• 대한원격탐사학회지
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• 제16권3호
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• pp.199-209
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• 2000

본 연구에서는 기존의 형태추적법을 이용한 해양의 연속 AVHRR 위성화상자료 상의 유속추정 방법을 해양의 전선이나 소용돌이의 경계부를 정의하는데 있어 객관적 알고리즘을 이용하여 개선하였다. 그것을 위하여 Sobel 필터를 사용하였다. 이 Sobel 필터는 화상상의 객체의 가장자리를 추정하는데 대단히 효과적인 필터로서 판명되었다. Sobel 방법을 이용하여 가장자리를 정의한 후 그 가장자리 상에서 유속 백터를 추정하기 위하여 Pattem tile 과 Search tile 의 중심좌표를 선정할 필요가 있다. 본 연구에서 개발한 최대상관법을 이용한 형태추적법은 화상 전체를 이용할 필요 없이 객체가 정의된 부분화상을 이용하여 유속 벡터를 추정하기 때문에 훨씬 빠르고 효과적이었다. 동해에서 ADCP를 이용한 현장 관측자료와 비교하여 본 연구에서 개발한 방법의 타당성을 분석한 바로는 유속치에서 약 35% 이하 감소, 해류방향에서 약 $34^{\circ}$ 이하의 오차가 발생한 결과를 얻었다. 이는 기존의 결과와 비교할 때 향상된 결과로 평가된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.461-467
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• 2019

융복합 응용의 일반화로 라즈베리파이나 아두이노 임베디드형 제어 보드의 활용이 늘고 있다. 이러한 제어장치 설치는 상시 전력이 부재한 상황에서도 운영되어야 하는 경우가 많다. 이러한 경우에 흔히 태양광을 이용하기 때문에 충분한 전력 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 저전력 환경 하에서도 작동할 수 있는 효과적인 제어 체계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 구성한 실험 기기는 일정한 주기별로 DSLR 카메라 촬영하는 장치이다. 장치의 제어 모듈은 라즈베리파이와 아두이노 보드를 결합한 복합물이며, 아두이노 보드가 정해진 주기별로 라즈베리파이 보드를 동작시키도록 구성하였다. 본 논문에서는 이러한 전력 제어를 위한 프로그램을 개발하였고 이 펌웨어에 의하여 라즈베리파이의 전력 소모를 일자별, 시간별로 측정하여 전체 시스템의 효율성을 검증하였다. 아두이노 보드는 정한 간격마다 라즈베리파이에 전력을 공급하여 카메라에 슈팅 신호를 전송하도록 하였다. 실험결과, 10일간의 실험 기간 동안 일정하고 안정적인 전력 소모가 측정되었다. 결국 아두이노를 결합하여 절전하는 경우 라즈베리의 소비전력량을 약 81% 절감한 것으로 조사되었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.586-591
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• 2012

군산 복합화력 발전소에서 운용중인 가스터빈 엔진의 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 솔루션은 온라인 상태감시, 기간별 성능 경향분석, 최적 압축기 세정주기 분석, 고온부품 관리 모듈로 구성되어 있다. 운용자가 엔진의 상태 분석 결과를 쉽게 모니터하고 그에 따른 정비의사를 결정할 수 있도록 GUI 플랫폼을 적용하였다. 온라인 상태감시 모듈에서는 기준 성능 대비 실시간 계측데이터의 차이를 분석하여 엔진의 성능저하율을 가시적으로 제시한다. 최적 압축기 세정주기 분석 모듈에서는 경제성 평가 알고리즘을 통해 정비 소요 비용과 성능 저하에 따른 비용 손실의 분석을 통해 순이익이 최대가 되는 세정주기를 제시한다. 엔진의 상태 및 주요 정보를 종합적으로 분석하여 제공함으로써 최적 정비 및 운용이 가능하도록 의사 결정을 지원한다.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.283-294
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• 2019

For the upper air observations, a temperature measurement using radiosonde is a common method, and the compensation of solar radiation effects in the radiosonde temperature sensor is an important factor. In this paper, we present various experiments and compensation methods of the radiosonde temperature sensor to overcome the errors caused by the movement of the radiosonde rotation, etc. The methods and procedures of this study are as follows. First, we used the solar simulator to analyze the temperature variation and solar effect of the temperature sensor in the radiosonde according to the insolation. We also analyzed the temperature variation and solar effect of the temperature sensor according to the incident angle between the solar simulator and radiosonde. Second, we measured and analyzed solar radiation absorbed by solar cells attached to radiosonde. Third, we present combined compensate solution of the first and the second experiment results, to overcome errors caused by insolation effects in the radiosonde temperature sensors. Fourth, we compared that the reference temperature in similar environment with the upper air conditions, to verify the new radiated compensation performance of the radiosonde temperature sensor. Finally, the radiosonde fabricated in this study was raised to the atmosphere, and the laser correction algorithm proposed through experiments was reviewed. As a result of the radiosonde SRS-10 produced in this study, the temperature deviation from Vaisala RS92 was $0.057^{\circ}C$ in nighttime observation, $0.17^{\circ}C$ in daytime observation, It is expected that the GRUAN under WMO will be able to obtain a high test rating of 5.0.

• 한국음향학회지
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• 제38권2호
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• pp.168-176
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• 2019

배열의 설계주파수보다 높은 주파수의 표적신호가 수신되는 경우 공간 에일리어싱에 의해 빔형성에 모호성이 발생한다. 이를 극복하기 위해 Abadi가 차주파수 빔형성 기법을 제안하였다. 하지만 차주파수 빔형성 기법은 차주파수의 값에 따라 최소한의 대역폭이 필요한 제약조건이 있다. 본 논문에서는 주파수-파수 스펙트럼의 특성과 라돈변환을 이용하여 공간 에일리어싱이 발생하는 표적신호의 방위를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대역을 가지는 신호의 주파수 대역 내에서 방위추정의 모호성은 발생하지 않고, 표적의 방위를 추정할 수 있다. 하지만 대역을 가지는 신호에만 적용이 가능한 제약조건이 있다. 광대역 신호에 대해 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 구현하고, 이를 SAVEX15 (Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015)의 딱총새우 소음신호를 이용하여 차주파수 빔형성 기법의 결과와 비교 검증하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.92-98
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• 2019

이 연구는 옥내소화전설비에 자동화점추적 기능을 부가하여 화재 발생위치에 따라 방수노즐이 이동하여 유효하게 방수하는지를 방수중심 지향여부, 방수범위 유지여부, 방수형태의 일관성 유지여부로 구분하여 실험하고 결과를 고찰하였다. 첫째, 방수중심 실험결과는 최초 화원의 중심을 찾는 정확도는 시스템 설계에 있어서 유효한 결과를 도출하게 됨을 확인하였다. 둘째, 방수범위 실험결과 방수최대반경의 물 분사를 하는 경우 방수범위의 오차는 허용공차 범위 내에 들어가는 것으로 확인되었다. 마지막으로 방수형태 실험결과 형태의 변화 없이 정상동작하여 설정블록에 대하여 설계상태가 이상 없음을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2019

The purpose of this study was to propose a new approach for quantifying in situ rock mass damage, which would include a degree-of-damage and the degraded strength of a rock mass, along with its prediction based on real-time Acoustic Emission (AE) observations. The basic approach for quantifying in-situ rock mass damage is to derive the normalized value of measured AE energy with the maximum AE energy, called the degree-of-damage in this study. With regard to estimation of the AE energy, an AE crack source location algorithm of the Wigner-Ville Distribution combined with Biot's wave dispersion model, was applied for more reliable AE crack source localization in a rock mass. In situ AE wave attenuation was also taken into account for AE energy correction in accordance with the propagation distance of an AE wave. To infer the maximum AE energy, fractal theory was used for scale-independent AE energy estimation. In addition, the Weibull model was also applied to determine statistically the AE crack size under a jointed rock mass. Subsequently, the proposed methodology was calibrated using an in situ test carried out in the Underground Research Tunnel at the Korea Atomic Energy Research Institute. This was done under a condition of controlled incremental cyclic loading, which had been performed as part of a preceding study. It was found that the inferred degree-of-damage agreed quite well with the results from the in situ test. The methodology proposed in this study can be regarded as a reasonable approach for quantifying rock mass damage.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제35권11호
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• pp.155-162
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• 2019

The construction industry is the highest safety accident causing industry as 28.55% portion of all industries' accidents in Korea. In particular, falling is the highest accidents type composed of 60.16% among the construction field accidents. Therefore, we analyzed the factors of major disaster affecting the fall accident and then derived feature importances by considering various variables. We used data collected from Korea Occupational Safety & Health Agency (KOSHA) for learning and predicting in the proposed model. We have an effort to predict the degree of occupational fall accidents by using the machine learning model, i.e., Adaboost, short for Adaptive Boosting. Adaboost is a machine learning meta-algorithm which can be used in conjunction with many other types of learning algorithms to improve performance. Decision trees were combined with AdaBoost in this model to predict and classify the degree of occupational fall accidents. HyOperpt was also used to optimize hyperparameters and to combine k-fold cross validation by hierarchy. We extracted and analyzed feature importances and affecting fall disaster by permutation technique. In this study, we verified the degree of fall accidents with predictive accuracy. The machine learning model was also confirmed to be applicable to the safety accident analysis in construction site. In the future, if the safety accident data is accumulated automatically in the network system using IoT(Internet of things) technology in real time in the construction site, it will be possible to analyze the factors and types of accidents according to the site conditions from the real time data.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2049-2068
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• 2021

AI combined with NLP techniques has promoted the use of Virtual Assistants and have made people rely on them for many diverse uses. Conversational Agents are the most promising technique that assists computer users through their operation. An important challenge in developing Conversational Agents globally is transferring the groundbreaking expertise obtained in English to other languages. AI is making it possible to transfer this learning. There is a dire need to develop systems that understand secular languages. One such difficult language is Hindi, which is the fourth most spoken language in the world. Semantic similarity is an important part of Natural Language Processing, which involves applications such as ontology learning and information extraction, for developing conversational agents. Most of the research is concentrated on English and other European languages. This paper presents a Corpus-based word semantic similarity measure for Hindi. An experiment involving the translation of the English benchmark dataset to Hindi is performed, investigating the incorporation of the corpus, with human and machine similarity ratings. A significant correlation to the human intuition and the algorithm ratings has been calculated for analyzing the accuracy of the proposed similarity measures. The method can be adapted in various applications of word semantic similarity or module for any other language.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권6호
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• pp.1424-1436
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• 2020

Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.