• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.17-27
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• 2024

비디오 프레임 보간(Video Frame Interpolation)은 움직임의 연속성을 증가시켜 영상을 부드럽게 재생할 수 있어 영상, 미디어 분야에서 사용되는 중요한 기술이다. 딥러닝 기반 비디오 프레임 보간 연구에서 널리 사용되는 방법 중 하나인 커널 기반 방법(Kernel Based Method)의 경우, 지역적인 변화를 잘 포착하지만 전체적인 변화를 처리하는 데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 주요 변화 포착에 집중하기 위한 특성맵 차분, Two Direction을 적용한 새로운 U-Net 구조를 통해 파라미터 수를 줄이면서 중간 프레임을 보다 정확하게 생성하고자 한다. 실험 결과 제안한 구조가 기존보다 Vimeo, Middle-burry 등의 일반적인 데이터셋과 새로운 YouTube 데이터셋에서 기존 모델보다 약 61% 더 적은 파라미터로 PSNR 수치가 최대 0.3 우수한 성능을 달성하였다. 본 논문에서 사용한 코드는 https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF에서 확인 가능하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.119-126
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• 2023

근감소증은 국내는 2021년 질병으로 분류되었을 만큼 잘 알려져 있지 않지만 고령화사회에 진입한 선진국에서는 사회적 문제로 인식하고 있다. 근감소증 진단은 유럽노인근감소증 진단그룹(EWGSOP)과 아시아근감소증진단그룹(AWGS)에서 제시하는 국제표준지침을 따른다. 최근 진단방법으로 절대적 근육량 이외에 신체수행평가로 보행속도 측정과 일어서기 검사 등을 통하여 근육 기능을 함께 측정할 것을 권고하고 있다. 근육량을 측정하기 위한 대표적인 방법으로 DEXA를 이용한 체성분 분석 방법이 임상에서 정식으로 실시하고 있다. 또한 MRI 또는 CT의 복부 영상을 이용하여 근육량을 측정하는 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 근감소증 진단을 위해서 비교적 짧은 촬영시간을 갖는 CT의 복부영상기반으로 AI 영상 분할 모델을 개발하고 다기관 검증한 내용을 기술한다. 우리는 CT 영상 중에 요추의 L3 영역을 분류하여 피하지방, 내장지방, 근육을 자동으로 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net 모델을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능평가를 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행했으며, 타 병원의 데이터를 활용하여 동일한 IOU 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 검증하고 보완하고자 했다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제42권1호
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• pp.89-96
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• 2010

This paper describes the methodology of calculating the internal dose conversion coefficient in order to assess the radiological impact on non-human species. This paper also presents the internal dose conversion coefficients of 25 radionuclides ($^3H,\;^7Be,\;^{14}C,\;^{40}K,\;^{51}Cr,\;^{54}Mn,\;^{59}Fe,\;^{58}Co,\;^{60}Co,\;^{65}Zn,\;^{90}Sr,\;^{95}Nb,\;^{99}Tc,\;^{106}Ru,\;^{129}I,\;^{131}I,\;^{136}Cs,\;^{137}Cs,\;^{140}Ba,\;^{140}La,\;^{144}Ce,\;^{238}U,\;^{239}Pu,\;^{240}Pu$) for domestic seven reference animals (roe deer, rat, frog, snake, Chinese minnow, bee, and earthworm) and one reference plant (pine tree). The uniform isotropic model was applied in order to calculate the internal dose conversion coefficients. The calculated internal dose conversion coefficient (${\mu}Gyd^{-1}$ per $Bqkg^{-1}$) ranged from $10^{-6}$ to $10^{-2}$ according to the type of radionuclides and organisms studied. It turns out that the internal does conversion coefficient was higher for alpha radionuclides, such as $^{238}U,\;^{239}Pu$, and $^{240}Pu$, and for large organisms, such as roe deer and pine tree. The internal dose conversion coefficients of $^{239}U,\;^{240}Pu,\;^{238}U,\;^{14}C,\;^3H$, and $^{99}Tc$ were independent of the organism.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권4호
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• pp.1008-1016
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• 2019

In the SG (steam generator) of PWR (pressurized water reactor) for a nuclear plant, hundreds of U-shaped tubes are used for the heat exchanger system. They interact with primary pressurized cooling water flow, generating flow-induced vibration in the secondary flow region. A simplified U-tube model is proposed in this study to apply for experiment and its counterpart computation. Using the commercial code, ANSYS-CFX, we first verified the Moody chart, comparing the straight pipe theory with the results derived from CFD (computational fluid dynamics) analysis. Considering the virtual mass of fluid, we computed the major modes with the low natural frequencies through the comparison with impact hammer test, and then investigated the effect of pump flow in the frequency domain using FFT (fast Fourier transform) analysis of the experimental data. Using two-way fluid-structure interaction module in the CFD code, we studied the influence on mean flow rate to generate the displacement data. A feasible CFD method has been setup in this research that could be applied potentially in the field of nuclear thermal-hydraulics.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제51권6호
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• pp.1575-1588
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• 2019

Fracture near the U-10Mo/cladding material interface impacts fuel service life. In this work, a mesoscale stress model is developed with the fuel foil considered as a porous medium having gas bubbles and bearing bubble pressure and surface tension. The models for the evolution of bubble volume fraction, size and internal pressure are also obtained. For a U-10Mo/Al monolithic fuel plate under location-dependent irradiation, the finite element simulation of the thermo-mechanical coupling behavior is implemented to obtain the bubble distribution and evolution behavior together with their effects on the mesoscale stresses. The numerical simulation results indicate that higher macroscale tensile stresses appear close to the locations with the maximum increments of fuel foil thickness, which is intensively related to irradiation creep deformations. The maximum mesoscale tensile stress is more than 2 times of the macroscale one on the irradiation time of 98 days, which results from the contributions of considerable volume fraction and internal pressure of bubbles. This study lays a foundation for the fracture mechanism analysis and development of a fracture criterion for U-10Mo monolithic fuels.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.226-233
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• 2022

In the present work, a phase-field model was developed to investigate the influence of recrystallization on bubble evolution during irradiation. Considering the interaction between bubbles and grain boundary (GB), a set of modified Cahn-Hilliard and Allen-Cahn equations, with field variables and order parameters evolving in space and time, was used in this model. Both the kinetics of recrystallization characterized in experiments and point defects generated during cascade were incorporated in the model. The bubble evolution in recrystallized polycrystalline of U-Mo alloy was also investigated. The simulation results showed that GB with a large area fraction generated by recrystallization accelerates the formation and growth of bubbles. With the formation of new grains, gas atoms are swept and collected by GBs. The simulation results of bubble size and distribution are consistent with the experimental results.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.313-330
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• 2021

카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권6호
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• pp.25-33
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• 2022

In this study, a monitoring method using high-resolution images acquired by unmanned aerial vehicles and deep learning algorithms was proposed for the management of the Sinduri coastal sand dunes. Class classification was done using U-net, a semantic division method. The classification target classified 3 types of sand dune vegetation into 4 classes, and the model was trained and tested with a total of 320 training images and 48 test images. Ignored label was applied to improve the performance of the model, and then evaluated by applying two loss functions, CE Loss and BCE Loss. As a result of the evaluation, when CE Loss was applied, the value of mIoU for each class was the highest, but it can be judged that the performance of BCE Loss is better considering the time efficiency consumed in learning. It is meaningful as a pilot application of unmanned aerial vehicles and deep learning as a method to monitor and manage sand dune vegetation. The possibility of using the deep learning image analysis technology to monitor sand dune vegetation has been confirmed, and it is expected that the proposed method can be used not only in sand dune vegetation but also in various fields such as forests and grasslands.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권1호
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• pp.83-100
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• 2004

Understanding characteristics of Internet businesses from a cross-cultural perspective could offer valuable insights on developing business strategies and policies. This work is concerned with revealing divergence and convergence of Internet businesses in their financial performance, given organizational conditions and cultural context. For this, we studied the association between static organizational attributes (core activity, origination, firm age, and industry type) and a firms financial performance (gross revenue and net income). Relevant data was gathered from representative Internet firms in Korea and U.S. Data analysis indicated that, besides industry type, overall connection between selected organizational variables and financial performance was weak. Cross-national comparison showed that Korean firms financial performance was comparable to U.S firms during the period of economic turbulence. A noticeable difference was that Korean Internet firms and their business models were more service-oriented than U.S. counterparts.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.