• 자원환경지질
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• 제38권1호
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• pp.33-43
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• 2005

본 연구의 목적은 2002년 산사태가 많이 발생한 강원도 강릉 지역의 산사태 발생원인에 대해 인공신경망 기법과 GIS를 이용하여 취약성도를 작성 및 이를 검증하는 것이다. 이를 위해 지형도, 토양도, 임상도, 지질도, 토지피복도 등 을 GIS를 이용하여 공간 데이터베이스로 구축하였고, 이러한 데이터베이스로부터, 경사, 경사방향, 곡률, 수계, 지형종 류, 토질, 토양모재, 토양배수, 유효토심, 임상종류, 임상경급, 임상영급, 임상밀도, 암상, 토지피복도, 선구조도 등을 추 출하여 산사태 발생요인으로 이용하였다. 이러한 데이터베이스와 산사태 발생 위치에 대해 인공신경망 기법을 적용하 여 산사태 발생 원인에 대해 상대적인 가중치를 계산하고, 이를 적용하여 산사태 취약성도를 만들었다. 그리고 계산 된 산사태 취약성도는 산사태 발생을 정량적으로 예측하는 비곡선 방법을 이용하여 검증되었다. 이러한 결과는 산사 태 피해 예방을 위한 방재 사업, 국토개발 계획, 건설계획 등에 기초 자료로서 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.55-61
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 경로를 기반으로 가중치 맵을 계산하고, 이를 이용하여 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 가상 환경에서 논플레이어 캐릭터(Non-playable characters, NPC)의 위치를 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 우리의 방법은 사용자의 움직임을 참조하여 NPC에 새로운 경로를 제공하는 네비게이션 메쉬를 자동으로 구성한다. 우리의 방법은 시간이 지남에 따라 사용자가 주로 다니는 길목을 정확하게 찾아내기 때문에 가상환경에 적응형으로 자동 변경이 가능하고, 사용자가 선호하는 경로를 가중치로 스마트 에이전트와 같은 움직임을 만들어 낼 수 있다. 우리는 비디오 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 환경의 몇 가지 예제 시나리오를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 유용성 테스트를 실험했다. 실제로 우리의 프레임워크는 인터랙티브 환경을 활용하는 모든 유형의 탐색에 쉽게 적용 할 수 있다.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제36권3호
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• pp.113-120
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• 2020

The purpose of this study is to compare the models of Deep Learning-based Convolution Neural Network(CNN) for concrete crack detection. The comparison models are AlexNet, GoogLeNet, VGG16, VGG19, ResNet-18, ResNet-50, ResNet-101, and SqueezeNet which won ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC). To train, validate and test these models, we constructed 3000 training data and 12000 validation data with 256×256 pixel resolution consisting of cracked and non-cracked images, and constructed 5 test data with 4160×3120 pixel resolution consisting of concrete images with crack. In order to increase the efficiency of the training, transfer learning was performed by taking the weight from the pre-trained network supported by MATLAB. From the trained network, the validation data is classified into crack image and non-crack image, yielding True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN), and 6 performance indicators, False Negative Rate (FNR), False Positive Rate (FPR), Error Rate, Recall, Precision, Accuracy were calculated. The test image was scanned twice with a sliding window of 256×256 pixel resolution to classify the cracks, resulting in a crack map. From the comparison of the performance indicators and the crack map, it was concluded that VGG16 and VGG19 were the most suitable for detecting concrete cracks.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.32-48
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• 2022

공간데이터의 활용 범위와 서비스가 늘어나면서 정밀한 공간데이터를 필요로 하는 기술들이 많아지고 있다. 특히 정밀도로지도는 3차원 공간데이터를 수집, 가공, 처리하는 것이 필수적이며 이를 통해 자율주행 지원이 가능하다. 본 연구에서는 정밀도로지도를 대상으로 대용량의 공간데이터를 효율적으로 저장 및 전송할 수 있는 공간데이터 직렬화 기법을 설계하고 구현하였다. 효율적인 직렬화를 위해 바이너리 형태의 공간데이터 구조를 정의하였으며 Zigzag-Z-order 곡선을 활용하여 정보의 손실 없는 좌표 값 인코딩 기법을 설계하였다. 설계한 공간데이터 직렬화 기법을 정밀도로지도 대상으로 구현 및 적용하여 Protocol buffer, Geobuf와 인코딩 후 데이터 크기, 인코딩/디코딩 속도를 비교하였다. 그 결과 경량화 성능과 인코딩 속도는 모든 유형의 공간데이터에서 설계한 직렬화 방식이 우수한 것을 확인하였다. 하지만 디코딩 속도는 선과 면 유형의 공간데이터에서 다른 직렬화 기법의 성능이 우수하였다. 본 연구를 통해 바이너리 형식의 직렬화 기법으로 공간데이터를 효율적으로 인코딩하여 저장 및 전송할 수 있다는 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.391-411
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• 2023

Aggregates play the skeleton and supporting role in the construction field, high-precision measurement and high-efficiency analysis of aggregates are frequently employed to evaluate the project quality. Aiming at the unbalanced operation time and segmentation accuracy for multi-class segmentation algorithms of aggregate images, a Chaotic Sparrow Search Algorithm (CSSA) is put forward to optimize it. In this algorithm, the chaotic map is combined with the sinusoidal dynamic weight and the elite mutation strategies; and it is firstly proposed to promote the SSA's optimization accuracy and stability without reducing the SSA's speed. The CSSA is utilized to optimize the popular multi-class segmentation algorithm-Multiple Entropy Thresholding (MET). By taking three METs as objective functions, i.e., Kapur Entropy, Minimum-cross Entropy and Renyi Entropy, the CSSA is implemented to quickly and automatically calculate the extreme value of the function and get the corresponding correct thresholds. The image adaptive multi-class segmentation model is called CSSA-MET. In order to comprehensively evaluate it, a new parameter I based on the segmentation accuracy and processing speed is constructed. The results reveal that the CSSA outperforms the other seven methods of optimization performance, as well as the quality evaluation of aggregate images segmented by the CSSA-MET, and the speed and accuracy are balanced. In particular, the highest I value can be obtained when the CSSA is applied to optimize the Renyi Entropy, which indicates that this combination is more suitable for segmenting the aggregate images.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.153-163
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• 2023

This study is situated in the context of intelligent transport systems, where in-vehicle devices assist drivers to avoid accidents and therefore improve road safety. The vehicles present in a given area form an ad' hoc network of vehicles called vehicular ad' hoc network. In this type of network, the nodes are mobile vehicles and the messages exchanged are messages to warn about obstacles that may hinder the correct driving. Node mobilities make it impossible for inter-node communication to be end-to-end. Recognizing this characteristic has led to delay-tolerant vehicular networks. Embedded devices have small buffers (memory) to hold messages that a node needs to transmit when no other node is within its visibility range for transmission. The performance of a vehicular delay-tolerant network is closely tied to the successful management of the nodes' transit buffer. In this paper, we propose a message transit buffer management model for nodes in vehicular delay tolerant networks. This model consists in setting up, on the one hand, a policy of dropping messages from the buffer when the buffer is full and must receive a new message. This drop policy is based on the concept of intermediate node to destination, queues and priority class of service. It is also based on the properties of the message (size, weight, number of hops, number of replications, remaining time-to-live, etc.). On the other hand, the model defines the policy for selecting the message to be transmitted. The proposed model was evaluated with the ONE opportunistic network simulator based on a 4000m x 4000m area of downtown Bouaké in Côte d'Ivoire. The map data were imported using the Open Street Map tool. The results obtained show that our model improves the delivery ratio of security alert messages, reduces their delivery delay and network overload compared to the existing model. This improvement in communication within a network of vehicles can contribute to the improvement of road safety.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.182-189
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• 2023

깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권6호
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• pp.939-948
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• 2003

본 연구는 돼지의 염색체 6번에 존재하는 주요 경제형질에 관여하는 양적형질 유전자좌위(Quantitative trait loci; QTL)를 밝히기 위하여 초위성체 마커를 이용하여 유전자지도를 작성하였다. 기준집단의 조성은 재래돼지 수컷 5마리와 Landrace 암컷 9마리를 자연교미하여 생산된 F$_1$의 동복 자손별로 수컷 1두를 임의적으로 선발하여 암컷 2두 이상과 전형매 교배시켜 F$_2$ 240두를 생산하였고 QTL 분석에는 F$_2$ 183두만을 이용하였다. 기준집단의 표현형 성적은 3주령체중, 등지방두께, 도축 24시간 후의 pH, 전단력, 조단백질 함량 등을 조사 분석하였다. F$_2$ 집단은 재래돼지와 Landrace의 두 종의 평균성적을 갖고 있었으며, 개체간 표현형적 변이가 매우 높아서 경제형질과 연관된 QTL을 탐색하기 적절한 기준집단이라고 평가되었다. 연관지도는 29개의 초위성체 마커와 1개의 PCR-RFLP 마커(AMPKα2)를 이용하여 작성하였으며, 연관지도상의 염색체 길이는 169.3cM이었고, 마커간 평균 간격은 6.05cM이었다. 염색체 6번에서 경제형질과 연관된 유의적인 QTL은 모두 5개가 탐색 되었다. 3주령 체중과 연관된 QTL이 5cM 위치에서 탐색되었으며, 전단력, 도축 24시간 후 pH, 등지방두께, 조단백질 함량 등의 육질관련 QTL이 서로 다른 위치에서 5% 수준의 통계적 유의성이 확인되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제19권1호
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• pp.49-54
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• 2010

여름철 강원도 고랭지 재배되는 착색단고추는 비상품과로 분류되는 생리장해과가 발생이 많은데, 본 실험은 이들 생리장해과의 신선편이 이용 가능성을 알아보고자 실시하였다. 착색단고추의 정상과와 배꼽썩음과 그리고 납작과를 수확하여 신선편이로 제조하여 수확 후 생리현상과 몇 가지 MAP 조건에서 저장성을 비교하였다. 저장전 이들 신선편이의 호흡률과 에틸렌 발생 률은 정상과와 생리장해과의 차이에 일정한 경향이 었으며 통계적 유의성도 나타나지 않았다. 이들 3가지의 형태의 과실의 신선편이를 두께 $25{\mu}m$와 $50{\mu}m$의 세라믹 필름으로 포장하여 $4^{\circ}C$와 $9^{\circ}C$ 그리고 상온에서 저장하였다. 저장중 생체중 감소는 모두 1.1% 이하로 과실형태로는 그 차이에 유의성이 없었으며 필름 두께가 얇을수록 저장 온도가 높을수록 컸다. 이들 포장재내 이산화탄소와 산소농도의 경우 품종과 과실형태별 차이에 유의성은 없었으며 저장온도별로 저온이었던 $4^{\circ}C$ 처리와 필름종류에서는 두께가 얇았던 $25{\mu}m$ 세라믹 필름포장처리에서 낮은 이산화탄소와 높은 산소 농도를 보였다. 저장기간 중 변화를 보면 $4^{\circ}C$ 저장은 9일 이후, $9^{\circ}C$ 저장은 6일 이후 포장재내 급격한 이산화탄소 농도 증가와 이와 동반된 산소 농도 감소나 나타났는데, 이 시점은 외관상 품질이 급격히 감소한 때와 일치하였다. 에틸렌 농도는 상온을 제 외한 모든 처리구에서 $7{\mu}L{\cdot}L^{-1}$ 이하를 보였는데 포장재 두께가 얇은 $25{\mu}m$ 세라믹 필름포장과 $4^{\circ}C$ 저장 처리구에서 낮게 유지되었으며 과실형태별로 유의성 있는 차이나 일정한 경향은 없었다. 저장 최종일에 외관상 품질은 3일간 저장하였던 상온에서 가장 크게 감소하였으며 처리간 차이에 유의성은 없었다, $9^{\circ}C$와 $4^{\circ}C$ 저장에서는 정상과에서 외관상 품질이 높게 유지되었으나 생리장해과와의 차이에 통계적 유의성은 없었다. 저장온도별로 9일간 저장한 $9^{\circ}C$에 비해 12일간 저장한 $4^{\circ}C$에서 높게 유지되었다. 이상의 결과를 종합하면, 착색단고추 과실의 형태 및 품질이 신선편이의 저장성에 큰 영향을 주지 않았으며 저온 장해가 있는 착색단고추 과실이지만 신선편이의 경우 $4^{\circ}C$의 저온이 보다 효과적인 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.