• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권2호
• /
• pp.87-92
• /
• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.1-13
• /
• 2022

The damages caused by landslides are increasing worldwide due to climate change. In Korea, damages from landslides occur frequently, making it necessary to develop the effective response strategies. In particular, there is a lack of countermeasures against landslides in cultural heritage areas. The purpose of this study was to spatially analyze the relationship between Buyeo-gun's cultural heritage and landslide susceptible areas in Buyeo-gun, Chungcheongnam-do, which has a long history. Nine spatial distribution models were used to evaluate the landslide susceptibility, and the ensemble method was applied to reduce the uncertainty of individual model. There were 17 cultural heritages belonging to the landslide susceptible area. As a result of calculating the area ratio of the landslide susceptible area for cultural heritages, the cultural heritages with 100% of the area included in the landslide susceptible area were "Standing statue of Maae in Hongsan Sangcheon-ri" and "Statue of King Seonjo." More than 35% of "Jeungsanseong", "Garimseong", and "Standing stone statue of Maitreya Bodhisattva in Daejosa Temple" belonged to landslide susceptible areas. In order to effectively prevent landslide damage, the application of landslide prevention measures should be prioritized according to the proportion belonging to the landslide susceptible area. Since it is very difficult to restore cultural properties once destroyed, preventive measures are required before landslide damage occurs. The approach and results of this study provide basic data and guidelines for disaster response plans to prevent landslides in Buyeo-gun.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_2호
• /
• pp.685-694
• /
• 2022

건물 정보는 다양한 도시 공간 분석에 활용되는 필수 정보 중 하나이기에 지속적인 모니터링이 필요하지만 현실적으로 어려움이 존재하고 있다. 이를 위해 광범위한 지역에 대해서도 지속적인 관찰이 가능한 위성영상으로부터 건물을 추출하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 시맨틱 세그멘테이션 기법들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 SpaceNet의 건물 v2 무료 오픈 데이터를 이용하여 30 cm 급 Worldview-3 RGB 영상으로부터 건물을 자동으로 추출하기 위해, context-based ResU-Net의 일부 구조를 변경하여 학습을 진행하였다. 분류 정확도 평가 결과, f1-score가 2회차 SpaceNet 대회 수상작의 분류 정확도보다 높은 것으로 나타났다. 앞으로 지속적으로 Worldview-3 위성 영상을 확보할 수 있다면 본 연구의 성과를 활용하여 전세계 건물 자동 추출 모델을 제작하는 것도 가능할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.619-628
• /
• 2022

얼굴 인식 및 얼굴 생성이 다양한 분야에서 큰 주목을 받고 있지만, 얼굴 이미지를 모델 학습에 사용하는데 따른 개인 정보 문제는 최근 큰 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 소수의 실제 얼굴 이미지와 안면 마스크 정보로부터 다양한 속성을 가진 얼굴 이미지를 생성함으로써 개인 정보 침해 이슈를 줄일 수 있는 얼굴 편집 네트워크를 제안한다. 다수의 실제 얼굴 영상을 이용하여 얼굴 속성을 학습하는 기존의 방법과 달리 제안하는 방법은 얼굴 분할 마스크와 얼굴 부분 텍스처 영상을 스타일 정보로 사용하여 새로운 얼굴 이미지를 생성한다. 이후 해당 이미지는 각 참조 이미지의 스타일과 위치를 학습하기 위한 훈련에 사용된다. 제안하는 네트워크가 학습되면 소수의 실제 얼굴 영상과 얼굴 분할 정보만을 사용하여 다양한 얼굴 이미지를 생성할 수 있다. 실험에서 제안 기법이 실제 얼굴 이미지를 매우 적게 사용함에도 불구하고 새로운 얼굴을 생성할 뿐만 아니라 얼굴 속성 편집을 지역화하여 수행할 수 있음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.11-19
• /
• 2022

본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 폭발물 성분의 용량별로 분류할 때의 성능을 평가하는 연구이다. 기존의 폭발물 분류 방식 중에 IMS 증기 탐지기 방식은 폭발물의 농도가 사용자가 장비에서 설정한 임계치를 넘어야만 폭발물의 존재 여부를 판단한다. IMS 증기 탐지기는 폭발물이 존재하더라도 임계치를 넘지 않는 양이면 폭발물이 존재하지 않는다고 판단하는 문제가 있다. 따라서 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분을 검출하는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 폭발물 시계열 데이터를 Gramian Angular Field(GAF) 알고리즘으로 이미지화를 진행한 후 이미지와 영상처리뿐만 아니라 시계열 데이터 처리에도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 컨볼루션 신경망(CNN)으로 직접 label을 설정해서 지도학습을 진행한 결과 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분이 존재한다고 판단함과 동시에 폭발물 성분의 종류와 폭발물 성분의 농도의 양을 같이 판단할 수 있는지 성능평가를 진행했다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.825-832
• /
• 2022

본 논문은 영농형 태양광 발전 시스템의 전력 생산량을 수집·저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 모델의 설계와 구현에 대해 논한다. 제안된 모델은 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN, LSTM, GRU 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하고, 성능을 평가했다. 그 결과 세 모델 모두 MSE, RMSE 지표는 0에 매우 가까우며, R2 지표는 1에 가까운 성능을 보였다. 이를 통해 제안하는 예측 모델은 태양광 발전량을 예측하기에 적합한 모델임을 알 수 있고, 이러한 예측을 이용하여 영농형 태양광 시스템에서 지능적인 운영관리 기능에 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권7호
• /
• pp.31-36
• /
• 2021

중국 우한발 코로나 19 바이러스로 인하여 세계 경제가 침체하여, 미국연방준비제도를 비롯한 대부분 국가에서는 통화량을 늘려 경기를 부양하는 정책을 내놓았다. 주식 투자자들 대부분은 기업에 대한 재무제표 분석이 없이 유명 유튜버의 추천종목이나 지인의 말만 듣고 투자하는 경향이 있어서 주식투자의 손실 가능성이 크다. 따라서, 본 연구에서는 기존 자동매매 조건에서 발전된 인공지능 딥러닝 기법을 이용하여 주가에 영향을 미치는 거시지표를 분석하고 예측하여 주가에 미치는 상관관계를 통한 개별주가예측에 가중치를 부여하고 주가를 예측한다. 또한, 주가는 실시간 증시뉴스에 민감하게 반응하기 때문에 증시뉴스 텍스트 마이닝을 통하여 인공지능으로 예측된 주가에 가중치를 반영하여 더 정확한 주가 예측을 하여 주식 투자자에게 매매의 판단 근거를 제공하여 건전한 주식투자가 되도록 이바지하였다.

• Advances in nano research
• /
• 제12권5호
• /
• pp.529-547
• /
• 2022

Graphene is one of the strongest, stiffest, and lightest nanoscale materials known to date, making it a potentially viable and attractive candidate for developing lightweight structural composites to prevent high-velocity ballistic impact, as commonly encountered in defense and space sectors. In-plane twist in bilayer graphene has recently revealed unprecedented electronic properties like superconductivity, which has now started attracting the attention for other multi-physical properties of such twisted structures. For example, the latest studies show that twisting can enhance the strength and stiffness of graphene by many folds, which in turn creates a strong rationale for their prospective exploitation in high-velocity impact. The present article investigates the ballistic performance of twisted bilayer graphene (tBLG) nanostructures. We have employed molecular dynamics (MD) simulations, augmented further by coupling gaussian process-based machine learning, for the nanoscale characterization of various tBLG structures with varying relative rotation angle (RRA). Spherical diamond impactors (with a diameter of 25Å) are enforced with high initial velocity (V_i) in the range of 1 km/s to 6.5 km/s to observe the ballistic performance of tBLG nanostructures. The specific penetration energy (E_p^*) of the impacted nanostructures and residual velocity (V_r) of the impactor are considered as the quantities of interest, wherein the effect of stochastic system parameters is computationally captured based on an efficient Gaussian process regression (GPR) based Monte Carlo simulation approach. A data-driven sensitivity analysis is carried out to quantify the relative importance of different critical system parameters. As an integral part of this study, we have deterministically investigated the resonant behaviour of graphene nanostructures, wherein the high-velocity impact is used as the initial actuation mechanism. The comprehensive dynamic investigation of bilayer graphene under the ballistic impact, as presented in this paper including the effect of twisting and random disorder for their prospective exploitation, would lead to the development of improved impact-resistant lightweight materials.

• 인간식물환경학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.301-309
• /
• 2021

Background and objective: The purpose of this study is to analyze the case of healing experience for lifestyle and environmental diseases through life and activities in the forest from the perspecitive of critical realism, and how the causal power and mechanism of the healing experience relate to forest healing factors and programs. Methods: 93 video data of people who started living in the forest for disease treatment were analyzed using a qualitative content analysis method from the perspective of critical realism. Categories for analysis include general categories (age, duration, occupation, disease name), forest therapy categories (climate therapy, plant therapy, water therapy, diet therapy, kinesiotherapy, psychotherapy), and other categories (ecology, learning and management, life tools), etc., and the unit of analysis is the context unit. Results: 1) The diseases that motivated life in the forest were digestive system diseases, lung diseases, cardiovascular diseases, endocrine system diseases, and various lifestyle-related diseases and environmental diseases in similar proportions. This indicates that forest life does not have specificity to respond to specific diseases, but provides treatment and recovery for all lifestyle and environmental diseases. 2) Among the forest therapies, climate therapy and plant therapy are related to the climatic and residential environment in the forest where 'natural persons' live. And others such as water therapy, diet therapy, kinesiotherapy, psychotherapy indicate the change from the lifestyle that caused the disease to the lifestyle for treatment and recovery. Conclusion: Life and activities in the forest provide an environment for treatment and recovery in which the healing principles such as aromatherapy, nutritional and dietary therapy, kinesiotherapy, and emotional psychotherapy are integrated in the 'real world'.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.64-76
• /
• 2021

디지털기술융합사회에서 문화기술의 중요도가 커지고 있지만, 이에 비해 문화기술의 동향을 정확하게 파악하고 분석하고자 하는 시도가 부족한 실정이다. 특히 문화기술의 경우 국가 차원에서 주도하여 발전해 왔으며, 이에 문화기술을 분석함에 있어 국가적 관점을 견지하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 국가연구과제를 바탕으로 문화기술 동향을 분석하고 향후 문화기술 발전에 대한 시사점을 제공하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구는 국가과학기술정보서비스(NTIS)에서 문화기술 연구과제 데이터를 수집하여 연구내용에 대한 키워드 네트워크를 분석하고, 군집분석을 통해 문화기술 과제를 유형화하고 그 특성을 분석하였다. 분석 결과 문화기술은 정보지식에서 디지털콘텐츠, 문화미디어로 발전하고 최근 머신러닝 기술에 접목하여 활발하게 활용되고 있는 것으로 나타났다. 최근에는 코로나19의 사회적 환경의 변화로 비대면 온라인 콘텐츠에 대한 수요로 AR, VR 등 다양한 문화산업에 대한 연구로 발전하고 있는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 연구는 문화기술을 이해하고 그 동향을 분석하여, 문화기술의 혁신 가능성을 확인하기 위한 중요한 단서를 제공하였다.