본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.
최근 모바일 간편 결제 서비스의 확산은 사람들의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있다. 중국과 한국의 모바일 간편 결제 서비스에 대한 연구 증가를 통해 향후 모바일 간편 결제 서비스의 지속적인 발전이 매우 중요함을 알 수 있다. 본 논문은 소셜미디어 상에서 소비자의 카카오페이와 알리페이에 대한 반응의 차이를 알아보기 위해 카카오페이와 알리페이가 언급된 네이버 블로그 글을 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용해 키워드 분석을 했다. 품사별 키워드 빈도수 분석을 하였고 한 문장에 동시에 언급되는 공기어 빈도수 분석을 했다. 특히, 카카오페이와 알리페이를 언급한 글에서 공통적으로 언급된 단어를 추출하고 그에 대해 같이 언급된 단어들을 분석함으로써 같은 주제에 대해 어떤 다른 반응을 보이는지를 살펴봤다. 분석 결과 카카오페이의 신뢰성에 대한 소비자들의 우려가 존재했고 알리페이의 혜택에 대한 소비자들의 반응이 부정적이었다. 이러한 분석 결과를 토대로, 모바일 결제 서비스가 경쟁력을 갖추기 위해서는 다양한 부가 서비스를 추가하거나 보안 문제를 해결하는 노력을 할 필요가 있다는 점을 도출할 수 있다.
word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.
KOMPSAT-3A는 2015년 3월 발사하여 약 6개월의 기간 동안 초기 검보정을 수행한 이후 지난 8년 동안 성공적으로 KOMPSAT-3A 자료를 사용자들에게 배포하였으며, 수집된 영상 자료는 지도제작, GIS, 국토관리 등의 다양한 분야에서 정성적, 정량적 정보 추출의 기초 자료로 활용되고 있다. 한국항공우주연구원에서는 KOMPSAT-3A의 영상제품군에서 추출되는 정보의 정확도 및 신뢰도를 확보하기 위해 주기적으로 영상 품질과 인공위성 하드웨어 특성을 확인하고 있다. 또한 KOMPSAT-3A의 탑재체, 자세제어 센서들의 노후화에 따른 영상 품질 저하 현상을 최소화하기 위해 지속적인 영상 품질 개선 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 개발 단계에서 정의된 발사 전후의 검보정 주요 과정 및 대표 영상 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 측정 방법을 설명하였다. 이를 바탕으로 발사 후 초기 LEOP Cal/Val이 완료된 이후 측정된 영상 품질 인자별 성능값과 최근 2016년부터 2020년 5월까지 KOMPSAT-3A호의 주요 품질 인자인 MTF, SNR, Location accuracy 현황과 특성을 기술하였다.
Hakyung Kwon;Jae Ah Choi;Moon Young Kim;Suk-Ha Lee
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.25-25
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2022
Drought becomes frequent and severe because of continuous global warming, leading to a significant loss of crop yield. In soybean (Glycine max [L.]), most of quantitative trait loci (QTLs) analyses for drought tolerance have conducted by investigating yield changes under water-restricted conditions at the reproductive stages. More recently, the necessity of QTL studies to use physiological indices responding to drought at the early growth stages besides the reproductive ones has arisen due to the unpredictable and prevalent occurrence of drought throughout the soybean growing season. In this study, we thus identified QTLs conferring wilting scores and moisture contents of soybean subjected to drought stress in the early vegetative stage using an recombinant inbred line (RIL) population derived from a cross between Taekwang (drought-sensitive) and SS2-2 (drought-tolerant). For the two traits, the same major QTL was located on chromosome 10, accounting for up to 11.5% of phenotypic variance explained with LOD score of 12.5. This QTL overlaps with a reported QTL for the limited transpiration trait in soybean and harbors an ortholog of the Arabidopsis ABA and drought-induced RING-D UF1117 gene. Meanwhile, one of important features of plant drought tolerance is their ability to limit transpiration rates under high vapor pressure deficiency in response to mitigate water loss. However, monitoring their transpiration rates is time-consuming and laborious. Therefore, only a few population-level studies regarding transpiration rates under the drought condition have been reported so far. Via employing an Arduino-based platform, for the reasons addressed, we are measuring and recording total pot weights of soybean plants every hour from the 1st day after water restriction to the days when the half of the RILs exhibited permanent tissue damage in at least one trifoliate. Gradual decrease in moisture of soil in pots as time passes refers increase in the severity of drought stress. By tracking changes in the total pot weights of soybean plants, we will infer transpiration rates of the mapping parents and their RILs according to different levels of VPD and drought stress. The profile of transpiration rates from different levels of severity in the stresses facilitates a better understanding of relationship between transpiration-related features, such as limited maximum transpiration rates, to water saving performances, as well as those to other drought-responsive phenotypes. Our findings will provide primary insights on drought tolerance mechanisms in soybean and useful resources for improvement of soybean varieties tolerant to drought stress.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
과거 지구 환경에 대한 정보를 바탕으로, 향후 지구 환경 변화를 예측할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 최근 지질유산에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한 지질유산의 특성상 지속적으로 보존 및 관리를 하지 않으면 훼손이 쉽고 복구가 어렵다. 그러나 현실적으로 지질유산이 공간적으로 다양하게 분포하고 실질적인 지질유산의 관리주체가 명확하지 않기 때문에 많은 훼손이 발생하고 있다. 지질유산의 공간적인 분포를 우선적으로 파악하여 지질유산의 통합적인 관리체계를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행연구에서 마련된 지질유산에 대한 가치평가 기준을 통해 공간정보를 이용하여 수도권 지역의 실제적인 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 이를 위해 우선적으로 문헌조사를 통해 연구지역인 수도권 일대의 지질유산 현황목록을 정리하였고, 선행연구를 통해 마련된 가치평가 기준을 적용한 데이터베이스를 설계 및 구축하였다. 설계된 항목을 통해 공간정보 데이터베이스를 구축한 후 지도화하는 과정을 통해 지질유산 등급분포도를 작성하였다. 지질유산 등급분포도 작성 결과 수도권 지역의 지질유산은 경기도 연천시(18.8%), 포천시(10.6%), 파주시(6.3%) 등 경기북부지역에 약 35% 이상이 존재하였으며, 인천광역시에 18.1%, 경기도 안산시 8.1%로 경기서부지역에 약 26.2%가 존재하였다. 지질유산의 지질시대는 신생대 제 4기가 16.9%로 가장 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 통하여 지질유산의 공간 분포적 특성과 함께 지질학적 특성을 분석할 수 있도록 한다. 또한 지속적으로 구축되고 있는 지질유산 데이터를 공간정보를 기반으로 관리할 수 있는 체계가 수립될 수 있다. 이를 통해 지질유산에 대한 정보가 공간적으로 통합 관리 될 수 있으며 관리 주체가 지질유산에 대한 명확한 정보를 통해 지질공원으로의 발전에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구 결과를 바탕으로 추후에는 수도권 지역 뿐 아니라 전국적으로 확대하여 지질유산의 체계적인 구축 및 활용이 가능할 것으로 사료된다.
권근 등이 1402년 작성한 것으로 알려진 <혼일강리역대국도지도>가 아프리카 대륙의 온전한 모습을 최초로 표현한 세계지도라고 인정될 정도로 범세계적 안목이 탁월하였던 우리 민족이었음에도 불구하고, 우리나라 근해역에 대한 단순 해도작성의 차원을 넘어서는 해양학적 조사를 프랑스 사람이 1787년경에 처음 시작하게 되었으며, 근해역 식물플랑크톤의 수문학적 연구는 1913년 일본인 소유 회사가 "동경-제주근해-상해 정점 조사"를 수행한데서 비롯된 것으로 추정된다. 이는 식물플랑크톤 해양학의 산실인 유럽에서 1889년 최초로 이루어진 대양역 식물플랑크톤의 수문학적 연구에 비해 25년의 후의 일이었다. 1915년 황해 전역 조사를 시작한 이후, 1921년부터 동해 전역을 대상으로 하는 80개 정점의 플랑크톤 시료 채취 등 수문학적 관점의 연구가 본격적으로 시도되었다. 특히, 1932년에는 부산에서 시작하여 사할린섬 남단에 이르는 동해 전체의 78개 정점에 대하여 수층별로 물리, 화학, 생물 해양학적 동시조사를 실시하여, 본격적인 식물플랑크톤 수문학적 연구를 수행하였다. 1932년 5-9월에는 별도의 해양조사를 통해, 한국 남해안과 동해의 서부해역을 망라하는 총 120여개 정점에서 해류조사를 실시하면서 플랑크톤 분포조사를 병행함으로써, 해류와 플랑크톤 분포 간의 상관성을 분석하고 도시하였다. 이런 규모의 조사 연구는 점차 확대 심화되어 1933-1934년에는 동해에서 명태자원 추정을 위한 기초 생태계 조사의 일부분으로 해양플랑크톤의 수문학적 조사를 실시하였다. 이러한 조사 연구의 열기는 1943년까지 조금도 변함이 없었으며, 1945년 조사된 자료를 정리한 보고서를 일본 동경에서 1967년에 발행하기까지 하였다. 1950년 이후 70여년이 지난 지금은 이제까지 축적된 모든 해양관측 및 생물수문학적 정보와 자료를 보다 세심하게 분석하고 종합하여 미래의 새로운 여건에 대비할 필요가 있는 전환기적 시점인 것 같다. 이와 더불어 서지학적 정보의 측면에서는, 전문학회가 중심이 되어 관련 전문분야에 대한 서지 및 서지역사 기록을 체계적으로 정리하고 매 30여년마다 갱신해 나가는 일은 매우 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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