• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.769-782
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• 2022

A study on agricultural automation became more important. In Korea, sweet persimmon farmers spend a lot of time and effort on classifying profitable persimmons. In this paper, we propose and implement an efficient grading algorithm for persimmons before shipment. We gathered more than 1,750 images of persimmons, and the images were graded and labeled for classifications purpose. Our main algorithm is based on EfficientDet object detection model but we implemented more exquisite method for better classification performance. In order to improve the precision of classification, we adopted a machine learning algorithm, which was proposed by PyCaret machine learning workflow generation library. Finally we acquired an improved classification model with the accuracy score of 81%.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권4호
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• pp.384-391
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• 2016

In this study, regions infected by pine wilt disease were extracted by using object-based classification method (OB-infected region), and the characteristics of special distribution about OB-infected region were figured out. Scale 24, Shape 0.1, Color 0.9, Compactness 0.5, and Smoothness 0.5 was selected as the objected-based, optimal weighted value of OB-infected region classification. The total accuracy of classification was high with 99% and Kappa coefficient was also high with 0.97. The area of OB-infected region was approximately 90 ha, 16% of the total area. The OB-infected region in Age class V and VI was intensively distributed with 97% of the total. Also, The OB-infected region in Middle and Large DBH class was intensively distributed with 99% of the total. In terms of the topographic characteristics of OB-infected region, the damages occurred approximately 86% below the altitude of 200 m, and occurred 91% with a slope less than 10 degree. The damage occurred a lot in low hilly mountain and undulating slope. In addition, the accessibility to road and residential area from OB-infected region was less than 300 m in large part. Overall, it was figured out that artificial effect is stronger than natural effect with regard to the spread of pine wilt disease.

• KIEAE Journal
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• 제12권1호
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• pp.35-43
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• 2012

Algorithm-based architecture helps specifically dividing the environmental variables of a target space into individual factors to build object-oriented programming, classifying them into an individual object according to the environmental variables of each planning circumstance, and distributing each structure into small structures. In addition, each itemized matter of construction is set as a condition, and thus it is possible to respond to the space condition of various circumstances which occur in the architectural planning process. This study is intended for predicting that a sketch role in the design process can be replaced by a design method utilizing an algorithm, through the external solar radiation and the illuminance value of indoor lighting device among the environmental variables of a target space, and for seeking a way to create a design alternative and improve the design quality by using computer-based algorithm design.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2008년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.159-165
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• 2008

For deciding the profitability and feasibility of the construction project, the schematic estimation has to not only link the design decision-making but also estimate the cost with reliability. The Object-based schematic estimation system was developed for easily linking with design-making and supports to evaluate the design alternatives in the design development stage but didn't consider the cost estimated by object supplementary and parameter work item. This research presents the Integrated Object-Parameter Schematic Estimation Model in the design development stage that can lead to more accurately estimate the cost through analyzing historical data from the high-storied office buildings. For the development of the proposed model for schematic estimation, after analyzing and classifying the work items from the Bills of Quantities(BOQs) and drawings of historical data, this research proposed the methods of estimating cost in accordance with attributes of each work item using regression analysis. In addition, a case study is performed for the effectiveness as comparing the proposed model with the previous estimating model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.89-97
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• 2023

본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.407-408
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• 2007

In this paper, we present a new method for classifying object using LVQ (Learning Vector Quantization) with flexible output layer. The proposed LVQ is a supervised learning method that dynamically generates output neurons and initializes automatically the weight vectors from training patterns. If the classes of the nearest output neuron is different from the class of the training pattern, a new output neuron is created and the given training pattern is used to initialize the weight vector of the created neuron. The proposed method is significantly different from the previous competitive learning algorithms in the point that the output neurons are dynamically generated during the learning process.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.248-249
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• 2022

본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다중 사용자의 정보를 기반으로 대상을 구분 및 추적하는 기법을 제안한다. RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 정보와 색상 정보를 획득하여 각 사용자에 대한 정보를 저장한다. 전체 영상에서 획득한 각 사용자의 위치와 외형에 대한 정보를 통해 현재 프레임과 이전 프레임에서의 사용자간 유사도를 계산하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치 추적 알고리즘을 제안한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.175-184
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• 2008

건설 프로젝트의 수익성 및 타당성을 판단하기 위한 기준으로 설계초기단계에 활용되는 개산견적은 설계의사결정 업무와 밀접한 연계성을 가지고 수행되어야 할 뿐만 아니라, 정확하고 신뢰성 있는 견적결과를 도출해야 한다. 설계초기단계에서 설계자의 의사결정 지원과 설계변경에 대한 즉각적인 대처를 위해 프로토타입기반 개산견적 시스템이 개발되었지만, 파라미터에 의해 산정되는 공사항목 및 사용자에 의한 추가공사에 대한 공사비 고려가 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 견적의 정확도를 향상시키기 위해 실제 고층 오피스 빌딩 프로젝트의 실적자료 분석을 통해 기본설계단계에서 오브젝트-파라미터기반 건축마감공사비 산정 모델(Object & Parameter based Schematic Estimation Model, OPSEM)을 개발하였다. 모델 개발을 위해 공사비 내역서, 도면으로부터 얻은 작업항목에 대한 정보를 분석 및 분류하고, 각 작업항목 속성에 맞는 공사비 산정 방식을 제안하였다. 본 연구의 실무 효용성 검증을 위해 유사 사례 프로젝트를 바탕으로 기존의 견적방식과 제시된 모델을 활용한 견적방식의 오차율을 분석하여 정확도 비교를 실시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.557-564
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• 2014

본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제4권1호
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• pp.1-9
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• 2001

This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.