• Journal of Crop Science and Biotechnology
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• 제11권3호
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• pp.163-170
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• 2008

The detection, characterization and use of quantitative traits loci, QTL, have significant potential to improve the efficiency of selective breeding of species. Therefore, a population with 59 advanced backcross lines($BC_2F_5$), derived from a cross between IR64 and Tarome molaei, were studied in Tonekabon Rice Research Station of Iran in order to map QTLs for panicle length, number of grain per panicle, and panicle grain sterility in rice. The parental screening wtih 235 SSR markers in agarose and polyacrylamide gels revealed 114 markers with clear polymorphic bands. To search for QTLs associated with panicle length, number of grain per panicle, and panicle grain sterility, we constructed a genetic linkage map using 114 microsatellite markers. Positive and negative transgressive segregations were observed in $BC_2F_5$ lines for all traits. Using multiple interval mapping(MIM), a total of 20 putative QTLs were detected, of which eight were for panicle length, three for number of grains, and nine for panicle grain sterility. The maximum number of QTLs were mapped on chromosomes 1 and 2 with eight QTLs. These QTL markers could possible be utilized for marker-assisted selection.

• 방송공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.1081-1094
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• 2020

With the recent development of deep learning, most computer vision-related tasks are being solved with deep learning-based network technologies such as CNN and RNN. Computer vision tasks such as object detection or object segmentation use intermediate features extracted from the same backbone such as Resnet or FPN for training and inference for object detection and segmentation. In this paper, an experiment was conducted to find out the compression efficiency and the effect of encoding on task inference performance when the features extracted in the intermediate stage of CNN are encoded. The feature map that combines the features of 256 channels into one image and the original image were encoded in HEVC to compare and analyze the inference performance for object detection and segmentation. Since the intermediate feature map encodes the five levels of feature maps (P2 to P6), the image size and resolution are increased compared to the original image. However, when the degree of compression is weakened, the use of feature maps yields similar or better inference results to the inference performance of the original image.

• 한국건축친환경설비학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.557-566
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• 2018

The ZEB certification system has come into effect since 2018 according to the ZEB road map. From 2020, the public buildings with the total floor area smaller than $3000m^2$ are the target of the certification, and it will be extended to the buildings with up to $5000m^2$ floor area in 2025. However, current mandatory regulations for public office buildings seem already to meet the ZEB certification system planned for 2025. In this work, two buildings belong to $3,000{\sim}5,000m^2$ in total floor area were selected to analyze the possibility of meeting the ZEB certification only by following current obligation regulations. Results showed that the test buildings satisfied the minimum building energy efficiency and energy self-sufficiency rates for the ZEB certification when the mandatory insulation and installation ratio of renewable energy are applied. This can be useful for revising the road map or extending the target buildings of the ZEB certification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.1996-2015
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• 2023

High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2298-2315
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• 2024

This paper introduces a method aimed at diagnosing the presence or absence of lesions by detecting anomalies in Chest X-ray images. The proposed approach is based on the PatchCore anomaly detection method, which extracts a feature vector containing location information of an image patch from normal image data and calculates the anomaly distance from the normal vector. However, applying PatchCore directly to medical image processing presents challenges due to the possibility of diseases occurring only in specific organs and the presence of image noise unrelated to lesions. In this study, we present an image alignment method that utilizes affine transformation parameter prediction to standardize already captured X-ray images into a specific composition. Additionally, we introduce a region-specific abnormality detection method that requires affine-transformed chest X-ray images. Furthermore, we propose a method to enhance application efficiency and performance through feature map hard masking. The experimental results demonstrate that our proposed approach achieved a maximum AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic) of 0.774. Compared to a previous study conducted on the same dataset, our method shows a 6.9% higher performance and improved accuracy.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.101-110
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• 2010

태풍 및 국지성 폭우로 인한 침수 및 범람지역의 발생이 증가하고 있어 재해 이력에 대한 체계적 구축과 침수 예측에 대한 정략적 분석을 통한 재해 예방이 필요하다. 본 연구는 피해지역의 수치영상을 기반으로 피해조사 범위 산정의 기반 자료와 속성정보를 제공하기 위하여 지리정보체계 매핑 기술을 사용하여 수치영상과 피해지역 연속지적도의 속성정보 융합을 통해 현장 실사용 재해정보지도를 구축하였다. 또한, 재해정보의 고도화를 위해 홍수범람 시뮬레이션을 통해 대상 지역의 빈도별 홍수량을 산정하여 돌발홍수 예측지역을 표시하였으며 지적 정보를 활용하여 빈도별 침수면적 및 침수피해율을 산출하였다. 따라서, 집중호우에 따른 홍수 시나리오 분석을 통해 사전에 자연재해 예방 및 대책을 위한 의사결정을 지원함으로써 자연재해관리 업무 효율성 및 대응능력 강화에 기여할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권4호
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• pp.237-246
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• 2005

제품계열 공학(Product Line Engineering, PLE)은 핵심 자산을 이용하여 어플리케이션을 경제적으로 개발하는 대표적인 재사용 기술이다. PLE는 프레임웍(Framework) 공학과 어플리케이션 공학으로 구성된다. 프레임웍 공학은 한 도메인 내에 있는 여러 패밀리 멤버들이 가지고 있는 공통적인 기능인 핵심 자산을 개발하는 단계이고, 어플리케이션 공학은 핵심 자산을 패밀리 멤버에 맞게 인스턴스화하여 어플리케이션을 생산하는 단계이다. PLE는 핵심 자산을 이용하여 특정 어플리케이션을 개발함으로써 재사용성이 높을 뿐 아니라 어플리케이션을 적은 시간과 노력으로 만들 수 있으므로 개발하는 효율성도 높다. 그러나, PLE 개발 절차에 대한 산출물 정의 및 템플릿 제공이 미비하여 개발자들이 PLE 프로세스를 따라 산출물을 만드는데 어려움이 있고, 산출물간 관계 정의가 충분하지 못하여 산출물간 일관성을 유지하기 힘들어 개발자들은 PLE 프로세스의 실용적 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 rLE의 핵심단계인 프레임웍 공학 과정의 각 단계마다 도출되는 산출물의 메타모델을 정의하고 각 산출물간의 추적 관계를 추적성 맵(Traceabitliy Map)으로 나타내며 산출물간 추적 관계를 적용할 수 있는 지침을 제시한다 마지막으로, 추적성 맵에 대한 평가와 적용되는 방법을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-436
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• 2015

본 연구는 건기에 1일 50ton 규모의 지하수 양수를 목적으로 하는 소규모 인공함양(Artificial Recharge) 지하저수지 설치를 위한 적지선정 기법을 모색한다. 먼저 수리모델 실험결과 다양한 인자에 부응하는 적지 후보지 형상을 정의하고, 주입과 양수모델링 실험을 수행하여 적합한 양수효율을 산정하였다. 다음으로는 최적 후보지 선정을 위하여 각종 지형공간정보를 처리하여 GIS(Geographic Information System) DB를 구축하였다. 구체적으로 설명하면, 5m 격자의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 유역분할 영상을 생성하여 적지의 최소단위로 정의하며 경사도를 이용하여 일정기간의 대수층 저류 기간을 확보하기 위한 적정 수두구배를 결정한다. 최종적으로 유역 분할 영상과 경사도, 정사영상 및 DEM 자료 등을 종합 이용하여 최적 형상에 준하는 영역을 인공함양의 최종 후보지로 선정한다.

• 정보관리학회지
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• 제22권3호
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• pp.37-53
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• 2005

시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 관리가 매우 어려운 실정이다. 따라서 시소러스의 구조와 관리를 유연하게 수행할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.909-914
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• 2011

오늘날 이동통신 기술의 발전으로 사람 또는 사물의 위치와 이동 상황을 활용한 위치기반 서비스가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 GPS 와 CDMA 통신 기능이 있는 단말과 위치 제공 서버를 이용하여 공공 청소차량 운행 관리를 위한 사설 위치 추적 시스템을 개발하였다. 차량에 장착된 단말 장치는 GPS 신호를 수신하여 시간, 위도, 경도, 그리고 고도 정보를 포함한 위치를 계산하고 이 정보를 CDMA 셀룰라 통신망을 통해 서버에 전송한다. 서버는 이 데이터를 데이터베이스에 저장하고 이동 차량을 지도화면에 표현해줄 맵 서버 프로그램이 사용할 수 있게 해준다. 이 시스템을 공공 청소차 운행 관리 업무에 적용하여 차량의 실시간 작업 상황과 이동 경로를 파악하여 합리적인 작업 및 이동 노선을 제시하여 업무 효율을 높일 수 있다.