Swin Transformer와 Sentinel-1 영상을 이용한 우리나라 저수지의 수체 탐지

최소연 ( Soyeon Choi ),윤유정 ( Youjeong Youn ),강종구 ( Jonggu Kang ),김서연 ( Seoyeon Kim ),정예민 ( Yemin Jeong ),임윤교 ( Yungyo Im ),서영민 ( Youngmin Seo ),김완엽 ( Wanyub Kim ),최민하 ( Minha Choi ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2023 大韓遠隔探査學會誌 Vol.39 No.5

본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만 톤 급, 90만 톤 급, 150만 톤 급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다. In this study, we propose a method to monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea using Sentinel-1 synthetic aperture radar images and the deep learning model, Swin Transformer. Utilizing the Google Earth Engine platform, datasets from 2017 to 2021 were constructed for seven agricultural reservoirs, categorized into 700 K-ton, 900 K-ton, and 1.5 M-ton capacities. For four of the reservoirs, a total of 1,283 images were used for model training through shuffling and 5-fold cross-validation techniques. Upon evaluation, the Swin Transformer Large model, configured with a window size of 12, demonstrated superior semantic segmentation performance, showing an average accuracy of 99.54% and a mean intersection over union (mIoU) of 95.15% for all folds. When the best-performing model was applied to the datasets of the remaining three reservoirs for validation, it achieved an accuracy of over 99% and mIoU of over 94% for all reservoirs. These results indicate that the Swin Transformer model can effectively monitor the surface area of agricultural reservoirs in South Korea.

Sentienl-1 SAR 영상과 AI 기법을 이용한 국내 중소규모 농업저수지의 수표면적 산출

최소연 ( Soyeon Choi ),윤유정 ( Youjeong Youn ),강종구 ( Jonggu Kang ),박강현 ( Ganghyun Park ),김근아 ( Geunah Kim ),이슬찬 ( Seulchan Lee ),최민하 ( Minha Choi ),정하규 ( Hagyu Jeong ),이양원 ( Yangwon Lee ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.5

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다. Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.

격자 기반 암호를 위한 파이프라인 방식의 NTT 하드웨어 구조

최소연(Soyeon Choi),김민수(Minsu Kim),황지우(Jiwoo Hwang),유호영(Hoyoung Yoo) 대한전자공학회 2022 대한전자공학회 학술대회 Vol.2022 No.6

Development of photosynthesis biosensor for drinking water quality monitoring

Soyeon Choi(최소연),Jihae Park(박지혜),Hojun Lee(이호준),Geonhee Kim(김건희),Taejun Han(한태준) 환경독성보건학회 2021 한국독성학회 심포지움 및 학술발표회 Vol.2021 No.5

The unprecedented increase in anthropogenic pollution of the aquatic environment has made the development of sensitive, cost-effective and adaptable early warning systems for monitoring chemical pollutants absolutely crucial. Biosensors based on aquatic plants could provide a cost-effective alternative for environmental risk analysis, as they can provide rapid information on toxicity in case of pollution, while assessing the hazardous effects of pollutants on the aquatic ecosystem. In this work, an optical biosensor based on chlorophyll-a fluorescence was developed to monitor aquatic pollutants specifically for drinking water quality. The response of the biosensor was investigated using Spirodela polyrhiza, also known as duckweed, as a test species over a1-h acute exposure to atrazine (2-chloro-4-ethylamino-6-isopropylamino-1,3,5-triazine), which is the most widely used herbicide worldwide to control hardwood and grass weeds. The detection concentration was 0.6 mg/L, which was calculated using a specific equation based on the acceptable daily intake (ADI; μg/kg/day) of the WHO drinking water guideline, standard weight (kg) and daily drinking water intake (L/day). Chl-a fluorescence of S. polyrhiza at the detection concentration of 0.6 mg/L decreased by more than 20% compared to the control.

청소년에서 혈중 비타민 D 농도와 치아우식 경험 간의 연관성

최소연(Choi, Soyeon),서덕규(Seo, Deog-Gyu),황지윤(Hwang, Ji-Yun) 한국영양학회 2018 Journal of Nutrition and Health Vol.51 No.4

본 연구는 국민건강영양조사 2010 ~ 2014년 원시자료를 통합하여 우리나라 10 ~ 18세 청소년을 대상으로 검진조사, 구강조사, 영양조사 정보가 있는 총 2,655명의 자료를 이용하여 혈중 비타민 D 농도와 치아우식 경험과의 연관성에 대해 분석하였다. 1) 대상의 인구 · 사회학적 특성과 치아우식 경험과의 상관성을 분석한 결과, 남녀 모두 범주화한 연령이 높아질수록 치아우식 경험군의 비율이 높았다 (p < 0.0001). 여자 청소년의 경우 소득수준이 낮아질수록 치아우식 경험이 높았으며 (p = 0.026) 기초수급경험이 있을 경우 치아우식 경험율이 높았으나 (p = 0.001) 남자 청소년은 유의한 차이가 없었다. 2) 혈중 25(OH)D 농도가 1 ng/mL증가할 때마다 우식경험 치아개수는 남자 청소년의 경우 0.059개씩 감소하는 것으로 나타났고 (p = 0.007, R2 = 0.009) 여자청소년의 경우 0.08개씩 감소하는 것으로 나타났으나 (p = 0.005, R² = 0.010) 보정 후 이러한 관련성이 통계적으로 유의하지 않았다. 3) 혈중 비타민 D 상태와 치아우식증 경험율간의 연관성을 알아본 결과 교란변수를 보정하지 않은 경우 남자 청소년에서 혈중 25(OH)D 농도가 30.0 ng/mL 이상인 군 대비 10.0 ng/mL 이상 20.0 ng/mL 미만인 군은 2.878배 (OR = 2.878, 95% CI = 1.106-7.491), 10.0ng/mL미만인 군은 3.877배 (OR = 3.877, 95% CI =1.250-12.028)로 치아우식 경험율이 증가하였다. 연령, 가구소득, 기초수급여부, 칫솔질횟수, 치과병의원 방문여부를 보정한 경우 혈중 25(OH)D 농도가 30.0ng/mL 이상인 군 대비 20.0 ng/mL 이상 30.0 ng/mL 미만인 군에서 2.577배 (OR = 2.577, 95% CI = 1.013-6.557)로 치아우식 경험율이 증가하였으나 여자 청소년의 경우 유의한 연관성을 보이지 않았다. 결과적으로 혈중 비타민 D 수치가 치아우식 경험과 관련성이 있음을 시사하며 적절한 비타민 D 농도 유지의 중요성을 인식하고 향후 이를 위해 식사지침에 대한 연구 및 영양교육이 필요할 것이다. Purpose: This study was conducted to evaluate the association between serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) levels and dental caries experience in Korean adolescents based on the 2010 ~ 2014 Korean National Health and Nutrition Examination Surveys. Methods: The study subjects were 2,655 Korean adolescents aged 10 to 18 years. Subjects were classified into four groups according to their serum 25(OH)D levels. We used logistic regression to evaluate the relationship between vitamin D and for dental caries experience after adjusting for age, household income level, recipient of basic livelihood, tooth brushing and visiting dental clinics. Result: Multiple logistic regression analysis showed that serum 25(OH)D insufficiency (20 ng/mL ≤25(OH)D < 30 ng/mL) was associated with increased odd ratios (ORs) for dental caries experience in boys (OR = 2.577, 95% CI = 1.013-6.557), compared with serum 25(OH)D sufficiency (25(OH)D ≥30.0 ng/mL). Conclusion: The serum 25(OH)D levels were found to be related to risk of dental caries experience in Korean adolescent boys.

상태 중요도에 따른 선택적 결함 감내 유한 상태 기계

최소연(Soyeon Choi),박지운(Jiwoon Park),신예린(Yerin Shin),신화수(Hwasoo Shin),김현규(Hyeonkyu Kim),유호영(Hoyoung Yoo) 대한전기학회 2019 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2019 No.10

한국 청소년에서 칼슘 섭취량에 따른 혈중 비타민 D 농도와 치아우식 경험 간의 관련성

최소연(Soyeon Choi),서덕규(Deog-Gyu Seo),황지윤(Ji-Yun Hwang) 한국식품영양과학회 2018 한국식품영양과학회지 Vol.47 No.9

본 연구는 2010~2014년 국민건강영양조사 자료를 이용하여 만 10~18세 청소년 2,655명을 대상으로 칼슘 섭취량에 따라 평균필요량(EAR) 이하 그룹과 초과 그룹으로 나누어 비타민 D 상태와 치아우식 경험과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 교란변수인 연령, 가구소득, 기초생활수급 여부, 칫솔질 횟수, 치과병의원 방문 여부를 보정한 후, EAR 이하 그룹에서 혈중 25(OH)D 농도가 충분한 그룹 대비 불충분그룹이 3.370배(OR=3.370, 95% CI=1.066~10.655)로 치아우식 경험이 증가하였다. 이와 같은 결과는 남자 청소년에서만 나타났으며 여자 청소년에서는 유의한 상관성이 나타나지 않았다. 이상의 결과에서 남자 청소년에서 칼슘 섭취량에 따른 비타민 D 농도는 치아우식 경험과 연관성이 있음을 알 수 있었으며, 향후 치아우식 경험과 칼슘과 비타민 D의 연관성에 대한 기전을 밝히는 면밀한 연구가 필요할 것이다. Few studies have investigated an association between vitamin D and calcium nutritional status and dental caries in Korean adolescents, even though they are particularly vulnerable to vitamin D and calcium insufficiency. Therefore, this study was conducted to assess the association between serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) levels and risk of dental caries in Korean adolescents according to calcium intake using the 2010∼2014 Korean National Health and Nutrition Examination Surveys. We analyzed data pertaining to 2,655 Korean adolescents aged 10 to 18 years. Calcium intake was estimated by a single 24-hour dietary recall. The study subjects were classified into two groups according to their calcium intake (≤ EAR and > EAR). The association between vitamin D and experience of dental caries according to calcium intake was evaluated by multiple logistic regression analyses after adjusting for age, household income level, recipient of basic livelihood, toothbrushing, and having a dental checkup within the past year. Comparison of the serum 25(OH)D sufficiency (25(OH)D ≥30.0 ng/mL), the OR of serum 25(OH)D insufficiency (20 ng/mL≤ 25(OH)D <30 ng/mL) was 3.370 (95% CI=1.066∼10.655) for experience of dental caries in boys having calcium intake below the estimated average requirements. The serum 25(OH)D levels according to calcium intake were related to risk of dental caries in Korean adolescent boys.

클럭 영역 병렬화를 통한 고속의 FPGA 역공학

최소연(Soyeon Choi),이동훈(Donghun Lee),유호영(Hoyoung Yoo) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6

연속 제거 복호기반의 최신 극 부호 복호기법 비교

최소연(Soyeon Choi),유호영(Hoyoung Yoo) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.2

Polar code의 복호 기법 중에 하나인 연속 제거 (successive cancellation; SC) 복호는 순차적으로 복호를 수행해야하는 특성으로 인해 지연시간이 길고, 복호를 위해 필요한 하드웨어 면적이 크다. 이를 극복하기 위하여 다수의 연구들이 진행되었으며, 본 논문에서는 연속 제거 복호를 기반으로 한 복호 기법을 가지치기 (pruning) 복호 기법들과 다중-경로 (multi-path) 복호기법들로 나누어 정리하였다. 가지치기 복호기법에는 SSC (simplified SC), fast-SSC, 신드롬 판단 기반 복호 등이 있으며, 다중-경로 복호 기법에는 2-비트 연속 제거 복호와 redundant-LLR 표현 기반의 복호가 있다. 본 논문에서는 SSC, fast-SSC, 신드롬 판단, 2-비트 연속 제거, 그리고 redundant-LLR 표현 기반의 복호 기법들을 지연시간과 하드웨어 면적 측면에서 비교했으며, 비교 결과 신드롬 판단 기반 복호기법이 지연시간이 가장 짧고, redundant-LLR 표현 기반의 복호가 하드웨어 면적이 가장 작은 복호 기법이다. Successive cancellation (SC) decoding that is one of the decoding algorithms for polar codes has long decoding latency and low throughput because of the nature of successive decoding. To reduce the latency and increase the throughput, various decoding structures for polar codes are presented. In this paper, we compare the previous decoding structures and analyze them by dividing into two types, pruning and multi-path decoders. Decoders for applying pruning are representative of SSC (simplified SC), Fast-SSC and redundant-LLR structures, and decoders with multi-path are representative of 2-bit SC and redundant-LLR structures. All the previous structures are compared in terms decoding latency and hardware area, and according to the comparison, the syndrome check based decoder has the lowest latency and redundant-LLR decoder has the highest hardware efficiency.

드론영상과 YOLOv7x 모델을 이용한 활성산불 객체탐지

박강현,강종구,최소연,윤유정,김근아,이양원,Park, Ganghyun,Kang, Jonggu,Choi, Soyeon,Youn, Youjeong,Kim, Geunah,Lee, Yangwon 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6

Active fire monitoring using high-resolution drone images and deep learning technologies is now an initial stage and requires various approaches for research and development. This letter examined the detection of active fire objects using You Look Only Once Version 7 (YOLOv7), a state-of-the-art (SOTA) model that has rarely been used in fire detection with drone images. Our experiments showed a better performance than the previous works in terms of multiple quantitative measures. The proposed method can be applied to continuous monitoring of wide areas, with an integration of additional development of new technologies.