• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 제3의학
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• 제2권1호
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• pp.55-84
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• 1997

Inferential structure and reality problem is a serious issue to O.M.(oriental medicine). The study will analyze this issue through a philosophical and historical comparative study of W.M.M(Western modern medicine) and O.M. First, I presuppose some basic ideas. The first is the division of the 'the philosophy of medicine' and 'the medicine itself'. Second, there is a 'visibility' that discriminate between 'the abstractive concept' and 'the concrete object' in diagnostic terminology. The third is the separation of disease, the entity and disease, the phenomenon. Finally, the distinction between the cause of disease and the nature of disease. Through these basic concepts, this study will analyze O.M's diagnostic methodology, 'Pattern identification of the S.A.S(sign and symptom)'. The results are follows: 1. O.M's views disease as a phenomenon. So, the S.A.S, which is visible, is the disease itself. Tough the analysis and inference of the S.A.S, 證(zheng) the essence is derived. 2. 證(zheng) can be considered as 'the abstractive concept' reflecting the essence of a disease. 3. 證(zheng) is not arrived through causal sequence reasoning but rather by analogical reasoning. 4. 證(zheng) is 'the non-random correlative combination of S.A.S', pattern. These patterns secure the abstractive deduction in reality. that is, The causality, the positivism, the view of disease as entity, and anatomical knowledge are the traits peculiar to W.M.M. But, these properties can not be applied universally to every medical systems. Also, these properties do not indicate the superiority or inferiority of any medical system. 5. 證(zheng) summarizes the patients condition simultaneously with the S.A.S. However, 證(zheng) doesn't necessarily indicate the knowledge about the actual internal organ. That is, Early in O.M.'s history, the diagnostic terminologies including 證(zheng) were analogical reflections of a naive knowledge of internal organs and external environmental factors. Later, the naive knowledge in 證(zheng) changed int new nature, an abstractive concept. The confusion of the concept of disease, the indiscriminate acceptance of Western anatomical knowledge, and the O.M.'s theoretical evolution et are the challenge facing modern O.M. To find solutions, this study looks at the sequence of the birth of W.M.M. and then compares it's system with the O.M. system. The confusion of the concept of disease, the indiscriminate acceptance of Western anatomical knowledge, and the O.M.'s theoretical evolution et are the challenge facing modern O.M. To find solutions, this study looks at the sequence of the birth of W.M.M. and then compares it's system with the O.M. system. It is recommended that O.M. diagnostics should pay close attention to the ambiguity of the diagnostic methodology in order to further development. At present time, the concept and the system peculiar to O.M. can not be explained by common language. but O.M.'s practitioner can not persist in this manner an: longer. Along with the internal development of O.M., the adjustment of O.M.'s diagnostic terminology needs to be adopted.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제51권4호
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• pp.146-169
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• 2018

현행 문화재보호법은 인위적이거나 자연적으로 형성된 국가적 민족적 또는 세계적 유산으로서 역사적 예술적 학술적 또는 경관적 가치가 큰 것을 문화재로 정의하고, 문화재의 성격에 따라 유형문화재, 무형문화재, 기념물, 민속문화재로 구분하고 있다. 그리고 지정주체에 따라 시 도지사가 지정하는 시 도지정문화재 및 문화재자료와 문화재청장이 지정하는 국가지정문화재가있다. 국가지정문화재의 보존 관리 정책 중 하나인 정기조사는 문화재보호법에 따라 문화재의 현상, 관리, 수리, 그 밖의 환경보전 상황 등에 관하여 3년 또는 5년 주기로 조사하는 제도로 2006년 문화재보호법에 도입되어 현재까지 해당문화재의 훼손 손상등을 사전에 발견하고 적절한 예방조치를 취하는 등 국가지정문화재의 보존 관리에 기여한 바가 크다. 그런데 2016년 제정된 국가지정문화재 정기조사 운영지침의 일부내용은 국가지정 동산문화재 정기조사 운영에 혼란을 종종 발생시켜 국가지정 동산문화재 정기조사의 체계적 관리 및 품질 제고를 위한 수정과 보완이 필요하다. 이에, 본고는 국가지정문화재 정기조사제도의 체계와 구조, 국가지정 동산문화재 정기조사 운영실태 등을 분석한 후 국가지정 동산문화재 정기조사의 체계적 관리 및 품질 제고를 위하여 국가지정문화재 정기조사 운영지침상의 정기조사 총괄 주관 실시부서 특정, 정기조사 위탁, 정기조사 서식 및 매뉴얼의 개선방안을 제시하였다. 이들 개선방안이 향후 국가지정 동산문화재 정기조사의 품질 제고와 맞춤형 조사 기록체계 구축에 일조되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.