본 논문에서는 중앙아시아 지역의 물 문제에 따른 관개용수의 효율적 관리를 위한 의사결정지원 시스템에 대하여 제안하고자 한다. 여러 국가간 공유하천의 이용에 있어서 다양한 이해관계가 발생됨에 따라 농업을 근간으로 하는 국가들은 관개용수의 관리가 매우 중요하다. 작물을 재배함에 있어서, 년간 가용할 수 있는 수자원의 량과 기상 변화에 따른 수자원 확보 가능량 등에 대한 데이터 관리가 이루어져야 한다. 또한, 수자원데이타의 취득, 예측, 관리 등을 통하여 작물과 생산면적에 따른 물 공급 계획량을 산정하고, 공급량의 배분에 대한 합리적 의사결정이 이루어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 물관리체계를 조사하고, 수자원 공급량에 대한 데이터 분석을 통하여 의사결정 지원체계의 보완 사항을 도출하였다. 그리고, 새로운 의사결정지원시스템 구축에 있어서, 실효성있는 시스템 구현이 가능하도록 설계방안을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 교육현장에서 서술평평가를 자동화하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 장문의 응답에서 단어를 추출하여 단어 간 네트워크를 생성하고 정답 네트워크와 비교를 통해 평가를 실시한다. 기존의 키워드 방식은 네트워크 관점에서 노드를 기준으로 채점하는 것이라면, 제안 시스템은 엣지를 기준으로 채점하게 되어 학습자의 답변에서 지식의 관계성을 채점할 수 있어 학습자에게 유용한 피드백을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
Jung Hee Lee ;bragimov Eldor ;Heungbae Gil ;Jong-Jae Lee
Smart Structures and Systems
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제32권5호
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pp.309-318
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2023
The appropriate maintenance of highway roads is critical for the safe operation of road networks and conserves maintenance costs. Multiple methods have been developed to investigate the surface of roads for various types of cracks and potholes, among other damage. Like road surface damage, the condition of expansion joints in concrete pavement is important to avoid unexpected hazardous situations. Thus, in this study, a new system is proposed for autonomous expansion joint monitoring using a vision-based system. The system consists of the following three key parts: (1) a camera-mounted vehicle, (2) indication marks on the expansion joints, and (3) a deep learning-based automatic evaluation algorithm. With paired marks indicating the expansion joints in a concrete pavement, they can be automatically detected. An inspection vehicle is equipped with an action camera that acquires images of the expansion joints in the road. You Only Look Once (YOLO) automatically detects the expansion joints with indication marks, which has a performance accuracy of 95%. The width of the detected expansion joint is calculated using an image processing algorithm. Based on the calculated width, the expansion joint is classified into the following two types: normal and dangerous. The obtained results demonstrate that the proposed system is very efficient in terms of speed and accuracy.
Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
4차 산업시대가 도래하면서 농업의 수요는 날이 갈수록 증가하고 있으며, 작금에 실정에 맞추어 컴퓨터가 농업을 관리하는 스마트팜 기술이 발전하고 있다. 그러나 이를 사용하는 농업종사자들은 스마트팜을 관리 시스템을 설정 및 사용하는 것에 어려움을 느끼고 있다. 본 논문은 차세대 4차 산업혁명 유망 사업중 하나인 ICT기술 농장(이하 스마트팜)의 제어 프로그램의 사용을 용이하게 하기 위하여, Lab-View 스마트팜 관리 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. Lab-View를 기반으로 사용자가 재배하고자 하는 작물의 종류를 간단히 설정하고, 설정된 작물별 적정의 온/습도 데이터를 설정하여, 센서를 통하여 실시간으로 데이터를 수집하여 DB에 저장한다. 이러한 기능을 통해 사용자 측면에서 편의성 및 사용성을 극대화 하도록 하였다.
본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 스마트시티에 대한 사용자 인증을 통합하여 수행하는 UTOPIA 스마트시티 보안 관리 시스템을 소개한다. 스마트시티 관리 시스템은 엄청난 수의 사용자와 서비스를 관리해야하며 하나하나 개별적으로 신중하게 관리해야하므로, 특별히 고안된 보안 관리가 필요하다. UTOPIA는 ICT 기반의 스마트시티 시스템으로서 UTOPIA 포탈 시스템과, UTOPIA 프로세싱 시스템, UTOPIA 인프라 시스템의 삼 단계 구조를 가지고 있다. UTOPIA 프로세싱 시스템은 SmartUM이라고 명명된 스마트시티 미들웨어를 기반으로 한다. UTOPIA 스마트시티 보안관리 시스템은 SmartUM 미들웨어의 최상층 계층인 어플리케이션 보안 계층과 최하위계층인 인프라 보안 계층에 구현되어져 있다. UTOPIA 스마트시티 보안관리 시스템은 현존하는 모든 사용자 인증 기술을 지원한다는 원칙하에 제작되었다. 본 논문에서는 어플리케이션 보안 계층을 소개하고, 어플리케이션 보안 계층에서의 인증관리에 대하여 설명한다.
In this paper, we implement a recipe recommendation system using ingredient harmonization analysis based on recipe data. The proposed system receives an image of a food ingredient purchase receipt to recommend ingredients and recipes to the user. Moreover, it performs preprocessing of the receipt images and text extraction using the OCR algorithm. The proposed system can recommend recipes based on the combined data of ingredients. It collects recipe data to calculate the combination for each food ingredient and extracts the food ingredients of the collected recipe as training data. And then, it acquires vector data by learning with a natural language processing algorithm. Moreover, it can recommend recipes based on ingredients with high similarity. Also, the proposed system can recommend recipes using replaceable ingredients to improve the accuracy of the result through preprocessing and postprocessing. For our evaluation, we created a random input dataset to evaluate the proposed recipe recommendation system's performance and calculated the accuracy for each algorithm. As a result of performance evaluation, the accuracy of the Word2Vec algorithm was the highest.
In recent, cloud computing paradigm and open source as a huge trend in the Information Communication Technology (ICT) are widely applied, being closely interrelated to each other in the various applications. The integrated services by both technologies is generally regarded as one of a prospective web-based business models impacting the concerned industries. In spite of progressing those technologies, there are a few application cases in the geo-based application domains. The purpose of this study is to develop a cloud-based service system for satellite image processing based on the pure and full open source. On the OpenStack, cloud computing open source, virtual servers for system management by open source stack and image processing functionalities provided by OTB have been built or constructed. In this stage, practical image processing functions for KOMPSAT within this service system are thresholding segmentation, pan-sharpening with multi-resolution image sets, change detection with paired image sets. This is the first case in which a government-supporting space science institution provides cloud-based services for satellite image processing functionalities based on pure open source stack. It is expected that this implemented system can expand with further image processing algorithms using public and open data sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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