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- 저자 : 판반뎃 ( Vandet Pann ) (검색결과 4 건)
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딥러닝 기반의 새로운 마스크 얼굴 데이터 세트를 사용한 최신 얼굴 인식
판반뎃 ( Vandet Pann ),이효종 ( Hyo Jong Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
The most powerful and modern face recognition techniques are using deep learning methods that have provided impressive performance. The outbreak of COVID-19 pneumonia has spread worldwide, and people have begun to wear a face mask to prevent the spread of the virus, which has led existing face recognition methods to fail to identify people. Mainly, it pushes masked face recognition has become one of the most challenging problems in the face recognition domain. However, deep learning methods require numerous data samples, and it is challenging to find benchmarks of masked face datasets available to the public. In this work, we develop a new simulated masked face dataset that we can use for masked face recognition tasks. To evaluate the usability of the proposed dataset, we also retrained the dataset with ArcFace based system, which is one the most popular state-of-the-art face recognition methods.
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하태환 ( Taehwan Ha ),권경석 ( Kyeong-seok Kwon ),김종복 ( Jong-bok Kim ),장동화 ( Dong-hwo Jang ),김병현 ( Byeong-hyeon Kim ),판반뎃 ( Vandet Pann ) 한국농공학회 2023 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2023 No.0
축사 건축물의 에너지부하 발생량에 대한 예측 및 평가 기술은 축사 설계 및 건축 단계에서의 경제성 및 축사 운영 시 에너지 이용 효율성 제고를 위해 매우 중요하다. 하지만 국내 표준 축사모델에 대한 에너지부하는 분석된 바 없으며 없으며 대부분 농장주 및 건축사의 경험과 노하우에 의존하여 지어지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 한국 축사표준설계도에 고시된 육계 사육시설을 대상으로 건물에너지시뮬레이션 기법을 이용하여 에너지부하를 분석하였다. 지역, 기상, 건물규격, 배치방향, 벽체의 단열특성 조건에 따라 육계 사육 시설 내부의 에너지흐름을 계산하여, 냉난방 에너지부하를 산출하였다. 이 과정에서 외부 기상조건 및 시설 내부 온도, 습도 조건에 대응하여 닭의 현열, 잠열 발생량 및 환기 요구량이 실시간으로 계산되도록 모델을 설계하였다. 모델 검증 결과 현장 실측 온도와 BES 수치 해석 모델을 통해 모의된 온도의 차이는 평균 0.4 ℃, 관측치와 모의치 간의 MAPE는 2.6% 수준으로 평가되었다. 건물의 배치 방향의 경우 기간난방부하 측면에서는 남동~북서 혹은 북동~남서 방향으로 배치할 때 평균 2.54% 저감 효과가 있으며, 기간냉방부하 측면에서는 남~북 방향으로 배치하는 것이 평균 9.7% 가량 유리한 것으로 분석되었다. 계사 건축계획 수립 시 각 에너지부하 규모에 따른 전기, 유류 비용 등을 복합적으로 고려하여 에너지 이용 측면에서 유리한 배치 전략을 수립하는 것이 필요하다. 또한 벽체 및 지붕의 단열 성능에 따른 기간난방부하를 비교해보면 지붕의 단열 성능을 변경시키는 경우 벽체의 단열 성능을 변경하는 것보다 약 1.15배 유리한 것으로 도출되었다.
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돈사 내 암모니아 농도가 육성 · 비육돈의 행동 변화에 미치는 영향
김병현(Byeonghyeon Kim),김종복(Jong-Bok Kim),권경석(Kyeong-Seok Kwon),장동화(Dong-Hwa Jang),판반뎃(Vandet Pann),양가영(Ka-Young Yang) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.9
축산 농가 인구 고령화로 인한 인력 부족과 생산성 감소 문제를 해결하기 위해 스마트팜이 적극적으로 도입되고 있다. 이에 따라, 가축의 행동이나 음성과 같은 생체 데이터를 활용하여 이상개체를 판별하고 질병을 예방하기 위한 기술개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 돈사 내 암모니아 농도 차이에 따른 육성·비육돈의 행동을 분석하고 이상개체를 판별할 수 있는 행동 지표를 발굴하고자 하였다. 실험은 육성돈 40두(27.20±1.5 kg)를 공시하여 대조구(CON)와 처리구(TRT)로 나누어 한 펜(pen)당 10두씩 2처리 2반복으로 총 84일(육성기 39일, 비육기 45일) 동안 진행하였다. 암모니아 처리 방법은 25% 암모니아수(ammonium hydroxide)를 수돗물로 1.5배 희석한 후 2~5 ml/min으로 돈방 슬러리 피트에 투입하였고 행동 분석을 하기 위해 각 펜에 카메라를 설치하여 영상 데이터를 수집하였다. 육성 · 비육기 동안 행동지표를 분석한 결과 암모니아 처리를 하였을 때 서기, 앉기, 사료섭취, 음수, 무리지음 행동이 증가하였지만(p<0.01), 눕기 행동의 경우 CON이 TRT보다 유의적으로 높았다(p<0.01). 결론적으로, 암모니아 처리에 의해 활동량과 무리지음과 같은 이상행동이 증가하였으며 이러한 결과를 바탕으로 향후 영상 기반 돼지 모니터링 및 의사결정 지원을 위한 관리기술 개발에 도움이 될 것으로 기대된다. Smart farms are actively being introduced to address the labor shortage and productivity decline issues caused by the aging population in livestock farming. Accordingly, technologies that utilize livestock behaviors, vocalizations, and other biological data to identify abnormal livestock and prevent diseases need to be developed. This study aims to analyze the behavior of growing-finishing pigs according to the ammonia concentration in pig houses and to identify behavioral indicators that can detect abnormal animals. Based on a randomized complete block design, a total of 40 growing pigs (27.20±1.5 kg) were allotted to a control group (CON) and a treatment group (TRT) with 2 replicates (10 pigs/pen) during 84 days of the experimental period. Ammonia treatment was performed by diluting 25% ammonium hydroxide with tap water at a ratio of 1.5:1 and injecting it into the slurry pit (2-5 ml/min). Video data were evaluated to analyze behavior. The behavioral indicators during the growing-finishing period showed increased standing, sitting, feeding, drinking, and huddling behavior (p<0.01) after the ammonia treatment, but the lying down behavior was significantly higher (p<0.01) in CON than in the TRT group. In conclusion, our results indicate that ammonia treatment increases the lying behavior and activity, leading to abnormal behaviors such as huddling. Therefore, it is expected that the behavioral data related to abnormal individuals will be helpful to develop second-generation smart farms.
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