• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.597-608
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• 2022

원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권9호
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• pp.679-686
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• 2022

기후변화로 인한 돌발홍수의 발생 빈도 증가에 따라 X밴드 레이더를 이용한 보다 빠르고 정확한 강수 관측이 중요해지고 있다. 이에 환경부는 삼척과 울진에 2기의 이중편파 X밴드 레이더를 설치했다. 본 연구에서는 차폐 효과를 최소화하기 위해 설치된 2기의 각 레이더에서 2개의 고도각 관측을 수행한 뒤 얻어진 관측자료를 합성하여 정량강우를 산정하였다. 정량강우산정을 위해서 먼저 품질관리(QC) 기법을 적용한 뒤 비차등위상차(K_DP)를 산출하고 하이브리드 고도면 강수추정(HSR) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 산출된 K_DP를 이용해 R-K_DP 관계로 불리는 강우강도와 비차등위상차의 관계식을 적용하여 얻어지는 정량적 강우추정(QPE)의 정확도 상승을 위해 해당 관계식의 매개변수를 추정했다. 매개변수 추정을 위해서 여러 개의 강우량계와 레이더 자료를 바탕으로 경험적 방법을 개발하였다. 새로 제안된 매개변수를 이용한 관계식(R = 27.4K^0.81_DP)은 관측된 강수량에 대해 추정된 강수의 상관계수를 선행연구대비 1% 정도 약간 상승시켰다. 마찬가지로, 제곱평균 제곱근오차는 3.88 mm/hr에서 3.68 mm/hr로 감소했고 편차는 -1.72에서 -0.92로 상관계수보다 유의미하게 감소해 정확도가 상승했음을 보였다.

• Animal Bioscience
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• 제35권5호
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• pp.648-658
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• 2022

Objective: The identification of nonlinear mixed models that describe the growth trajectory of New Zealand rabbits was performed based on weight records and carcass measures obtained using ultrasonography. Methods: Phenotypic records of body weight (BW) and loin eye area (LEA) were collected from 66 animals raised in a didactic-productive module of cuniculture located in the southern Piaui state, Brazil. The following nonlinear models were tested considering fixed parameters: Brody, Gompertz, Logistic, Richards, Meloun 1, modified Michaelis-Menten, Santana, and von Bertalanffy. The coefficient of determination (R²), mean squared error, percentage of convergence of each model (%C), mean absolute deviation of residuals, Akaike information criterion (AIC), and Bayesian information criterion (BIC) were used to determine the best model. The model that best described the growth trajectory for each trait was also used under the context of mixed models, considering two parameters that admit biological interpretation (A and k) with random effects. Results: The von Bertalanffy model was the best fitting model for BW according to the highest value of R² (0.98) and lowest values of AIC (6,675.30) and BIC (6,691.90). For LEA, the Logistic model was the most appropriate due to the results of R² (0.52), AIC (783.90), and BIC (798.40) obtained using this model. The absolute growth rates estimated using the von Bertalanffy and Logistic models for BW and LEA were 21.51g/d and 3.16 cm², respectively. The relative growth rates at the inflection point were 0.028 for BW (von Bertalanffy) and 0.014 for LEA (Logistic). Conclusion: The von Bertalanffy and Logistic models with random effect at the asymptotic weight are recommended for analysis of ponderal and carcass growth trajectories in New Zealand rabbits. The inclusion of random effects in the asymptotic weight and maturity rate improves the quality of fit in comparison to fixed models.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.75-91
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• 2022

최근 기후변화 이슈에 대한 관심이 높아지면서 자전거 이용이 대중교통을 보완하고 친환경 교통수단의 하나로 주목받고 있다. 대전광역시는 2008년부터 공공자전거인 '타슈'를 운영하고 있다. 본 연구는 공공자전거의 이용현황과 특성을 파악하고 공간 자료의 공간적 의존성을 고려한 분석 모델인 공간계량분석을 적용하여 공공자전거 이용에 영향을 미치는 공간적 특성을 실증적으로 분석하였다. 그리고 최적 공간계량모델로 파악된 공간오차 모형을 기준으로 대여, 반납, 첨두시간, 비첨두시간, 평일, 주말의 측면에서 6가지 모형을 분석한 결과를 도출하여 비교분석을 하였다. 분석모형 결과는 공공자전거 이용유형에 따라 유의미한 공간특성이 다르게 나타났다. 일반적으로 공공자전거 이용은 청년층 비중이 높고 대중교통 이용자 수가 많고 대학과 하천 접근성이 좋으며 토지이용혼합도가 상대적으로 낮은 지역, 아파트 비중이 높은 지역에서 높게 나타났다. 이러한 결과는 공공자전거가 평일에는 통학목적으로, 주말에는 레저목적으로 이용되고 있음을 나타내며, 자전거 이용 편의성이 향상된다면 공공자전거 이용을 더욱 늘릴 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제22권2호
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• pp.120-134
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• 2022

Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.54-63
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• 2022

이 연구는 구조물 내진보강 장치의 하나인 마찰댐퍼에 관한 것으로, 내부 마찰재를 복합재료의 일종인 초고분자량 폴리에틸렌으로 대체하여 댐퍼를 개발하였다. 또한 마찰력이 발생하는 내부 구조를 여러 층으로 적층하는 다중 마찰방식을 적용하였다. 개발된 다중 마찰댐퍼의 성능 검증을 위해서 재료에 대한 기초 물성과 마모 특성, 디스크 스프링에 대한 특성 분석 시험을 수행하였다. 마모시험 시험결과, UHMWPE의 질량 감소율은 0.003%로 복합재료 기반의 마찰재 중에서 가장 우수한 성능을 보였다. 디스크 스프링은 유한요소해석과 시험결과로부터 설계기초자료를 확보하였다. 또한 개발된 다중 마찰댐퍼의 품질 안정성을 확인하기 위해 토크값에 따른 마찰력 변화와 감쇠장치에 대한 지진하중 시험을 수행하였다. 품질성능 시험결과, 토크 값 조절에 따라 선형적인 마찰력 변화를 보였으며, 지진하중 시험 결과, 마찰댐퍼의 허용오차는 설계기준에서 요구하는 15% 미만으로 나타나 내진보강 장치로서의 요구조건을 만족하는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.359-364
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• 2022

원격탐사 영상의 변화탐지는 카메라의 광학적 요인, 계절적 요인, 토지피복 특성에 의해 오류가 발생한다. 본 연구에서는 CycleGAN (Cycle Generative Adversarial Network) 방법을 사용하여 촬영 각도에 따른 영상 내 건물 기울기를 모의 조정하였고, 이렇게 모의한 영상을 변화탐지에 활용하여 탐지 정확도 향상에 기여하도록 하였다. CycleGAN 기반으로 두 개 시기 영상 중 한 시기 영상을 기준으로 건물의 기울기를 다른 한 영상 내 건물에 유사하게 모의하였고 원 영상과 건물 기울기에 대한 오류를 비교 분석하였다. 실험자료로는 서로 다른 시기에 다른 각도로 촬영되었고, 건물이 밀집한 도시지역을 포함한 Kompsat-3A 고해상도 위성영상을 사용하였다. 실험 결과, 영상 내 건물 영역에 대하여 두 영상의 건물에 의한 오탐지 화소 수가 원 영상에서는 12,632개, CycleGAN 기반 모의 영상에서는 1,730개로 약 7배 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안 방법이 건물 기울기로 인한 탐지오류를 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권4호
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• pp.471-501
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• 2022

본 연구는 산림습원의 가치평가 및 등급화로 인벤토리가 구축된 산림습원 455개소를 대상으로 수행되었다. 산림습원 가치평가 항목인 식생 및 경관, 물질순환 및 수리·수문, 인문·사회경관 및 교란정도 4가지 카테고리의 23개 평가 요소가 산림습원의 유형 구분 및 등급에 미치는 상관관계를 알아보고자 상관분석을 실시하였다. 산림습원의 유형 구분 및 가치평가의 개선을 통하여 향후 산림습원 보전 및 복원에 필요한 기준안을 마련하여 보전대책 수립에 활용할 수 있는 기초자료를 확보할 수 있고, 체계적인 모티터링 체계를 구축할 수 있을 것으로 판단된다. 우선 산림습원 유형 구분과 규모와 접근성은 양적 상관을 보였으나, 나머지 항목은 음의 상관이나 상관성이 없은 것으로 분석되었다. 특히 산림습원 등급과는 음의 상관이나 상관성이 없는 것으로 나타났다. 특히 가중치가 부여된 4가지 상위 카테고리 요소와 아주 큰 음의 상관이 있는 것으로 파악되었다. 따라서 가치평가 항목의 평가 기준치를 조정하거나 객관성을 높일 수 있는 항목을 추가하거나 가중치에 대한 오류가 있는 것으로 조정이 필요하다고 판단된다. 특히 산림습원의 경우 생물다양성으로 인한 생태계서비스 기능이 가장 크므로 이를 고려하여 평가항목을 개선해야 한다. 따라서 고유성·희소성(15%), 야생동물서식지(15%), 식생 및 경관(35%), 물질순환 및 수리·수문(30%) 그리고 인문·사회경관(5%) 5가지 카테고리로 구분해볼 수 있고, 실효성을 높일 수 있는 가중치를 제안하는 바이다.