• 한국농촌건축학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.27-34
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• 2019

This study explores the emergence of a modern form of Cheongju-eup townscape in the late 1930s by re-examining the 1960s restoration model of Seongan-dong and Jungang-dong in Cheongju, one of the historic cities in South Korea. According to the acquired data from the restoration model, it is found that the construction of a new urban area during the late 1930 was resulted from the following events: the development of a railroad station located outside of the north gate of Cheongju-eup since 1921, the completion of Musimcheon embankment outside the south gate in 1932, and the construction of Chungcheongbuk provincial office outside the eastern gate in 1937. In this period of development, which the author named 'Cheongju-eup period', the streets in the old castle, consisting only of two-story financial buildings, had been expanded from the existing area at the Seongan-gil intersection to the outside the east gate of Cheongju-eup. In addition, public government buildings, which were mainly located in both Seongan-gil and Yulgok-ro in the east-west direction, were newly constructed during the late 1930s in Seokgyo-dong, a new area in which a large number of commercial buildings including department stores, clothing stores, shoes shops, and watch stores were also built along the streets. Moreover, the modern form of Cheongju-eup was to be formed by several construction projects in the area of Jungang-ro in the late 1930s. Until the 1920s, the townscape outside the northern gate of Cheongju-eup, were composed of primary, agricultural, and female schools built on a largest site of Gyoseo-ro and Daeseong-ro as well as a transportation warehouse and a railway office near the Cheongju station. Then, entering the 1930s, new school buildings and domestic industrial shops and factories were built around the area of Jungang-ro ranging from the railway outside the northern gate to Bangadari. As a result, the expansion of townscape with newly constructed buildings in the late 1930s marked the emergence of a modern form of Cheongju-eup.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권6호
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• pp.1453-1463
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• 2021

Feeding is the most important behavior that represents the health and welfare of weanling pigs. The early detection of feed refusal is crucial for the control of disease in the initial stages and the detection of empty feeders for adding feed in a timely manner. This paper proposes a real-time technique for the detection and recognition of small pigs using a deep-leaning-based method. The proposed model focuses on detecting pigs on a feeder in a feeding position. Conventional methods detect pigs and then classify them into different behavior gestures. In contrast, in the proposed method, these two tasks are combined into a single process to detect only feeding behavior to increase the speed of detection. Considering the significant differences between pig behaviors at different sizes, adaptive adjustments are introduced into a you-only-look-once (YOLO) model, including an angle optimization strategy between the head and body for detecting a head in a feeder. According to experimental results, this method can detect the feeding behavior of pigs and screen non-feeding positions with 95.66%, 94.22%, and 96.56% average precision (AP) at an intersection over union (IoU) threshold of 0.5 for YOLOv3, YOLOv4, and an additional layer and with the proposed activation function, respectively. Drinking behavior was detected with 86.86%, 89.16%, and 86.41% AP at a 0.5 IoU threshold for YOLOv3, YOLOv4, and the proposed activation function, respectively. In terms of detection and classification, the results of our study demonstrate that the proposed method yields higher precision and recall compared to conventional methods.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.94-103
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• 2022

Weeds bring disadvantages to crops since they can damage them, and a clean treatment with less pollution and contamination should be developed. Artificial intelligence gives new hope to agriculture to achieve smart farming. This study delivers an automated weeds growth point detection using deep learning. This study proposes a combination of semantic graphics for generating data annotation and U-Net with pre-trained deep learning as a backbone for locating the growth point of the weeds on the given field scene. The dataset was collected from an actual field. We measured the intersection over union, f1-score, precision, and recall to evaluate our method. Moreover, Mobilenet V2 was chosen as the backbone and compared with Resnet 34. The results showed that the proposed method was accurate enough to detect the growth point and handle the brightness variation. The best performance was achieved by Mobilenet V2 as a backbone with IoU 96.81%, precision 97.77%, recall 98.97%, and f1-score 97.30%.

• 농업과학연구
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• 제50권3호
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• pp.357-364
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• 2023

In this study, we propose a ripe tomato bunch localization method based on convolutional neural networks, to be applied in robotic harvesting systems. Tomato images were obtained from a smart greenhouse at the Rural Development Administration (RDA). The sample images for training were extracted based on tomato maturity and resized to 128 × 128 pixels for use in the classification model. The model was constructed based on four-layer convolutional neural networks, and the classes were determined based on stage of maturity, using a Softmax classifier. The localization of the ripe tomato bunch region was indicated on a class activation map. The class activation map could show the approximate location of the tomato bunch but tends to present a local part or a large part of the ripe tomato bunch region, which could lead to poor performance. Therefore, we suggest a recursive method to improve the performance of the model. The classification results indicated that the accuracy, precision, recall, and F1-score were 0.98, 0.87, 0.98, and 0.92, respectively. The localization performance was 0.52, estimated by the Intersection over Union (IoU), and through input recursion, the IoU was improved by 13%. Based on the results, the proposed localization of the ripe tomato bunch area can be incorporated in robotic harvesting systems to establish the optimal harvesting paths.

• 대한교통학회지
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• 제33권6호
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• pp.554-563
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• 2015

본 연구는 확률적 모수를 고려한 음이항 모형을 이용하여 지방부 신호교차로에서 발생한 교통사고에 대한 모형을 개발하는데 목적이 있다. 교통사고 모형개발에 사용되는 기존의 가산모형(대표적으로 포아송/음이항모형)의 단점은 시간적 변화 혹은 각 지점/구간이 가진 고유한 특성에 대한 변화를 통합하여 설명하지 못한다는 것이다. 이로 인해, 추정되는 계수의 표준오차가 과소추정되어 결과적으로 모형 전체의 신뢰성을 하락시킨다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이 연구에서는 각 대상 지점/구간의 이질성을 고려 할 수 있는 random parameter를 적용하여 기존 가산모형의 한계점을 개선하였다. 분석결과 교통량의 증가와 는 부도로의 보행자 시설들은 사고발생 증가에 영향을 미치고, 좌회전 전용차로 및 중앙분리대는 교통사고 감소에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 토대로 본 연구에서는 random parameter를 적용한 모형개발방법이 효과적임을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 기하구조의 변경 관련 자료의 부재로, 이들에 대한 영향까지는 확인하지 못한 한계가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.58-69
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• 2002

지방부 도로의 신호교차로에서 발생하는 교통사고의 대부분은 충돌 $\cdot$추돌사고가 차지하고 있다. 교통 사고 감소와 소통 증진을 위해 지방부 도로 신호제어의 고급화 및 딜레마 구간 제어가 요구되고 있다. 본 논문에서는 딜레마 구간 내 차량 수를 최소화하기 위하여 기본적인 감응제어(actuated control)의 발전된 형태인 Volume-Density Control과 일본의 R형 검지기를 이용한 딜레마 구간 제어, 미국의 EC-DC Control을 딜레마 구간 제어전략으로 설정하였다. 제어전략의 효과분석은 최대녹색시간에 따른 분석, v/c 에 따른 분석을 실시하였으며 효과척도로는 안전 측면에서 딜레마 구간 내 차량 수, Max-Out Probability, 소통 측면에서 평균정지지체를 사용하였다. 이를 위해 일반국도상의 신호교차로를 효과분석 대상 교차로로 선정하여 딜레마 구간 제어 속도 범위를 설정하고 현장조사를 실시하여 시뮬레이터의 차량발생 기본 자료로 적용하였다. 시뮬레이터를 이용한 평가 결과 일본의 딜레마 구간 제어전략이 안전 측면에서, 미국의 EC-DC Control 이 소통 측면에서 가장 효과적인 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 효과적인 신호제어전략을 제시하였는데 이는 일본의 제어방식과 EC-BC Control의 정지선 검지기의 기능을 혼합한 것으로 안전 및 소통 측면에서 가장 효과적인 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.131-139
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• 2002

본 연구는 도로의 설계일관성 평가를 위해 지방부 2차로 도로의 평면 곡선부 85백분위 주행속도 예측모형을 기존의 회귀모형에 비해 보다 효율적이고 신뢰성 높은 인공신경 망 이론을 적용하여 개발하였다. 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽)과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에 따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였다. 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다. 분석결과, 네 가지 유형의 신경망 모형 중에서 모형 D가 통계적 검증결과 $R^2$값이 85%이며, %RMSE=0.0204로 가장 실제값에 유사한 모형으로 평가되었다.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제17권4호
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• pp.97-112
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• 2006

For 387 married women in their 20s to 50s, we inquired about the differences in whether they intended on moving into a welfare facility, depending on their views on supporting the elderly and the burden of supporting elderly parents, and tried to find out factors that would affect their decision to move into a welfare facility. With those objectives in mind, we conducted a survey targeting married women in their 20s to 50s who live in Seoul, Daejun or a city or county in Choongnam-do, and carried out frequency analysis, intersection analysis, one-way ANOVA and judge analysis. Our findings from those analyses are summarized as follows. First, when considering married women's characteristics and examining their intention of moving into a welfare facility for the elderly, there was a meaningful difference in their intention depending on age, academic background, occupation, and area of residence. Second, our analysis of the differences in their intention of moving in, based on married women's view on supporting the elderly and the burden of supporting elderly parents, indicates that due to these responsibilities, the greatest number of married women expressed their intention of moving in if a convenient facility for the elderly and service were provided. However, the analysis for the intention of moving in depending on savings for old age, did not exhibit any meaningful difference. Third, from the examination of determining factors for married women's intention of moving into a welfare facility for the elderly, based on age, academic background, occupation, residential area, responsibility for supporting an elderly family member and savings for old age, it was found that the burden of support was the only meaningful effective factor.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.100-109
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• 2008

야간 교통사고는 도로 조명이 적절하지 못할 때 증가되는 경향이 있고, 차량이 도로 밖으로 이탈하는 사고는 시선유도 시설의 부재로 인한 대표적인 사고의 유형이라 할 수 있다. 곡선부의 교통사고와 인적피해를 줄이기 위해 운전자의 안전운행을 유도하고 교통소통 증진과 도로상의 안전을 도모하는 도로안전시설의 설치가 시급한 실정이다. 이에 교통량이 상대적으로 적은 지방부 도로에 대한 도로조명 설치와 같은 과다한 지출을 줄이고 오히려 비용 절감효과는 물론 시설물 설치가 용이한 시선유도시설(Delineators)의 설치기준이 요구되어진다. 곡선부에서 운전자의 시선을 유도하기 위한 시설은 시선유도표지(Delineator), 갈매기표지(Chevron Alignment Sign), 표지병(Raised Pavement Marker)이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 곡선부의 선형 변화에 대한 정보를 가장 효율적으로 전달하는 시설물인 갈매기표지와 차량의 차로이탈 및 차로침범 예방시설물인 표지병을 대상으로 설치기준에 대해 검토하고 운전자의 시각행태 및 차로침범을 고려하여 안전하고 효율적인 설치기준을 제시하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.77-84
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• 2015

본 연구의 핵심적인 목적은 유동인구 분포의 공간 패턴의 영향요인 분석을 위한 공간회귀모형 적용의 효용성을 검토하는 것이다. 이를 위해 서울시 유동인구 조사 자료를 활용하여 조사지점별 유동인구의 전역적, 국지적 공간 자기상관 측정을 실시하였다. 그 결과 분석에 적용된 공간자기상관 측도인 Moran's I, Getis-Ord-$Gi^*$ 그리고 Local Moran's I 모두에서 통계적으로 유의한 수준의 공간적 유사성과 이질성이 발견되었다. 이를 근거로 유동인구분포와 토지이용 특성과의 관계를 파악하기 위한 통계적 모형으로 공간회귀모형인 지리가중회귀모형(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 채택하였다. 모형의 설명변수로써 서울시 전체에 대한 400m*400m 격자망기반에 토지이용혼합도, 주거 밀도, 상점밀도, 녹지 밀도와, 추가적으로 각 격자별 버스노선밀도, 교차로 밀도, 교통 결절점 접근성, 평균 도로폭, 평균 보도넓이를 산출 및 집계 하였다. 동일한 방식으로 격자망에 집계된 유동인구 정보와 토지이용 및 교통 특성과의 GWR모형 결과를 Ordinary Least Square(OLS) 분석 결과와 비교한 결과 GWR모형의 주요 통계량 수치에서 개선된 결과를 도출하였다. 또한 구획된 격자망의 각 셀별로 도출된 GWR모형의 추론 결과를 검토한 결과 적용된 설명변수의 유동인구 분포에 대한 효과가 국지적으로 변동하는 양상을 파악할 수 있었다.