, but if you look at the cases of domestic construction sites, they are using technologies from 5 to 7 years ago. It is right to follow a stable method in consideration of commercialization, but the previous AI development method requires more manpower and time to develop than the current technology. In addition, in order to actively utilize artificial intelligence technology, customized artificial intelligence is required to be applied to ever-changing changes in construction sites. it is the reality As a result, even if good AI technology is secured at the construction site, it is reluctant to introduce it because there is no advantage in terms of time and cost compared to the existing method to apply it only to some processes. Currently, an AI technique with a faster development process and accurate recognition has been developed to cope with a fluid situation, so it will be important to understand and introduce the rapidly changing AI development method.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.48-52
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• 2023

From the past to the present, banners are consistently used as effective advertising means. In the case of Korea, there are frequent situations in which hidden advertisements are installed. As a result, such hidden advertisement materials may damage urban aesthetics and moreover, incur unnecessary manpower consumption and waste of money. The proposed method classifies the detected banners into good banner and bad banner. The classification results are based on whether the relevant banners are installed in compliance with legal guidelines. In the process, YOLO and Open Computer Vision library are used to determine from various perspectives whether banners in CCTV images comply with the guidelines. YOLO is used to detect the banner area in CCTV images, and OpenCV is used to detect the color values in the area for color comparison. If a banner is detected in the video, the proposed method calculates the location of the banner and the distance from the designated bulletin to determine whether it was installed within the designated location, and then compares whether the color used in the banner is complied with local government guidelines.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.212-220
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• 2024

A recently the advancement of society, AI technology has made significant strides, especially in the fields of computer vision and voice recognition. This study introduces a system that leverages these technologies to recognize users through a camera and relay commands within a vehicle based on voice commands. The system uses the YOLO (You Only Look Once) machine learning algorithm, widely used for object and entity recognition, to identify specific users. For voice command recognition, a machine learning model based on spectrogram voice analysis is employed to identify specific commands. This design aims to enhance security and convenience by preventing unauthorized access to vehicles and IoT devices by anyone other than registered users. We converts camera input data into YOLO system inputs to determine if it is a person, Additionally, it collects voice data through a microphone embedded in the device or computer, converting it into time-domain spectrogram data to be used as input for the voice recognition machine learning system. The input camera image data and voice data undergo inference tasks through pre-trained models, enabling the recognition of simple commands within a limited space based on the inference results. This study demonstrates the feasibility of constructing a device management system within a confined space that enhances security and user convenience through a simple real-time system model. Finally our work aims to provide practical solutions in various application fields, such as smart homes and autonomous vehicles.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 사상체질의학회지
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• 제11권1호
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• pp.119-135
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• 1999

본 연구(硏究)는 1996.3월(月)에서 1998.11월(月)사이에 동의대학교(東義大學校) 한의과대학(韓醫科大學) 부속한방병원(附屬韓方病院)에 내원(來院) 가료중(加療中) 환자(患者) 196명을 대상(對象)으로 하였으며 사상체질(四象體質)의 판별(判別)은 사상변증내용(四象辨證內容) 설문조사지(設問調査紙)(I)과 사상체질분류검사(象體質分類檢査)(QSCCII)를 중심으로 하였다. 본 결과는 사상체질(四象體質)과 질병(疾病) 및 증상유형(症狀類形)에 대한 설문지(說問紙)를 비교하여 얻은 것이다. 1. 태음인(太陰인)은 체중증가(體重增加), 땀이 많이 난다. 몸이 붓는다. 허리가 아프다는 증상(症狀)과 기름진 음식(飮食)을 잘 먹으며 음식(飮食)을 짜게 먹는 편이 다른 체질(體質)에 비하여 더욱 유발(頻發)하였다. 2. 소음인(少陰인)은 안색이 나쁘다. 목의 이물감, 수면장애(睡眠障碍) 식욕감퇴(食慾減退), 쉽게 피로(疲勞)해짐, 식사(食事)와 무관한 위(胃)의 통증(痛症), 두통(頭痛), 생리통증상(生理痛症狀)과 기름진 음식(飮食)을 잘 안 먹는다. 음식(飮食)을 싱겁게 먹는 편이 다른 체질(體質)에 비하여 더욱 유발(頻發)하였다. 3. 통계적(統計的)으로 유의성(有意性)을 가지지는 못하였지만, 소양인(少陽人)은 호흡기계질환(呼吸器系疾患)에서 단순한 기침증상(症狀) 근골격계질환(筋骨格系疾患)에서 관절(關節)의 운동장애(運動障碍), 부인과계(歸人科系)에서 월경(月經)의 조기(調期)와 양(量)의 변화(變化)와 생식기(生殖器) 소양증(搔痒症), 피부계(皮膚系)에서 가려움증과 부스럼증 등은 다른 체질(體質)에 비하여 비교적 많았고 심혈관계질환(心血管系疾患), 혈액계질환(血液系疾患)은 비교적 적었다. 소음인(少陰人)은 전반적(全般的)인 소화기계질환(消化器系疾患), 호흡기계질환(呼吸器系疾患)에서 인흡(咽吸)의 이물감 통증, 심혈관계질환(心血管系疾患), 혈액계질환(血液系疾患), 근골격계질환(筋骨格系疾患)에서 통증(痛症)이나 비증(痺症), 정신신경계질환(精神神經系疾患)에서 정신계질환(精神系疾患), 부인과계(婦人科系)에서 월경통(月經痛)을 비롯한 유방(乳房)의 몽우리 냉증(冷症), 피부계(皮膚系)에서 발진(發疹)이나 두드러기, 시각계질환(視覺系疾患)과 청각계질환(聽覺系疾患)등이 다른 체질(體質)에 비해 많았다. 태음인(太陰人) 호흡기계질환(呼吸器系疾患)에서 목이 잘 쉬는 증상, 근골격계질환(筋骨格系疾患)에서 요통(腰痛), 정신신경계질환(精神神經系疾患)에서 신경계질환(神經系疾患), 피부계(皮膚系)에서 발진(發疹)이나 두드러기등이 다른 체질(體質)에 비하여 다소 많았으며 부인과계질환(婦人科系疾患)은 적었다.