• Title/Summary/Keyword: 융합학과

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제설제 피해지 식생매트 현장적용을 위한 염분저감 효과

  • Yu, Seong-Hun;Ryu, Jeong-Hyeon;Lee, Seung-Gwan;Kim, Han-Byeol;Yun, Hye-Seon;Choe, Seung-Yong;Park, Je-Min;Song, Hui-Yeon;Lee, Jae-Man;Yang, Ji;Seo, Su-Hyeon;Seo, Sang-Il;Park, Jae-Hyeon;Kim, Won-Tae;Ju, Jin-Hui;Yun, Yong-Han
    • Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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    • 2020.10a
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    • pp.175-175
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    • 2020

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A Study on the Installation and Abolition of Convergence Department in University (한국 대학의 융합학과 설치와 폐과 현황 분석)

  • Oh Dayyoung
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.10 no.1
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    • pp.111-119
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    • 2024

  • This study analyzed the current status of the convergence departments of universities from 2019 to 2023. The number of installation increased from 430 in 2019 to 649 in 2023. The accumulated number of abolition increased from 177 to 509 at the same period. Many were suddenly installed without enough readiness. The convergence department bubble phenomenon began to extinguish in 2022. The number of the convergence departments in academic division was more in the order of engineering, humanities and social sciences, natural sciences, and arts and sports every year. The proportion of engineering decreased and that of humanities and social sciences increased. The number of sub-division installing convergence departments increased from 65 to 81 during 5 years. Convergence education was in the process of gradually spreading to various fields.

  • https://doi.org/10.17703/JCCT.2024.10.1.111 인용 PDF

Model Ensemble for Accurate Pig Detection under Strong Illumination Condition (강한 조명하에서 정확한 돼지 탐지를 위한 모델 앙상블)

  • Son, Seungwook;Ahn, Hanse;Lee, Nayeon;An, Yunho;Chung, Yongwha;Park, Daihee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.385-388
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    • 2021

  • CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2021m05a.385 인용 PDF