• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.425-428
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• 2011

국내외적으로 수주량이 증가하고 있는 대형 구조물의 건설 시 보다 정밀한 시공 및 유지관리 기술이 요구된다. 그 중 콘크리트의 강도는 대표적인 설계변수 중 하나로 정확한 강도 값의 측정 및 이력관리는 건설 프로세스에서의 비용절감과 효율적인 시공관리를 위해 매우 중요한 요구사항이다. 이에 본 논문에서는 최근 개발된 임베디드 자율감지형 콘크리트 강도 모니터링 기술을 유비쿼터스 시대에 적합한 건설 기술로의 향상을 위해 QR코드와 연동시킨 강도 라벨링을 개발하고 이를 통하여 콘크리트의 강도이력 DB를 언제 어디서나 실시간으로 확인 및 관리할 수 있는 콘크리트 Life-Cycle 품질관리 시스템을 제안한다.

• Progress in Medical Physics
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• v.24 no.2
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• pp.108-118
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• 2013

Currently, an arterial spin labeling (ASL) magnetic resonance imaging (MRI) technique does not routinely used in clinical studies to measure perfusion in brain because optimization of imaging protocol is required to obtain optimal perfusion signals. Therefore, the objective of this study was to investigate changes of perfusion-weighed signal intensities with varying several parameters on a pulsed arterial spin labeling MRI technique obtained from a 3T MRI system. We especially evaluated alternations of ASL-MRI signal intensities on special brain areas, including in brain tissues and lobes. The signal targeting with alternating radiofrequency (STAR) pulsed ASL method was scanned on five normal subjects (mean age: 36 years, range: 29~41 years) on a 3T MRI system. Four parameters were evaluated with varying: 1) the labeling gap, 2) the labeling delay time, 3) the labeling thickness, and 4) the slice scan order. Signal intensities were obtained from the perfusion-weighted imaging on the gray and white matters and brain lobes of the frontal, parietal, temporal, and occipital areas. The results of this study were summarized: 1) Perfusion-weighted signal intensities were decreased with increasing the labeling gap in the bilateral gray matter areas and were least affected on the parietal lobe, but most affected on the occipital lobe. 2) Perfusion-weighted signal intensities were decreased with increasing the labeling delay time until 400 ms, but increased up to 1,000 ms in the bilateral gray matter areas. 3) Perfusion-weighted signal intensities were increased with increasing the labeling thickness until 120 mm in both the gray and white matter. 4) Perfusion-weighted signal intensities were higher descending scans than asending scans in both the gray and white matter. We investigated changes of perfusion-weighted signal intensities with varying several parameters in the STAR ASL method. It should require having protocol optimization processing before applying in patients. It has limitations to apply the ASL method in the white matter on a 3T MRI system.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.23 no.5
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• pp.603-608
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• 2011

In recent years, numerous mega-sized and complex civil infrastructures are being constructed all over the world. Therefore, more precise construction and maintenance technologies are required for these complicated construction projects. Especially, exact strength measurement and curing process monitoring of the concrete structures are very crucial to confirm the safety and effectiveness of these complicated structures. In this paper, a new Quick Response (QR) code-based concrete strength labeling technique using embedded self-sensing monitoring system is introduced. It is important to note that the QR code-based concrete labeling technique enables easy access of the databases related to the concrete strength at anytime, anywhere, and any smart PC devices. Finally, by integrating the proposed QR code-based concrete labeling with the concrete strength databases already prepared at a designated web-server, a feasibility of the current system is investigated for a next generation concrete life-cycle quality maintenance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.352-354
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• 2001

컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.184-187
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• 2010

본 논문에서는 움직임 추정(Motion Estimation, ME), 색상 라벨링(Labeling) 그리고 Non-Local means 필터 등을 이용하여 2D 영상을 3D 입체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 프레임 간의 움직임 추정 방법을 사용하여 물체의 움직임 벡터를 추출하며 색상 라벨링 작업을 통해 세밀한 객체를 추출한다. 객체를 추출한 후 영상을 이동시켜서 우영상을 생성한다. 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 화소들이 발생하는데 전체 화소의 상관도를 고려하는 Non-local means 필터를 사용하여 이 부분을 처리한다. 생성된 우 영상과 원본 영상인 좌 영상으로 비월주사(interlace)하여 최종 3D 입체 영상을 생성한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.9C
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• pp.555-563
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• 2011

In this paper, we propose an object based 2D image to 3D conversion algorithm by using motion estimation, color labeling and non-local mean filtering methods. In the proposed algorithm, we first extract the motion vector of each object by estimating the motion between frames and then segment a given image frame with color labeling method. Then, combining the results of motion estimation and color labeling, we extract object regions and assign an exact depth value to each object to generate the right image. While generating the right image, occlusion regions occur but they are effectively recovered by using non-local mean filter. Through the experimental results, it is shown that the proposed algorithm performs much better than conventional conversion scheme by removing the eye fatigue effectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.247-250
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• 2021

최근 스캠 코인에 의한 피해 사례가 증가함에 따라 대부분의 가상자산 거래소가 상장된 가상자산에 대해 자체적 신뢰도 평가를 수행하고 있으나, 관련 법·제도적 체계의 부재로 인해 여전히 위험이 존재한다. 스캠 코인 여부를 판단하는 기존 서비스는 불명확한 스캠 코인 판별 기준으로 인해 충분히 신뢰하기 어려우며, 지도 학습에 필요한 라벨링 된 데이터셋이 충분하지 않아 관련 연구 또한 한계를 가진다. 본 논문은 클러스터링을 통해 스캠 코인 여부를 판단하는 것을 목표로 한다. 스캠 코인과 정상적인 가상자산을 구분하는 과정에서 유의미한 데이터를 수집하여 클러스터링을 수행하고, 스캠 코인 여부가 라벨링 된 테스트셋을 구성하여 클러스터링 결과를 평가한다. 이를 통해 본 논문이 제시하는 이더리움 기반 토큰에 대한 클러스터링 결과를 기반으로 추후 통일된 스캠 코인 판단 기준을 세울 수 있음을 제안한다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.79-86
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• 2010

Cold in-place recycling (CIR) using emulsified asphalt or foamed asphalt has become a more common practice in rehabilitating the existing asphalt pavement due to its cost effectiveness and the conservation of paving materials. As CIR continues to evolve, the engineered emulsified asphalt was developed to improve the field performances such as coating, raveling, retained stability value and curing time. The main objective of this research is to compare the laboratory responses of the engineered emulsified asphalt (CIR-EE) mixtures against the foamed asphalt (CIR-foam) mixtures using the reclaimed asphalt pavement (RAP)materials collected from the CIR project on U.S. 20 Highway in Iowa. Based on the visual observation of laboratory specimens, the engineered emulsified asphalt coated the RAP materials better than the foamed asphalt because the foamed asphalt is to create a mastic mixture structure rather than coating RAP materials. Given the same compaction effort, CIR-EE specimens exhibited lesser density than CIR-foam specimens. Both Marshall stability and indirect tensile strength of CIR-EE specimens were about same as those of CIR-foam specimens. However, Marshall stability and indirect tensile strength of the vacuum-saturated wet specimens of CIR-EE mixtures were higher than those of CIR-foam mixtures. After four hours of curing in the room temperature, the CIR-EE specimens showed less raveling than the CIR-foam specimens. On the basis of test results, it can be concluded that the CIR-EE mixtures is less susceptible to moisture and more raveling resistant than CIR-foam mixtures.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.