• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.24-35
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• 2024

The combination of Artificial Intelligence and the Internet of Things (AIoT) has gained significant popularity. Deep neural networks (DNNs) have demonstrated remarkable success in various applications. However, deploying complex AI models on embedded boards can pose challenges due to computational limitations and model complexity. This paper presents an AIoT-based system for smart parking lots using edge devices. Our approach involves developing a detection model and a decision tree for occupancy status classification. Specifically, we utilize YOLOv5 for car license plate (LP) detection by verifying the position of the license plate within the parking space.

• KIEAE Journal
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• 제4권3호
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• pp.37-44
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• 2004

In this study, foreign and domestic noise criteria on walls, floors, and water supply facilities were reviewed and the results are as follows : regulation can be divided two things, one is on thickness the other is sound insulation performance. Green Building regulation based on the law and this have sound classification systems. Since these regulations are not established in Korea. The noise regulation on water supply-drain facilities and domestic guideline on interior noise level is needed. Foreign regulations are stricter than those of ours. And those has sound classification system for the better acoustic condition of inhabitants'.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.503-510
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• 2000

Recently, many kinds of research has been actively developing for a standardization and information related to the construction works. These works include the general field of design, construction, supervision, maintenance and management on facilities. The works of database construction for a standardization and information were chiefly propelled centering around the present conditions related to the design, construction work. The field related to maintenance and management on facilities lags behind in the works of database construction. The establishment of standard classification system(SCS) on facilities and inspection data is most important among the things related to maintenance and management to have a efficiently maintenance and management. This paper suggests SCS on facilities and inspection data according to that of facilities. On the basis of SCS of facilities and inspection data, code work with classification system and input work for a data of maintenance and management was practised. The purpose of this paper is to suggest a kind of statistics data and investigate a characteristics of inspection using statistic data on tunnel structures

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.225-226
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• 2022

The construction industry, which has a labour-intensive and conservative nature, is exclusive to adopt new technologies. However, the construction industry is viably introducing the 4th Industrial Revolution technologies represented by artificial intelligence, Internet of Things, robotics and unmanned transportation to promote change into a smart industry. An image-based artificial intelligence technology is a field of computer vision technology that refers to machines mimicking human visual recognition of objects from pictures or videos. The purpose of this article is to explore image-based artificial intelligence technologies which would be able to apply to the construction sites. In this study, we show two examples which is one for a construction waste classification model and another for cast in-situ anchor bolts defection detection model. Image-based intelligence technologies would be used for various measurement, classification, and detection works that occur in the construction projects.

• 대한한의학회지
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• 제26권1호
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• pp.93-102
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• 2005

Objective : This research was conducted to evaluate the method of sasangin classification by voice analysis, The 2 pilot tests were thus designed to solve the following problems: 'What are the conditions at classification for sasangin by the voice analysis?' and 'What are the important variances of /a/ parameter?'. Methods: 122 volunteers Were examined to make a diagnosis of sasangin by QSCC II and they were disease-free and healthy, First, they said /a/ three times for 2 seconds in their usual voice, Second, they said /a/ for 2 seconds by the different ways of high tone, mid tone, and low tone. The sounds were collected by a recording program (cooledit 2000) through a Sony microphone (ecm-26l). We analyzed the voices by maltlab, the simulation tool. Results: There were no differences and were correlations when one said /a/ three times for 2 seconds in the usual voice. There were some things to correlate when one said /a/ three times for 2 seconds by the different ways of high speech, usual speech, and low speech. Others were nothing to correlate. We evaluated the value of sasangin classification method by only /a/ voice analysis. The hit ratio was average $66.3\%\;:\;soyangin\;67.9\%,\;taeumin\;68.0\%,\;soeumin\;63.9\%$. Conclusion: We must set up the conditions to use the method of sasangin classification by voice analysis. The value of sasangin classification method by only fa! voice analysis was a hit ratio of $66.3\%$.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.551-556
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• 2004

인간 및 여러 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반 한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반 한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.409-415
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• 2016

최근 사물인터넷 기반의 재해예방 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷기반의 공동주택용 자율전기안전관리 기술 개발을 위하여 부하 전류 파형을 FFT와 MFCC를 이용하여 신호변환 후 신경회로망 모델에 적용하여 정확도가 개선된 전기 부하 패턴분류 시스템을 제안한다. 오실로스코프와 CT를 이용하여 측정한 전기 부하의 전류 파형을 FFT 알고리즘을 적용한 후 신경회로망을 이용하여 단일부하패턴 분류 실험을 하였다. 본 연구를 통하여 부하의 특성을 파악함으로서 고장에 대해 보다 신속하고 정확하게 대처할 수 있을 것으로 예측된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권5호
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• pp.353-360
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• 2022

Laryngeal disease harms quality of life, and laryngoscopy is critical in identifying causative lesions. This study extracts and analyzes using radiomics quantitative features from the lesion in laryngoscopy images and will fit and validate a classifier for finding meaningful features. Searching the region of interest for lesions not classified by the YOLOv5 model, features are extracted with radionics. Selected the extracted features are through a combination of three feature selectors, and three estimator models. Through the selected features, trained and verified two classification models, Random Forest and Gradient Boosting, and found meaningful features. The combination of SFS, LASSO, and RF shows the highest performance with an accuracy of 0.90 and AUROC 0.96. Model using features to select by SFM, or RIDGE was low lower performance than other things. Classification of larynx lesions through radiomics looks effective. But it should use various feature selection methods and minimize data loss as losing color data.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.41-45
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• 2020

최근 4차 산업혁명 관련 IT기술 중에서 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 인공지능과 사물인터넷은 다양한 연구를 통해 여러 분야에서 우리 실생활에 적용되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷과 객체인식 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 의류를 분류하고자 한다. 이를 위해 이미지 데이터셋은 웹캠과 라즈베리파이를 이용하여 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 전이학습된 컨벌루션 뉴럴 네트워크 인공지능망인 구글넷에 적용하였다. 의류 이미지 데이터셋은 온전한 이미지 900개와 손상이 있는 이미지 900 그리고 총 1800개를 가지고 상하의 2개의 카테고리로 분류하였다. 분류 측정 결과는 온전한 의류 이미지에서는 약 97.78%의 정확도를 보였다. 결론적으로 이러한 측정결과와 향후 더 많은 이미지 데이터의 보완을 통해 사물인터넷 기반 플랫폼상에서 인공지능망을 활용한 여타 사물들의 객체 인식에 대한 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1771-1776
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• 2017

최근 IoT(Internet of Things)는 다양한 분야에 활용되어 특정 장소에 스마트 환경을 구성함으로써 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존 시스템은 주변 환경의 변화에 따라 디바이스의 동작과 작업이 변화하지 않기 때문에 사용자는 환경 및 상황이 변화할 때마다 수동적으로 동작해야 한다. 이에 본 논문에서는 실시간 데이터 분류 기반 상황별 작업 제어 시스템을 제안한다. 센서 데이터를 서버로 전송하고 실시간, 비 실시간 데이터로 분류한 뒤 의사 결정 트리에 삽입하여 상황에 따른 작업을 식별한다. 또한 위험상황을 가스 누출 및 화재 발생과 같이 2단계로 나눠 경고 메시지를 전송한다. 이에 따라 전력의 낭비와 오작동 발생을 감소시킬 수 있으며 작업 효율이 증대된 서비스를 제공받을 수 있을 것으로 사료된다.