Kim, MinJu;Choi, YoHan;Lee, Jeong-nam;Sa, SooJin;Cho, Hyun-chong
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.
The purpose of this study is to suggest effective online pedagogical strategies for a fashion design CAD course to enhance student learning and satisfaction. The study investigated student experience of online learning and compared online learning with a face-to-face learning experience. Student concentration, participation, perceptions of effectiveness of teaching, utilization of learning materials, and satisfaction were analyzed using a 5-point Likert scale. Advantages and disadvantages of online learning as well as advantages of face-to-face learning were also analyzed both quantitatively and qualitatively. Student concentration, participation, and perception of effectiveness of teaching were greater for face-to-face learning with significantly higher concentration on individual practice. Students utilized video recording of synchronous online lectures more actively than PDF lecture notes. The advantages of face-to-face learning were plentiful communication and feedback and easy questioning process as well as high levels of understanding and concentration. Meanwhile, major disadvantages of online learning were the speed of the lecture, lower levels of understanding and concentration, limited peer interaction, and technical problems. Major advantages of online learning were flexibility and convenience, repetitive learning through videos, and instant communication and feedback. Students preferred a blended learning approach for the fashion design CAD course. For effective online learning, it is suggested that instructors frequently question and check student practice through screen share in a private online meeting room and engage activities that are demanding of student interaction. The video recording of synchronous online lectures is also suggested as a supplemental learning material for repetitive learning.
자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.
대두의 내냉성계통의 선발을 위한 예비시험으로서 도입종과 재내수집종을 각각 1$0^{\circ}C$, 17$^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, 35$^{\circ}C$에서 발아력을 조사하여 품종간차이를 검토하였다. 또 1$0^{\circ}C$의 저온에서 각품종간 출현일수와 10일, 20일 키운 유묘장을 조사하여 발아와 이들 상호간의 관계를 검토하는 한편 발아와 성숙일수 또는 종실의 크기와의 관계를 알아 보았다. 대두의 품종간 발아력의 차리는 1$0^{\circ}C$, 17$^{\circ}C$에서 공히 나타났지만 $25^{\circ}C$,와 35$^{\circ}C$에서는 품종간발아력의 차리가 전혀 인정되지 않았고 특히 1$0^{\circ}C$가 17$^{\circ}C$보다 월등한 차리를 나타내어 내냉성선발은 1$0^{\circ}C$가 적합한 것으로 사료된다. 또한 저온발아력과 출현일수에는 +0.80의 상관관계가 있을 뿐아니라 10일 20일 키운 유묘장과도 각각 -0.61, -0.50의 상육이 있는 것으로 보아 1$0^{\circ}C$의 저온발아에 의한 내냉성검정은 타당한 것으로 생각된다. 저온발아력과 성숙일수와에 일정한 관계가 없다는 것은 내냉성이 있고 동시에 조숙성인 품종의 선발이 가능하다는 것을 시사해준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.199-208
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2023
The emergence of COVID-19 virus has shaken almost every aspect of human life including but not limited to social, financial, and economic changes. One of the most significant impacts was obviously healthcare. Now though the pandemic has been over, its aftereffects are still there. Among them, a prominent one is people lifestyle. Work from home, enhanced screen time, limited mobility and walking habits, junk food, lack of sleep etc. are several factors that have still been affecting human health. Consequently, diseases like diabetes, high blood pressure, anxiety etc. have been emerging at a speed never witnessed before and it mainly includes the people at young age. The situation demands an early prediction, detection, and warning system to alert the people at risk. AI and Machine learning has been investigated tremendously for solving the problems in almost every aspect of human life, especially healthcare and results are promising. This study focuses on reviewing the machine learning based approaches conducted in detection and prediction of diabetes especially during and post pandemic era. That will help find a research gap and significance of the study especially for the researchers and scholars in the same field.
본 논문에서는 2022년 10월 29일 한국에서 발생한 이태원 압사 사고를 기반으로 미래에 발생할 수 있는 인파 사고에 대하여 군중 밀집으로 인한 위험을 미리 예측하고, 예방하기 위한 목적으로 작성되었다. 단일 CCTV 같은 경우 관리자가 실시간으로 현재 상황을 판별할 수 있지만, 하루 종일 해당 화면만 들여다볼 수 없기 때문에 CCTV 화각으로 촬영된 영상들을 학습한 YOLO v4를 이용하여 객체를 탐지하고, 정해진 군집의 수가 초과하는 순간에 알림을 통해 군중 밀집으로 인한 안전사고를 예방하게 된다. YOLO v4 모델을 사용하게 된 이유는 이전 YOLO 모델보다 더욱 높은 정확성과 빠른 속도로 개선되어, 객체 탐지 기법이 더 용이해졌기 때문이다. 본 서비스를 AI-Hub 사이트에 등재된 CCTV 영상 데이터로 테스트하는 과정을 거치게 된다. 현재 한국에 CCTV는 기하급수적으로 증가하였고, 이를 실제 CCTV에 적용한다면 앞으로 일어나게 될 군중 밀집으로 인한 사고를 비롯한 다양한 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper has relatively high technical standard and experimental skill. The fabrication of TCO film with high transparency, low resistance and low chromaticity require exact control of several competing factors. This paper has resolved these problems reasonably well, thus recommended for publication. Indium tin oxide(ITO) thin films were by D.C. magnetron roll-to-roll sputter system utilizing ITO and $SiO_2$ targets of ITO and $SiO_2$. In this experiment, the effect of D.C. power, winding speed, and oxygen flow rate on electrical and optical properties of ITO thin films were investigated from the view point of sheet resistance, transmittance, and chromaticity($b^*$). The deposition of $SiO_2$ was performed with RF power of 400W, Ar gas of 50 sccm and the deposition of ITO, DC power of 600W, Ar gas of 50 sccm, $O^2$ gas of 0.2 sccm, and winding speed of 0.56m/min. High quality ITO thin films without $SiO_2$ layer had chromaticity of 2.87, sheet resistivity of 400 ohm/square, and transmittance of 88% and $SiO_2$-doped ITO Thin film with chromaticity of 2.01, sheet resistivity of 709 ohm/square, and transmittance of more than 90% were obtained. As a result, $SiO_2$ was coated on PET before deposition of ITO, their chromaticity($b^*$) and transmittance were better than previous results of ITO films. These results show that coating of $SiO_2$ induced arising chromaticity($b^*$) and transmittance. If the thickness of $SiO_2$ is controlled, sheet resistance value of ITO film will be expected to be better for touch screen. A four point probe and spectrophotometer are used to investigate the properties of ITO thin films.
인터넷의 보급과 더불어 디지털 콘텐츠도 다양한 경로를 통해 보급 및 사용되고 있다. 그러나 디지털 콘텐츠는 속성상 아날로그 콘텐츠와 달리 쉽고, 빠르게 복사할 수 있으며 복제품은 원본에 비해 질적인 저하가 없으며 더 나아가 사용자들의 무료 선호 인식과 더불어 콘텐츠의 불법 복제 및 비정상적인 유통 문제를 야기시키고 있다. DRM(Digital Right Management)은 이러한 디지털 콘텐츠에 대한 불법 복제 및 불법 유통을 방지 또는 억제하기 위한 기술이라고 할 수 있다. 최근 콘텐츠 저작권 보호를 위한 기술인 DRM(Digital Right Management)은 기존의 PC 환경에서 이루어지던 콘텐츠 활용기술이 휴대용 기기에 기술의 성장으로 휴대용 기기에서의 DRM 적용이 요구되어 왔다. 많은 등의 많은 표준화 기구와 많은 DRM 서비스 회사들에 의해서 여러 가지 서비스모델이 제안되어 왔으며 기존의 PC 환경과 달리 휴대용 디지털 오디오 기기는 프로세스/네트워크 제약으로 기존의 PC DRM의 모델을 그대로 적용하기 어려우며 DRM 적용을 위해 고사양의 H/W사양이 요구되고 있다. 본 논문에서는 현재 많은 디지털 휴대용 오디오 기기에 사용되는 저성능 기기에 적용이 적합하도록 DRM서비스 모델을 제시하였으며 기기의 내부 메모리 구조 타 DRM 서비스의 호환성을 위해 서비스 변환 서버인 DFCS를 제안하여 저성능 프로세스를 사용한 디지털 휴대용 오디오 기기의 보안성 및 편의성을 증가시켰다.
증강현실 기술이 많이 보편화 되고 사용 양태가 다양화됨에 따라 적용되는 분야 및 범위 또한 우리 생활 곳곳에서 쉽게 나타나고 볼 수 있게 되었다. 기존의 카메라 비전 기반 증강현실 기법들은 현실 세계의 실제 정보 이용 보다는 마커를 이용한 기술을 더 많이 사용하였다. 이러한 마커 인식을 통한 증강현실 기법은 그 응용 범위가 제한적이고 사용자가 해당 서비스 응용 프로그램에 몰입하는데 적절한 환경을 제공하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서 스마트 모바일 단말 기반 증강현실 기술 구현을 위해 단말 장치에 내장된 카메라와 이미지 처리 기술을 활용하여 어떠한 마커도 없는 상태에서 사용자가 현실세계의 영상으로부터 객체를 인식하고 해당 객체에 연결된 3D 컨텐츠와 관련 정보를 현실 세계의 영상에 추가되게 함으로써 서비스가 구현되는 증강현실 가술을 제시하였다. 이미지로부터의 객체 인식은 미리 등록되어 있는 창조용 정보와 비교하는 과정을 통해 진행되었으며 이 과정에서 스마트 모바일 장치의 특성을 고려하여 구동 속도 향상을 목표로 유사도 측정을 위한 연산량을 줄이도록 하였다. 또한 3D 컨텐츠가 단말 화면상에 출력된 후 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용한 터치 이벤트를 통해 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 이 후 사용자의 선택에 따라 웹 브라우저를 통하여 객체와 연관된 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에 묘사된 시스템을 이용하여 기존 기술과의 객체 인식 및 동작 속도, 정확도, 인식 오류 검출 정도 등의 성능 차이를 비교 분석하였고 그 결과를 제시함으로써 스마트 모바일 환경에 적합한 증강현실 기법을 소개하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.
본 연구는 대규모 온실에서 작업관리와 인력관리 및 병해충 모니터링을 위한 HRM 프로그램을 개발하여 현장적용 시험을 수행하였다. 작업자의 전용 앱으로 작업지시와 현장의 작업내용 및 병해충 발생에 대한 정보를 입력할 수 있다. 관리자는 작업자의 작업내용별 노동시간과 작업속도, 작업품질을 평가하여 기록하고 이를 토대로 작업별 작업속도 기준을 설정할 수 있으며, 작업일정 수립이나 작업 투입인원의 결정이 용이하게 될 것이다. 따라서 고용인원을 효율적으로 운용하면서 작업수행을 용이하게 할 수 있으며, 작업자의 수급계획을 세울 때도 용이하게 사용될 수 있다. 시기별 작업분석을 통해 고용인원의 적정성을 평가할 수 있고 정규인력과 비정규 인력에 대한 수급비율을 조정할 수 있게 할 것이다. 작업자의 실시간 작업성과를 공개하며 작업자 간 경쟁을 유도하고 기준작업량 이하를 달성하는 작업자의 재교육 및 작업방법 개선을 통해 작업효율의 상승이 가능하다. 실증현장에서 분석해본 파프리카의 작업은 순치기, 수확 및 유인작업이 모든 작업시간의 91%이상을 차지하며, 수확작업보다 유인 및 순치기 작업시간이 두배정도 더 많은 것으로 나타났다. HRM 프로그램을 도입하기 전과 도입한 이후 가장 노동부하가 높은 시기인 수확과 유인 및 순치기 작업이 동시에 진행되는 시기를 비교했을 때 HRM 프로그램의 도입으로 37%의 작업량 향상을 가져왔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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