• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• Environmental Engineering Research
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• 제14권1호
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• pp.26-31
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• 2009

Sorption of $Ni^{2+}$ in aqueous solution was studied using montmorillonite. The experimental and equilibrium data fitted well to the Langmuir isotherm model. From the kinetics data for nickel sorption onto montmorillonite, the diffusion of $Ni^{2+}$ inside the clay particles was the dorminant step controlling the sorption rate and as such more important for $Ni^{2+}$ sorption than the external mass transfer. $Ni^{2+}$ was sorbed due to strong interactions with the active sites of the sorbent and the sorption process tends to follow the pseudo second-order kinetics. Thermodynamic parameters (${\Delta}G^{\circ},\;{\Delta}H^{\circ},\;{\Delta}S^{\circ}$) indicated a non spontaneous and endothermic adsorption process while the positive low value of the entropy change suggests low randomness of the solid/solution interface during the uptake of $Ni^{2+}$ by montmorilionite. Heavy metals such as $Ni^{2+}$ in aqueous bodies can effectively be sorbed by montmorillonite.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1271-1275
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• 1987

With the stochastic process which consists of the harmonic sinusoid and the white nosie, the power spectrum of background EEG is estimated by the Pisarenko Harmonic Decomposition. The estimating results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral estimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this paper ensures that this method is possible to analyze the power spectrum of background EEG.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.288-293
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• 2011

To resolve ambiguities in speech act classification, various machine learning models have been proposed over the past 10 years. In this paper, we review these machine learning models and present the results of experimental comparison of three representative models, namely the decision tree, the support vector machine (SVM), and the maximum entropy model (MEM). In experiments with a goal-oriented dialogue corpus in the schedule management domain, we found that the MEM has lighter hardware requirements, whereas the SVM has better performance characteristics.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-14
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• 1998

주어진 문자열에 품사를 정해주는 방법으로 현재 많이 사용되고 있는 것 중의 하나로 통계적 방법을 들 수 있다. 대부분의 통계적 방법은 품사 태깅을 위해 주변 품사열만으로 이뤄진 단순한 정보를 사용하고 있는데, 품사 태깅 문제는 본래 품사열 정보 뿐 아니라 단어에 대한 어휘 정보, 통사 정보, 연어 정보 등 다양한 정보들이 종합되어야 하는 문제이다. 이에 본 논문에서는 품사 태깅에 유용한 정보를 정형화하여 성능 향상을 얻어내는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 품사열 정보만을 이용한 품사 태깅의 주된 오류인 조사, 용언, 연결어미의 구분 문제와 복합어의 형태소 분석 문제를 해결하기 위한 정보를 품사 분류 기준으로부터 얻어낸다. 얻어낸 정보들은 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용된다. 이렇게 얻어낸 모델을 가지고 수행된 실험 결과, 품사열 정보만을 이용한 품사태깅보다 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Archives of Pharmacal Research
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• 제13권1호
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• pp.43-50
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• 1990

Conformational free energy calculations using an empirical potential function (ECEPP/2) and hydration shell model were carried out on the four-4-aminodiphenyl sulfone analogues of 4, 4'-diamino-2' methyldiphenyl sulfone, 4, 2', 4-triaminodiphenyl sulfone, 4, 4'-diaminodiphenyl sulfone, and 4-aminodiphenyl sulfone as antibacterial agents on Mycobacterium lufu. The conformational energy was minimized from starting conformations which included possible combinations of torsion angles in the molecule. The conformational entropy change of each conformation was computed using a harmonic approximation. To understand the hydration effect on the conformation of the molecule in aqueous solution, the contributions of water-accessible volume and the hydration free energy of each group or atom in the lowest-free-energy conformation was calculated and compared each other. From comparison of the computed lowest-free-energy conformations of four analogues with their antibacterial activities, it is known that the conformation and the hydrophobicity of sulfonyl group and its adjacent carbon atom in each compound are the essential factors to show the strong antibacterial activity.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제8권1호
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• pp.95-104
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• 2001

In the text classification domain, labeling the training documents is an expensive process because it requires human expertise and is a tedious, time-consuming task. Therefore, it is important to reduce the manual labeling of training documents while improving the text classifier. Selective sampling, a form of active learning, reduces the number of training documents that needs to be labeled by examining the unlabeled documents and selecting the most informative ones for manual labeling. We apply this methodology to Naive Bayes, a text classifier renowned as a successful method in text classification. One of the most important issues in selective sampling is to determine the criterion when selecting the training documents from the large pool of unlabeled documents. In this paper, we propose two measures that would determine this criterion : the Mean Absolute Deviation (MAD) and the entropy measure. The experimental results, using Renters 21578 corpus, show that this proposed learning method improves Naive Bayes text classifier more than the existing ones.

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 2003년도 하계학술연구발표회 및 한.일 공동심포지엄
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• pp.140-141
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• 2003

Recently, a large magneto-caloric effect (MCE) in perovskite materials has generated growing interests among scientists and manufacturers, because of its assessable and practical potential for the field of magnetic refrigeration. Nevertheless, further efforts of seeking a proper material that has a large magnetic-entropy change (ΔS$\sub$M/) or a large adiabatic temperature change (ΔT$\sub$ad/), i.e. a large MCE, in a vast variety of temperatures have been extensively devoted, but no theoretical treatments are satisfactorily made.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 창립기념 학술대회
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• pp.63-69
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• 2002

최근의 정보시스템 업체들은 e비즈니스 분야의 IT프로젝트로 특수를 누리고 있다. 이런 새로운 분야의 IT프로젝트는 급변하는 기술의 추세와 연봉제로 활성화된 인력의 이동이라는 어려운 관리적 요인들을 접하고 있다. 즉, 단지 재무적 관점뿐만 아니라 시간적, 자원적, 품질적, 그리고 새로운 환경에 적웅해야하는 위험적 요인등 그 관리요소가 증가하고 있다. 그래서 프로젝트조직이나 관련기업의 경우 eIT분야의 프로젝트를 관리하기 위한 새로운 개념이나 방법론의 개발이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근의 정보시스템 업체들이 직면하고 있는 프로젝트관리의 어려운 점을 살펴보고, e비즈니스 환경의 정보기술프로젝트의 환경적 특성을 고려한 프로젝트 관리의 새로운 접근법을 엔트로피 이론에 기반 하여 설명하였다. 그리고 마지막으로 사례에 근거한 예제를 제시하여 엔트로피에 의한 프로젝트관리의 적용가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.270-273
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• 2007

In this paper, a SAR-despeck1ing approach of adaptive iteration based a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and a Gibbs random field (GRF) for image texture is proposed for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. The iterative approach based on MRF is very effective for the inner areas of regions in the observed scene, but may result in yielding false reconstruction around the boundaries due to using wrong information of adjacent regions with different characteristics. The proposed method suggests an adaptive approach using variable parameters depending on the location of reconstructed area, that is, how near to the boundary. The proximity of boundary is estimated by the statistics based on edge value, standard deviation, entropy, and the 4th moment of intensity distribution.