• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1035-1037
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• 2005

The analysis of magnetic fields(2-D) induced by line currents, such as Overhead Trolley Lines or Transmission Lines, is not so easy by using the standard Finite Element Method(FEM). Mesh generation is one of the most important processes in the standard FEM. Because, the current region is relatively small compared with whole region, and actually is a line without thickness, the mesh refinement around the source lines yields many demerits. A way of supplement such a defect, we proposed the coupling scheme of analytical solution and FEM. In this study, the analytical solution is adopted around the region of line currents and FE solution is a lied to the rest of source region. And the two types of solution are coupled at the artificial boundary. To verify the usefulness of proposed algorithm, simplified model with magnetic material in FE region is chosen and analyzed. The results are compared with those of standard FEM. And the errors between them can be reduced by increasing harmonic orders.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2345-2358
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• 2022

This paper presents a method to generate stained-glass animation from video inputs. The method initially segments an input video volume into several regions considered as fragments of glass by mean-shift segmentation. However, the segmentation predominantly results in over-segmentation, causing several tiny segments in a highly textured area. In practice, assembling significantly tiny or large glass fragments is avoided to ensure architectural stability in stained glass manufacturing. Therefore, we use low-frequency components in the segmentation to prevent over-segmentation and subdivide segmented regions that are oversized. The subdividing must be coherent between adjacent frames to prevent temporal artefacts, such as flickering and the shower door effect. To temporally subdivide regions coherently, we obtain a panoramic image from the segmented regions in input frames, subdivide it using a weighted Voronoi diagram, and thereafter project the subdivided regions onto the input frames. To render stained glass fragment for each coherent region, we determine the optimal match glass fragment for the region from a dataset consisting of real stained-glass fragment images and transfer its color and texture to the region. Finally, applying lead came at the boundary of the regions in each frame yields temporally coherent stained-glass animation.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제50권6호
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• pp.490-498
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• 2022

The current study aimed to verify the image segmentation ability of rays in tangential thin sections of conifers using artificial intelligence technology. The applied model was Mask region-based convolutional neural network (Mask R-CNN) and softwoods (viz. Picea jezoensis, Larix gmelinii, Abies nephrolepis, Abies koreana, Ginkgo biloba, Taxus cuspidata, Cryptomeria japonica, Cedrus deodara, Pinus koraiensis) were selected for the study. To take digital pictures, thin sections of thickness 10-15 ㎛ were cut using a microtome, and then stained using a 1:1 mixture of 0.5% astra blue and 1% safranin. In the digital images, rays were selected as detection objects, and Computer Vision Annotation Tool was used to annotate the rays in the training images taken from the tangential sections of the woods. The performance of the Mask R-CNN applied to select rays was as high as 0.837 mean average precision and saving the time more than half of that required for Ground Truth. During the image analysis process, however, division of the rays into two or more rays occurred. This caused some errors in the measurement of the ray height. To improve the image processing algorithms, further work on combining the fragments of a ray into one ray segment, and increasing the precision of the boundary between rays and the neighboring tissues is required.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.300-306
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• 2022

Currently, Korea is building traffic infrastructure using Intelligent Transport Systems (ITS), but the pedestrian traffic accident rate is very high. The purpose of this paper is to prevent the risk of traffic accidents by jaywalking pedestrians. The development of this study aims to detect pedestrians who trespass using the public data set provided by the Artificial Intelligence Hub (AIHub). The data set uses training data: 673,150 pieces and validation data: 131,385 pieces, and the types include snow, rain, fog, etc., and there is a total of 7 types including passenger cars, small buses, large buses, trucks, large trailers, motorcycles, and pedestrians. has a class format of Learning is carried out using YOLOv5 as an implementation model, and as an object detection and edge detection method of an input image, a canny edge model is applied to classify and visualize human objects within the detected road boundary range. In this study, it was designed and implemented to detect pedestrians using the deep learning-based YOLOv5 model. As the final result, the mAP 0.5 showed a real-time detection rate of 61% and 114.9 fps at 338 epochs using the YOLOv5 model.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3A호
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• pp.439-445
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• 2006

터널과 같이 구조물의 크기가 매질의 영역에 비하여 상대적으로 작은 경우와 같은 무한영역의 문제는 유한요소법을 적용하여 해석할 수 있으나 해석의 정밀도를 높이기 위해서는 해석영역을 크게 선정하게 되어 계산량이 증가하고, 인위적인 경계조건에 의한 오차의 영향을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위해 관심영역은 유한요소로 모델링하고 무한영역은 무한요소로 모델링하는 혼합법을 적용하면 보다 효과적이다. 본 연구에서는 다양한 감쇠함수를 적용한 등매개변수형 무한요소를 제안하였고 매개변수해석을 통하여 터널해석에 적합한 감쇠함수의 특성치를 제시하였다. 또한 이를 적용한 3차원 혼합모델이 터널 해석에 유효함을 입증하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제7권4호
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• pp.207-215
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• 2004

최근 육지역에서 새로운 넓은 용지의 확보가 어려워짐에 따라, 이를 해역에서 찾으려 하는 경향이 나타나고 있으며, 이러한 개발은 개발이 예정된 주변 연안역에 광범위한 해빈변형문제를 야기할 위험이 있다. 따라서 인공섬 등과 같은 외해 구조물을 계획할 경우에는 구조물 건설이 인접 해역의 해빈변형에 미치는 영향을 사전에 적적히 예측할 필요가 있다. 본 연구는 연안역의 침식을 포함한 해빈변형예측모델의 개발을 목적으로, 3차원 이동상 실험을 수행하여 외해 구조물 배후의 표사이동 양상을 분석한 것이다. 실험을 통하여, 외해 구조물 배후의 해빈변형에서 해안선측과 수심역의 해빈변형 기구가 상호 독립되어 있음을 밝혔다. 구체적으로는 소상대를 포함하는 해안선측은 등심선에 대한 파의 입사방향에 대응하는 표사이동이 탁월하며, 수심역에서는 파의 왕복운동에 의한 소류 및 부유사가 해빈류에 지배되어 이동하고, 양자는 해빈에서 형성되는 부분 중복파와 연관된 특정 경계를 기준으로 서로 분리되어 이동함을 규명하였다. 이들 실험 결과는 해빈변형모델의 개발에서 중요한 열쇠를 제공하리라 사료되며, 또한 기 개발된 모델의 검정자료로써도 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국가스학회지
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• 제17권2호
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• pp.59-69
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• 2013

본 연구에서는 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위해 고속의 연산이 가능한 인공신경망을 이용하여 저류 전산시뮬레이터를 개발하였다. 입출력자료와 알고리즘을 설계하였으며, 개발한 시뮬레이터를 이용하여 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위한 연구를 수행하였다. 입력값은 생산시간, 생산정간 상관관계, 추가 생산정 위치좌표, 생산성 잠재력, 함수적 연관관계, 저류층 압력으로 구성하였으며, 출력값은 생산량과 함께 공저압력을 동시에 사용하였다. 20가지의 생산정 위치 시나리오에 대해 학습을 수행한 결과, 생산량의 상관계수 값은 0.99, 공저압력은 0.98로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되어 인공신경망 시뮬레이터의 타당성이 검증되었다. 가스전에서 최대공급계약량 유지시점을 산출함으로써 생산정 위치에 따른 생산성을 분석하였다. 그 결과 시나리오 C-1이 최대공급계약량 유지기간이 가장 짧았으며, 시나리오 A-1이 가장 오랫동안 유지시킬 수 있는 것으로 산출되었다. 결론적으로, 시나리오 A가 생산성에 영향을 받는 인자를 포함한 시나리오 B, C보다 최대 21% 더 최대공급계약량을 유지시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 생산성에 영향을 미치는 요소를 종합적으로 고려하여 생산정의 위치를 선정해야 생산량을 극대화 할 수 있다. 본 인공신경망 시뮬레이터를 이용 시 생산기간동안 생산량과 공저압력 변화를 동시에 비교 분석하는 것이 가능하여 다양한 최적화 모델에 전위모델로 사용하는 것이 가능하다.

• 한국환경생태학회지
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• 제22권4호
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• pp.396-408
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• 2008

국립산림과학원에서 발간된 임상도에 따르면 파주시 광탄면에 위치한 본 연구대상지는 활엽수 Ⅳ영급으로 분류되었으나 식생조사 결과 영급판정이 어려운 활엽수 천연림으로 구성되어 정밀 임상도 작성의 필요성이 제기되었다. 이에 정밀 현존식생 조사와 식생구조 및 연륜 분석 자료를 기초로 한 정밀 임상도 작성방안을 제안하고자 하였다. 정밀 현존식생유형 분석결과 22개 유형이었으며 자연림은 신갈나무림, 굴참나무림 등 11개 유형, 인공림은 밤나무림 등 6개 유형으로 구분되었다. 영급 판정을 위해 정밀 현존식생도를 바탕으로 방형구 42개와 89개 표본목의 목편을 채취하여 수령을 측정한 결과, 저지대에 입지한 인공림, 참나무류 소경목 지역은 II영급(29.8%), 나머지 지역은 III영급(57.6%)으로 토지이용이 가능하였고 Ⅳ영급 이상(8.8%)은 경계부의 급경사 능선부에 분포하여 토지이용은 불가능하였다. 이상과 같이 소규모 개발 예정지가 활엽수 자연림으로 판정된 경우 보전과 이용 판정에 있어 정밀 현존식생 조사, 식물군집구조 및 표본목 분석을 통한 정밀 임상도를 작성하여야 할 것이다. 정밀 임상도에는 식생의 자연성, 희소성, 다양성 등을 종합적으로 판단할 수 있는 자료가 포함되어 소규모 부지의 개발적정성 판단에 유용할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권3호
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• pp.449-460
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• 2020

초해상화 기법은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기법이다. 최근에는 딥러닝 기술을 활용한 초해상화 방법이 주류를 이루고 있으며, 원격 탐사 분야에서도 이를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성 영상의 4배 해상도 향상을 위하여 deep back-projection network (DBPN) 네트워크에 기반한 초해상화 기법을 제안하였다. 또한, 복원된 영상의 디테일 및 윤곽선 부분에서의 고품질 영상 획득을 위해 윤곽선 손실 함수를 제안하고, 효과적이고 안정적인 학습을 위하여 Wasserstein distance 손실 함수를 사용한 GAN 기법을 적용하였다. 또한, 자연스러운 저해상도 훈련 영상을 획득하기 위한 detail preserving image downscaling (DPID) 기법을 적용하였다. 마지막으로 전정 영상의 특징을 추출하여 훈련의 마지막 단계에 적용 시킴으로써 출력 영상의 세부적인 특징을 효과적으로 생성하였다. 그 결과 실험에 사용된 WorldView-3 영상 및 KOMPSAT-2 영상에서 해상도 향상 효과를 확인하였고, 다른 초해상화 모델에 대비하여 윤곽선 보존력이나 영상의 선명도가 향상 되었음을 확인하였다

• 한국화재소방학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.80-88
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• 2013

원자력발전소의 밀폐된 다중 구획에서 환기부족화재에 대한 FDS 검증이 수행되었다. 수치결과는 OECD/NEA PRISME 프로젝트를 통해 얻어진 실험결과와 비교되었다. 환기시스템의 수치 경계조건 및 FDS에 적용된 소화모델이 구획 내부의 열적 및 화학적특성에 미치는 영향이 상세히 논의되었다. 점화 및 소화 단계에서 구획 내부의 급격한 압력변동에 의해 변화될 수 있는 환기 유량의 수치 경계조건은 다중 구획 내부의 온도, 열유속에는 큰 영향을 주지 않지만, 농도의 정확한 예측을 위하여 주위 깊게 고려되어야 한다. FDS에 적용된 소화모델의 기본값은 인위적인 소화 및 재점화 현상을 동반하며, 해당 연료에 대한 수정된 소화모델의 정보가 적용되었을 때 환기부족화재에 대한 FDS의 결과는 실험결과를 매우 잘 예측하고 있음을 확인하였다.