• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권10호
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• pp.712-720
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• 2001

인터넷의 확산, 이동 통신기기의 급속한 보급으로 말미암아 가전업계는 소형의 다기능의 시스템을 필요로 하고 있고, 이를 위하여 반도체 업계에 고기능, 다기능, 초소형의 시스템용의 칩을 요구하고 있다. 지수 함수적 증가하는 기능의 요구는 반도체 설계 능력을 넘어 선지 이미 오래 전이고 이를 극복하기 위하여서 반도체 업계는 여러 가지 방안을 제시하고 있다. 그러나, 이미 그 차이를 따라 잡기는 포기한 상태이고 이 갭을 줄이고자 하는 방안을 모색 중이다. 그 방안은 SoC(System On a Chip), 설계 재활용(Design Reuse)등의 개념을 활용하고 있다. 설계 재활용을 위하여서는, 반도체 지적 소유권(Intellectual Property)의 표준화와 더불어 레이아웃 자동이식에 관한 연구와 상품화가 필수적이다. 본 논문은 반도체 설계 형식 중에서 생산 공정과 밀접한 레이아웃 형식의 회로도면 처리를 자동화하여 설계와 생산 시간을 혁신적으로 단축하기 위한 연구이다. 레이아웃 형식은 특성상 도형(폴리곤)으로 구성되어 있으며, 레이아웃 형태에서 다양한 도형의 중첩이 반도체의 트랜지스터, 저항, 캐패시터를 표현함으로써, 반도체 지적소유권 의 하나의 형식으로 자주 활용되고 있다. 본 논문은 반도체 레이아웃 이식 소프트웨어 시스템의 내부 기능에 관한 설명과 처리 능력과 속도를 높이기 위한 알고리즘의 제안과 벤치마킹 결과를 보여 주고 있다. 비교 결과, 자원의 최적 활용(41%)으로 대용량의 처리 가능성을 보여 주고 있으며, 처리 속도는 평균 27배로써 이전의 벤치마킹 회로를 더욱 확장하여 그 결과를 보여 주고 있다. 이러한 비교 우위는 본 논문에 포함된 소자 처리 알고리즘과 그래프를 이용한 컴팩션 알고리즘에 기인한다.된 primer는 V. fluvialis에 종 특이성이 있으며 여러 Vibrio종으로부터 빠른 검출이 가능함을 확인하였다.로부터 빠른 검출이 가능함을 확인하였다.TEX>$^{-1}$에서는 16~20일, 30 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 9~15일, 60~100 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 5~9일에 걸쳐 나타났다 고농도인 60~100 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$ 에서 처리 개체 중에 10% 미만이 살아있는 번데기 상태로 관찰되었다. 또한 10 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 16~20 일로 비처리(l1~15일)에 비해 발생지연이 나타났다. 우화에 성공한 개체들의 암컷과 수컷의 비율에는 차이가 없었다. 번데기 상태로 치사된 시기는 비처리 시에는 13~16일 동안에 집중적으로 나타났으며 10 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$에서는 6~23일로 넓은 분포를 보여 발생지연이 반영되었다. 30 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$처리에서는 13~16일, 60~100 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$처리에서는 6~16일 동안에 치사되는 것으로 나타났다.species and seed production for their use on smaller scale and more costly but more effective results. The use of

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.663-672
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• 2002

본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 카바메이트 계열의 농약인 카보퓨란의 치명적인 투여에 대하여 반자연적인 조건에서 반응하는 깔따구의 움직임을 관찰하였다. 4령기에 있는 깔따구를 $6cm\times{7cm}\times{2.5cm}$ 크기의 서식 장소와 $18^\circ{C}$의 수온, 명기와 암기를 각각 10시간, 14시간의 조건에서 관찰을 하였다. 추적 시스템은 깔따구 몸체의 부분 점들을 탐지하여 추적하도록 하였다. 모든 실험은 반자연적인(semi-natural) 상태에서 진행되었으며 약제 카보퓨란(Carbofuran 0.1mg/l) 처리 전 후 이틀씩 모두 4일에 걸쳐서 연속적으로 진행되었다. 실험 결과 약제의 처리후에 압축된 지그제그 형태로 나타나는 "떨림 현상"과 같은 비정규적인 행동들이 종종 나타남을 알 수 있었다. 약제 처리된 종들의 행동 변화를 탐지하기 위하여, 웨이블릿 분석이 다른 움직임 패턴들을 특징화하기 위하여 사용되었다. 이산 웨이블릿에 기반하여 추출된 파라미터들은 약제처리 전후의 움직임에 대한 다른 유형의 패턴들을 표현하기 위하여 인공 신경망을 통하여 학습되었다. 이러한 웨이블릿과 인공 신경망의 통합 모델은 특징화된 움직임 패턴들의 발생 시점을 탐지할 수 있었으며, 수질 모니터링을 위한 독성 물질의 유입을 자동으로 탐지할 수 있는 도구로써 사용될 수 있음을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.56-67
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• 2019

본 연구는 농도별 로즈마리 오일 흡입에 따른 기억력, 집중력, 및 자율신경계 반응을 확인하기 위한 비동등성 대조군 전후 실험설계로 65세 이상 노인에게 아몬드 캐리어 오일 흡입군(대조군), 10% 로즈마리 오일 흡입군(실험군 A)과 100% 로즈마리 오일 흡입군(실험군 B)으로 각 오일을 시향지에 묻혀 5분간 흡입하도록 하였고 기억력, 집중력 및 자율신경계 반응을 측정하였다. 수집된 총 89명의 자료는 SPSS win 24.0를 이용하여 반복측정 ANOVA로 분석하였다. 결과는 기억력 평가인 즉각 회상(F=.42, p=.656), 지연 회상(F=.45, p=.639) 재인 검사(F=1.45, p=.242)와 집중력 평가인 숫자 바로 외우기(F=1.53, p=.223)와 숫자 거꾸로 외우기(F=.46, p=.636)에서 세 군 간의 유의한 차이가 없었다. 또한 자율신경계 반응 결과, 교감신경 활성도(LF)(F=.19, p=.828), 부교감신경 활성도(HF)(F=.37, p=.694), 자율신경계 활성도비(LH/HF)(F=1.39, p=.256), 수축기 혈압(F =.37, p=.694) 및 이완기 혈압(F=1.25, p=.291)에서 세 군 간의 유의한 차이가 없었다. 따라서 아몬드 캐리어 오일, 10%와 100% 로즈마리 에센셜 오일 5분간 흡입은 65세 이상 노인의 기억력, 집중력, 자율신경계 반응에 통계적으로 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.102-108
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• 2020

본 논문에서는 사람의 손동작에 의해 모바일장치상의 전기장센서를 통해 감지되는 동작신호의 실시간 검출 및 프레임 추출 알고리즘을 제안한다. 동작인식에 사용되는 전기장센서는 주변 환경 및 시점에 따라 랜덤잡음 및 센서 표면의 초기 대전상태의 가변적인 특성으로 인해 안정적으로 동작신호를 검출하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 환경에서도 안정적이고 강건하게 동작신호를 감지하여 검출할 수 있는 동적문턱치 방법(dynamic thresholding method)을 제안한다. 동작발생감지여부는 10Hz low-pass 필터와 MA(Motion Average) 필터를 통한 입력신호가 특정 문턱 전압값을 넘을 경우 감지되는데 감지 시점 센서상의 정전하상태가 가변적이므로 주기적으로 offset 값을 계산하여 새로운 문턱치를 동적으로 적용하는 방법이다. 이러한 방법으로 동작신호 감지율을 98% 이상으로 향상 시킬 수 있었다. 또한 일단 동작이 감지되면 정문턱치(positive thresold)와 부문턱치(negative threshold)의 통과시점, 횟수와 평균 동작주기를 고려한 동작신호프레임 알고리즘을 제안하였으며 이의 프레임추출 성공률도 98% 이상의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 추출된 동작신호는 이후 신호정규화를 거쳐 LSTN 심층신경망 인식부를 거쳐 높은 손동작 인식률을 보임으로서 제안된 알고리즘의 우수함을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.225-227
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• 2022

현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권4호
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• pp.109-118
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• 2023

심정지는 초기 대응에 따라 생존율과 예후에 영향을 미치는 중요한 응급 상황이다. 특히 병원밖심정지(out-of-hospital cardiac arrest, OHCA)의 경우, 119 구조대의 초기 조치가 심정지 환자의 생존율을 높이는 데 결정적인 역할을 한다. 그러나 국내에서는 수보요원의 수가 제한적이지만 다량의 신고 전화에 응대해야 하는 현실이다. 이런 상황에서 머신러닝 기반의 OHCA 탐지 프로그램은 수보요원의 보조 역할로 심정지 환자의 생존률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝 기반의 심정지(OHCA) 탐지 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 수보요원과 신고자의 통화 녹취록을 분석하여 심정지 여부를 판단한다. 제안한 모델은 수보요원 및 신고자와의 통화를 자동으로 전사하는 모델, 텍스트 기반의 심정지 탐지 모델, 그리고 프로그램 개발을 위한 서버와 클라이언트로 구성되어 있다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 모델은 F1 점수 기준으로 79.49%의 성능을 보였으며, 수보요원과 비교하여 심정지 감지 시간을 15초 단축하였다. 이 연구는 소규모 데이터셋을 사용하였음에도 불구하고, 심정지 기반의 탐지 프로그램이 수보요원의 보조 역할로 심정지 생존률에 기여할 수 있음을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.400-405
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• 2024

선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.439-450
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• 2018

선구조는 인접한 지형구조 사이의 구분이 명확한 직선 또는 만곡의 지형요소로서 일반지질, 광물탐사, 자연재해, 지구조 분석 등에 널리 활용된다. 과거에는 현장조사 혹은 지도를 이용하여 선구조를 추출하였으나, 현재는 원격탐사 기술의 발달로 인하여 넓은 지역에 대한 선구조를 효율적으로 추출할 수 있게 되었다. 선구조 추출을 위해서 항공기 혹은 인공위성 원격탐사 영상 혹은 지형표고모형의 육안판독 방법 이외에 보다 객관적인 결과 도출을 위한 자동화 방법이 개발되었다. 본 연구에서는 지형표고모형의 공간해상도 차이에 따라 자동 추출된 선구조의 특성을 분석, 평가하고자 한다. 연구 지역은 대한민국 경상도 언양, 모량 주변 지역으로 약 90 m (3초) 공간해상도를 갖는 Shuttle Radar Topography Mission(SRTM) Digital Elevation Model(DEM)과 12 m 공간해상도를 갖는 TerraSAR-X add-on for Global Digital Elevation Measurement(Global DEM) 자료를 사용하였다. 또한 Global DEM을 재배열(resampling)하여 30 m (1초) 간격의 공간해상도를 갖는 지형고도모형을 제작하였다. 다양한 각도의 태양고도와 태양방위각을 고려한 음영기복도를 제작하였으며, 선구조 자동 추출을 위해 PCI Geomatica 소프트웨어의 LINE 모듈을 이용하였다. 수치표고모형 공간해상도에 상관없이 선구조의 최빈값은 $N15-25^{\circ}E$로 북북동(NNE)의 방향성을 보였다. 그러나 공간해상도가 좋을수록 보다 많고 세밀한 선구조가 추출되었다. 본 연구 결과를 통해 선구조 밀도는 수치표고모형의 공간해상도에 비례함을 알 수 있었으며 연구 목적에 따라 적절한 공간해상도를 갖는 수치표고모형이 선택되어야 함을 알 수 있었다.