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저해상도 지형 자료를 활용한 KOMPSAT-3A 스테레오 영상 기반의 DTM 생성 방법 (A Method of DTM Generation from KOMPSAT-3A Stereo Images using Low-resolution Terrain Data)

  • 안희란;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권5_1호
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    • pp.715-726
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    • 2019
  • 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라, 위성영상으로부터 정확한 3차원 정보를 생성하기 위한 기술의 필요성이 강조되고 있다. 영상의 변화탐지 및 객체추출 등 응용 분야에서 많이 활용되고 있는 수치지형모델(digital terrain model, DTM)을 생성하기 위해서는 수치표면모델(digital surface model, DSM)에 존재하는 수목, 건물 등 비지면 객체를 추출하고 지면의 높이를 추정하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 스테레오 영상에서 추출된 DSM으로부터 자동으로 DTM을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 기 구축된 저해상도 지형자료를 활용하여 비지면 영역을 탐색하고 지면의 높이값을 추정하는 기법을 개발했다. 산악지형, 건물밀집지역, 평지, 복합지 등 다양한 지형 특성을 갖는 4곳의 실험 지역에서 생성된 DTM의 수직 정확도는 약 5.85 m로 나타났다. 제안된 기법을 통해 지표면의 정밀한 형상을 나타내는 고품질의 DTM 생성이 가능한 것으로 판단된다.

PIV measurement and numerical investigation on flow characteristics of simulated fast reactor fuel subassembly

  • Zhang, Cheng;Ju, Haoran;Zhang, Dalin;Wu, Shuijin;Xu, Yijun;Wu, Yingwei;Qiu, Suizheng;Su, G.H.
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제52권5호
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    • pp.897-907
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    • 2020
  • The flow characteristics of reactor fuel assembly always intrigue the designers and the experimentalists among the myriad phenomena that occur simultaneously in a nuclear core. In this work, the visual experimental method has been developed on the basis of refraction index matching (RIM) and particle image velocimetry (PIV) techniques to investigate the detailed flow characteristics in China fast reactor fuel subassembly. A 7-rod bundle of simulated fuel subassembly was fabricated for fine examination of flow characteristics in different subchannels. The experiments were performed at condition of Re=6500 (axial bulk velocity 1.6 m/s) and the fluid medium was maintained at 30℃ and 1.0 bar during operation. As for results, axial and lateral flow features were observed. It is shown that the spiral wire has an inhibitory effect on axial flow and significant intensity of lateral flow mixing effect is induced by the wire. The root mean square (RMS) of lateral velocity fluctuation was acquired after data processing, which indicates the strong turbulence characteristics in different flow subchannels.

벽면 이동로봇의 자동 균열검출에 적합한 기계학습 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Machine Learning Algorithm Suitable for Automatic Crack Detection in Wall-Climbing Robot)

  • 박재민;김현섭;신동호;박명숙;김상훈
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권11호
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    • pp.449-456
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    • 2019
  • 본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.

아파트 공동현관 출입 통제를 위한 자동 얼굴 등록 및 갱신 기반 얼굴인식 (Face Recognition Using Automatic Face Enrollment and Update for Access Control in Apartment Building Entrance)

  • 이승호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권9호
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    • pp.1152-1157
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    • 2021
  • 본 논문에서는 아파트 공동현관의 출입통제에 적합한 얼굴인식 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존의 얼굴인식 방식과는 다르게 별도의 수동 얼굴 등록 과정을 거치지 않는다. 건물에 있는 인물(예 : 거주자)이 공동현관문을 통해 외출하면 외출 시점에 촬영된 영상에서 자동 추출된 얼굴데이터(얼굴영상 및 특징)를 거주자 데이터베이스에 등록한다. 외출한 인물이 귀가하여 다시 공동현관문을 통해 출입하고자 하면 출입 시점에 촬영된 영상에서 추출된 얼굴데이터를 거주자 데이터베이스에 등록된 얼굴데이터와 대조하여 동일 인물이 식별되는 경우에만 공동현관문을 개방하여 출입을 허용한다. 동일 인물로 매칭된 얼굴데이터는 거주자 데이터베이스에서 바로 삭제되며, 외출할 때마다 새롭게 추출된 최신 얼굴데이터로 등록 갱신된다. 따라서 항상 최신 얼굴 데이터에 기반하여 얼굴 대조가 이루어져 동일인물을 식별하기에 유리하다. 제안 방법에 대해 구현의 용이함을 검증하기 위해 PC 2대와 포털에서 제공하는 클라우드를 활용하여 파이썬 기반의 얼굴인식 기능을 구현하였다. 또한 제안방법의 보안을 강화하기 위한 아이디어를 제시하였다.

CAM과 Selective Search를 이용한 확장된 객체 지역화 학습데이터 생성 및 이의 재학습을 통한 WSOL 성능 개선 (Expanded Object Localization Learning Data Generation Using CAM and Selective Search and Its Retraining to Improve WSOL Performance)

  • 고수연;최영우
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권9호
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    • pp.349-358
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    • 2021
  • 최근 CAM[1]을 이용해서 이미지의 객체에 대한 주의 영역 또는 지역화(Localization) 영역을 찾는 방법이 WSOL의 연구로서 다양하게 수행되고 있다. CAM을 이용한 객체의 히트(Heat) 맵에서 주의 영역 추출은 객체의 특징이 가장 많이 모여 있는 영역만을 주로 집중해서 객체의 전체적인 영역을 찾지 못하는 단점이 있다. 여기서는 이를 개선하기 위해서 먼저 CAM과 Selective Search[6]를 함께 이용하여 CAM 히트맵의 주의 영역을 확장하고, 확장된 영역에 가우시안 스무딩을 적용하여 재학습 데이터를 만든 후, 이를 학습하여 객체의 주의 영역이 확장되는 방법을 제안한다. 제안 방법은 단 한 번의 재학습만이 필요하며, 학습 후 지역화를 수행할 때는 Selective Search를 실행하지 않기 때문에 처리 시간이 대폭 줄어든다. 실험에서 기존 CAM의 히트맵들과 비교했을 때 핵심 특징 영역으로부터 주의 영역이 확장되고, 확장된 주의 영역 바운딩 박스에 대한 Ground Truth와의 IOU 계산에서 기존 CAM보다 약 58%가 개선되었다.

Tourism Potential of the Regions in the Conditions of European Integration

  • Tkach, Viktoriia;Rogovyi, Andrii;Zelenska, Olena;Gonta, Olena;Aleshugina, Nataliya;Tochylina, Yuliia
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권12호
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    • pp.356-364
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    • 2021
  • In the formation of a socially oriented economy in the context of European integration, the development of tourism is one of the priority areas that positively affects the socio-economic situation of the country as a whole and its regions in particular, stimulates important economic activities and strengthens Ukraine's positive image in Europe and the world. In view of this, in the framework of a thorough study of the tourism industry it is necessary to assess its potential. This study proposes an assessment of tourism potential in the regional context, which consists of consistent implementation of six steps, namely: first, the definition of research objects for which the tourism potential is determined; secondly, the formation of a set of basic features for assessing tourism potential of certain objects; thirdly, the collection of information on individual indicators, which are selected to assess the tourism potential of the objects; fourth, the calculation of parametric indices by comparing the indicators of each individual object of study (region) with the average values in the set of objects under study; fifth, the definition of a generalized index of tourism potential of the region; sixth, grouping regions by the values of the generalized index of tourism potential. Execution of the stated algorithm involves the use of various methods, in particular, statistical, graphical, parametric, the analysis of hierarchies, matrix and cartographic. Approbation of the proposed assessment of tourism potential at the regional level in Ukraine allowed to group regions according to the values of the generalized index of tourism potential, which can be used as a basis for developing measures to increase and enhance their tourism potential in Ukraine in terms of European integration.

Study on driver's distraction research trend and deep learning based behavior recognition model

  • Han, Sangkon;Choi, Jung-In
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권11호
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    • pp.173-182
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    • 2021
  • 본 논문에서는 운전자의 주의산만을 유발하는 운전자, 탑승자의 동작을 분석하고 핸드폰과 관련된 운전자의 행동 10가지를 인식하였다. 먼저 주의산만을 유발하는 동작을 환경 및 요인으로 분류하고 관련 최근 논문을 분석하였다. 분석된 논문을 기반으로 주의산만을 유발하는 주요 원인인 핸드폰과 관련된 10가지 운전자의 행동을 인식하였다. 약 10만 개의 이미지 데이터를 기반으로 실험을 진행하였다. SURF를 통해 특징을 추출하고 3가지 모델(CNN, ResNet-101, 개선된 ResNet-101)로 실험하였다. 개선된 ResNet-101 모델은 CNN보다 학습 오류와 검증 오류가 8.2배, 44.6배가량 줄어들었으며 평균적인 정밀도와 f1-score는 0.98로 높은 수준을 유지하였다. 또한 CAM(class activation maps)을 활용하여 딥러닝 모델이 운전자의 주의 분산 행동을 판단할 때, 핸드폰 객체와 위치를 결정적 원인으로 활용했는지 검토하였다.

AWGN 환경에서 표준편차 및 추정치를 통한 잡음 제거 알고리즘 (Noise Removal Algorithm using Standard Deviation and Estimation in AWGN Environment)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.1468-1473
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    • 2018
  • 4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.

선박의 기관실에서의 연기 검출을 위한 LBP-GLCM 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Smoke Detection using LBP and GLCM in Engine Room)

  • 박경민
    • 해양환경안전학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.111-116
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    • 2019
  • 선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.

생태관광 서비스디자인 프로세스 및 방법론 연구 (Ecotourism Service Design Process and Methodology)

  • 남유선;하광수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.376-387
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    • 2019
  • 도시화에 따른 인구 집중으로 지방 분권 및 지역균형발전의 역할이 중요해지며 지자체에 관광 콘텐츠 개발도 활발히 시도되고 있지만, 이러한 시도는 대다수 양적인 성장에 치우쳐 지역적 특색을 살리고 차별화된 경험을 제공하는 관광 콘텐츠를 효과적으로 제시하고 있지 못한 실정이다. 결국, 지역 특색을 가꾸어 지역의 정체성을 강조하고 차별화된 이미지를 구축할 수 있는 프로그램과 콘텐츠를 개발하는 것이 중요하지만 특징적 자원 발굴이 어려운 대부분의 소규모 지역은 상대적으로 적은 개발기회와 재정적 제약으로 인해 차별화된 프로그램과 콘텐츠 개발이 어렵다는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 소규모 지역의 특징적 콘텐츠 발굴은 지역의 특징을 분석하고 보유한 자산을 최대한 이용하는 것이 효과적이라고 보고, 대안적 측면에서 지역 생태 자산을 이용한 지역 활성화 방안 중 하나인 생태관광을 효과적으로 지원하는 서비스디자인 프로세스를 제안하였다. 그 과정에서 벤 다이어그램 포지션, 콘텍스트 맵 방법론을 개발하여 수통골 자연관찰로를 통해 검증하였다.