• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.97-105
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• 2009

멀티미디어를 이용한 원격 교육이 효과적으로 이루어지기 위해서는 동영상 정보의 효율적인 관리 기법이 개발되어야 한다. 이 때, 동영상의 실시간 처리를 위해서 동영상을 압축된 상태로 관리하고 검색할 수 있어야 한다. 현재 압축 동영상은 주로 MPEG-2를 이용한다. 따라서 멀티미디어를 이용한 원격 교육에서 동영상을 실시간으로 처리할 수 있도록 하기 위해서는 MPEG-2로 압축된 동영상 정보를 관리하고 검색하는 기법의 개발이 매우 중요하다. 본 논문에서는 원격 교육에서 가장 어려운 정보 관리 기술인 동영상 정보의 관리 기술에 대한 연구로 실시간 원격 교육에 사용할 수 있도록 MPEG-2 동영상 정보 관리 시스템 및 검색 기술을 개발하였다.

• 한국건설순환자원학회지
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• 제12권1호
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• pp.39-43
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• 2017

• 방송과미디어
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• 제17권4호
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• pp.69-80
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• 2012

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.17-22
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• 2023

In this paper, we propose a black ice detection system using Convolutional Neural Networks (CNNs). Black ice poses a serious threat to road safety, particularly during winter conditions. To overcome this problem, we introduce a CNN-based architecture for real-time black ice detection with an encoder-decoder network, specifically designed for real-time black ice detection using thermal images. To train the network, we establish a specialized experimental platform to capture thermal images of various black ice formations on diverse road surfaces, including cement and asphalt. This enables us to curate a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Additionally, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we propose a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. This proposed technique dynamically adjusts the dilation ratios based on the input image's resolution, improving the network's ability to capture fine-grained details. Experimental results demonstrate the superior performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our model achieved an mIoU of 95.93%, while LinkNet achieved an mIoU of 95.39%. Therefore, it is concluded that the proposed model in this paper could offer a promising solution for real-time black ice detection, thereby enhancing road safety during winter conditions.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.1-8
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• 2023

In this paper, we propose a black ice detection platform framework using Convolutional Neural Networks (CNNs). To overcome black ice problem, we introduce a real-time based early warning platform using CNN-based architecture, and furthermore, in order to enhance the accuracy of black ice detection, we apply a multi-scale dilation convolution feature fusion (MsDC-FF) technique. Then, we establish a specialized experimental platform by using a comprehensive dataset of thermal road black ice images for a training and evaluation purpose. Experimental results of a real-time black ice detection platform show the better performance of our proposed network model compared to conventional image segmentation models. Our proposed platform have achieved real-time segmentation of road black ice areas by deploying a road black ice area segmentation network on the edge device Jetson Nano devices. This approach in parallel using multi-scale dilated convolutions with different dilation rates had faster segmentation speeds due to its smaller model parameters. The proposed MsCD-FF Net(2) model had the fastest segmentation speed at 5.53 frame per second (FPS). Thereby encouraging safe driving for motorists and providing decision support for road surface management in the road traffic monitoring department.

• Environmental Engineering Research
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• 제14권1호
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• pp.63-67
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• 2009

Escherichia coli K-12 (E. coli K-12) is a representative indicator globally used for distinguishing and monitoring dynamic fates of pathogenic microorganisms in the environment. This study investigated how to most critically quantify lacZ ($\beta$-galactosidase) gene in E. coli K-12 by two different real-time polymerase chain reaction (real-time PCR) in association with three different DNA extraction practices. Three DNA extractions, i.e., sodium dodecyl sulfate (SDS)/proteinase K, magnetic beads and guanidium thiocyanate (GTC)/silica matrix were each compared for extracting total genomic DNA from E. coli K-12. Among them, GTC/silica matrix and magnetic beads beating similarly worked out to have the highest (22-23 ng/${\mu}L$) concentration of DNA extracted, but employing SDS/proteinase K had the lowest (10 ng/${\mu}L$) concentration of DNA retrieved. There were no significant differences in the quantification of the copy numbers of lacZ gene between SYBR Green I qPCR and QProbe-qPCR. However, SYBR Green I qPCR obtained somewhat higher copy number as $1{\times}10^8$ copies. It was decided that GTC/silica matrix extraction or magnetic beads beating in combination with SYBR Green I qPCR can be preferably applied for more effectively quantifying specific gene from a pure culture of microorganism.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.102-109
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• 1993

원자력시설의 사고에 따른 피폭선량 평가를 짧은 실시간에 대해 분석하는 PC 프로그램인 RADAP을 개발하였다. RADAP은 공기중 확산 및 수송에서 라그란지 puff 방법을 사용하고 있다. 실시간 분석을 위하여 한개 혹은 다중의 puff 를 동시에 취급할 수 있다. puff 내에서의 확산은 Gauss 분포를 가지며 , 확산계수는 USNRC 의 normal sigma curve 방법을 사용하였다. 그러나 이 프로그램은 바람조건에서 시간적인 변화만 적용하고 위치에 따른 변화는 취급하지 않았다. 31$\times$31 격자의 전신 및 갑상선 선량이 출력으로 나오며, EGA 및 VGA 모니터를 통하여 도상으로 표시된다. 결과에 의하면 RADAP은 사고후 짧은 시간동안의 선량을 평가하기 위한 좋은 도구라 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.115-122
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• 1992

실시간 유출예측에서 주로 쓰이는 추계학적 강우-유출 과정모형은 모형구조가 간단하고 상태 공간 모형으로 수식화하기에 용이한 TF모형이다. 이 모형을 이용하여 실시간 유출예측을 효율적으로 수행하기 위해서는 정확한 모형구조의 결정이 선행되어야 하며, 특히 예측초기의 오차를 줄일 수 있는 방법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 유역의 초기습윤상태를 나타낼 수 있는 5일 선행강우지수를 threshold개념으로 도입하고, 각각의 TF모형을 Box-Jenkins 방법으로 등정하여 비교 검토하여 보았다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.118-125
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• 2009

Calculation of indicated mean effective pressure(IMEP) requires high cylinder pressure sampling rate and heavy computational load. Because of that, it is difficult to implement in a conventional electronic control unit. In this paper, a cylinder pressure based real-time IMEP estimation method is proposed for controller implementation. Crank angle at 10-bar difference pressure($CA_{DP10}$) and cylinder pressure difference between $60^{\circ}$ ATDC and $60^{\circ}$ BTDC($DP_{deg}$) are used for IMEP estimation. These pressure variables can represent effectively start of combustion(SOC) and fuel injection quantity respectively. The proposed IMEP estimation method is validated by transient engine operation using a common-rail direct injection diesel engine.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.39-46
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• 2009

기존에 PC 환경에서는 많은 입술 영역 검출 방법들이 제안되었는데, 자원이 제한되어있는 모바일 장치에서는 이런 방법들을 그대로 적용하면 실시간 동작이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 모바일 장치에서 립리딩을 위한 실시간 입술 영역 검출 방법을 제안한다. 본 논문에서는 적응적 얼굴 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한 다음에 눈 검출을 하고 눈과 입술의 기하학적 관계를 이용하여 입술 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘을 Intel PXA 270 임베디드 프로세서와 386MB 메모리를 가진 스마트 폰에 구현하여 실험한 결과 9.5 프레임/초의 속도로 동작하였고 574장의 영상에 대하여 검출 실험한 결과 98.8%의 검출 성공률을 얻을 수 있었다.