• 전기전자학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.345-349
• /
• 2023

본 논문은 영상장치를 이용한 차세대 스마트 LED 전광판의 불량픽셀 검출을 위한 딥러닝 구조 개발에 관한 연구를 제안한다. 이 연구에서는 영상장치를 활용하여 딥러닝을 통해 실외 LED 전광판의 결함을 자동으로 검출하는 기법을 제안한다. 이를 통해 LED 전광판의 효율적인 관리와 발생할 수 있는 다양한 오류와 문제를 해결하고자 한다. 연구 과정은 3단계를 거쳐 이루어진다. 첫 번째로, 평면화된 전광판 이미지 데이터를 calibration을 통해 배경을 완전히 제거하고 필요한 전처리 과정을 거쳐 학습 데이터셋을 생성한다. 두 번째로, 생성된 데이터셋은 객체 인식 네트워크를 학습을 시키는 데 활용된다. 네트워크는 Backbone과 Head로 구성된다. Backbone에서는 CSP-Darknet을 활용하여 특징 맵을 추출하고, Head에서는 추출된 Feature Map을 기반으로 물체를 검출한다. 이 과정에서 네트워크는 Confidence score와 IoU가 일치하도록 오차를 수정하며 지속적으로 학습된다. 세 번째에서는 생성된 모델을 활용하여 실제 실외 LED 전광판에서 불량픽셀을 자동으로 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용하여 LED 전광판의 불량픽셀 검출에 대한 공인 측정 실험 결과로는 실제 LED 전광판에서 불량픽셀을 100% 검출한 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 LED 전광판의 불량 관리와 유지보수의 효율성이 향상되었음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 LED 전광판 관리의 획기적인 개선을 이룰 것으로 기대된다.

• 한국철학논집
• /
• 제27호
• /
• pp.417-446
• /
• 2009

본 연구는 청소년 일탈에 대해 유교가 지니고 있는 도덕과 윤리에 근거하여 예방적 차원은 어떠한지 검토한 것이다. 청소년 일탈의 문제는 쉽게 해결할 수 있는 것이 아니다. 일탈은 언제나 존재하고 있기 때문에 그것을 최소화하고 예방할 수 있는 방식을 고려하는 것이 중요하다. 한국 전통 사회에서 유교는 청소년에게 도덕적 교화와 계몽을 강조함으로서 예방 차원의 교육을 중시한다. 그 기본 전제는 청소년의 특성을 회복하는 일이 되어야 한다. 훌륭한 프로그램도 필요하고 다양한 관심도 좋지만 유교적 의미에서 볼 때, 동몽에 대한 이해와 인식이 급선무이고, 절문(節文) 교육을 현대적 차원에서 고려할 수 있어야 한다. 특히 청소년들에게 인간의 보편적 도리가 무엇인지, 어떤 덕을 지녀야 하는지, 그에 대한 자기 깨달음을 줄 수 있는 현대 도덕의 기준이 요청된다. 그것은 민주주의적 행동양식과 시민사회의 공공질서, 사람과 사람 사이의 건전한 관계망을 고려해야 한다. 다시 말하면 청소년의 올바른 길(道)을 제시해야 하고, 청소년이 체득해야 할 덕목(德)을 확인해야 한다. 청소년 일탈은 그런 가운데 새로운 삶의 세계를 경험하면서, 일탈로부터 도피(逃避)하거나 예방적 차원을 고민할 수 있다. 이에 본고는 현재 한국 청소년들에게 나타나는 일탈의 이미지와 유형, 대응의 방식을 살펴봄으로써, 문제 상황의 수준을 이해하였다. 그리고 유교적 가치에 기초한 전통 사회에서 청소년은 어떻게 인식되었는지, 그들에게 적용했던 도덕규범과 교육의 과정을 분석하였다. 특히 『중용』에 드러나는 유교의 도덕 개념을 통해, 청소년 일탈을 예방할 수 있는 도덕교육의 가능성을 모색하였다. 이는 청소년 일탈과 연관해 볼 때, 유교가 지닌 도덕과 윤리가 일탈을 예방하거나 윤리교육의 지평을 고민할 수 있도록 도와준다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권spc1호
• /
• pp.1177-1185
• /
• 2022

상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.329-344
• /
• 2023

본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.205-218
• /
• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.809-814
• /
• 2023

현재 무용 현장에서의 과학기술을 직접적으로 활용하고 창작에 직결되는 배경과 방법을 기술한 논문연구가 부족하다. 본 연구자는 창작무용<청춘>에 모션캡처를 적용하고 공연에 반영한 장면의 창작과정을 서술하였다. 연구 방법으로는 현장에서 생성된 현상이나 체험을 분석하는 연구 방법으로 창조된 결과물로부터 새로운 지식과 의미를 도출하는 방법인 실기기반연구(Practice Based Research)을 활용하였다. 창작발레<청춘>은 총 4장으로 구성되어 4장에서의 모션캡처된 영상은 하이라이트 장면으로 과거의 발레리나의 이미지를 형상화하였고, 과거의 '나'이면서 현재의 꿈이기도 한 장면의 의미를 지녔다. 모션캡처의 사용은 장면의 이미지를 부각시켰으며, 관객의 몰입도를 높이는 역할을 하였다. 무용계는 모션캡처과 같은 과학기술과의 협업을 통해 무형자산을 디지털화 하는 것에 친숙해질 필요가 있으며 실험적인 시도를 훈련하고 지속해야 한다. 또한 협업을 통해 디지털화 된 과정과 공연, 그리고 공연기록을 통해 움직임의 범위를 확장하고 가치와 의미를 끊임없이 부여하는 연구를 지속해야 할 것이다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제6권3호
• /
• pp.165-184
• /
• 2023

사회복지기관은 일반기업 또는 공기업 등과는 다른 목적으로 사업을 영위하는 관계로 ESG 실천항목 도출과 모형구축은 다양하고 종합적인 사회복지학적 측면의 연구를 통해 이루어져야 한다. 지금까지 국내 복지기관에서 활용할 수 있는 연구가 아직은 많지 않고 마땅한 ESG 경영활용 지표가 없는 관계로 천안시복지재단의 전략도출과 경영전략 체계수립으로 성과를 최대로 발휘하도록 하여 그 모형을 다른 복지기관에 전파하고 교육 및 훈련을 통해 선도적인 재단으로 거듭나는 것을 목적으로 추진되었다. 재단과 일선 복지기관들이 ESG 경영에 대한 이해와 기관 이미지 및 사업성과에 긍정적 영향을 미치는 실천모형 구축방안에 초점을 두고 재단의 실증분석, 중대성 이슈 분석을 통해 이슈식별과 핵심이슈를 선정하였다. 이를 바탕으로 사회복지기관의 적합한 전략도출과 전략체계수립 후 성과관리 방안을 구축하여 추진체계를 살펴보았다. 환경적·사회적 책임, 투명경영 측면, 안전관리체계 구축, 응급상황 및 예방분야, 이용자(고객)만족체계 구축, 반부패 예방과 청렴 윤리 모니터링 및 평가, 책임감 있는 공급망, 지역사회 참여 및 발전을 위해 지역사회 공헌 프로그램 실행 등 현재 우수하게 추진하는 분야와 앞으로 추진해야 할 항목을 세심하게 도출하였다. 본 연구는 천안시복지재단의 고찰을 통해 ESG경영 정착을 위해 경주하고 있는 노력을 구체적으로 제시하고자 하였다. 따라서 ESG 측정지표를 개발하기 위한 천안시복재재단의 체계적인 개발과정을 유사한 노력을 기울이는 타 기관 및 관련 연구자들이 참고하여 ESG경영을 발전시켜 나가는데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.

• 천문학회지
• /
• 제56권2호
• /
• pp.213-224
• /
• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권5호
• /
• pp.223-235
• /
• 2022

본 연구는 중소기업의 관리자의 리더십 유형과 조직동일시을 이해하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적은 중소기업의 관리자 리더십과 조직동일시가 직무만족에 미치는 영향력과 조직신뢰의 매개효과를 분석하였다. 분석 자료는 중소기업 직원을 대상으로 하였으며, 수집된 자료는 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 리더십 유형 중 변혁적 리더십과 거래적 리더십은 직무만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 조직동일시는 직무만족도에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 중소기업의 조직신뢰에 대한 매개효과는 변혁적 리더십→조직신뢰→직무만족도, 거래적 리더십→조직신뢰→직무만족도, 조직동일시→조직신뢰→직무만족도와의 관계에서 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해서 중소기업 관리자의 리더십과 조직의 역할의 중요성을 알 수 있었다. 또한 중소기업은 조직비전을 통해서 조직구성원들에게 조직에 대한 긍정적인 이미지를 심어주는 전략이 필요하다.

• 대한치과교정학회지
• /
• 제54권1호
• /
• pp.48-58
• /
• 2024

Objective: To quantify the effects of midline-related landmark identification on midline deviation measurements in posteroanterior (PA) cephalograms using a cascaded convolutional neural network (CNN). Methods: A total of 2,903 PA cephalogram images obtained from 9 university hospitals were divided into training, internal validation, and test sets (n = 2,150, 376, and 377). As the gold standard, 2 orthodontic professors marked the bilateral landmarks, including the frontozygomatic suture point and latero-orbitale (LO), and the midline landmarks, including the crista galli, anterior nasal spine (ANS), upper dental midpoint (UDM), lower dental midpoint (LDM), and menton (Me). For the test, Examiner-1 and Examiner-2 (3-year and 1-year orthodontic residents) and the Cascaded-CNN models marked the landmarks. After point-to-point errors of landmark identification, the successful detection rate (SDR) and distance and direction of the midline landmark deviation from the midsagittal line (ANS-mid, UDM-mid, LDM-mid, and Me-mid) were measured, and statistical analysis was performed. Results: The cascaded-CNN algorithm showed a clinically acceptable level of point-to-point error (1.26 mm vs. 1.57 mm in Examiner-1 and 1.75 mm in Examiner-2). The average SDR within the 2 mm range was 83.2%, with high accuracy at the LO (right, 96.9%; left, 97.1%), and UDM (96.9%). The absolute measurement errors were less than 1 mm for ANS-mid, UDM-mid, and LDM-mid compared with the gold standard. Conclusions: The cascaded-CNN model may be considered an effective tool for the auto-identification of midline landmarks and quantification of midline deviation in PA cephalograms of adult patients, regardless of variations in the image acquisition method.