• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.2
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.3
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• pp.117-125
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• 2023

In the development of clothing design through virtual simulation, it is essential to minimize the differences between the virtual and the real world as much as possible. The most critical task to enhance the similarity between virtual and real garments is to find simulation parameters that can closely emulate the physical properties of the actual fabric in use. The simulation parameter optimization process requires manual tuning by experts, demanding high expertise and a significant amount of time. Especially, considerable time is consumed in repeatedly running simulations to check the results of applying the tuned simulation parameters. Recently, to tackle this issue, artificial neural network learning models have been proposed that swiftly estimate the results of drape test simulations, which are predominantly used for parameter tuning. In these earlier studies, relatively simple linear stiffness models were used, and instead of estimating the entirety of the drape mesh, they estimated only a portion of the mesh and interpolated the rest. However, there is still a scarcity of research on non-linear stiffness models, which are commonly used in actual garment design. In this paper, we propose a learning model for estimating the results of drape simulations for non-linear stiffness models. Our learning model estimates the full high-resolution mesh model of drape. To validate the performance of the proposed method, experiments were conducted using three different drape test methods, demonstrating high accuracy in estimation.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.36 no.6
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• pp.381-389
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• 2023

One of the crucial components in building information modeling (BIM) is data. To systematically manage these data, various research studies have focused on the creation of object breakdown structures and property sets. Specifically, crucial data for managing programs and payments involves work breakdown structures (WBSs) and cost breakdown structures (CBSs), which are indispensable for mapping BIM objects. Achieving this requires disassembling CBS quantities based on 3D objects and WBS. However, this task is highly tedious owing to the large volume of CBS and divergent coding practices employed by different organizations. Manual processes, such as those based on Excel, become nearly impossible for such extensive tasks. In response to the challenge of computing quantities that are difficult to derive from BIM objects, this study presents methods for disassembling length-based quantities, incorporating significant portions of the bill of quantities (BOQs). The proposed approach recommends suitable CBS by leveraging the accumulated history of WBS-CBS mapping databases. Additionally, it establishes a unified CBS code, facilitating the effective operation of CBS databases.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.5
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• pp.1-14
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• 2023

Soybeans are one of the world's top five staple crops and a major source of plant-based protein. Due to their susceptibility to climate change, which can significantly impact grain production, the National Agricultural Science Institute is conducting research on crop phenotypes through growth analysis of various soybean varieties. While the process of capturing growth progression photos of soybeans is automated, the verification, recording, and analysis of growth stages are currently done manually. In this paper, we designed and trained a YOLOv5s model to detect soybean leaf objects from image data of soybean plants and a Convolution Neural Network (CNN) model to judgement the unfolding status of the detected soybean leaves. We combined these two models and implemented an algorithm that distinguishes layers based on the coordinates of detected soybean leaves. As a result, we developed a program that takes time-series data of soybeans as input and performs growth analysis. The program can accurately determine the growth stages of soybeans up to the second or third compound leaves.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_4
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• pp.1155-1164
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• 2023

Currently, the National Forest Inventory (NFI) collects tree information by human, so the range and time of the survey are limited. Research is actively being conducted to extract tree information from a large area using aerial Light Detection And Ranging (LiDAR) and aerial photographs, but it does not reflect the characteristics of forest areas in Korea because it is conducted in areas with wide tree spacing or evenly spaced trees. Therefore, this study proposed a methodology for generating Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM), and Canopy Height Model (CHM) images using aerial LiDAR, extracting the tree height through the local Maxima, and calculating the Diameter at Breath Height (DBH) through the DBH-tree height formula. The detection accuracy of trees extracted through the proposed methodology was 88.46%, 86.14%, and 84.31%, respectively, and the Root Mean Squared Error (RMSE) of DBH calculated based on the tree height formula was around 5cm, confirming the possibility of using the proposed methodology. It is believed that if standardized research on various types of forests is conducted in the future, the scope of automation application of the manual national forest resource survey can be expanded.

• Journal of IKEEE
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• v.28 no.2
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• pp.150-157
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• 2024

In this paper, we propose a novel algorithm for predicting the number of apples on an apple tree using a deep learning-based object detection model and a polynomial regression model. Measuring the number of apples on an apple tree can be used to predict apple yield and to assess losses for determining agricultural disaster insurance payouts. To measure apple fruit load, we photographed the front and back sides of apple trees. We manually labeled the apples in the captured images to construct a dataset, which was then used to train a one-stage object detection CNN model. However, when apples on an apple tree are obscured by leaves, branches, or other parts of the tree, they may not be captured in images. Consequently, it becomes difficult for image recognition-based deep learning models to detect or infer the presence of these apples. To address this issue, we propose a two-stage inference process. In the first stage, we utilize an image-based deep learning model to count the number of apples in photos taken from both sides of the apple tree. In the second stage, we conduct a polynomial regression analysis, using the total apple count from the deep learning model as the independent variable, and the actual number of apples manually counted during an on-site visit to the orchard as the dependent variable. The performance evaluation of the two-stage inference system proposed in this paper showed an average accuracy of 90.98% in counting the number of apples on each apple tree. Therefore, the proposed method can significantly reduce the time and cost associated with manually counting apples. Furthermore, this approach has the potential to be widely adopted as a new foundational technology for fruit load estimation in related fields using deep learning.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.4
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• pp.343-350
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• 2024

Since the release of Meta's Segment Anything Model (SAM), a large-scale vision transformer generation model with rapid image segmentation capabilities, several studies have been conducted to apply this technology in various fields. In this study, we aimed to investigate the applicability of SAM for water bodies detection and extraction using the QGIS Geo-SAM plugin, which enables the use of SAM with satellite imagery. The experimental data consisted of Compact Advanced Satellite 500 (CAS500)-1 images. The results obtained by applying SAM to these data were compared with manually digitized water objects, Open Street Map (OSM), and water body data from the National Geographic Information Institute (NGII)-based hydrological digital map. The mean Intersection over Union (mIoU) calculated for all features extracted using SAM and these three-comparison data were 0.7490, 0.5905, and 0.4921, respectively. For features commonly appeared or extracted in all datasets, the results were 0.9189, 0.8779, and 0.7715, respectively. Based on analysis of the spatial consistency between SAM results and other comparison data, SAM showed limitations in detecting small-scale or poorly defined streams but provided meaningful segmentation results for water body classification.

• Journal of Information Management
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• v.9 no.1
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• pp.21-25
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• 1976

1975년(年) 3월(月), 4년반(年半) 동안의 Chemical Abstracts 색인(索引)과 온-라인이 가능(可能)한 CA Condensates를 비교(比較)하였다. 두가지 데이터 베이스를 함께 이용(利用)하여 검색(檢索)하는 방법(方法)이 가장 효율적(效率的)이지만 실예(實例)에서 보는 바와 같이 CA Condensates를 검색(檢索)하는 것이 보다 실용적(實用的)이다. System Development Corp 사(社) (SDC)에 설치(設置)되어 있는 온-라인 형태(形態)인 CHEMCON과 CHEM7071을 Chemical Abstracts 색인(索引)과 비교(比較)하였다. 대부분(大部分)의 Chemical Abstracts 이용자(理容者)들은 Chemical Abstracts 책자나 우가색인(累加索引)에는 친숙(親熟)하지만 CA Condensates는 아마도 그리 친숙(親熟)하지 못할 것이다. CA Condensates는 서지적 사항을 기계(機械)로 읽을 수 있는 형태(形態)로 되어 있고 Chemical Abstracts에 따라서 색인(索引)되므로 매주 발행되는 Chemical Abstracts 책자의 뒷 부분이 있는 색인(索引)과 같이 우리에게 가장 친숙(親熟)한 형태(形態)로 되어 있다. Chemical Abstracts가 현재(現在) 사용(使用)하고 있는 데이터 데이스이지만 본고(本稿)에서는 Index와 Condensates를 둘 다 데이터 베이스로 정의(定義)한다. Condensates가 미국(美國)의 Chemical Abstracts Service 기관으로부터 상업적(商業的)으로 이용(利用)할 수 있게 되자 여러 정보(情報)센터에서는 이용자(利用者)들의 프로 파일을 뱃취방식(方式)으로 처리(處理)하여 매주 나오는 자기(磁氣)테이프에서 최신정보(最新情報)를 검색(檢索)하여 제공(提供)하는 서어비스 (SDI)를 시작하였다. 어떤 정보(情報)센터들은 지나간 자기(磁氣)테이프들을 모아서 역시 뱃취방식(方式)으로 소급(遡及) 문헌검색(文獻檢索) 서어비스를 한다. 자기(磁氣)테이프를 직접 취급(取扱)하는 사람들을 제외(除外)하고는 대부분(大部分) Condensates를 아직 잘 모르고 있다. 소급(遡及) 문헌검색(文獻檢索)은 비용이 다소 비싸고 두서없이 이것 저것 문헌(文獻)을 검색(檢索)하는 방법(方法)은 실용적(實用的)이 못된다. 매주 나오는 색인(索引)에 대해서 두 개나 그 이상의 개념(槪念)이나 물질(物質)을 조합(組合)하여 검색(檢索)하는 방법(方法)은 어렵고 실용적(實用的)이 못된다. 오히려 주어진 용어(用語) 아래에 있는 모든 인용어(引用語)들을 보고 초록(抄錄)과의 관련성(關連性)을 결정(決定)하는 것이 때때로 더 쉽다. 상호(相互) 작용(作用)하는 온-라인 검색(檢索)을 위한 Condensates의 유용성(有用性)은 많은 변화를 가져 왔다. 필요(必要)한 문헌(文獻)만을 검색(檢索)해 보는 것이 이제 가능(可能)하고 어떤 항목(項目)에 대해서도 완전(完全)히 색인(索引)할 수 있게 되었다. 뱃취 시스팀으로는 검색(檢索)을 시작해서 그 결과(結果)를 받아 볼 때 까지 수시간(數時間)에서 며칠까지 걸리는 번거로운 시간차(時間差)를 이제는 보통 단 몇 분으로 줄일 수 있다. 그리고 뱃취 시스팀과는 달리 부정확하거나 불충분한 검색방법(檢索方法)은 즉시 고칠 수가 있다. 연속적인 뱃취 형태의 검색방법(檢索方法)에 비해서 순서(順序)없이 온-라인으로 검색(檢索)하는 방법(方法)이 분명(分明)하고 정확(正確)한 장점(長點)이 있다. CA Condensates를 자주 이용(移用)하게 되자 그의 진정한 가치(價値)에, 대해 논의(論義)가 있었다. CA Condensates의 색인방법(索引方法)은 CA Abstract 책자나 우가색인(累加索引)의 방법(方法)보다 확실히 덜 체계적(體系的)이고 철저(徹底)하지 못하다. 더우기 두 데이터 베이스는 중복(重複)것이 많으므로, 중복(重複)해서 검색(檢索)할 가치(價値)가 없는지를 결정(決定)해야 한다. 다른 몇 개의 데이터 베이스와 CA Condensates를 비교(比較)한 논문(論文)들이 여러 번 발표(發表)되어 왔는데 일반적(一般的)으로 CA Condensates는 하위(下位)의 데이터 베이스로 나타났다. Buckley는 Chemical Abstracts의 색인(索引)이 CA Condensates 보다 더 좋은 문헌 (데라마이신의 제법에 관해서)을 제공(提供)한 실례(實例)를 인용(引用)하였다. 죠오지대학(大學)의 Search Center는 CA Condensates가 CA Integrated Subject File 보다 기능(機能)이 못하다는 것을 알았다. CA Condensates의 다른 여러 가지 형태(形態)들을 또한 비교(比較)하였다. Michaels은 CA Condensates를 온-라인으로 검색(檢索)한 것과 매주 나오는 Chemical Abstracts 책자의 색인(索引)은 수작업(手作業)으로 검색(檢索)한 것을 비교(比較)한 논문(論文)을 발표(發表)하였다. 그리고 Prewitt는 온-라인으로 축적(蓄積)한 두 개의 상업용(商業用) CA Condensates를 비교(比較)하였다. Amoco Research Center에서도 CA Condensates와 Chemical Abstracts 색인(索引)의 검색결과(檢索結果)를 비교(比較)하고 CA Condensates의 장점(長點)과 색인(索引)의 장점(長點), 그리고 사실상(事實上) 서로 동등(同等)하다는 실례(實例)를 발견(發見)하였다. 1975년(年) 3월(月), 적어도 4년분(年分)의 CA Condensates와 색인(索引)(Vols 72-79, 1970-1973)을 비교(比較)하였다. 저자(著者)와 일반(一般) 주제(主題) 대한 검색(檢索)은 Vol 80 (Jan-June, 1974)을 사용(使用)하여 비교(比較)하였다. CA Condensates는 보통 세분화(細分化)된 복합물(複合物)을 검색(檢索)하는 데 불편(不便)하다. Buckly가 제시(提示)한 실례(實例)가 그 대표적(代表的)인 예(例)이다. 그러나, 다른 형태(形態)의 검색실예(檢索實例)(단체저자(團?著者), 특허수탁저(特許受託著), 개인저자(個人著者), 일반적(一般的)인/세분화(細分化)된 화합물(化合物) 그리고 반응종류(反應種類)로 실제적(實際的)인 검색(檢索)을 위한 CA Condensates의 이점(利點)을 예시(例示)하였다. 다음 실례(實例)에서 CHEMCON과 CHEM7071은 CA Condensates를 온-라인으로 입력(入力)시킨 것이다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.38 no.6
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• pp.742-750
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• 2006

This study was carried out to investigate the efficacy of two kinds of electrolyzed water with added 0.5% (v/v) citron juice, SAEW-CJ[Strong Acidic Electrolyzed Water with added Citron Juice, pH 2.57, ORP (oxidation-reduction potential) 1,122 mV, HClO 23.05ppm] and LAEW-CJ (Low Alkaline Electrolyzed Water with added Citron Juice, pH 4.67, ORP 997mV, HClO 42.55mV) as storing liquid for peeled taro. During storage at $5^{\circ}C$ until 30 days, SAEW-CJ and LAEW-CJ inhibited the growth of microorganisms more effectively than 0.2% (w/v) APS (aluminium potassium sulfate) and 0.85% (w/v) NaCl did. Total phenolic contents, PRO (polyphenol oxidase) activity, color differences value (${\Delta}E$) and vitamin C contents of peeled taro stored in SAEW-CJ and LAEW-CJ were lower than those stored in 0.2% APS and 0.85% NaCl. The hardness decrement of peeled taro stored in LAEW-CJ was lower than that of the others. In addition, the contents of moisture, crude protein, crude ash, total sugars, and reducing sugars were gradually decreased during storage. However, no difference by peeling methods or immersion liquid was found.

• The Korean Journal of Mycology
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• v.27 no.1 s.88
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• pp.10-14
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• 1999

A single phase composter was constructed by modifying the conventional mixer of sawdust for the cultivation of oyster mushroom Pleurotus ostreatus. The machine was designed on the basis of 3-phase-1 system which was controlled in prewetting, pasteurization and fermentation processes. In composting 200 kg of straw and cotton waste in the machine, it took 20 minutes in prewetting step and also to hours at $65^{\circ}C$ in pasteurization process. Postfermentation by aerothermophiles was completed by treating the compost at $45^{\circ}C-50^{\circ}C$ for 48 hours which was shorten 24 hours from the conventional method. In the postfermentation at high temperature, forced aeration and/or vigorous mixing process(es) played a great role in the improvement of spawn quality. The growth of mycelium of oyster mushroom was excellent in the culture combinated with 3 parts of surface inoculation and 7 parts of mechanical mixing.