• Korean Journal of Environmental Agriculture
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• v.22 no.4
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• pp.273-277
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• 2003

The aim of this study was to apply the new agricultural technique developed for three years($'96{\sim}'98$) by demonstration at an model farm of environmental agriculture located in Bangsan-ri, Dagang-myun, Namwon-city. Rice growth of environmental farming plot, which supplied with oil cake and compost fermented with chicken manure was reduced compared to that of conventional farming plot, which supplied with chemical fertilizers. Weed control by using of Ampullarius insularus in the rice paddy field was effective compared to that of control, which treated with chemical herbicide twice. The yield of rice was decreased of 35% in both environmental and eclectic farming polt compared to that of conventional farming plot. The water quality of environmental not and eclectic farming plot were good compared to conventional farming plot. Density of water flea was high in environmental and eclectic farming plot compared to that of the conventional farming plot.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.20-27
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• 2020

최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.163-165
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• 2017

본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.18 no.1
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• pp.66-71
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• 2023

As cameras have become primary sensors for mobile robots, vision based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has achieved impressive results with the recent development of computer vision and deep learning. However, vision information has a disadvantage in that a lot of information disappears in a low-light environment. To overcome the problem, we propose an image enhancement method to perform visual SLAM in a low-light environment. Using the deep generative adversarial models and modified gamma correction, the quality of low-light images were improved. The proposed method is less sharp than the existing method, but it can be applied to ORB-SLAM in real time by dramatically reducing the amount of computation. The experimental results were able to prove the validity of the proposed method by applying to public Dataset TUM and VIVID++.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.634-636
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• 2023

Surveillance systems play a pivotal role in ensuring the safety and security of various environments, including public spaces, critical infrastructure, and private properties. However, detecting abnormal human behavior in lowlight conditions is a critical yet challenging task due to the inherent limitations of visual data acquisition in such scenarios. This paper introduces a spatiotemporal framework designed to address the unique challenges posed by low-light environments, enhancing the accuracy and efficiency of human abnormality detection in surveillance camera systems. We proposed the pre-processing using lightweight exposure correction, patched frames pose estimation, and optical flow to extract the human behavior flow through t-seconds of frames. After that, we train the estimated-action-flow into autoencoder for abnormal behavior classification to get normal loss as metrics decision for normal/abnormal behavior.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.1
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• pp.28-35
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• 2014

Surveillance cameras in national border and coastline area often occur the video distortion because of rapidly changing weather and light environments. It is positively necessary to enhance the distorted video quality for keeping surveillance. In this paper, we propose an adaptive video enhancement algorithm in the various environment changes. To solve an unstable performance problem of the existing method, the proposed method is based on Retinex algorithm and uses enhanced curves which is adapted in foggy and low-light conditions. In addition, we mixture the weighted HSV color model to keep color constancy and reduce noise to obtain clear images. As a results, the proposed algorithm improves the performance of well-balanced contrast enhancement and effective color restoration without any quality loss compared with the existing algorithm. We expect that this method will be used in surveillance camera systems and offer help of national defence with reliability.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2003.04a
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• pp.128-131
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• 2003

양파는 묘의 소질에 따라 품질 및 수량에 미치는 영향이 매우 큰 작물로서 정식시묘의 크기가 클수록 수량이 증가하나 지나치게 크면 추대나 분구의 발생이 많아지므로 상품수량이 오히려 적어진다(서와 이, 1987, 하 등, 1998). 그러나 plug tray에 육묘한 묘는 용적이 적은 cell에 장기간 육묘되기 때문에 근권의 제한을 받아 관행의 토양육묘에 비해 묘의 생육이 저조할 뿐 아니라 연약 도장하여 기계정식에 장애를 초래하고 있다(정목, 1993). (중략)

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2009.06a
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• pp.179-183
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• 2009

이 연구에서는 내항여객선 운항관리제도의 국내외 사례를 살펴보고 운항관리제도에 대한 관계자의 인식도를 조사하였다. 조사결과 공동운항관리제도가 내항여객선의 안전관리업무에 유익정도는 높은 것으로 분석됐다. 이 중 운항관리비용에 대한 회사에서 부담과 운항관리자의 권한 부족에 대해서는 안전관리업무에 대한 저조한 요인으로 나타났다. 또한 내항여객선의 운항관리에 대한 운영방향에 대해서는 '현 체제(공동운항관리제도)로 운영한다' 가장 높았다. 이 연구는 최근 운항관리자 운영에 따른 운항관리 비용을 정부측에 국고지원을 요구하고 있는 시점에 관련연구가 진행되어 매우 시의적절하다고 할 수 있겠다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.263-264
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• 2002

대기오염물질 배출계수는 국가기환, 연구기관, 학계, 배출사업장, 방지시설 업체 등 수많은 분야에서 실질적으로 활용하고 있는 자료로서 배출원에 대한 배출특성을 직ㆍ간접적으로 파악할 수 있는 대표적 자료이다. 이는 대기오염 방지시설 및 설비의 설계, 오염물질 저감 계획의 수립 등 실질적인 대기 관리정책의 수립과 평가에 필수적으로 이용되고 있다. 그러나, 현재까지의 국내 대기오염 배출원에 대한 배출계수의 개발은 매우 저조한 상태로 미국 및 선진국의 배출계수를 그대로 사용하고 있는 실정이다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.318-319
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• 2002

대기 중으로 배출되는 휘발성 유기화합물 (VOCs)은 인체에의 유해성 및 2차 오염물질의 생성 등에 많은 악영향을 미치고 있는 것으로 알려지고 있다. 최근에는 이들의 대한 원인물질, 정확한 발생량 및 기여의 정도를 파악하기 위한 연구가 미국-을 중심으로 국·내외적으로 광범위하게 수행되고 있다. 하지만 우리나라의 경우 이들에 대한 연구가 극히 저조한 실정인데 그 이유는 미량 VOCs 측정자체가 난해하고 비용 또한 많이 들기 때문이다. (중략)