• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.18 no.1
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• pp.21-26
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• 2024

The one of the famous deep learning models for object detection task is you only look once version 5 (YOLOv5) framework based on the one stage architecture. In addition, YOLOv5 model indicated high performance for accurate lesion detection using the bottleneck CSP layer and skip connection function. The purpose of this study was to evaluate the performance of YOLOv5 framework according to various hyperparameters in position emission tomogrpahy (PET) phantom images. The dataset was obtained from QIN PET segmentation challenge in 500 slices. We set the bounding box to generate ground truth dataset using labelImg software. The hyperparameters for network train were applied by changing optimization function (SDG, Adam, and AdamW), activation function (SiLU, LeakyRelu, Mish, and Hardwish), and YOLOv5 model size (nano, small, large, and xlarge). The intersection over union (IOU) method was used for performance evaluation. As a results, the condition of outstanding performance is to apply AdamW, Hardwish, and nano size for optimization function, activation function and model version, respectively. In conclusion, we confirmed the usefulness of YOLOv5 network for object detection performance in nuclear medicine images.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.3
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• pp.297-309
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• 2023

The degradation of coastal ecosystems and fishery environments is accelerating due to the recent phenomenon of invertebrate grazers. To effectively monitor and implement preventive measures for this phenomenon, the adoption of remote sensing-based monitoring technology for extensive maritime areas is imperative. In this study, we compared and analyzed the robustness of deep learning-based object detection modelsfor detecting and monitoring invertebrate grazersfrom underwater videos. We constructed an image dataset targeting seven representative species of invertebrate grazers in the coastal waters of South Korea and trained deep learning-based object detection models, You Only Look Once (YOLO)v7 and YOLOv8, using this dataset. We evaluated the detection performance and speed of a total of six YOLO models (YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv8s, YOLOv8m, YOLOv8l, YOLOv8x) and conducted robustness evaluations considering various image distortions that may occur during underwater filming. The evaluation results showed that the YOLOv8 models demonstrated higher detection speed (approximately 71 to 141 FPS [frame per second]) compared to the number of parameters. In terms of detection performance, the YOLOv8 models (mean average precision [mAP] 0.848 to 0.882) exhibited better performance than the YOLOv7 models (mAP 0.847 to 0.850). Regarding model robustness, it was observed that the YOLOv7 models were more robust to shape distortions, while the YOLOv8 models were relatively more robust to color distortions. Therefore, considering that shape distortions occur less frequently in underwater video recordings while color distortions are more frequent in coastal areas, it can be concluded that utilizing YOLOv8 models is a valid choice for invertebrate grazer detection and monitoring in coastal waters.

• KCID journal
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• v.6 no.1
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• pp.20-30
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• 1999

화석연료의 고갈에 대비한 대체에너지 개발의 일환으로 미국의 에너지성과 TVA는 속성수인 Cottonwood를 재배하여 에너지화 하는 연구를 하고 있다. 미시시피주 Stoneville에 0.365ha 크기의 시험포 6개를 설치하고 Cottonwood와 Cotton을 재배하며 환경영향을 평가하기 위하여 유출량, 부유물질(TSS), 질산성 질소($NO_3-N$, 총인(T-P) 등의 수질인자를 모니터링하고 있다. 본 연구는 EPIC 모델이

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.772-774
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• 2004

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상에 대한 거부기능은 신뢰도 보장 측면에서 상당히 중요하다. 비인식 대상의 단어 거부는 지금까지 여러 연구가 이루어져 왔으나, 문장 거부에 대한 연구는 사실상 부족한 실정이다. 본 논문에서는 비인식 대상 문장 거부기능의 신뢰도를 한층 높일 수 있도록 음소 기반 네트워크에 유성자음(VC), 무성자음(C), 모음(V) 단위의 필러 음향 모델을 생성하여 다양한 음소기반 인식 네트워크의 구성방법을 적용하여 비인식 대상 문장에 대해 거부 기능을 구현하고, 그에 따라 인식률과 거부율이 달라질 수 있음을 보인다. 구현된 시스템에서 제안한 3가지 음소단위 인식 네트워크 중 문장의 각 단어별 필러 모델을 구성했을 때가 가장 좋은 구성임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.503-504
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• 2011

주파수가 다른 계통을 연계하거나, 장거리 선로 운전시 손실이 낮은 HVDC 송전은 환경문제로 인한 민원으로 새로운 선로건설을 위한 부지확보가 전 세계적으로 어려운 실정이다. 이 문제를 해결할 수 있는 방안으로 기존의 AC선로에 DC를 적용하여 동일철탑에 AC와 DC 선로를 같이 설치하는 하이브리드(Hybird) 선로가 제시되었다. 그러나 AC와 DC가 공존한 상태에서의 전기환경기준이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 국내에서 운용중인 345kV 2회선 철탑에 DC선로를 적용한 하이브리드 선로의 축소모델을 제작하였고, DC선로의 도체 구성별 하이브리드 선로의 이온류 특성을 시험하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.712-713
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• 2011

2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(RPS)의 도입으로 향후 태양광 및 풍력 등의 그린 에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계, 운용될 것으로 예상된다. 이때 정상상태의 계통전압을 해석하기 위해서는 부하모델링이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 많이 활용되고 있는 ZIP 부하모델을 활용하여 배전계통에서 효과적인 전압해석법을 제안하고, 수치해석 및 PSCAD/EMTDC를 이용하여 제안한 전압해석법의 유효성을 검증한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.2 no.2
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• pp.1-7
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• 1997

커패시터 방전회로의 제작 및 시험을 위해서는 고가의 비용과 위험요소가 내재되어 있으며 특히 고전력 응용을 위해서는 이러한 요소는 더욱 커지게 된다. 그 대체방법으로는 컴퓨터를 이용하여 이 회로의 동작을 모델링하고 시뮬레이션하는 것이다. 본 연구에서는 커패시터 방전 임펄스 착자가 착아 요크 시스템을 위한 SPICE 모델을 개발하고 시뮬레이션 결과를 실제 시스템의 측정치와 비교하였다. 또한 착자기 시스템의 방전회로를 위한 온도산정방법을 제안하였다. 특히 임펄스 착자기의 방전회로의 온도산정은 착자회로 설계의 중요한 지침이 되므로 극히 중요하다. 본 연구에 이용된 착자기는 저손실 유입 커패시터이며, 최대 1200[V]의 충전이 가능하다. 이러한 착자 모델의 개발을 통하여 고임펄스 방전 회로의 설계 및 개발에 소요되는 시간 및 비용을 절약하는데 크게 기여할 것이다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.88.2-88.2
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• 2011

본 연구는 아연/공기전지 설계기술 개발을 위한 기초 연구로서 전산해석을 이용하여 전해질 유동에 따른 아연/공기전지의 성능 예측에 관한 것이다. 전산해석모델은 전기화학 방정식과 유체유동 방정식으로 구성하였으며, 화학종 반응에 관한 지배방정식으로는 Nernst-Planck식을 이용하였고 전극표면의 전기화학반응은 Butler-Volmer식을 이용하였다. 또한 유체유동 방정식은 Navier-Stoke식을 적용하여 전해질 유동에 따른 전기화학적 성능 변화를 모사하였다. 아연/공기전지 성능 평가 실험으로부터 얻은 I-V 곡선과 전산해석결과와의 비교/분석을 통하여 전기화학모델의 타당성을 검증하였으며, 유체 유동 방정식과의 연동해석을 적용하여 전해질 유입 위치 및 유입 속도에 따른 아연/공기전지의 성능 변화를 조사하였다. 아연/공기전지의 성능은 전해질 유입 위치가 아연극에 가까울수록, 유입 속도가 빠를수록 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.273.2-277
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• 1998

본 논문에서는 음소단위 비정형 연결합성 시, 접합점에서 포만트 불연속을 최소화할 수 있도록 이웃음소간 경계강도 예측모델과 합성단위 검색시 음소단위 최장일치 검색 알고리즘을 설계하였다. 합성단위 연결부에서 발생하는 신호왜곡을 최소화하기 위해 “_C_”환경에서 자음이 유성음화된 경우, “_V_”환경에서 모음이 무성음화된 경우, 그리고 유성음 사이의 포만트 주파수 차이에 대한 모델을 생성하여, 음소간의 조음강도가 약한 부분이 합성단위 경계로 설정되도록 하였다. 합성단위 경계가 결정되면 주어진 문장의 문맥정보만을 이용하여 코포스로부터 후보를 선택한다. 선택된 후보를 사이의 연결성을 측정하기 위하여 합성 경계를 기준으로 전, 후 음소에 대한 음성적 특성과 포만트 천이 특성을 고려하였다. 실험은 K-ToBI 레이블링된 200문장을 기반으로 하였으며, 코퍼스로부터 한 문장을 선택하여 이를 목적치 패턴으로 선정 한 후, 목적치 패턴과 후보사이의 단위비용과 후보들 간의 연결비용을 계산하여 최적의 합성단위열을 추출하는 방식으로 이루어졌다. 본 논문에서는 이러한 문맥종속 단위 기반의 합성단위 추출 알고리즘과 실험 결과에 대해 보고한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.10a
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• pp.157-161
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• 2000

본 논문은 2린 대역의 마이크로 셀 환경에서 원편파 특성을 분석하기 위하여 편파의 특성을 이론적 해석과 실제 측정 데이터를 비교 검토하였다. 가시거리에서는 원편파가 기수회 반사파 수신을 억제하기 때문에 다중경로 페이딩에 대한 경감 효과가 있다는 것은 널리 알려져 있다. 본 연구팀은 "E"자형 건물의 회절 음영 지역에서도 원편파의 편파 특성이 잘 유지되는지를 측정 분석하였다. 이를 위해 정선회 원편파(C), 역선회 원편파(X), 수직편파(V), 수평편파(H) 안테나를 사용하여 각각의 송수신 편파간 조합에 대하여 거리에 따른 전계강도를 이동 측정하였다. 전파 모델은 "E"자형 건물의 회절지역 모델에서 2개의 경로를 선택하여 각각에 대한 전파의 편파 특성을 분석하였다.대한 전파의 편파 특성을 분석하였다.