• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.127-133
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• 2021

본 연구에서는 얼굴형 기준 모델 데이터를 기반으로 사용자의 얼굴형을 분석하고 얼굴 형 메이크업을 제공하여 가상 메이크업을 제공하기 위해 증강 현실 기반 메이크업 도구를 구축하였다. 얼굴형을 분석하려면 먼저 카메라로 촬영 한 이미지에서 얼굴을 인식 한 다음 얼굴 윤곽 영역의 특징을 추출하여 분석 속성으로 사용한다. 다음으로 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 윤곽 영역 특징과 비교하기 위해 추출된 얼굴 윤곽 영역의 특징점을 정규화한다. 얼굴 모양은 정규화된 윤곽 영역의 특징점과 각 얼굴형 기준 모델 데이터의 특징점 사이의 거리 차이를 이용하여 예측 분석한다. 증강형실기반 가상메이크업에서는 카메라로부터 영상 입력에서는 영상에서 얼굴을 실시간으로 인식하여 얼굴 부위별 영역의 특징점을 추출하고, 얼굴형 분석처리과정을 통해 분석된 얼굴형에 따라 어울리는 메이크업을 제공하여 가상의 메이크업의 결과를 확인 할 수 있다. 우리는 제안된 시스템을 통해 화장품 소비자로 하여금 자신에게 어울리는 메이크업 디자인을 확인하여 화장품 구매 결정에 대한 편의 및 영향을 미칠 것으로 기대한다. 또한 가상의 자아에 얼굴 메이크업을 적용함으로써 매력적인 자신의 이미지를 만들어내는데 도움을 줄 것이다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제21권2호
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• pp.191-202
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• 2021

Purpose: A near-infrared (NIR) fluorescence imaging is a promising tool for cancer-specific image guided surgery. Human epidermal receptor 2 (HER2) is one of the candidate markers for gastric cancer. In this study, we aimed to synthesize HER2-specific NIR fluorescence probes and evaluate their applicability in cancer-specific image-guided surgeries using an animal model. Materials and Methods: An NIR dye emitting light at 800 nm (IRDye800CW; Li-COR) was conjugated to trastuzumab and an HER2-specific affibody using a click mechanism. HER2 affinity was assessed using surface plasmon resonance. Gastric cancer cell lines (NCI-N87 and SNU-601) were subcutaneously implanted into female BALB/c nu (6-8 weeks old) mice. After intravenous injection of the probes, biodistribution and fluorescence signal intensity were measured using Lumina II (Perkin Elmer) and a laparoscopic NIR camera (InTheSmart). Results: Trastuzumab-IRDye800CW exhibited high affinity for HER2 (K_D=2.093(3) pM). Fluorescence signals in the liver and spleen were the highest at 24 hours post injection, while the signal in HER2-positive tumor cells increased until 72 hours, as assessed using the Lumina II system. The signal corresponding to the tumor was visually identified and clearly differentiated from the liver after 72 hours using a laparoscopic NIR camera. Affibody-IRDye800CW also exhibited high affinity for HER2 (K_D=4.71 nM); however, the signal was not identified in the tumor, probably owing to rapid renal clearance. Conclusions: Trastuzumab-IRDye800CW may be used as a potential NIR probe that can be injected 2-3 days before surgery to obtain high HER2-specific signal and contrast. Affibody-based NIR probes may require modifications to enhance mobilization to the tumor site.

• 식품과학과 산업
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• 제54권2호
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• pp.93-101
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• 2021

1993년 국제식품규격위원회(CODEX)에서 HACCP 지침서를 발간하고 적용할 것을 권장하면서 HACCP 제도는 국제적인 교역에서도 필수적인 제도가 되기 시작했다. 국내의 경우 1990년대부터 본격적으로 도입되어 축산과 식품을 우선으로 적용되기 시작하였으며 수산물, 급식, 외식 등 식품 원료, 제품 전 분야를 망라하는 구조로 확대 적용되고 있다. 국내에서의 HACCP은 축산, 식품으로 이원 적용되었기 때문에 두 제도간의 일원화 연구가 보고되고 있으며, HACCP 적용에 따른 효과 검증 연구가 축산, 식품 등 다양한 제품을 대상으로 이루어지고 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 학술정보 검색엔진(ScienceON)을 활용하여 연도 제한 없이 'HACCP'을 검색어로 검색 시 총 6,173건의 연구보고가 검색되었다. 관련한 연구보고 중 관리, 효과 관련 연구가 492건으로 전체의 53%에 이르는 것으로 나타나 중복을 감안하더라도 많은 연구가 이에 집중되어 있음을 알 수 있다. 즉, HACCP 적용 시의 식품안전, 품질 및 경제적 효과에 대한 연구가 지속적으로 보고되고 있고, HACCP 적용에 따른 소비자 인식 변화 및 이를 통한 기업에의 영향연구가 이루어지고 있다. 4차 산업혁명시대의 급변하는 기술변화와 발맞춰 HACCP 제도에도 블록체인 등 다양한 기술을 접목하여 효율적인 모니터링을 진행할 수 있도록 추진되고 있다. HACCP관련 연구는 지속적으로 이루어지고 있으므로 이들 연구 자료의 활용을 위해 체계적 문헌고찰(systematic review)과 같은 방법론을 적용하여 좀 더 체계적으로 검토하여 연구 방향 설정 및 정책 반영에 활용하는 것이 좋겠다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.140-155
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• 2020

본 연구는 가축질병이 밀집되어 발생했던 지역인 경기도 남부-충청도의 감염농가 입지 특성을 파악하여 가금농가의 질병 발생 확률을 분석하고 조건에 해당하는 지역을 도출하여 가축질병 발생예방과 차별적인 방역지역 선정 및 방역전략 설정의 근거와 보완대책의 기초자료로 사용하기 위해 수행되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 반경 3km내 가금농가 1개가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 10.9% 증가한다. 2차선 이상 주요 도로와의 거리 1m가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 0.001% 감소한다. 주요 철새도래지와의 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 15~30km로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 46.0% 감소한다. 주요 철새도래지와의 거리가 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 30km 이상으로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 88.5% 감소한다. 로지스틱 회귀분석 결과를 바탕으로 예측확률을 생성하고 도출된 입지요인인' 반경 3km내 가금농가 15개 초과, 주요 도로와의 거리 1km이내, 주요 철새도래지와의 거리 30 km이내'의 실제 지역을 도출하고 감염 비율을 측정하였다. 본 연구의 결과가 지역 내에서 가축질병이 발생할 확률이 높은 지역을 판별하여, 방역 주체가 대상 지역과 농가에 대해 선제적 방역을 실시하거나 차량을 통제하는 등의 차별적인 방역지역과 방역전략을 설정할 때, 그 근거와 보완대책 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.429-438
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• 2021

과학기술의 발전, 특히, 4차 산업의 스마트개념과 국방 정책적인 요인으로 군의 무기체계는 첨단화·과학화되고 운용병력은 획기적으로 감소되고 있다. 미래전의 양상은 현재보다 4배 이상으로 확장된 작전지역에서 첨단화·과학화된 무기체계로 축소된 병력으로 부대를 운용하는 것이 특징이다. 이러한 상황적 고려요소를 반영하여 전장환경 변화와 발전된 무기체계를 기반으로 한 미래 전투수행방법의 개선을 위한 노력이 절대적으로 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 변화하는 전쟁양상에서 보다 효율적인 미래 보병부대 전투수행방법을 모색하기 위해 현재 육군에서 활용하고 있는 분석용 모델인 비전21 워게임 모델을 활용한 전투실험 방법론을 적용하였으며, 정보, 화력, 장애물 측면에서 실험방법에 대한 시나리오를 구성하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 미래 전투수행 방법 및 부대구조를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 첫째, 변화되는 지상 작전 환경 및 무기체계 변화를 반영한 시나리오 구성 및 전투실험방법을 설계 하였으며, 둘째, 미래 보병 부대의 효율적인 전투수행 방법 및 부대 구조를 검증하기 위한 전투효과도 기반의 분석 방법을 적용하여, 미래전의 군 구조 및 전투수행 방법에 대해 효율적인 대안을 제시하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.77-84
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• 2022

해저 전력케이블은 수면 아래로 전력을 운송하는 송전케이블이다. 최근 해저케이블은 해상의 재생에너지인 풍력, 파력 및 조류시스템 등의 전력을 육지로 전송하며, 이 케이블이 위치하는 장소에 따라 해저에 매설하거나 해저면에 놓여진다. 전력케이블은 극한 환경에서 이용되어 왔기 때문에 가혹한 조건들과 온도 및 강한 조류를 견디도록 제작되나, 해저조건은 해상케이블에 대해 수 많은 종류의 심각한 손상을 만들기에 충분한 조건을 갖는다. 이러한 원인은 전력전송을 중단시키는 케이블 손상을 가져온다. 본 논문에서는 케이블에 대한 설계기준과 시공절차와 난제 그리고 케이블 전환 접속시스템에 대하여 연구한다. 설계된 해저케이블의 규격은 154kV 기존 케이블 1회선과 신규 케이블 2회선 등 3회선으로 구성되고, 선로당 100MVA 전력용량을 갖는다. 해저케이블 매설깊이를 결정하고 기존 및 신규 케이블을 함께 배치하는 방법을 연구하였다. 지중선로에 대한 해저케이블의 전력용량 허용값을 계산하였고 그 결과 케이블 선로당 100MW 이상의 전력용량을 갖는다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1257-1271
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• 2022

최근 많은 수의 지구관측용 광학위성이 개발되어 위성영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 위성영상의 활발한 활용을 위해서 신속한 전처리 과정이 요구된다. 위성영상 정합은 두 영상을 하나의 특정한 좌표계로 변환하여 등록하는 기술로서 원격탐사 분야에서 영상정합 기술은 서로 다른 대역의 영상을 정렬하거나, 두 위성영상 간의 상대적인 위치 오차를 수정하는데 사용된다. 본 논문에서는 서로 다른 Ground Sample Distance (GSD)를 가지는 위성영상 간의 자동 영상정합 방법을 제안하였다. 제안방법은 개선된 특징점 매칭방법과 강인한 변환모델 추정기법을 기반으로 하며, 다음과 같이 5가지 처리과정으로 구성된다: 중첩 영역 계산, 개선된 특징점 탐지, 특징점 매칭, 강인한 변환모델 추정, 영상 리샘플링. 특징점 탐지를 위해서 중첩영역을 추출하여 두 영상의 GSD가 유사하도록 영상 리샘플링을 수행하였다. 특징점 매칭 단계에서는, Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 알고리즘을 사용하여 영상정합 성능을 향상시켰다. 영상정합 실험은 KOMPSAT-3A와 RapidEye영상을 실험대상으로 수행되었으며 제안방법의 성능검증은 정성적, 정량적 두 가지 방법으로 수행되었다. 영상정합의 재투영오차는 RapidEye GSD를 기준으로 1.277 (8.3 m)에서 1.608 (10.452 m)의 픽셀 정확도를 보였다. 즉, 결론적으로, 제안방법을 통해 이종해상도 위성영상의 영상정합 가능성을 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권3호
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• pp.231-239
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• 2021

4차 산업혁명 시대로 접어들면서 건설산업에서 CCTV, 홈네트워크시스템 및 장비와 같은 정보통신기술(ICT)이 활용되고 있다. 특히 공동주택에서 정보통신기술(ICT)의 자율성을 증대하기 위해 정부는 정보통신 관련법의 개정안을 행정예고하고 기업은 스마트 홈서비스와 같은 기술개발에 집중하고 있다. 또한, 정보통신공사 분야의 국내·외 연구는 대부분 정보통신기술(ICT)과 공사 관리에 관한 연구가 진행된 것을 확인할 수 있었다. 하지만, 정보통신공사의 품질에 영향을 주는 물리적 하자에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 3개의 국내 건설사 프로젝트관리시스템에 등록된 하자 데이터를 수집하였고 공동주택관리법 시행령의 기준에 따라 분류하였다. 공종별 하자 빈도를 분석했을 때 홈네워크기기공사에서 하자가 88.10%로 가장 많이 발생하였다. 그리고 4개 공종의 하자 유형을 분석한 결과 작동불량이 가장 많이 나타났다. 그에 원인을 분석하고 설계·시공·유지관리 단계로 나누어 예방방안 및 대책을 제시하였다. 본 연구의 결과는 공동주택의 품질을 높이고, 추후 실질적인 하자 저감 대책 및 예방방안에 관련한 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.