• Smart Structures and Systems
• /
• 제30권6호
• /
• pp.613-626
• /
• 2022

Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.41-48
• /
• 2022

Objectives: This study aims to investigate the mediating effect of social support on the relationship between the viewing of sensational videos of idol stars through the mass media and the sexual openness of adolescents. Methods: This study used the 'Study on countermeasures against sexual commodification of adolescents through mass media in the smart era' conducted by the 'Korea Youth Policy Institute' in 2014 for the entire country as the main data. Variables consisted of socio-demographic characteristics of study subjects, video viewing, social support, and sexual openness. For data analysis, SPSS ver 23.0 program was used. Results: As a result of comparing the averages, male students (20.40) had higher sexual openness than female students (18.67), and high school students (20.27) had higher sexual openness than middle school students (18.05) at school level. By grade level, sexual openness increased from the first year of middle school (17.47) to the third year of high school (20.82) (p<0.001). In order to verify the mediating effect of video viewing on the effect of adolescent social support on sexual openness, 3-step mediated regression analysis and Sobel test were conducted. As a result, video viewing had a significant effect on sexual openness through social support (p<0.001). Conclusion: Rather than obscuring the environment of mass media unconditionally, creating an atmosphere according to the tendency of realistic social support and reinforcing emotional education will help prevent the adverse effects of reckless sexualization of adolescents.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1121-1128
• /
• 2022

본 논문에서는 일상생활 마이크에 원하는 정보를 입력했을 때 스피커를 통해 그에 대한 정보를 출력하는 스마트 미러를 제작하였다. 스마트 미러의 화면은 LCD 모니터를 사용하여 아크릴판이 결합하여 있는 액자에 하프미러를 붙여 디스플레이를 제외한 공간에는 빛이 투과되지 않도록 하여 거울 기능을 할 수 있게 만들었다. 소프트웨어 구성 중 Raspbian을 이용하여 시스템 환경을 구축하였다. 기본 메뉴는 실제 기능적인 부분에 있어서 사용되는 거울을 통해 다양한 정보를 제공할 수 있는 스마트 미러를 라즈베리 파이를 이용하여 개발하였다. 개발된 스마트 미러는 시간, 날씨, 구글 캘린더, 유튜브 음악, 웹브라우저 검색 기능 등의 다양한 정보를 제공하며, 핸드폰 무선 충전도 가능하게 하드웨어를 제작하였다. 기존의 스마트 미러는 미리 입력된 데이터 혹은 GUI 기능만 수행할 수 있었다면 본 논문의 스마트 미러는 'Google Assistant'를 연동하여 기존의 설정한 기능뿐만 아니라 알고리즘 검색을 활용하여 웹사이트 정보를 제공한다.

• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제12권4호
• /
• pp.61-69
• /
• 2022

Earthmoving operations account for approximately 25% of construction cost, generally executed prior to the construction of buildings and structures with heavy equipment. For the successful completion of earthwork projects, it is crucial to constantly monitor earthwork equipment (e.g., trucks), estimate productivity, and optimize the construction process and equipment on a construction site. Traditional methods however require time-consuming and painstaking tasks for the manual observations of the ongoing field operations. This study proposed the use of a GPS sensor embedded in a smartphone for the tracking and visualization of equipment locations, which are in turn used for the estimation and simulation of cycle times and production rates of ongoing earthwork. This approach is implemented into a digital platform enabling real-time data collection and simulation, particularly in a 2D (e.g., maps) or 3D (e.g., point clouds) virtual environment where the spatial and temporal flows of trucks are visualized. In the case study, the digital platform is applied for an earthmoving operation at the site development work of commercial factories. The results demonstrate that the production rates of various equipment usage scenarios (e.g., the different numbers of trucks) can be estimated through simulation, and then, the optimal number of tucks for the equipment fleet can be determined, thus supporting the practical potential of real-time sensing and simulation for onsite equipment management.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제64권3호
• /
• pp.63-73
• /
• 2022

A more accurate understanding of the irrigation water supply is necessary for efficient agricultural water management. Although we measure water levels in an irrigation canal using ultrasonic water level gauges, some errors occur due to malfunctions or the surrounding environment. This study aims to apply CNN (Convolutional Neural Network) Deep-learning-based image classification and segmentation models to the irrigation canal's CCTV (Closed-Circuit Television) images. The CCTV images were acquired from the irrigation canal of the agricultural reservoir in Cheorwon-gun, Gangwon-do. We used the ResNet-50 model for the image classification model and the U-Net model for the image segmentation model. Using the Natural Breaks algorithm, we divided water level data into 2, 4, and 8 groups for image classification models. The classification models of 2, 4, and 8 groups showed the accuracy of 1.000, 0.987, and 0.634, respectively. The image segmentation model showed a Dice score of 0.998 and predicted water levels showed R² of 0.97 and MAE (Mean Absolute Error) of 0.02 m. The image classification models can be applied to the automatic gate-controller at four divisions of water levels. Also, the image segmentation model results can be applied to the alternative measurement for ultrasonic water gauges. We expect that the results of this study can provide a more scientific and efficient approach for agricultural water management.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.61-69
• /
• 2022

배달산업이 COVID-19 상황과 함께 요식업을 중심으로 크게 성장함에 따라 배달업 종사자가 크게 증가했다. 그와 함께 개인형 모빌리티(Personal Mobility: PM)를 활용한 새로운 배달 형태가 등장했으며, 이륜차 혹은 PM 관련 사고는 꾸준히 증가하고 있다. 본 연구는 안전 배달 모니터링 환경을 구축하기 위해 PM의 주행 분석 장치의 제작한다. 이를 위해 주행 분석 장치와 장치에서 수집된 데이터를 클라우드 서버를 통해 처리하는 시스템을 구성했으며, 이 시스템을 통해 PM의 운전상황에서 운전 중 발생할 수 있는 특수한 상황(가/감속, 과속방지턱 통과)을 인식하고 기록하고자 한다. 그 결과 장치 내 측정 센서(IMU)에서 수집한 각속도, 가속도, 지자기 값을 통해 운행 여부 및 인도 주행 여부, 경사로 주행 여부를 판단해 낼 수 있었다. 이 기술은 기존의 영상기반 기록장치보다 약 1600배 이상의 주행 정보 저장 효율을 달성할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.207-213
• /
• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.95-103
• /
• 2022

국방에서 교육훈련의 목표는 적과 싸워 이길 수 있는 강한 전투원을 육성하는데 있다. 우리 군은 장병 교육훈련의 중요성을 깊이 인식하고 다양한 과학화훈련체계들을 도입해 오고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 장병 교육훈련 수준을 유지하고 강화하기 위한 병영 환경은 점차 어려워지는 것이 현실이다. 본 연구에서는 문헌조사 연구를 통해 장병 교육훈련 개선을 위한 게임의 효과분석을 실시하고 그 활용방안에 대한 연구를 실시하였다. 문헌분석 결과 게임체계의 도입은 인지영역과 행동영역 전반에서 다양한 효과를 기대할 수 있었다. 이러한 효과분석을 토대로 용도별 게임체계 운용개념과 형상을 도출하였으며, 게임체계를 활용한 개선된 교육훈련 방안을 제안하였다.

• 산경연구논집
• /
• 제13권4호
• /
• pp.35-49
• /
• 2022

Purpose - According to the recently changing consumer smart environment and consumer decision-making process, this study investigates the structural relationship between electronic(online) WOM information characteristics and brand community experience value types on specific brand reliability and brand transformation. In particular, the characteristics of word of mouth information and the experience value of brand community users were divided into detailed fac tors and approached. Methodology - In order to proceed with this study, we review previous studies and setting hypotheses. The hypothesis was verified through a survey that was conducted for the consumers with online consumption activities in less than six months. With reference to previous studies, operational definition was made for the questionnaire design. In order to verify the hypothesis, 282 people were statistically analyzed through the survey This data were used for AMOS for confirm hypothesis established. Results - eWOM information characteristics were classified into usefulness, timeliness and un-bias, and online community experience values were classified into interaction, playfulness, and virtuality. In addition, it is to investigate the relationship between the brand reliability and user's experience value in brad community. The main results are as follows. The first result was that usefulness and un-bias, which are the eWOM information characteristics had a positive effect on forming brand reliability. However, the factor of timeliness did not affect brand reliability. Second, in terms of user experience value and brand reliability in the brand community. It was fo und that experience values such as interaction, playfulness, and vituality all had a positive influence on brand reliability. Third, it was found that brand reliability has a positive influence on the on-line conversion activity of users. Conclusions - Through this study, the field of online consumer behavior research is expanding, and this study suggested that careful management is necessary according to the type or characteristics of eWOM information. Additionally, it presents the importance of the user's empirical value in the brand community influencing brand attitude and reliability. In practice, the implementation of the marketing communication mix in digital marketing has recently been underway to enhance the conversion behavior of users. At this level, it also reveals the preceding factors that increase user conversion behavior.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.117-124
• /
• 2021

가축의 행동 분석은 가축 건강관리와 농업 생산성 증대에 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러나 가축의 행동 분석을 위해 도입되는 대부분의 디지털 기기들은 원시 데이터를 제공하지 않으며 분석 결과 또한 제한적으로 제공한다. 이러한 폐쇄적인 시스템은 첨단 IT 기술의 도입에 필수불가결한 데이터 통합과 빅데이터 구축을 더욱 어렵게 한다. 이에 저비용으로 손쉽게 사용할 수 있는 농장 규모의 데이터 수집 장치 보급이 필요하다. 본 연구는 가축의 행동 분석을 위한 데이터 수집 시스템을 제시한다. 이 시스템은 무선으로 동작하는 다수의 초소형 컴퓨팅 유닛으로 구성되어 있으며 이를 통해 가축의 체온과 가속도 데이터, 위치 정보, 축사 환경 데이터를 수집한다. 또한 본 연구에서는 수집된 가속도 데이터를 바탕으로 가축의 행동을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 실험을 위해 경기도 이천의 한우 농가에 시스템을 구축하고 20두의 한우에 대해 데이터를 수집하였으며 이를 토대로 실증 및 분석 결과를 제시하였다.