최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
Korea's natural parks are managed by dividing them into four use districts: nature preservation district, natural environment district, cultural heritage district, and park village district within the park under the goal of 'conservation and sustainable use of natural parks'. However, the use districts divided in this way are designated by reflecting the results derived from the simple drawing overlapping method, and there is a limit in that objective and scientific evidence for this is insufficient. In addition, in Taeanhaean National Park, the case of this study, only a very small area of less than 1% of the nature preservation district is designated, and the natural environment district that serves as a buffer space is designated on an excessively wide scale, making it difficult to efficiently manage the national park. Therefore, the use district is not fulfilling its role. In this study, the purpose of this study was to present a method for analyzing the spatial characteristics of natural parks using environmental indicators and unsupervised learning analysis methods to set the use districts of natural parks. In this study, evaluation indicators that can evaluate the natural and human environments were derived, and the distribution patterns for each indicator were analyzed. Afterwards, by applying Self-Organizing Map (SOM) analysis, one of the unsupervised learning analysis methods, districts with similar characteristics were derived in Taeanhaean National Park, and the characteristics of each district were analyzed. As a result of the study, 7 districts with different characteristics were derived in Taeanhaean National Park, and by examining the contribution of each indicator together, it was possible to reveal that each district had different representative characteristics even though it was an adjacent area. This study evaluated natural parks by comprehensively considering the indicators of the natural and human environments. In addition, the SOM method used in the study is meaningful in that it can provide scientific and objective grounds for the existing zoning and apply it to the management plan.
일반적으로 하천 시설에 사용되는 수문은 기계식 및 유압식, 혼합식 권양기에 의하여 개폐되며, 구조물의 크기 및 구조상 2개 이상의 인양장치로 동조를 이루며 안전하게 개폐되어야 한다. 수문의 개폐 시 설계상 정확히 고려할 수 없는 수압 및 마찰로 인하여 구조물에 추가적인 하중이 발생하게 된다. 이러한 추가적인 하중은 수문의 끼임 현상 및 권양기의 과부하 등을 초래하고, 이는 수문의 안전에 중대한 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 수문의 개폐 시 발생하는 불안전한 요소에 대응하여 권양기가 동조를 이룰 수 있도록 유압 및 변위를 동시에 고려한 FDC(Force-Displacement Control)시스템을 설계하였다. 설계된 FDC 시스템을 XG5000프로그램의 PID 기능을 이용하여 구현하였으며, 다중 유압 실린더 수문 권양기(winch) 모형을 제작하여 FDC 시스템을 실험적으로 검증하였다. 실험 결과 개발한 FDC 시스템은 수문의 개폐 시 발생하는 다양한 외부하중에 대응하여, 다중 유압 실린더로 이루어진 수문 권양기가 동조를 이루며 개폐됨을 확인하였다. 실험 결과로부터 FDC 시스템은 수문 권양기에 적용시 효과적임을 확인 하였다.
최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.
본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.
교래자연휴양림을 탐방한 대상자들이 삼림욕을 한 후에 자율신경의 활성도에 미치는 영향을 평가하는 것이 목적이었다. 방법: 삼림욕 전후에 유비맥파기를 이용하여 맥파를 측정하였다. 결과: 삼림욕 후에 교감신경 활성(LF)의 변화에서는 대조군의 사전과 사후의 평균치 차이는 유의성이 없었으나, 실험군에서는 사전보다 사후에는 증가하여 유의성이 있었으며(p<.038), 분산분석에서는 그룹간(p<.014), 전후 차( p<.026) 및 그룹과 전후 차에서도 유의하였다(p<.018). 부교감신경 활성도(HF)의 변화에서는 대조군과 실험군 간에 모두 유의성이 없었다. LF/HF 비율에서는 실험군에서는 사전보다 사후에 증가하여 유의성이 있었고(p<.019), 그리고 분산분석에서는 그룹간, 사전 및 사후 차간에서도 유의성이 있었다(p<.04). 평균맥박의 변화에서는 대조군은 사전보다 사후에 유의성이 없이 감소하였으나, 실험군에서는 사전보다 사후에 증가하여 유의성이 있었다(p<.026). 맥박표준편차(SDNN)의 변화에서는 대조군 및 실험군의 사전보다 사후의 평균치는 감소하였으나 유의성이 없었으나, 분산분석에서는 그룹간에서는 유의성이 있었다(p <.014). 심박변이평균편차(RMSSD)의 변화에서는 대조군 및 실험군의 사전과 사후의 평균치 차이는 유의성이 없었다. 결론: 교래곶자왈 숲 삼림욕 후에는 자율신경의 활성이 변화되고 평균맥박도 높아져서 자연치유의 장소로 유용하다고 판단한다.
Go Eun Lee;Kyeong-Hoon Kim;Jinhee Park;Kyeong-Min Kim;Chang-Hyun Choi;Mina Kim;Myoung Hui Lee;Chon-Sik Kang;Jiyoung Shon;Jong-Min Ko
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.298-298
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2022
Milling is an important process that determines the quality of flour and is affected by milling machine type, scale, and tempering conditions. In addition, seed hardness is an important factor in determining the amount of tempering water and has been reported to affects flour yield and flour quality. There are reports that vitreousity is used as a measure to distinguish between soft and hard seeds, and the higher the vitreousity, the higher the protein contents. However, there is no established system for measuring viterousity of seeds and studies on the vitreousity and quality characteristics of flour are insufficient. Therefore, in this study, vitreousity, hardness, and milling characteristics were evaluated for 46 major domestic varieties, and their relationship was confirmed. After cutting the seeds using a seed cutter, vitreousity was measured, and seed hardness and flour particle size was measured using SKCS and PSI, respectively. As for the seed hardness index, 'Joa' was the lowest with 11.6, 'Yeonbaek' was the highest with 78.7. As for the milling yield, 'Saeol' had the lowest at 58.1%, and 'Hcjoong' had the highest at 88.6%. Seed hardness index and wheat flour production showed a high positively correlation, showing a similar to that of previous studies. Also, in flour particle size, 'Gobun' was the largest at 75.5 pm, and 'Joa' was the smallest at 43.1 um. Flour yield and flour particle size showed a high positively correlation. As a result of vitreousity, 'Hwangeumal' (55.2%), 'Saekeumkang' (59.1%), 'Baekkang' (52.3%), 'Goso' (44.6%), and 'Joa' (19.2%) were showed. Seed hardness and vitreousity showed a high positively correlation. Also as the vitreousity increased, the flour yield also showed a tendency to increase. In addition, as the seed hardness increased, particle size of the flour yield also showed a tendency to increase. It is thought that this result can be used as a measure to determine the quality of flour with vitreousity. However, further analysis of wheat varieties and methods of analyzing vitreousity are needed.
자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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