영상이나 동영상을 저장하거나 전송할 때 저장 공간의 크기나 네트워크 대역폭을 고려하여 고해상도 윈본 영상을 축소하여 저장, 전송하고 최종적으로 영상을 디스플레이 하는 과정에서 영상을 확대하는 경우가 실제 응용에서 빈번히 나타난다. 기존 연구들에서는 이런 경우 확대 영상의 화질을 개선하기 위해 영상 확대 과정을 개선하기 위한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 이런 상황에서는 고해상도 원본 영상이 존재한다는 점에 착안하여 영상 확대 과정 대신 영상을 축소하는 과정을 개선함으로써 최종 확대 영상의 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 특히 실제 하드웨어나 소프트웨어에서 널리 적용되는 선행 보간법, 삼차 보간법 등에서 확대 영상의 화소가 작은 영상의 화소값들의 선형 조합으로 나타난다는 점에 착안하여 영상 확대 과정을 선형 변환으로 모델링하고 최적 축소 영상을 만틀기 위한 역변환을 얻는 방법을 제안한다. 또한 역변환 과정의 계산량을 줄이기 위해 역변환과정을 간단한 필터 커널로 근사하는 방법을 제안한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 방법으로 축소한 영상을 확대 복원하였을 때 기존에 사용되던 방법에 비해 상당한 화질 개선 효과가 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
Purpose: This study was conducted to investigate the storage and quality characteristics of brown rice under the low temperature warehouse conditions using ambient cold air in the winter. Methods: This new technique maintains rough rice warehouse temperature below $15^{\circ}C$ without cooling operation until the end of May. Four hundred tons of rough rice were stored in the low temperature grain warehouse, and were aerated from the top to the bottom using ambient cold air in February. The quality of rough rice was evaluated from February through October. Results: The results were as followings. Moisture contents of rough rice in the low temperature storage had decreased less than the ordinary temperature storage. Cracked rate of brown rice in the ordinary temperature storage and low temperature storage increased by 4~10.8% and 1.6~7.2%, respectively. The germination rate of rough rice under the ordinary and the low temperature warehouse decreased by 15.0~25.0% and 1.7~8.0%, respectively. The acid value of brown rice under the ordinary and the low temperature warehouse increased by 3.67~6.72 KOH mg/100g and 3.08~4.08 KOH mg/100g, respectively. Conclusions: The result indicates that low temperature storage using ambient winter air showed better maintaining germination of rice, less change of physiological activities and cracked kernel, and better maintaining of rice quality, comparing the ordinary temperature storage.
통계기계번역에서 번역성능의 향상을 위해서 문장의 유형이나 장르에 따라 클러스터링을 수행하여 도메인에 특화된 번역을 시도하는 방법이 있다. 그러나 기존의 연구 중 문장의 유형 정보와 장르에 따른 정보를 동시에 사용한 경우는 없었다. 본 논문에서는 각 문장의 문법적 구조 유사도에 따른 유형별분류 기법과, 단어 유사도 정보를 사용한 장르 구분법을 적용하여 기존의 두 기법을 통합하였다. 이렇게 분류된 말뭉치에서 추출한 도메인 특화 모델과 전체 말뭉치에서 추출된 모델에서 보간법(interpolation)을 사용하여 통계기계번역의 성능을 향상하였다. 문장구조 유사도와 단어 유사도의 계산 방법으로는 각각 커널과 코사인 유사도를 적용하였으며, 두 유사도를 적용하여 말뭉치를 분류하는 과정에서는 K-Means 알고리즘과 유사한 기계학습 기법을 사용하였다. 이를 일본어-영어의 특허문서에서 실험한 결과 최선의 경우 약 2.5%의 상대적인 성능 향상을 얻었다.
엿기름의 품질 요소인 당화력(DP)은 보리품종에 따라 큰 차이를 나타내 $139{\sim}220^{\circ}L$의 범위에 있었다. 당화력은 ${\alpha}-amylase$ 보다 ${\beta}-amylase$와 높은 상관관계가 있어 엿기름의 ${\beta}-amylase$ 활성이 매우 중요한 인자였으며, 엿기름 첨가에 따른 amylograph 전분기질 점도 감소는 ${\alpha}-amylase$와 관련이 있는 것으로 확인되었다. 보리품종들의 품질요소들을 분석하여 엿기름 당화력과의 상관관계를 조사한 결과 엿기름의 당화력은 원맥의 품질인자와 상관관계가 별로 높지 않았으나 중량이 낮은 품종이나 덜 풍만한 품종에서 당화력이 높은 경향을 보여주었다. 보리원맥이 지니고 있는 ${\beta}-amylase$ 활성은 엿기름의 당화력과 상관관계가 있는 것으로 평가되었으며 엿기름의 당화력을 예측할 수 있는 잠재적인 당화력으로서 엿기름 제조에 매우 유용한 품질인자인 것으로 판단되었다.
본 연구는 현행 추천되고 있는 논토양에서의 적정유효규산($SiO_2$) 목표치 $130mg\;kg^{-1}$이 최고수량 획득을 위해 설정된 조건으로 미질개선을 위한 유효규산의 적정관리농도와는 다소 차이가 있을 것으로 판단되어 미질개선에 적합한 유효규산 농도를 찾는데 그 목적을 두고 본 연구를 수행하였다. 이상의 결과를 요약하면 다음과 같다. 시험 후 토양의 화학적 특성을 보면 토양내 pH는 초기 토양보다 약간 상승하는 결과를 보였으며, 규산질비료의 시용량이 증가할수록 높아지는 경향을 보였다. 그리고 규산질비료의 시용량이 증가할수록 토양내 유효규산함량은 증가하는 경향을 보였고, 유효인산함량역시 유사한 경향을 보이며 증가하였다. 이는 토양내 과량의 가용성 규산에 의해 식물체내 인산의 흡수량이 저해되는 길항작용에 의해 토양내 유효인산함량이 증가한 것으로 판단된다. 초장과 경수는 규산질비료 처리구가 대조구에 비해 다소 우세한 경향을 보였다. 초장은 S-100 처리구가 가장 높은 결과를 나타냈으며 경수는 S-130 처리구가 주당 18.9개로 가장 높은 결과를 보였다. 수량구성요소에서는 규산질비료 처리구가 대조구보다 높은 결과로 조사되었다. 정조수량의 경우 관행구와 비교하여 8~13% 수량증대효과가 있었으며, 그 중 S-160 처리구가 $841.5kg\;10a^{-1}$로 가장 높은 결과를 보였다. 수당입수와 천립중은 S-160 처리구가 가장 높게 조사되었다. 이러한 결과에 의해 규산질비료는 수량 증대효과가 인정되는 것으로 판단된다. 쌀의 도정 특성 중 완전립 비율은 규산질비료 시용량이 증가할수록 증가하는 경향을 보여주었으며, S-210 처리구의 정조 완전립 비율은 관행구에 비해 8.4%의 향상을 보였다. 쇄립비는 시용량이 증가할수록 감소하는 경향을 보였다. 백미의 화학성 분석결과 아밀로스 함량은 규산질비료의 시용량이 증가할수록 감소하는 경향을 보였으며, S-160 처리구에서 18.7%로 가장 낮게 조사되었다. 단백질 함량은 규산질비료 처리구가 대조구와 비교하여 더 낮은 결과를 보였으며, S-130 처리구가 최저 7.5%로 조사되었다. Mg/K비는 규산질비료 시용량 증가와 함께 높아지는 경향을 보였으며, 특히 S-160 처리구가 가장 높은 결과를 보여 주었다. 또한 식미치도 규산질비료 시용량이 증가할수록 증가하는 경향을 보였다. 이를 통해 규산 시용이 미질개선에 효과가 인정되며, S-160 처리구에서 미질개선효과가 가장 좋은 것으로 해석된다. 그러므로 수도 생육 및 미질개선의 효과를 위한 규산의 적정관리 농도는 S-160 처리구의 초기 유효규산 농도인 약 $200mg\;kg^{-1}$ 이내로 설정하여 관리하는 것이 가장 바람직할 것으로 판단된다.
2011년에서 2013년까지 국산 원맥 443점과 수입 원맥 160점의 품질 특성을 비교하였다. 수분 함량은 국산 원맥이 10.90~13.90%, 수입 원맥은 8.0~12.6%로 나타났다. 단백질 함량은 국산 원맥이 9.34~16.1%, 수입 원맥은 9.0~14.6% 범위에 있었다. 회분 함량은 국산 원맥이 1.28~1.89%, 수입 원맥은 1.19~1.74%였으며, 원맥의 단위 밀도는 국산 원맥이 512~859 g/L, 수입 원맥이 789~853 g/L로 수입 원맥의 범위가 더 좁게 나타났다. 국산 원맥의 falling number는 147~822 s로 통상적인 고품질 밀가루의 범위인 300~600 s를 벗어난 300 s 미만의 낮은 품질의 원맥이 존재함을 보여주었다. 반면에 수입 원맥의 falling number는 모두 300 s 이상이며 최대치는 516 s로 모든 원맥이 고품질 범위에 있었다. 피해립과 이물질 함량에서는 국산 원맥이 수입 원맥보다 평균적으로 높은 수치를 보여주었으나, 국산 원맥의 피해립과 이물질 함량은 2011년에서 2013년으로 갈수록 수치가 점차 줄어드는 경향성을 보여주어 지속적인 품질 개선이 이루어지고 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.
In light of recent social concerns related to issues such as water supply pipe deterioration leading to problems like leaks and degraded water quality, the significance of maintenance efforts to enhance water source quality and ensure a stable water supply has grown substantially. In this study, scan statistic was applied to analyze water quality complaints and water leakage accidents from 2015 to 2021 to present a reasonable method to identify areas requiring improvement in water management. SaTScan, a spatio-temporal statistical analysis program, and ArcGIS were used for spatial information analysis, and clusters with high relative risk (RR) were determined using the maximum log-likelihood ratio, relative risk, and Monte Carlo hypothesis test for I city, the target area. Specifically, in the case of water quality complaints, the analysis results were compared by distinguishing cases occurring before and after the onset of "red water." The period between 2015 and 2019 revealed that preceding the occurrence of red water, the leak cluster at location L2 posed a significantly higher risk (RR: 2.45) than other regions. As for water quality complaints, cluster C2 exhibited a notably elevated RR (RR: 2.21) and appeared concentrated in areas D and S, respectively. On the other hand, post-red water incidents of water quality complaints were predominantly concentrated in area S. The analysis found that the locations of complaint clusters were similar to those of red water incidents. Of these, cluster C7 exhibited a substantial RR of 4.58, signifying more than a twofold increase compared to pre-incident levels. A kernel density map analysis was performed using GIS to identify priority areas for waterworks management based on the central location of clusters and complaint cluster RR data.
본 논문은 이동 선형 보간법에서 영상에 종속적인 이동 매개변수를 제안한다. 기존의 이동 선형 보간법에서는 최적 이동 매개변수 값을 0.21로 제시하였다. 이는 이동된 선형 보간 커널의 스펙트럼 해석에 의해서 얻어진 것이다. 하지만, 이동된 보간 커널의 스펙트럼 뿐 만 아니라 입력 영상의 스펙트럼을 반영하면 최적 이동 매개변수 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 종속적인 이동 매개변수를 도입하였다. 실제 예제 영상을 이용하여 평균적으로 최적인 이동 매개변수 값은 0.19로 확인되었다. 실험결과는 제안된 방법이 기존의 방법들인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 이동선형보간법과 비교하여 주관적으로나 객관적으로 우수하다는 것을 보였다.
Rollers in the continuous process systems are ones of key components that determine the quality of web products. The condition of rollers (e.g. eccentricity, runout) should be consistently monitored in order to maintain the process conditions (e.g. tension, edge position) within a required specification. In this paper, a new diagnosis algorithm is suggested to detect the defective rollers based on the frequency analysis of web tension signals. The kernel of this technique is to use the characteristic features (RMS, Peak value, Power spectral density) of tension signals which allow the identification of the faulty rollers and the diagnosis of the degree of fault in the rollers. The characteristic features could be used to train an artificial neural network which could classify roller conditions into three groups (normal, warning, and faulty conditions) The simulation and experimental results showed that the suggested diagnosis algorithm can be successfully used to identify the defective rollers as well as to diagnose the degree of the defect of those rollers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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