Recently, as concrete is used in many construction works in Korea, the use of aggregates is also increasing. However, the depletion of aggregate resources is making it difficult to supply and demand high-quality aggregates, and the use of defective aggregates is causing problems such as poor performance such as the liquidity and strength of concrete pouring out in the field. As a result, quality tests such as sieve analysis test is conducted on their own, but this study was conducted to improve time and manpower by using the CNN-based Deep Learning Model for the fineness modulus.
코로나19로 인해 가정에서 2-7세 아동이 혼자 있는 시간이 증가하였다. 피아제 이론에 따르면, 2-7세 아동은 전조작기 시기에 해당하는 아동이다. 전조작기 시기에는 직관적 사고력이 강하여 놀이를 통해 보존개념을 발달시키는 것이 중요하다. 하지만 보존개념을 발달시킬 수 있는 아동을 위한 적절한 교육놀이용 도구가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 아두이노 프로세싱을 이용한 아동 놀이기구를 제안한다.
최근 미래형 농업으로 주목받고 있는 '아쿠아포닉스(Aquaponics)'는 물고기 양어 기술(Aquaculture)과 수경 농법(Hydroponic)을 융합한 친환경적인 순환형 생산 시스템이다. 하지만 양식 환경과 수경재배환경이 서로 성장하는 데에 영향을 주기 때문에 농업인이나 일반인이 사용하기에 난도가 높고, 초기 투자비가 많이 든다는 점에서 국내 도입에 대한 문제점이 제기되고 있다.[1] 본 논문에서는 IoT 기술을 이용해 아쿠아포닉스의 단점을 보완할 기술적 대안과 국내 도입 문제 해결방안으로서 오토팜(AutoFarm) 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 초고속 카메라 기반 투구 궤적 분석 시스템 자동화를 위한 투구 유무 판단 방법을 제안한다. 기존의 카메라 기반 투구 궤적 분석 시스템에서는 궤적 분석을 위한 투구 영상을 수동으로 확보해야 하는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 투수가 던진 공이 포수를 향해 등가속도 운동을 한다는 특성을 이용하여 자동으로 영상 시퀀스 내 투구 유무를 판단한다. 먼저 프레임 별로 야구공 위치를 추정하고, 추정된 공 위치들을 사용해 공 궤적을 모델링한다. 이후 모델링 된 각 궤적 별로 투구 시작 위치와 종료 위치를 획득하고, 시작 위치와 종료 위치에 대한 편차 값을 기준으로 투구 유무를 결정한다. 제안하는 방법의 정확도를 측정하기 위해 실제 야구 경기를 촬영한 영상을 이용하여 실험하였고, 영상 내 모든 투구를 정확하게 판단했음을 확인하였다.
우리나라의 생산 가능 인구는 올해를 정점으로 감소하기 시작해 앞으로 1,000 만 명 이상 줄어들 것으로 예상된다. 양육과 교육비에 대한 부담이 단산까지 이어지고 있다. 우리나라에 있는 임신, 육아, 출산에 대한 서비스는 매우 적은 편이며 기존에 존재하는 기술의 경우 특정 사용자를 대상으로 해서 소외되는 계층이 생겨나는 문제가 있다. 사람들이 경제적인 격차와 사각지대에 놓여 정보적 격차를 느끼는 만큼 이를 해결할 수 있는 복합적인 서비스와 사용자 편의성을 증대한 기능이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 인공지능과 공공데이터를 이용한 임신, 출산, 육아 통합 앱 개발을 통해 모든 사용자가 차별 없이 정확하고 다양한 정보를 얻을 수 있고 혜택을 받아 사회적인 문제를 감소시킬 수 있도록 제안한다.
본 논문은 인식이 어려운 조명 환경에도 강인한 seven-segment 문자 인식을 위해서, 영상 내에 다양한 조명 연출이 가능하도록 합성 데이터 셋을 생성하고 학습할 수 있는 OCR 방법을 제안한다. 기존 연구에서는 deblurring 과 같이 영상 이미지의 해상도를 높여 문자 인식의 정확도를 향상시키는 것에 초점을 두었으나, 여러 조명 환경에 대비할 수 있는 OCR 관련 연구들은 부족하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자가 포함된 자연스러운 배경 영상에, seven-segment 문자를 합성시킨 후 relighting 을 적용함으로써 실제 환경과 유사한 장면을 연출해 새로운 합성 데이터 셋을 생성한다. 그리고 생성된 데이터 셋을 딥러닝 기반 학습시켜 다양한 조명에도 강인한 문자 인식기를 만들고자 한다. 합성 데이터 셋의 사용여부와 일반적인 데이터 augmentation 기법의 사용 여부를 비교하여, 본 논문에서 제안한 방법의 효과를 확인할 수 있었다. 이를 통해서 seven-segment 문자 인식 뿐만 아니라, 다양한 문자에 대해서도 적용될 수 있는 초석이 될 것으로 기대된다.
최근, 여러 국가에서 전과정평가를 바탕으로 한 차량 온실가스 배출규제에 대한 검토를 진행중이다. 차량 전과정평가를 수행하기 위해서는 각 부품에 대한 데이터들이 수집되어야 하며, 해당 데이터에 대한 무결성과 유효성 검증이 필요하다. 본 논문에서는 전과정평가를 위한 데이터수집 시 데이터 제공자에 대한 검증과 데이터의 유효성, 무결성을 검증하기 위한 DID 기반 전기차 전과정평가를 위한 데이터수집 모델을 제안한다.
본 연구는 산후조리원 내 신생아를 위한 원격 관리 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 공기질 문제만을 해결하거나, 모니터링 문제만을 해결하는 등 단순한 동작과 감시에 초점이 맞추어졌으나, 제안하는 시스템은 실내와 신생아 주변에 설치된 각각의 센서를 통하여 공기질을 포함한 실내 환경과 신생아를 모니터링하여 간호사와 산모가 쉽게 신생아의 건강을 웹과 엡으로 모니터링하고 원격으로 관리한다. 또한, OpenCV 라이브러리를 이용하여 신생아의 얼굴을 인식하고 표정별 이미지를 저장할 수 있도록 설계 및 구현하고 있다.
공유 모빌리티 시장의 발전으로 인해 공유 전동킥보드 사용자의 수가 증가하고 있다. 하지만 무분별한 공유 전동킥보드 주차와 방치 문제가 있어 안전한 도시 환경에 위협이 되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 블록체인 기반의 시민 참여형 공유 전동킥보드 관리 모델을 제안한다. 공유 전동 킥보드 회사들은 스마트 컨트랙트를 통해 사용자의 공유 전동킥보드 반납 내역을 기반으로 신뢰 점수를 관리하고 공유한다. 사용한 공유 전동킥보드를 올바르게 주차 및 반납을 하여 높은 신뢰 점수를 갖는 사용자에게 인센티브를 지급하여 사용자가 스스로 전동킥보드를 잘 주차하도록 유도한다.
타브(TAB) 악보는 주로 현악기에서 쓰이는 악보로, 일반적으로 생각하는 오선보 대신 악기의 줄 수만큼 선을 긋고 그 선 위에 프렛의 위치를 숫자 또는 문자로 표기한 형식의 악보이다. 본 논문에서는 입력된 PDF 형식의 타브 악보에서 OpenCV 를 사용하여 음표 및 악상 기호를 인식하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 인식을 원하는 PDF 형식의 악보를 입력하면 PDF 파일을 PNG 파일로 변경한 뒤, 이를 OpenCV 를 활용하여 음표의 길이, 프렛의 위치 등 연주에 필요한 요소들만 객체 검출한 뒤 Tesseract 로 인식한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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