• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.23 no.3
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• pp.5-13
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• 2022

In this study a test was conducted to identify weak section using 100kJ class rock energy to find out the protection performance of rockfall prevention fences in Korea. Performance rating of the rockfall protection fences is very low (48~61kJ) compared to that of foreign countries and it is necessary to determine whether it can function properly if high rock energy is generated. Furthermore, a reinforcing technology that can improve to 100kJ energy on the existing rockfall protection fences should be developed. Therefore, this study confirmed the protection performance using 100kJ rock energy in the existing rockfall protection fence system (for national road, for highway) and identified weak section of post, wire ropes and nets. Furthermore, it will be used as basic data for developing 100kJ class reinforcement technology without dismantling the existing rockfall protection fence (48-61kJ).

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.25 no.12
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• pp.47-55
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• 2009

As a conventional line-fitting method, the Bouwer and Rice method has been popularly adopted to estimate the hydraulic conductivity of an aquifer through a slug test. Because a vertical cutoff wall is usually very compressible and features a small wall thickness, the Bouwer and Rice method should be carefully applied to analyzing slug test results to estimate the hydraulic conductivity of vertical cutoff walls. In addition, a relatively impermeable layer, called a filter cake, formed at the interface between the cutoff wall and the natural soil formation makes it difficult to use the Bouwer and Rice method directly. In order to overcome such limitations, the original Bouwer and Rice method has been modified by incorporating the concept of the flow net method. In this modification, the geometry condition of cutoff walls including the filter cake is effectively considered in evaluating the hydraulic conductivity of a vertical cutoff wall.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.40 no.3
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• pp.33-39
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• 2024

Inspecting cracks to determine a structure's condition is crucial for accurate safety diagnosis. However, visual crack inspection methods can be subjective and are dependent on field conditions, thereby resulting in low reliability. To address this issue, this study automates the detection of concrete cracks in image data using ResNet, FPN, and the Mask R-CNN components as the backbone, neck, and head of a convolutional neural network. The performance of the proposed model is analyzed using the intersection over the union (IoU). The experimental dataset contained 1,203 images divided into training (70%), validation (20%), and testing (10%) sets. The model achieved an IoU value of 95.83% for testing, and there were no cases where the crack was not detected. These findings demonstrate that the proposed model realized highly accurate detection of concrete cracks in image data.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.47 no.7
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• pp.118-127
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• 2010

Current TCP/IP-based Internet architecture has been used for over 30 years, however it will confront with fundamental problems due to new protocol extension limitation since communication environments will change drastically and various user requirements will be emerging in near future. To solve these problems, major countries have started Future Internet researches based on clean slate approach and they will deploy large-scale testbed to experiment and verify new functions. OpenFlow switch technology has been proposed as a new experimental technology for independent protocol that can utilized the legacy network devices and does not interfere with the production Internet traffic. Korea also started Future Internet testbed project called FIRST and OpenFlow switch with NetFPGA card will be used to deploy this testbed. To interconnect distributed testbed using OpenFlow switches, logical tunnel should be established by encapsulating MAC frame inside a unicast IP packet between OpenFlow switches because OpenFlow switches are not directly connected. In this paper, we have implemented a NetFPGA-based that performs MAC in IP tunneling between various OpenFlow switch sites implemented in domestic research network KOREN. The performance evaluation shows that the NetFPGA-based capsulator reveals better performance than the software-based tunneling and it can be utilized as a testbed for experimentation of Future Internet technologies.

• Korean Journal of Medicinal Crop Science
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• v.9 no.1
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• pp.1-7
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• 2001

This experiment was carried out to investigate the effects of shading treatments and harvesting methods on the growth of Eleutherococcus senticosus, which was known as the medicine of anticancer, anti-stress, hepatic detoxification activity, immunoactivity, and tonic. Light transmission ratio and air temperature were decreased as $40{\sim}64%$,$1.9{\sim}2^{\circ}C$, respectively, in 30% to 70% shading net treatment compared to non-shading. Fifty percentage shading net treatment was effective for the growth and yield of Eleutherococcus senticosus. During summer Eleutherococcus senticosus was growing under shading net treatment compared to non-shading. Tunnel type was more effective for growth than vertical type in shading method. 30cm length included 2 to 3 nodes cutting from soil surface was the most effective for branching stem length, plant height and yield as harvesting methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1474-1478
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• 2007

수문 및 수질자료는 일정한 기준에 의한 관측치를 시계열 자료로 기록하거나 전송할 때 다양한 형태의 오차가 발생하게 되며 또한 수문 및 수질자료를 관측하는 측정기기의 고장과 유지관리 등의 어려움으로 다양한 형태의 결측 자료가 발생하고 있다. 이와 더불어 수문 및 수질자료는 시공간적 변동성이 크며 비선형성이 강한 특성을 갖고 있다. 이러한 수문 및 수질 자료를 이용하여 모형을 구축할 경우 다양한 형태의 잡음에 대한 검증 및 잡음저감이 필수적 요건이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 영산강 유역의 본류부를 대표하는 나주지점에 대한 유출량과 총유기탄소(TOC) 농도 및 TOC 부하량 예측모형을 개발하였으며, 이를 위한 방법으로는 잡음저감을 위하여 웨이블렛 변환과 인공신경망을 적용하였다. TOC 부하량 자료는 유출량과 TOC 자료간의 함수로서 표현이 가능함에 따라 유출량 및 TOC 자료가 결측되었을 경우 역함수에 의한 계산으로 결측 자료에 대한 보간이 가능하다. 따라서 본 연구의 주안점은 잠음 저감 및 인공신경망에 의해 최적화된 예측 모형이 결측된 유출량과 TOC 자료에 대한 역함수로 정도있는 유출량과 TOC 자료 생성 가능성을 검토하고자 한다. 본 연구의 적용 결과, 유출량 자료가 결측되었을 경우 TOC 및 TOC 부하량 예측으로 유출량 자료에 대한 간접추정 및 결측 자료에 대한 보간의 정도를 평가한 결과 $R^2$는 0.99 이상의 값을 보였다. 또한, TOC 자료가 결측되었을 경우 역시 $R^2$는 비교적 우수한 0.97 이상의 값을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 유출량 및 TOC, TOC 부하량 예측모형의 개발은 정도있는 유출량 및 TOC 수질 자료의 생성이 가능할 것으로 기대된다.한 물순환 해석을 할 수 있는 기반을 확보 하였으며, 가용한 장 단기간의 관측자료와 물수지 분석 연산식의 추정치를 바탕으로 관측자료에 의한 물수지 분석을 수행하였다. 분석 결과로 산지 소하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물이동간의 정량적인 값을 알 수가 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.절한 타협과 조정을 필요로 한다. 그러나 절제의 한계를 넘어선다고 생각되거나, 조정의 노력이 불가능하거나, 실패했을 때 폭력적인 행동으로 나타나게 된다. 리차즈(I.A Richards)는 분노와 공포는 일단 겉잡을 수 없는 경향이 있다고 하면서 오늘날 폭력에 대한 요구가 일상의 정서 생활에 있어, 억압을 통한, 빈곤함을 반영하고 있지 않은지 생각해봐야 할 것이라고 충고한다. 조성 가이드라인(안)을 제시하였다.EX>$\ulcorner$세종실록$\lrcorner$(世宗實錄) $\ulcorner$지리지$\lrcorner$(地理志)와의 비교를 해보면 상 중 하품의 통합 9개소가 삭제되어 있고, $\ulcorner$동국여지승람$\lrcorner$(東國與地勝覽) 에서는 자기소와 도기소의 위치가 완전히 삭제되어 있다. 이러한 현상은 첫째, 15세기 중엽 경제적 태평과 함께 백자의 수요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동기(銅器)의 대체품으로 자기를 만들어 충당해야할 강제성 당위성 상실로 인한 자기수요 감

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.17-20
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• 2004

가정 내에 방송과 총신을 통합하여 제공하기 위한 방법으로서 수동광가입자망(Passive Optical Network)이 제안되고 있다 이를 구현하기 위해 여러 방식들이 연구되고 있는데 크게는 방송과 통신에 각기 다른 파장을 이용하는 방식과, 이들을 시간 다중화 하여 한 개의 과장으로 송신하는 방식으로 나눌 수 있다. 또한 동신에 이용하는 과장의 경우 각 가입자에게 다른 파장을 적용하는 WPON 방식과 모든 가입자에게 한 개의 파장만을 이용하되 시간영역에서 다중화하고 이터넷 프로토콜을 적용하는 EPON 방식으로 구분할 수 있다. WPON의 경우 EPON에 비해 수월하게 광대역 서비스를 할 수 있는 장점이 있으나, 각 가입자 과장의 제어 및 관리가 복잡하며, 고비용을 요구한다. 반면 EPON의 경우 채널의 효율성은 극대화할 수 있으나, 동시 이용자가 많을 경우 전송 속도가 하락한다. 한편, 방송과 통신을 통합한 채널의 특성을 살펴보면 가입자 방향으로의 하향 신호의 양이 중양국 방향으로의 상향 신호의 양에 비해 훨씬 많은 비대칭 구조이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 채널 특성에 맞도록 하향 전송에는 WPON의 구조를 이용하고, 상향 전송에는 EPON의 구조를 적용하는 새로운 구조의 광가입자망을 제안하였다. 제안된 구조에 적합한 MPCP (Multi-Point Control Protocol) 프로토콜을 제시하고, 가입자 장치의 여러 종속 신호를 다중화하고 전송할 수 있는 ONU (Optical Network Unit)의 구조를 제안하였다. 또한 이러한 구조를 갖는 W-EPON 테스트베드를 구현하고 전송 시험을 통해 제시된 구조의 적합성을 측정한 결과를 보인다.4 Textual format) 파일을 생성한다. 또한, 콘텐츠 전송 및 저장의 효율성을 위해 이진 포멧인 IPMP화된 MP4 파일을 생성할 수 있다.으로써, 에러 이미지가 가지고 있는 엔트로피에 좀 근접하게 코딩을 할 수 있게 되었다. 이 방법은 실제로 Arithmetic Coder를 이용하는 다른 압축 방법에 그리고 적용할 수 있다. 실험 결과 압축효율은 JPEG-LS보다 약 $5\%$의 압축 성능 개선이 있었으며, CALIC과는 대등한 압축률을 보이며, 부호화/복호화 속도는 CALIC보다 우수한 것으로 나타났다.우 $23.87\%$($18.00\~30.91\%$), 갑폭 $23.99\%$($17.82\~30.48\%$), 체중 $91.51\%$($58.86\~129.14\%$)이였으며 성장율은 사육 온도구간별 차는 없었다.20 km 까지의 지점들(지점 2에서 지점 6)에서 매우 높은 값을 보이며 이는 조석작용으로 해수와 담수가 강제혼합되면서 표층퇴적물이 재부유하기 때문이라고 판단된다. 영양염류는 월별로 다소의 차이는 있으나, 대체적으로 지점 1과 2에서 가장 낮고, 상류로 갈수록 점차 증가하며 지점 7 상류역이 하류역에 비해 높은 농도이다. 월별로는 7월에 규산염, 용존무기태질소 및 암모니아의 농도가 가장 높은 반면에 용존산소포화도는 가장 낮다. 그러나 지점 14 상류역에서는 5월에 측정한 용존무기태질소, 암모니아, 인산염 및 COD 값이 7월보다 다소 높거나 비슷하다. 한편 영양염류와 COD값은 대체적으로 8월에 가장 낮으나

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.1
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• pp.19-29
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• 2003

This paper presents a novel hybrid classifier for face recognition with artificially generated virtual training samples. We utilize both the nearest neighbor approach in feature angle space and a connectionist model to obtain a synergy effect by combining the results of two heterogeneous classifiers. First, a classifier called the nearest feature angle (NFA), based on angular information, finds the most similar feature to the query from a given training set. Second, a classifier has been developed based on the recall of stored frontal projection of the query feature. It uses a frontal recall network (FRN) that finds the most similar frontal one among the stored frontal feature set. For FRN, we used an ensemble neural network consisting of multiple multiplayer perceptrons (MLPs), each of which is trained independently to enhance generalization capability. Further, both classifiers used the virtual training set generated adaptively, according to the spatial distribution of each person's training samples. Finally, the results of the two classifiers are combined to comprise the best matching class, and a corresponding similarit measure is used to make the final decision. The proposed classifier achieved an average classification rate of 96.33% against a large group of different test sets of images, and its average error rate is 61.5% that of the nearest feature line (NFL) method, and achieves a more robust classification performance.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.67-74
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• 2023

Recently, Urban Aircraft Mobility (UAM) has been attracting attention as a transportation system of the future, and small drones also play a role in various industries. The failure of various types of aviation systems can lead to crashes, which can result in significant property damage or loss of life. In the defense industry, where aviation systems are widely used, the failure of aviation systems can lead to mission failure. Therefore, this study proposes an anomaly detection model using deep learning technology to detect anomalies in aviation systems to improve the reliability of development and production, and prevent accidents during operation. As training and evaluating data sets, current data from aviation systems in an extremely low-temperature environment was utilized, and a deep learning network was implemented using the convolutional neural network, which is a deep learning technique that is commonly used for image recognition. In an extremely low-temperature environment, various types of failure occurred in the system's internal sensors and components, and singular points in current data were observed. As a result of training and evaluating the model using current data in the case of system failure and normal, it was confirmed that the abnormality was detected with a recall of 98 % or more.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.6
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• pp.403-417
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• 2023

In this research, a methodology was developed for constructing an appropriate rainfall image database for estimating rainfall intensity based on CCTV video. The database was constructed in the Large-Scale Climate Environment Chamber of the Korea Conformity Laboratories, which can control variables with high irregularity and variability in real environments. 1,728 scenarios were designed under five different experimental conditions. 36 scenarios and a total of 97,200 frames were selected. Rain streaks were extracted using the k-nearest neighbor algorithm by calculating the difference between each image and the background. To prevent overfitting, data with pixel values greater than set threshold, compared to the average pixel value for each image, were selected. The area with maximum pixel variability was determined by shifting with every 10 pixels and set as a representative area (180×180) for the original image. After re-transforming to 120×120 size as an input data for convolutional neural networks model, image augmentation was progressed under unified shooting conditions. 92% of the data showed within the 10% absolute range of PBIAS. It is clear that the final results in this study have the potential to enhance the accuracy and efficacy of existing real-world CCTV systems with transfer learning.