• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.208-216
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• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.623-634
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• 2022

하천 주변 친수구역 조성, 4대강 사업 등과 같은 하천정비 사업으로 인해 하천의 흐름특성은 계속적으로 변동하고 있으며, 각종 오염물질 유입으로 인한 수질사고의 위험이 높아지고 있다. 수질사고 발생시 하천의 흐름특성을 고려해 오염물질의 농도 및 도달시간을 예측해 신속한 방제작업으로 하류로의 영향을 최소화해야한다. 이러한 오염물질의 거동을 추적하기 위해서는 하천의 구간별 확산계수, 분산계수 산정이 필요하며 그중 분산계수는 용존성 오염물질의 확산범위 해석에 사용된다. 오염물질의 거동을 추적하기 위한 기존 실험적 연구사례들은 많은 인력과 비용이 소요되고, 한정적인 장비의 운용으로 공간적으로 높은 해상도의 자료 취득이 어려웠다. 최근에는 RGB드론을 이용한 오염물질의 추적연구가 수행되었지만, RGB영상 역시 분광정보를 한정적으로 수집한다는 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들의 한계점들을 보완하기 위해 드론을 활용한 원격탐사 플랫폼에 초분광센서를 탑재하여 기존 접촉식 측정보다 시간적, 공간적으로 고해상도의 자료를 수집하였다. 수집된 시공간(Spatio-temporal) 초분광영상을 활용해 추적자의 농도를 산정하고, 횡분산계수를 도출하였다. 향후 연구를 통해 드론 플랫폼의 한계를 극복하고, 분산계수 산정 기술을 고도화하면 수계로 유출되는 각종 오염물질의 감지 및 다양한 수질항목 및 하천인자의 변화량 감지가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권6호
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• pp.545-557
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• 2017

이 연구는 사회 기반 구조물의 노후화에 대한 안전점검 기술분야에서 구조물 외관점검 기술의 효율적 대안에 관한 연구이다. 기존 육안점검 및 조사를 대신하여 산업용 드론과 딥 러닝기반의 이미지 분석 기법을 접목함으로써 막대한 인력과 시간소요 및 비용을 절감하고 높은 구역 및 돔 구조물의 접근 한계를 극복하고자 하였다. 구조물의 0.3mm 이상의 균열 손상을 검지할 수 있는 고 해상도 카메라와 라이다 센서, 임베디드 이미지 프로세서 모듈로 구성된 탑재체를 제작하여 산업용 드론에 탑재하였다. 이를 현장 시험에 적용하여 자동비행항법을 통해 시편의 손상 이미지를 촬영하였다. 또한 균열경을 이용하여 기존 육안 점검 방법으로 백태, 박리박락과 같은 면적형 손상과 선형 손상인 균열의 폭과 길이를 측정하여 최종 이미지 분석 검출 결과와 비교하고자 하였다. 촬영된 이미지 중 80장의 샘플을 골라 이미지 분석 기법을 적용하여 사전처리작업(pre-processing)-분리작업(segmentation)-특징점 추출작업(feature extraction)-분류 작업(Classification)-지도학습작업(supervised learning) 등의 과정을 거쳐 손상을 분리하고, 이를 딥러닝 기반 플랫폼으로 지도학습하여 분석 파라미터를 추출하였다. 지도학습을 수행하지 않은 임의의 이미지 샘플 60장을 신규로 추가하여 추출된 파라미터를 기반으로 이미지 분석을 수행한 결과, 손상 검출율의 90.5%로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.414-420
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• 2018

최근 디지털 컨버전스는 현실세계를 기반으로 만들어진 미디어 콘텐츠에 가상 콘텐츠를 투영시켜 사용자에게 새로운 경험을 제공 할 수 있도록 발전하고 있다. 이에 본 논문에서는 HMD AR 기술을 이용한 Light ID 및 HMD-AR 기반 인터렉티브 전시를 제안하였다. 이 접근법은 현재 사용되고 있는 전시물에 추가적인 인프라를 설치할 필요 없이 기존 사용되고 있는 조명 또는 디스플레이를 사용 할 수 있다. 또한 Light ID는 웹 콘텐츠로의 접근을 위해서만 사용되는 QR 태그와 달리 위치 인식을 위한 식별자 및 통신 매체로도 사용될 수 있는데, 이는 카메라를 기반으로 한 광 무선 통신 (OWC)의 장점을 활용하여 스마트 장치에서 미디어 콘텐츠에 대한 ID를 수신하고 AR형태로 실감 3D 콘텐츠를 시각화하여 제공한다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 사용하여 제안한 설계 기법에 대해 전주 한옥 마을을 타겟으로 Light ID 기반 광무선통신 기술을 활용한 실감 3D View 제공 기술을 구현하고 테스트를 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법을 통해 전시물에 관한 실시간 몰입형 3D 뷰를 제공 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제45권1호
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• pp.52-62
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• 2017

현재 미국, 호주, 북유럽 등지의 해외 조경실무에서 BIM의 필요성에 대한 자각과 함께 전문적 연구가 수행되고 있으며, 관련 단체에서도 조직적 활동을 펼침으로써 BIM을 활용한 조경 프로젝트들이 증가하는 추세다. 그러나 아직 국내 조경분야에서는 BIM 도입이 이루어지지 않고 있으므로, 본 연구에서는 BIM을 활용한 조경 프로젝트 사례를 조사, 분석하여 BIM 도입에 따른 효과와 활용방법을 논하고자 했다. 이를 위해 세 가지 BIM 도입효과인 설계업무의 효율성 향상, 협업 환경의 마련, 지형설계의 형태 구현을 보여주는 조경 프로젝트들을 선정하고, 이들을 대상으로 조경정보 구축, 3D 모델링 제작, 상호운용성 확보, BIM 모델의 시각적 활용이라는 네 가지 측면에서 BIM의 활용방법을 살펴보았다. 첫째, 조경정보 구축의 측면에서 사례들을 살펴본 결과, 시설물과 수목 등 상세한 조경요소들로부터 기반시설 등 광범위한 건설정보들이 3D 라이브러리나 2D CAD 형식으로 구축되었다. 둘째, 3D 모델링 제작을 살펴보면 간단한 지형과 수목을 포함한 조경공간을 Revit으로 모델링하거나, 정교하고 복잡한 지형을 Maya와 같은 전문적 3D 모델링 도구로 모델링했다. 그리고 통합모델은 분야별 모델을 제작하여 주기적으로 교환, 검토하고, 최종적으로 이들을 통합하는 방식으로 제작되었다. 셋째, 분야간 데이터의 상호운용성은 파일 포맷의 단일화, 상이한 포맷의 변환, 또는 정보 표준의 준수를 통해 이루어졌고, 이를 토대로 건설정보를 공유하여 협업을 도모했다. 넷째, 3D 모델을 시각화함으로써 참여자들간의 의견조율, 설계안의 인허가, 대중 홍보가 이루어졌다. 사례분석을 통해 BIM은 디자인 도구라기보다 설계업무의 효율성을 높이고, 분야간 협업을 도모하는 프로세스임을 알 수 있었고, 특히 조경가들이 BIM을 활용한 통합 프로젝트에서 중요한 역할을 수행하고 있음을 확인했다. 따라서 그간 건설분야에서 BIM으로의 전환을 통해 많은 이익과 기회를 누렸듯이 조경분야에서도 적극적으로 BIM을 도입해야 할 것이다.