• 한국해양공학회지
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• 제35권4호
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• pp.273-286
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• 2021

In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.163-172
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• 2022

본 연구의 목적은 도시 내 주상복합 건축물의 공개공지 활성화를 위한 계획 및 설계 방법론에 있어서의 시사점을 제시하는 것이다. 이를 위해서 부산시의 "경성대·부경대역' 일대의 주상복합건축물을 중심으로 이론적 고찰과 사례분석을 진행하였다. 분석의 틀은 공간구성·공개공지 가로시설물·공개공지 이용행태·가로와의 연계성으로 설정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반인의 접근이 용이한 개방된 위치에 실제적으로 이용할 수 있는 비어있는 공간으로 구성되는 필요하다. 둘째, 사람들의 이용을 고려하여 실제적으로 휴식에 이용될 수 있는 가로시설물의 설치가 필요하다. 셋째, 일반인의 접근 및 이용행태를 고려한 계획 및 설계와 이를 통한 공간의 조성이 필요하다. 넷째, 가로와 공개공지의 통합과 이를 통한 가로와의 연계성에 있어서의 상승효과를 내는 것이 필요하다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제38권4호
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• pp.203-215
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• 2021

The auroral observation has been started at Jang Bogo Station (JBS), Antarctica by using a visible All-sky camera (v-ASC) in 2018 to routinely monitor the aurora in association with the simultaneous observations of the ionosphere, thermosphere and magnetosphere at the station. In this article, the auroral observations are introduced with the analysis procedure to recognize the aurora from the v-ASC image data and to compute the auroral occurrences and the initial results on their spatial and temporal distributions are presented. The auroral occurrences are mostly confined to the northern horizon in the evening sector and extend to the zenith from the northwest to cover almost the entire sky disk over JBS at around 08 MLT (magnetic local time; 03 LT) and then retract to the northeast in the morning sector. At near the magnetic local noon, the occurrences are horizontally distributed in the northern sky disk, which shows the auroral occurrences in the cusp region. The results of the auroral occurrences indicate that JBS is located most of the time in the polar cap near the poleward boundary of the auroral oval in the nightside and approaches closer to the oval in the morning sector. At around 08 MLT (03 LT), JBS is located within the auroral oval and then moves away from it, finally being located in the cusp region at the magnetic local noon, which indicates that the location of JBS turns out to be ideal to investigate the variabilities of the poleward boundary of the auroral oval from long-term observations of the auroral occurrences. The future plan for the ground auroral observations near JBS is presented.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2131-2153
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• 2022

To achieve accurate detection of tuberculosis (TB) areas in chest radiographs, we design a chest X-ray TB area detection algorithm. The algorithm consists of two stages: the chest X-ray TB classification network (CXTCNet) and the chest X-ray TB area detection network (CXTDNet). CXTCNet is used to judge the presence or absence of TB areas in chest X-ray images, thereby excluding the influence of other lung diseases on the detection of TB areas. It can reduce false positives in the detection network and improve the accuracy of detection results. In CXTCNet, we propose a channel attention mechanism (CAM) module and combine it with DenseNet. This module enables the network to learn more spatial and channel features information about chest X-ray images, thereby improving network performance. CXTDNet is a design based on a sparse object detection algorithm (Sparse R-CNN). A group of fixed learnable proposal boxes and learnable proposal features are using for classification and location. The predictions of the algorithm are output directly without non-maximal suppression post-processing. Furthermore, we use CLAHE to reduce image noise and improve image quality for data preprocessing. Experiments on dataset TBX11K show that the accuracy of the proposed CXTCNet is up to 99.10%, which is better than most current TB classification algorithms. Finally, our proposed chest X-ray TB detection algorithm could achieve AP of 45.35% and AP50 of 74.20%. We also establish a chest X-ray TB dataset with 304 sheets. And experiments on this dataset showed that the accuracy of the diagnosis was comparable to that of radiologists. We hope that our proposed algorithm and established dataset will advance the field of TB detection.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4439-4455
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• 2021

Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제55권5호
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• pp.485-491
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• 2022

Objectives: Tuberculosis (TB) is a major public health concern worldwide. Social contact patterns can affect the epidemiology and risk of airborne diseases such as TB. This study was designed to investigate the social contact patterns associated with TB. Methods: In this case-control study, groups of participants with and without TB were matched by age and sex. Participants reported the nature, location, frequency, and average duration of social contacts over 1 month. The duration and number of social and spatial contacts were compared between groups using the chi-square test and the t-test. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were used to quantify the relationship between social contact time and TB status. Data were analyzed using Stata version 11 statistical software. A p-value of <0.05 was considered to indicate statistical significance. Results: In this study, 80 patients with TB and 172 control participants were included, and a total of 3545 social contacts were registered. Social contact with family members (OR, 1.72; 95% CI, 1.10 to 2.40), contact with a person with TB (OR, 1.53; 95% CI, 1.16 to 2.01), and contact at the participant's home (OR, 1.42; 95% CI, 1.19 to 1.82) were significantly associated with TB status. Conclusions: The duration of long-term social contact, rather than the number of contacts, may be the main contact-related factor associated with TB transmission in this population. The focus of contact-tracing efforts should be on finding and treating both family members and long-term contacts in non-household settings.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.211-216
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• 2022

스테가노그래피 기술은 커버 매체의 특정 위치에 비밀 메시지를 대체시켜 숨겨진 정보의 존재를 추적할 수 없도록 보호 조치를 한다. 암호화와 스테가노그래피를 기반으로 다양한 복합적인 방법을 적용하여 보안성과 저항성을 강화한다. 특히 보안성을 향상시키기 위해 혼돈과 무작위성을 높이는 기법이 필요하다. 실제로 이산코사인변환(DCT)과 최하위 비트(LSB) 기반에서 셔플링 방식이 적용된 경우는 연구가 진행되어야 할 영역이다. 메시지 숨김의 복잡성을 추가할 수 있는 비트 정보 셔플링 방식을 통합하고, 공간 영역 기법을 스테가노그래피에 적용하여 한글 메시지의 비트 정보를 은닉하는 새로운 접근 방법을 제시한다. 메시지를 추출할 때 역셔플링을 적용한다. 이 논문에서, 삽입하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분리한다. 대응된 정보에 기반한 선택적 셔플링 과정을 적용하여 보안성과 혼돈성을 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 상관계수와 PSNR을 이용하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 타당하다는 것을 확인하였다.

• 산업진흥연구
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• 제7권4호
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• pp.85-95
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• 2022

본 연구는 전통사회와 현대를 이어주는 제례(祭禮)가 의례(儀禮)의 전승(傳乘)이라는 관점에서 제례진설에 나타난 상징성의 의미를 분석하고자 한다. 전통의례의 삶과 죽음에 대한 유교적 생사관과 사상적 바탕이 되었던 음양오행론, 우주구조의 이해와 사시(四時)의 변화로 나타난다. 제사상의 진설이 조상의 존재를 인정하고 상징체계를 통해 산 자와 죽은 자가 시간과 공간적으로 소통하는 의례적 도구로 이해하였다. 또한 사계절과 하늘·땅·지하의 공간을 제수(祭需)의 선정과 배열을 통해 상징화하고 구체화하였다. 현대 제례진설에서 위치를 결정하는 요인은 대상에 대한 시·공간적 분석을 필요로 한다. 이는 제물이 기능적 역할 뿐만 아니라 제물을 통해 표현하고자 하는 시·공간적 상징성으로 이해되기 때문이다. 본 연구에서는 제례진설에 나타난 사상적 배경과 상징체계에 대한 논의를 통해 제례문화의 계승이라는 관점에서 고찰하는데 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.219-230
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• 2023

해양폐기물은 위치에 따라서 해안폐기물, 부유폐기물, 침적폐기물로 분류한다. 환경 문제에 대한 인식이 높아지면서 눈에 보이는 쓰레기들 외에 해양침적쓰레기에 대한 관리 및 수거가 필요하다. 우리나라 삼면의 바다 중 서해의 해양침적폐기물 종류별 분포 특성을 파악한 연구이다. 연구를 통해 폐합성수지, 고철, 폐타이어, 기타 순으로 많은 양이 나타난 것을 알 수 있었다. 특히, 서해 바다의 폐합성수지 심각성에 대해 보여주는 결과로 이로 인해 머지않아 해양생태계 뿐만 아니라 우리의 삶에도 막대한 영향을 미칠 것으로 보인다. 본 연구를 통하여 쉽게 알지 못하는 서해 침적쓰레기의 종류와 분포에 대해 인식하게 되고, 향후 수거활동에 도움이 되는 기초연구 자료로 활용될 수 있다.