• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.92-92
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• 2022

In preparation for the ever-changing climate and unification of North Korea and South Korea, it is necessary to increase the grain self-sufficiency rate by selecting crops with good utilization in high-altitude regions. The principle is to sow pastures at the end of August. However, sowing occurs in spring because the sowing period is missed when the weather is bad or when the workforce is insufficient. Sometimes when the grassland is completely devastated, it is frequently sowed in spring. In addition, North Korea consists of a high-altitude regions, and has been devastated in a general mountainous region. As a result, the landscape is not good and it is vulnerable to natural disasters such as landslides. Therefore, to prevent this, pasture must be sowed in the high-altitude regions. The goal of this study was to evaluate and compare yield and feed value of pasture species and varieties by spring sowing in high-latitude regions. The study was conducted in Pyeongchang, Gangwon-do, which is 700m height above sea level. The pasture species and varieties was sown on April 24, 2022. Each treatment was carried out by sowing 30 kg/ha, the experiment field size was 1 m²(1m×1m), and randomized block design with tri-repeat. The total of 14 varieties was used in the study, 6 varieties of Orchardgrass (OG), 6 varieties of Tall fescue (TF) and 2 varieties of Perennial ryegrass (PRG). The grassland composition fertilization using (N:P₂O₅:K₂O at 80:200:70 kg/ha) was conducted and management fertilizer was N:P₂O₅:K₂O at 210:150:180 kg/ha. The first harvest was June 26,2022 and the second harvest was on August 16, 2022. For statistical analysis of the data, an Analysis of Variance (ANOVA) was performed using the R3.6.3 software program, and all data was subjected to analysis using Duncan's multiple range test. Significance was set at the 5% level. The dry matter yield at the first harvest was the highest in PRG, and second harvest was the highest in TF (p < 0.05). Overall, PRG showed a trend of gradually decreasing growth, OG and TF showed a trend of gradually improving growth. This showed that PRG was considerably weaker to summer depression than other pasture species. Comparing the total dry matter yield, TF was the highest (4,565.45 kg/ha), but there was no significance difference with PRG (4,487.24 kg/ha) (p < 0.05). In addition, comparing the total TDN (total digestible nutrient) yield, TF was the highest (3147.33 kg/ha), second in PRG (2975.67 kg/ha) and third in OG (2052.33 kg/ha). Since this result is the data of the second harvests, if the result is derived by the end of next year, it will be provided as basic data for selection of pasture species and varieties suitable for spring seeding in high-altitude regions.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.404-411
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• 2022

위성항법시스템 운용 시 주요 기능은 항법위성의 궤도를 정확히 결정하여 항법메시지로 전송하는 것이다. 본 연구에서는 확장 칼만필터와 정밀동역학모델을 결합하여 항법위성의 궤도결정을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. IGS (international gnss service) 지상국의 실제 관측값을 사용하여 GPS (global positioning system)와 QZSS (quasi-zenith satellite system)의 궤도결정을 수행하고, IGS 정밀궤도력과 비교하여 항법시스템의 주요 성능지표인 URE (user range error)를 계산하였다. 항법위성에 탑재된 시계오차를 추정할 경우 radial 방향 궤도오차와 시계오차가 높은 역상관 관계를 가지는데 서로 상쇄되어 GPS와 QZSS의 궤도결정 URE 표준편차는 1.99 m, 3.47 m로 낮은 수준을 유지하였다. 항법위성 시계오차를 추정하는 대신 항법메시지의 시계오차를 모델링한 값으로 대체하여 궤도결정을 수행하였으며, URE와 지역적 상관관계 및 지상국 배치에 의한 영향을 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1185-1193
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• 2023

위성 영상을 활용하여 정확한 토양 수분도를 산정하는 연구는 원격탐사 응용 분야에 포함되는 중요한 기본 연구 주제 중 하나이다. 이 연구의 목적은 KOMPSAT-3/3A 영상과 KOMPSAT-5 SAR 영상을 적용하여 시험 지역에 대하여 토양수분도를 제작하고 산정된 결과를 정확도 검증 차원에서 미국 NASA에서 제공하는 Soil Moisture Active Passive (SMAP)의 토양수분 자료와 정량 비교하는 것이다. 한편 농림 식생 지대를 중심으로 토양수분도를 산정하기 위하여 환경공간정보서비스에서 제공하는 토지피복지도를 연구에 적용하였다. 시험 연구 지역은 이 연구에 적용한 수분 구름 모델(Water Cloud Model)에 기반한 토양수분 산정 알고리즘 적용에 필요한 입력 자료가 모두 가용한 제주 서부 지역을 선정하였다. 토양수분도 제작에 사용한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 KOMPSAT-5 HV와 Sentinel-1 VV 영상이며, 식생지수는 KOMPSAT-3 영상의 지표반사도를 사용하였다. 이 연구에서 산출한 토양수분도 산정 결과와 SMAP (L-3) 자료를 차분 연산으로 비교하면 차이 값이 평균 4.13±3.60p%의 높은 일치도를 보이는 것으로 나타났고, SMAP (L-4) 자료와의 차분 연산 결과는 평균 14.24±2.10p% 수준의 일치도를 보였다. 이 연구를 통하여 향후 우리나라 위성영상과 공공 제공자료를 이용하여 정확도가 높은 정밀 토양수분도를 제작할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.461-470
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• 2023

딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권12호
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• pp.519-524
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• 2023

해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.

• Advances in nano research
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• 제16권4호
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• pp.325-340
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• 2024

There are several novel uses for dispersing many nanoparticles into a conventional fluid, including dynamic sealing, damping, heat dissipation, microfluidics, and more. Therefore, melting heat and mass transfer characteristics of a 3-D MHD Hybrid Nanofluid flow over a rotating disc with presenting dufour and soret effects are assessed numerically in this study. In this instance, we investigated both ferric sulfate and molybdenum disulfide as nanoparticles suspended within base fluid water. The governing partial differential equations are transformed into linked higher-order non-linear ordinary differential equations by the local similarity transformation. The collection of these deduced equations is then resolved using a Chebyshev spectral collocation-based algorithm built into the Mathematica software. To demonstrate how different instances of hybrid/ nanofluid are impacted by changes in temperature, velocity, and the distribution of nanoparticle concentration, examples of graphical and numerical data are given. For many values of the material parameters, the computational findings are shown. Simulations conducted for different physical parameters in the model show that adding hybrid nanoparticle to the fluid mixture increases heat transfer in comparison to simple nanofluids. It has been identified that hybrid nanoparticles, as opposed to single-type nanoparticles, need to be taken into consideration to create an effective thermal system. Furthermore, porosity lowers the velocities of simple and hybrid nanofluids in both cases. Additionally, results show that the drag force from skin friction causes the nanoparticle fluid to travel more slowly than the hybrid nanoparticle fluid. The findings also demonstrate that suction factors like magnetic and porosity parameters, as well as nanoparticles, raise the skin friction coefficient. Furthermore, It indicates that the outcomes from different flow scenarios correlate and are in strong agreement with the findings from the published literature. Bar chart depictions are altered by changes in flow rates. Moreover, the results confirm doctors' views to prescribe hybrid nanoparticle and particle nanoparticle contents for achalasia patients and also those who suffer from esophageal stricture and tumors. The results of this study can also be applied to the energy generated by the melting disc surface, which has a variety of industrial uses. These include, but are not limited to, the preparation of semiconductor materials, the solidification of magma, the melting of permafrost, and the refreezing of frozen land.

• 대한영상의학회지
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• 제83권5호
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• pp.1081-1089
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• 2022

목적 Greulich-Pyle 기반 전산화된 손 골연령과 팔꿈치 골연령을 비교하고자 하였다. 대상과 방법 팔꿈치 골연령이 Sauvegrain 방법에 의해 평가 가능한 범위 내에 있고, 동시에 손 X선 사진을 촬영한 2126명의 환자(여아 1525명, 남아 601명)를 대상으로 하였다. VUNOMedBoneAge 소프트웨어를 이용하여 손의 1순위 골연령과 VUNO 점수를 얻었으며, 아동의 성별과 1순위 골연령 확률에 따라 손 골연령과 팔꿈치 골연령의 상관관계를 분석하였다. 결과 VUNO 점수와 팔꿈치 골연령의 상관관계(r = 0.898)가 1순위 골연령과 팔꿈치 골연령의 상관관계(r = 0.879)보다 높았다. 1순위 골연령 확률이 70% 미만이거나 여아인 경우, VUNO 점수를 사용하면 팔꿈치 골연령과 더 좋은 상관관계를 보였다. 팔꿈치 골연령은 손 골연령보다 진행된 경향을 보였으며 그 차이는 사춘기 중반까지 증가하다가 후반에 점차 감소하였다. 결론 사춘기 시기의 Greulich-Pyle 기반 전산화된 손 골연령은 팔꿈치 골연령과 유의한 상관관계를 보였다. 다만 팔꿈치 골연령은 손 골연령보다 빠른 경향이 있어 사춘기의 골연령 판단에 있어 주의가 필요하겠다.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권1호
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• pp.49-55
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• 2024

본 연구는 4세 아동에 대한 말소리발달 평가를 위해 세 문장 따라말하기 선별검사를 개발하고 또래와 비교할 수 있는 규준을 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 4세 전반과 후반 각각 24명씩 총 48명의 아동에게 선별검사를 실시하였다. 선별검사 결과는 기존의 말소리장애 평가 검사 결과와 .7의 상관을 보였다. 선별검사를 통해 구한 음운발달 지표와 오류패턴에서 4세 전반과 후반으로 나눈 두 집단에 차이가 있는지 비교하였다. 후반 아동의 발달지표가 높은 것으로 나왔지만 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 모든 분석은 한국어말소리분석도구(Korean Speech Sound Analysis Tool, KSAT)를 사용하였으며, 자동분석 결과와 임상가의 수동분석 내용을 비교하였다. 자동분석과 수동분석의 오류패턴분석 일치도는 93.63%였다. 본 연구의 의의는 유도 문장수준에서 세 문장 따라말하기 선별검사의 4세 아동의 말소리 규준을 제시했다는 것과 KSAT의 임상과 연구 현장에서 적용 가능성을 검토하였다는 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.