• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.65-70
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• 2023

본 논문에서는 화재로부터 실시간으로 화염과 연기를 감지하고 분할하기 위해 딥러닝 모델을 사용하였다. 이를 위해 의미론적 분할에서 우수한 성능을 보이는 U-NET을 사용하고 다중 클래스를 이용하여 화재의 불꽃과 연기를 구분 하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습한 결과, 손실 오차와 정확도 값이 각각 0.0486과 0.97996으로 매우 양호하였다. 객체 감지에 사용되는 IOU 값도 0.849로 매우 좋았다. 학습된 모델을 이용하여 학습에 사용하지 않은 화재 이미지를 예측한 결과, 화재의 불꽃과 연기가 잘 감지되고 분할되었으며, 연기의 색상도 잘 구분되었다. 제안된 기법을 이용하여 화재 예측 및 감지 시스템 구축 등에 사용될 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.323-330
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• 2023

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛³의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제35권4호
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• pp.185-192
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• 2019

In this study, we, through case studies, formulated a method to implement net-zero energy daycare center at the current insulation and technology level, and calculated its energy expense. The reference model was a medium sized daycare center whose number of children was 99. We analyzed the energy consumption status for the reference model and developed TRNSYS simulation analytical model to realize net-zero energy . We assumed the reference model to be "All Electric Building" where all energy including cooking is supplied by electricity. The result is summarized as follows: First, the annual electricity consumption of daycare center was 53,291kWh. Plug load occupied the largest share of 48% followed by lighting, 10%, cooling, 9%, cooking, 9%, heating, 8%, hot water, 5% and ventilation, 2%. Second, the photovoltaic installation capacity to realize net-zero energy was 40.32kWp and its annual generation was 53,402kWh. Third, the annual energy expense(electricity bill) by realizing net-zero energy was 2,620,390won.

• 수산해양기술연구
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• 제47권4호
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• pp.281-289
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• 2011

The purpose of this study is to identify the flow resistance of the bottom trawl net. The bottom trawl net being used in the training ship of Chonnam National University was selected as a full-scale net, and model nets such as 1/10, 1/25 and 1/50 of the actual net were made. Total resistance of the net part, the height of the net mouth and the flow resistance of components of the net such as wing, bag and cod-end part was measured, converted into full-scale and compared. Additionally, the model rule of Tauti (1934), which has been most frequently used in fishing net modeling experiments, was applied to interpret flow resistance and scale effect of model experiment was investigated. Presumed that the flow resistance R is $R=kS{\upsilon}^2$ against the flow velocity of each net ${\upsilon}$, resistance coefficient k was calculated by substituting R, ${\upsilon}$ and S of the net. From the result, it was found that k decreases exponentially when u increases which makes $k=c{\upsilon}^{-m}$. Whereas m of each net is ranged between 0.13-0.16 and there was not significant difference between nets. c does not show big difference in 1/10 and 1/25 model and the value itself was relatively bigger than in 1/50 model. The height of the net mouth of 1/25 and 1/50 model net h decreases exponentially according as ${\upsilon}$ increases to make $h=d{\upsilon}^{-n}$. Whereas d and n values were almost same in two nets. Additionally, when resistance of cod-end, wing and bag part in 1/25 and 1/50 model nets, both nets showed big resistance in bag part when flow is 1m/s as more than 60%. Wing and cod-end part showed almost same value or wing part had little bit larger value. On the other hand, when reviewing the reasons why both models showed difference in 1/50 model while c value against the resistance coefficient k did not show big difference in 1/10 and 1/25 model, it is inferred that the difference occurred not from material difference but from the difference in net size according to scale. It was judged that they are the scale effects concomitant to the model experiments.

• 한국광학회지
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• 제34권5호
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• pp.192-201
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• 2023

Band-limited angular spectrum method (BL-ASM)는 공간주파수 제어의 문제로 aliasing 오류가 발생한다. 본 논문에서는 위상 홀로그램에 대한 표본화 간격 조정 기법과 딥 러닝 기반의 U-net 모델을 사용한 스펙클 노이즈 감소 및 이미지 품질 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 넓은 전파 범위에서 aliasing 오류를 제거할 수 있도록 먼저 샘플링 팩터를 계산하여 표본화 간격 조절에 의한 공간주파수를 제어함으로써 스펙클 노이즈를 감소시킨다. 그 후 딥 러닝 모델을 적용한 위상 홀로그램을 학습시켜 복원 이미지의 품질을 향상시킨다. 다양한 샘플 이미지에 대한 S/W 시뮬레이션에서 기존의 BL-ASM과의 peak signal-to-noise ratio (PSNR), structural similarity index measure (SSIM)을 비교할 때 각각 평균 5%, 0.14% 정도 비율이 향상됨을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.157-165
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• 2021

최근 위성영상, 항공사진 등의 해상도가 향상됨에 따라 고해상도 원격탐사 자료를 이용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 국토 전역의 건물객체 추출은 수치지도 레이어 및 주제도 작성에 필수적이기 때문에 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 딥러닝의 영상처리 기법 중 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 모델인 SegNet, U-Net, FC-DenseNet, HRNetV2를 이용하여 건물객체 추출 모델을 생성하고, 이에 따른 모델의 평가를 수행하였다. 학습자료는 다양한 건물들로 이루어진 영상을 이용하여 생성하였고, 평가는 세 지역에 나누어서 진행하였다. 먼저 학습자료와 인접한 지역을 통해 모델의 성능을 평가하였고, 이후 학습자료와 상이한 지역을 통해 모델의 적용성을 평가하였다. 그 결과 HRNetV2 모델이 건물객체 추출의 성능과 적용성 면에서 가장 우수한 결과를 보였다. 본 연구를 통해 수치지도 내 건물레이어 생성 및 수정의 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.63-80
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• 2022

현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 수산해양기술연구
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• 제36권1호
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• pp.60-65
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• 2000

수중에서 운동하는 그물어구의 가상질량은 어구의 운동을 해석하고 제어하는데 중요한 파라미터이다. 본 연구에서는 트롤어구의 가상질량을 추정하기 위해서 현재 트롤 어구에서 사용되고 있는 여러 종류의 그물감을 이용해서 자루그물을 제작하여 속도제어가 가능한 회류수조를 이용하여 가상 질량이 망지의 규격 및 망사의 부피 등과 어떤 관계가 있는지를 분석하였고, 실제어구의 가상질량 계산에 적용하여 보았다. 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 재료의 양은 같이 하고 순수하게 영각만을 달리한 각 그물에 대해 영각이 클수록 저항이 더 크게 나타났다. 2. 저항계수 (C 하(d))는 레이놀즈수(Re)에 따라 점점 감소하는 경향을 보이며, 식으로 나타내면 다음과 같았다. C 하(d)=0.039Re 상(-0.1474) 3. 망지의 표면적(TSA, Twine Surface Area)이 클수록 저항 값이 크게 나타났으며 식으로 나타내면 다음과 같다. R=21.398TSA 상(-0.4219) 4. 질량계수(C 하(M))는 유속(U)이 증가함에 따라 증가하는 경향을 나타내며 실험식은 다음과 같다. C 하(M)=37.557U-8.9684 5. 가상질량은 망사의 체적(V)과 d/l에 각각 비례관계를 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-29
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• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1693-1705
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• 2023

국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.