• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권1호
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• pp.13-18
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• 2013

본 연구는 농협 한우개량사업소 후대검정우 552두의 도체중, 배최장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도를 측정한 후 고밀도 SNP 패널(777K)을 사용하여 유전체 혈연 행렬(Genetic Relationship Matrix, GRM)을 추정하고 GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 GEBV (Genomic Estimated Breeding Value)를 구하여 교차 검증(Cross-validation) 방법으로 그 정확도를 추정함으로써 유전체 선발 기법을 한우 유전평가 체계에 적용하기 위한 기초자료로 이용하고자 수행하였다. 교차 검증 방법으로 각 형질별로 추정된 유전체 육종가의 정확도는 0.915~0.957로 상당히 높게 추정되었다. 대립유전자의 빈도로 계산된 유전체 혈연 행렬을 이용하여 GBLUP 방법으로 추정된 육종가 정확도의 최대 차이는 후대검정우 534두에 대하여 도체중, 배최장근단면적, 등지방 두께 및 근내지방도 순으로 각각 9.56%, 5.78%, 5.78% 및 4.18% 정도의 수준으로 상승했고, 혈통 기록상의 모든 개체 3,674두에 대해서는 형질 별로 최대 13.54%, 6.50%, 6.50% 및 4.31% 정도의 수준으로 증가한 결과가 추정되었다. 이는 한우 보증씨수소의 선발 시스템에서 아직 표현형 자료를 생산할 수 없는 당대검정 후보축 대한 집단을 조성할 때 유전체 정보를 이용한 사전 선발을 활용하면 기존의 상대적으로 낮았던 육종가의 정확도의 상승 효과와 세대 간격의 단축으로 인하여 유전적 개량량을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 genomic breeding value 추정을 위하여 조성된 집단의 경우는 후대 검정우 집단으로서 개체들 간의 혈연관계가 높으며, 이미 전통적인 BLUP 방법으로도 상당히 높은 정확도를 가진 집단을 이용하였다. 그러나, 현재 한우 집단에 대한 유전체 자료 구축 시 이용할 수 있는 정확한 자료는 후대검정우 집단 외에는 참조 집단을 조성할 수 있는 대안이 없으므로, 지속적인 유전체 검정을 위해서는 다양한 유전적 조성이 구축된 참조 집단을 구축해야 할 것으로 사료된다. 또한 유전체 검정을 통한 정확도 상승효과를 기대하기 위해서 지속적으로 참조 집단의 크기를 늘릴 필요성이 있다.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.77-93
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• 2023

COVID-19 팬데믹은 정부의 예방 및 통제 조치, 사람들의 위험 인식의 변화, 그리고 생활 방식의 변화를 통해 상당한 사회적 변화를 가져왔다. 특히, 정부의 방역정책과 도시공간의 잠재적 감염 위험에 대한 우려는 교통수단과 도시공간에 대한 선호를 크게 변화시켰다. 이러한 변화는 COVID-19 팬데믹이후에도 도시 공간에 지속적인 영향을 미치거나 새로운 형태로 변화할 수 있다. 따라서 본 연구는 코로나19 범유행에 따른 도시민의 이동수단 선호와 도시공간 이용 변화를 분석하여 도시공간이 현재와 미래의 감염병에 적응할 수 있는 회복탄력성과 잠재력을 탐색하고자 한다. 본 고는 이동 수단과 도시 공간에 대한 전반적인 선호도가 팬데믹 이전, 팬데믹 중, 팬데믹 종료에 따라 유의미하게 차이가 있다는 것을 확인하였다. 팬데믹 기간 동안 안전하다고 인식되는 개인 소유 차량과 녹지 공간을 제외하고는 전반적인 이동수단과 도시 공간에 대한 선호도가 감소하였다. 특히, 이동수단과 도시 공간에 대한 유행 중 선호도는 팬데믹 전에 비해 5배 가량 낮게 나타났다. 팬데믹 당시 긍정적으로 인식되었던 녹지 공간과 의료시설이 팬데믹 이전 선호도 수준으로 돌아올 것으로 예상되나, 다른 도시 공간 요소들은 뉴노멀을 맞이한 것으로 보인다. 본 결과는 코로나19 팬데믹이 도시민의 이동 수단과 도시 공간 선호에 큰 영향을 미쳤음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6C호
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• pp.801-814
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• 2004

본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라로 얻어진 명함 영상을 효과적으로 이진화하기 위하여 변형된 quadratic 필터(modified quadratic filter: MQF)를 이용한 블록 적응 이진화 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 문자 블록과 배경 블록으로 분류한다. 그런 다음 분류된 각 문자 블록을 중심으로 24${\times}$24 크기의 사각 창(rectangular window)을 씌우고 그 결과 블록을 전처리 필터인 QF에서 이진화를 위한 역치 선택 과정을 변형한 MQF를 이용하여 개선한다. 마지막으로 MQF에서 선택한 역치를 기준으로 하여 개선된 블록의 8${\times}$8 크기의 중심 블록에 대하여 이진화를 수행하고 영상의 원래의 위치에 채워서 이진화된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 MQF와 블록 적응 이진화 방법은 PDA로 획득한 시험 명함 영상에 대하여 각각 기존의 QF와 전역 이진화 방법보다 이진화 성능에 미치는 영향이 우수하였다. 그리고 제안된 MQF를 이용한 블록적응 이진화 방법은 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 비하여 문자가 훨씬 선명하게 나타나는 우수한 화질의 이진화 영상을 얻을 수 있었다. 또한 이들 이진화 영상들에 대하여 현재 상용화되고 있는 문자 인식 프로그램으로 문자 인식률을 비교한 결과, 제안된 방법에 의한 이진화 영상이 약 87.7%의 문자 인식률을 보여 약 55.7%의 문자 인식률을 보인 기존의 QF를 이용한 전역 이진화 방법에 의한 이진화 영상에 비하여 약 32.0%의 문자 인식률 증가를 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.12-21
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• 2006

최근 우리는 항공 혹은 위성 영상 등에서 방대한 고해상도 지형 데이터를 접하고 있다. 여러 연구 및 응용에서 이러한 관심 지역의 대규모의 지리 정보 혹은 전체 행성 데이터에 대해서 실시간 시각화를 필요로 하고 있다. 널리 사용되고 있는 지형 실시간 시각화의 핵심적인 연산은 다중 상세도 수준 구조에서 참여자의 시점을 고려한 상세도 수준의 선택이다. 대규모 지리 데이터에 대해서 이러한 실시간 영상 생성을 수행하기 위해서는 실시간 영상 생성 시간 이전에 다계층 품질 계층구조를 구성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전체 행성 응용을 위하여 정육면체 4-8 타일 구조를 선택하였다. 이를 기반으로, 원시 지형 정보 영역의 해당하는 단말 수준의 타일 구조를 선택적으로 구성하고, 생성된 타일에 대해서 샘플링을 통하여 단말 수준의 타일을 구성한다. 로우 패스 필터를 이용하여 상향식으로 저해상도 타일을 구성하여 전체 4-8 타일 다계층 구조를 완성한다. 본 연구는 비메모리 저장소에 4-8 타일 구조를 구성하기 위한 효과적인 일련의 방법론을 구체화하였으며, 공개되어 있는 전체 화성 지형 및 영상 데이터에 대해서 실험하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권7호
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• pp.545-555
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• 2020

본 연구에서는 해외 수력댐 건설 프로젝트의 사전조사 기초자료 제공을 위하여 댐 위치 결정을 위한 사전적지분석 알고리즘을 개발하고, 위성영상 수치표고자료인 ASTER Global Digital Elevation Model (ASTGTM)과 토지피복자료인 Terra/Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) MCD12Q1를 사용하였다. 사전적지분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 적지분석과 댐 건설 시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지분석은 사용자가 하천 위의 지점을 선택하면, DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복자료를 통한 보상면적을 기반으로 지점의 적지여부를 평가한다. 분석알고리즘은 국내 부항, 보현산, 성덕, 영주댐을 대상으로 시범적용 됐으며 해당 지점의 가능 최대낙차는 각각 37, 67, 73, 42 m로 나타났으며 최대저수면적은 1.81, 2.4, 2.8, 8.8 ㎢ 최대저수량은 35.9, 68, 91.3, 168.3×10⁶ ㎥으로 나타났다. 보현산과 성주 댐에서는 타당성을 보였으나, 부항과 영주 댐의 경우 ASTGTM 에러로 인한 잘못된 하천망과 유역경계로 인해 낙차가 제한됨을 보였다, 본 연구의 결과는 향후 해외 수력댐 사업 진출시 사전분석에서 적지의 지형학적 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 보존과학회지
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• 제9권1호
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• pp.40-47
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• 2000

아주 많이 분해된 고함수율 수침고목재(평택 토탄층 출토 물푸레나무, 약 5,700 BP)의 동결 건조를 위한 PEG (#3350) 전처리 조건을 규명하고자, PEG 농도와 용매 종류에 따른 치수 안전성을 비교하였다. 함침 처리 중 시간별로 조사한 중량 변화율을 보았을 때, 물과 t-부탄올 용매 모두 저농도에서는 PEG가 짧은 시간내에 침투, 확산하며 고농도에서는 저농도에서 보다 중량이 완만히 증가하여 함침 시간이 길게 요구되었다. t-부탄올 용매가 물보다 PEG 침투량을 향상시켰다. 그러나 동결 건조후 치수 안정성은 저농도 PEG 수용액으로 전처리하는 것이 우수하였다. 고농도 (60%-70%) PEG 처리 (t-부탄올 용매)의 경우는 치수안정성이 떨어졌는데 이는 고농도에서는 PEG가 동결이 완전히 이루어지지 않을 뿐만 아니라 과잉 침투된 PEG가 건조후 수분을 다시 흡수하였기 때문으로 생각된다. 고농도 (70%) PEG 수용액 처리 후 자연건조한 것은 함몰이 발생하였다. 이상의 결과, 아주 많이 분해된 고함수율 수침고목재의 경우는 t-부탄올 용매가 필요 없이 저농도 PEG 수용액 (40%정도)으로 전처리하는 것이 동결 건조에 가장 적합한 것으로 밝혀졌다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권4호
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• pp.283-289
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• 2014

본 연구는 라만 분광법과 부분최소자승법을 이용하여 불량 분말식품을 비파괴적으로 검출할 수 있는 기술을 개발하기 위해 수행되었다. 향신료와 건강보조식품 등으로 소비가 증가하고 있는 마늘과 생강분말을 실험대상으로 선정하고 옥수수 전분을 농도별로 혼합하여 시료를 제작하였다. 라만 반사스펙트럼과 부분최소자승법을 이용하여 불량 분말식품에 혼합된 옥수수 전분의 농도를 예측하기 위한 모델을 개발하고 교차검증을 통해 그 성능을 평가하였다. 또한 변수중요도척도를 이용하여 예측모델의 개발에 기여도가 높은 라만스펙트럼을 선정한 후 이 스펙트럼을 이용하여 새로운 예측모델을 개발하였다. 그 결과 전체 라만 스펙트럼의 약 1/3에 해당하는 스펙트럼 데이터만을 이용하여 전체 라만 스펙트럼을 이용하여 개발된 예측모델과 같은 성능을 갖는 모델을 개발하는 것이 가능하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권7호
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• pp.891-902
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• 2007

실험을 통한 한국형 체감온도지수를 개발하기 위하여 실험을 수행할 경우 필요한 피험자의 선발과정, 실험의 정확도, 피험자의 안전 및 실험에서 발생하게 될 여러 가지 상황을 대비하기 위해서 예비실험을 실시하였다. 예비실험에서는 저온에 의한 인체의 영향을 최소화하기 위해 영상 $5^{\circ}C$에서 풍속을 무풍에서 강풍으로 변화시키면서 실험조건과 인체의 안전에 대해 살펴보았다. 그 결과, 안면부 부위별 피부온도변화의 경우 얼굴의 오른쪽 부위이 기온과 풍속변화에 가장 민감하여 안정적인 변화경향을 나타내었으며 모든 피험자가 얼굴의 오른쪽 부위에서 가장 낮은 온도를 보였다. 성별에 따른 차이에서는 여성이 남성보다 더 민감하게 반응하였으며, 약한 풍속에서 피부온도가 크게 변화함을 알 수 있었으며, 기준풍속에 따른 영향은 체감온도지수 개발시 고려하지 않는 것이 바람직함을 알 수 있었다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.11-22
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• 2017

The purpose of this study is to analyze the actual situation of residents' participation in rural development projects, to identify their performance and problems, and suggest ways to develop desirable villages in rural areas. From reviewing relevant pre-studies, this study was done by interview, questionnaire, and observation targeting 140 leaders and residents of exampled village of the project in Jeollanam-do, as well as by listening opinions of relative experts. This study is largely classified into 4 parts, review of character and appearing background of village development project, review of theoretical discussion about residents' participation, evaluation of accomplishments and analysis of participation, and establishing a model for habitants-participating village development project and how to improve it. As a result of questionnaire, it was found urgent for habitants to convert their thinking about village development and their participation in it, to realize a model of this project, as well as political stimulus to promote that. Therefore, measures must be required to improve current village development projects and to promote them. First of all, a preparation period is required to sufficiently provide the village where habitants are willing to participate in, from the state of place selection. Besides, it is required to run away from profit-making businesses aiming at foreign people, to improvement of residents' welfare in a long term, and enhanced resources management in a broad view. Waste of working expenses seems to be solved through direct operation by a corporation in charge of profit-making businesses, under superstition of residents' community. Finally conclusion, expansion and practicalization of education to residents are essential, to promote their participation in rural development projects. Especially it must be practical education for habitants such as 'community-ship' or 'technology education in each interesting part,' rather than tour of other villages and unilateral lectures from experts. Along with this, a long term plan and systematic participation is more essential. Since planning itself can be mutual learning to enhance residents' capacity, a chance must be established to discuss and plan each part including resources-research, by making them participate in.