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전준범 ( Junbeom Jeon ),이희진 ( Heezin Lee ),오상윤 ( Sangyoon Oh ),이민수 ( Minsu Lee ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.8
점 클라우드로부터 차량을 추출하는 다양한 방식 중 OBPCA 방식은 세그먼트 단위의 평가-분류로 정확도가 높고, 단순한 직사각형 평면도에서 특성 값들을 추출하므로 분류가 빠르다. 그러나 이 OBPCA 방식은 차량과 크기가 비슷한 직육면체 모양의 물체를 차량과 구별하지 못하는 문제를 가지므로 이를 극복하고 차량 추출의 정확도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 수평단면과 함께 수직 단면을 이용하는 확장 OBPCA 방식을 제안한다. 제안 방법은 수평 단면을 통해 차량 후보를 1차로 선별하고, 각 차량 후보에서 가장 특징적인 수직 단면을 찾아서 그 단면의 특성 값들을 임계값들과 비교하여 차량 여부를 판단한다. 비교실험에서는 본 제안방식이 기존 OBPCA 방식에 비해 정밀도가 6.61% 향상되고 위양성률이 13.96% 감소됨을 확인했으며, 이를 통해 제안 방식이 기존 OBPCA 분류오류 문제에 대해 효과적인 해결방안임을 보였다. Among various vehicle extraction techniques, OBPCA (Object-Based Point Cloud Analysis) calculates features quickly by coarse-grained rectangles from top-view of the vehicle candidates. However, it uses only a top-view rectangle to detect a vehicle. Thus, it is hard to extract rectangular objects with similar size. For this reason, accuracy issue has raised on the OBPCA method which influences on DEM generation and traffic monitoring tasks. In this paper, we propose a novel method which uses the most distinguishing vertical elevations to calculate additional features. Our proposed method uses same features with top-view, determines new thresholds, and decides whether the candidate is vehicle or not. We compared the accuracy and execution time between original OBPCA and the proposed one. The experiment result shows that our method produces 6.61% increase of precision and 13.96% decrease of false positive rate despite with marginal increase of execution time. We can see that the proposed method can reduce misclassification.
질산화 박테리아를 포함하는 Poly (Vinyl Alcohol) Cryogel: 제어된 기계적 특성 및 박테리아 생존성
송민수 ( Minsu Song ),박지혜 ( Jihye Park ),전준범 ( Junbeom Jeon ),하윤근 ( Yun-geun Ha ),조영래 ( Young-rae Cho ),배효관 ( Hyokwan Bae ) 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
수세기동안 고도의 산업화에 따른 수계의 오염물질 증가는 부영양화·적조 현상을 촉진시켰으며 환경과 경제에 큰 손실을 초래하였다. 부영양화를 방지하기 위한 방법으로는 미생물을 이용해 수계 내 질소 농도를 감소시키는 생물학적 공정이 대표적으로 사용된다. 생물학적 질소제거는 비용 효율적이나 성장 속도가 느린 독립영양생물의 경우 긴 Doubling Time(암모니아 산화 미생물, 약 7시간)을 가지고 있어 효과적인 공정 운영에 어려움이 있다. 최근 이러한 단점을 보완하기 위하여 미생물의 고형물 체류시간(SRT)을 유지할 수 있는 미생물 포괄고정화 공법이 제시되었다. 본 연구에서는 고정화를 위한 친수성 고분자 물질인 Poly (Vinyl Alcohol)(PVA)의 동결-해동법(Freezing and Thawing Method)을 제안한다. PVA-Cryogel은 원가가 저렴하고 미생물에 무해하며 동결/해동 과정을 통해 물성 제어가 가능하여 포괄고정에 장점이 있으나, 냉동과정에서 물의 결정이 미생물을 사멸시켜 생물활성이 저해될 수 있다는 문제가 있다. 따라서 PVA의 제조 조건을 여러 변수로 설정하고 미생물의 보호제로써 Glycerol을 첨가하여 제작하였다. PVA-Cryogel의 물리적 강도와 생물활성을 측정하였으며, Live and Dead 생존성 분석을 위해 형광 염색하여 관찰하여 공정에서 적용 가능한 최적화 조건을 분석하고자 하였다. PVA-Cryogel의 기계적 강도는 호모게나이저로 분쇄하는 방법과 인장강도를 측정하였으며, 생물 활성도는 Specific oxygen uptake rate test로 평가하였다. 실험결과, PVA 농도, 동결 횟수가 증가할수록 기계적 강도가 향상되었으며, Glycerol의 첨가량 증가에 따라 생물활성도가 향상되었다. 기계적 강도와 생물 활성도는 반비례적인 경향을 나타내었으며, 동결시간에 따른 영향은 미미하였다. 최종적으로 PVA 10%, Glycerol 5%, 23시간 동결, 1시간 해동, 동결-해동 3회 반복의 조건이 기계적 강도와 생물 활성도 측면에서 최적의 조건으로 판단되었다.