• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권4호
• /
• pp.159-168
• /
• 2022

The recent outbreak of COVID-19 pandemic cases around the globe has affected Saudi Arabia with around 15, 00,000 confirmed cases within the initial 4 months of transmission. The present investigation analyzed the relationship between daily COVID-19 confirmed cases and meteorological parameters in seventeen cities of KSA. We used secondary published data from the Ministry of Health, KSA daily dataset of COVID-19 confirmed case counts. The meteorological parameters used in the present investigation are temperature, humidity, dew point, and wind speed. Pearson correlation and Spearman rank correlation tests were utilized for data analysis. The incubation period of COVID-19 varies from 1 day to 14 days as per available information. Therefore, an attempt has been made to analyze the effects of meteorological factors with bins of 1, 3, 7, and 14 days. The results suggested that the highest number of correlations (15 cities) was observed for temperature (maximum, minimum, and average) and humidity (12 cities) (minimum and average). The dew point showed relationships for 7 cities and wind showed moderate correlations only for 2 cities. The study results might be useful for authorities and stakeholders in taking specific measures to combat the Covid-19 pandemic.

• ETRI Journal
• /
• 제45권5호
• /
• pp.836-846
• /
• 2023

Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.871-880
• /
• 2018

최근 소비자관련 빅 데이터 증가와 함께 이와 관련된 기술인 POI(Point-of-Interest) 추천 기술이 주목받고 있다. POI란, 소비자가 흥미롭거나 유용하다고 여기는 특정한 장소를 의미한다. 이전에 진행되었던 POI 추천시스템 관련연구들은 특정 데이터 셋에 한정되어 과 적합 문제가 발생할 수 있다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울로 및 송정로에 설치한 통합 센서로 부터 얻은 사용자 매장 방문 실 데이터를 이용하여 매장 간 유사도 및 상관관계를 분석하며, 분석 결과를 토대로 신규 사용자가 흥미 있을 만한 매장을 추천해 주는 선호도 예측 시스템 연구를 한다. 실험 결과, 다양한 유사도 및 상관관계 분석을 통하여 관련성이 높은 매장의 리스트와 관련성이 낮은 매장의 리스트를 도출해낼 수 있었다. 또한, 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 비교 실험을 수행한 결과 자카드 유사도 기반 아이템 협업 필터링 기법이 타 방법에 비해 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.109-115
• /
• 2014

본 연구에서는 Han(2013)이 제안한 메모리 효율적인 옥트리를 기반으로 메인 메모리의 크기에 근접하거나 초과하는 3차원 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 3차원 포인트를 탐색하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위하여 3차원 포인트 클라우드를 메인 메모리에 저장하여 참조하는 방법 대신 하드디스크의 파일을 직접적으로 참조하는 방법을 제안하였다. 아울러 메인 메모리에 구현된 옥트리를 파일로 저장하고 복원함으로써 옥트리 재현 시간을 줄이는 방법을 제안하였다. 메모리참조 방식과 제안된 파일참조 방식을 실제 터널에서 취득한 1800만 개의 3차원 포인트로 구성된 자료와 3억 개로 구성된 자료에 적용하였다. 결과로 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색시 1800만 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식이 파일참조 방식보다 월등히 빠른 속도를 나타내었다. 3억 개로 구성된 자료에 대해서는 메모리참조 방식으로는 옥트리를 생성할 수 없는 반면 파일참조 방식으로는 옥트리 생성 및 3차원 포인트 탐색이 가능하였다. 최적의 탐색 속도를 위한 목표 단계의 옥트리는 생성할 수 없었지만 3억 개가 넘는 3차원 포인트를 탐색할 수 있다는데 의미를 둘 수 있다. 아울러 옥트리를 재현하기 위해 소요되는 시간은 옥트리를 생성하기 위한 시간의 3% 내외로서 제안된 방식이 매우 효율적임을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.107-116
• /
• 2020

본 데이터 논문에서는 관측기반 농경지 토양수분 추정 기술 개발을 위해 서산과 태안에 2019년 5월에 구축한 테스트 베드에서 2019년 한해동안 얻어진 자료들을 공유하고자 한다. 본 데이터는 기상청에서 운영 중인 자동농업기상관측망 중에 하나인 서산 관측소 주변 밭과 인근 태안의 밭에 구축한 테스트 베드에서 얻어진 다양한 생태수문기상학적인 변수들(토양수분, 증발산, 강수, 복사, 기온, 습도, 식생지수 등)을 포함한다. 해당 데이터의 주목할 만한 사항은 (1) 토양수분관측을 Frequency Domain Reflectometry 및 Time Domain Reflectometry 센서를 이용한 지점관측 뿐만 아니라 COSMIC-ray 중성자 센서로 넓은 공간대표성을 지닌 면적관측을 동시에 수행하여 토양수분의 공간 스케일링 기술 개발 및 평가에 활용될 수 있다는 점, (2) Smart Surface Sensing System을 이용해 작물생육을 함께 감시함으로써 어떻게 토양수분과 작물생육이 상호작용하는지에 대한 이해를 증진시키는데 활용될 수 있다는 점, (3) 에디 공분산 시스템을 이용해 증발산을 함께 실측함으로써 지면 물수지 전반에 대한 평가가 가능하다는 점이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.1229-1237
• /
• 2011

직접 볼륨 렌더링은 반투명한 물체에 대한 고화질 영상 생성이 가능한 기법으로 광선 투사법이 대표적이다. 이것은 각 화소별로 오브젝트 공간상의 관심 영역을 샘플링하기 때문에 높은 해상도의 영상을 생성할 수 있지만, 각 샘플점마다 반복적으로 수행하는 텍스처 참조와 누적연산 때문에 렌더링 성능이 저하되는 문제가 있다. 최근에는 연산 능력이 매우 커진 GPU를 이용해 광선 투사법을 가속화하는 기법들이 많이 연구되고 있지만 이들 역시 전처리 단계 및 추가적인 메모리 사용이 불가피하다. 본 논문에서는 반투명 물체의 표현이 가능하고, 전처리 과정 및 추가적인 텍스처 메모리를 사용하지 않으면서 기존의 방법들보다 고속으로 볼륨 데이터를 가시화할 수 있는 포인트 프리미티브 기반의 새로운 볼륨 렌더링기법을 제안한다. 이 방법은 볼륨 데이터를 샘플링하여 포인트 프리미티브를 생성하고 이를 이미지 평면상에 투영하는 방식으로 수행속도가 매우 빠르다. 또한, 생성된 포인트 프리미티브를 실행시간에 추가 및 삭제할 수 있기 때문에 OTF를 변경해도 실시간 대응이 가능하다.

• 경영과정보연구
• /
• 제39권3호
• /
• pp.1-16
• /
• 2020

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.160-168
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.

• 농업과학연구
• /
• 제43권1호
• /
• pp.127-135
• /
• 2016

Improving farming activity competence of farm households has recently been considered one of the most important factors for increasing farm income. However, few studies examine the relationship between farm income and farming activity competence of farm households directly due to the lack of an available dataset. In this study, we examine the relationship between farm household technical managerial competence and farm household income based on the nearly 30,000 farm households consulting data gathered by the Rural Development Administration, RDA. The major findings of this study are as follows: firstly, statistically significant differences in agricultural and farm household income exist between farm households categorized by farm activity competence levels in terms of technique and management. Secondly, a technically and managerially competent farm household group (high-rank farm household) has 2.2 times higher agricultural income and 1.9 times higher farm household income than the technically and managerially incompetent farm household group (low-rank farm household). Thirdly, farm household technical-managerial competence is one of the major factors that affect agricultural and farm household income. Regarding technical competence, agricultural income and farm household income increased by approximately 1,390,000 won and 1,530,000 won, respectively, as technical points increased by one point. However, with respect to managerial competence, agricultural income and farm household income increased by approximately 1,320,000 won and 2,070,000 won, respectively, as managerial points increased by one point.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.171-177
• /
• 2018

최근 많은 이미지 데이터 셋들은 일반적인 특성을 추출하기 위한 다양한 데이터 클래스와 특징을 가지고 있다. 하지만 이러한 다양한 데이터 클래스와 특징으로 인해 해당 데이터 셋으로 훈련된 물체 검출 딥러닝 모델은 데이터 특성이 다른 환경에서 좋은 성능을 내지 못하는 단점을 보인다. 이 논문에서는 하위 카테고리 기반 물체 검출 방법과 오픈셋 물체 검출 방법을 이용하여 이를 극복하고, 강인한 물체 검출 딥러닝 모델을 훈련하기 위해 능동 준지도 학습 (Active Semi-Supervised Learning)을 이용한 다중 분기 트리 구조를 제안한다. 우리는 이 구조를 이용함으로써 데이터 특성이 다른 환경에서 적응할 수 있는 모델을 가질 수 있고, 나아가 이 모델을 이용하여 이전의 모델보다 높은 성능을 확보 할 수 있다.