1983년도 中東航路 決算

裵柱元 한국해사문제연구소 1983 (月刊)海洋韓國 Vol.123 No.-

엣지 컴퓨팅 환경에서 적용 가능한 딥러닝 기반 라벨 검사 시스템 구현

배주원,한병길,Bae, Ju-Won,Han, Byung-Gil 대한임베디드공학회 2022 대한임베디드공학회논문지 Vol.17 No.2

In this paper, the two-stage object detection approach is proposed to implement a deep learning-based label inspection system on edge computing environments. Since the label printed on the products during the production process contains important information related to the product, it is significantly to check the label information is correct. The proposed system uses the lightweight deep learning model that able to employ in the low-performance edge computing devices, and the two-stage object detection approach is applied to compensate for the low accuracy relatively. The proposed Two-Stage object detection approach consists of two object detection networks, Label Area Detection Network and Character Detection Network. Label Area Detection Network finds the label area in the product image, and Character Detection Network detects the words in the label area. Using this approach, we can detect characters precise even with a lightweight deep learning models. The SF-YOLO model applied in the proposed system is the YOLO-based lightweight object detection network designed for edge computing devices. This model showed up to 2 times faster processing time and a considerable improvement in accuracy, compared to other YOLO-based lightweight models such as YOLOv3-tiny and YOLOv4-tiny. Also since the amount of computation is low, it can be easily applied in edge computing environments.

졸겔법을 이용한 산화물 막의 도핑 및 그들의 전기화학 반응속도 촉진 연구

배주원,구본율,김규호,조명훈,안효진 한국진공학회 2019 한국진공학회 학술발표회초록집 Vol.2019 No.2

ZMET 기법을 활용한 카페 이용 고객의 추구 가치 분석

배주원,신서영,남궁영 한국관광학회 2009 관광학연구 Vol.33 No.5

This study aimed to reveal the values hidden in the unconscious of cafe customers' by utilizing the ZMET technique. Following the ZMET technique procedure, a 10 step conversation was executed to extrapolate the hidden desired values of 15 frequent cafe users. The most important values derived from the ZMET technique were ‘comfort’, ‘being one with nature’, ‘ostenta- tiousness’, ‘leisureliness’, and ‘just for myself’. In particular, a hidden value of ‘ostentatiousness’, appeared through the ZMET technique. It was also found that many respondents pursued the feeling of being together with nature in a cafe. The results of this study provide a deeper understanding of how cafe customers view different attributes of a cafe. These findings could enable cafe operators to develop marketing strategies to attract more customers.

Laddering 기법을 활용한 카페 이용 고객의 추구 가치 분석

배주원,신서영,남궁영 한국관광학회 2012 관광학연구 Vol.36 No.10

This study aimed to identify attributes, consequences, and values associated with cafes by using the laddering technique based on the means-end chain theory. Through the laddering technique, 11 attributes considered by cafe customers were revealed: ‘comfortable ambience’, ‘taste and menu’, ‘professionalism’, ‘food styling and table setting’, ‘interior and space’, ‘location and accessibility’, ‘service’, ‘name recognition’, ‘music’, ‘aroma’, and ‘convenience.’ There were 15 consequences the customers sought to obtain from these attributes: ‘change of mood’, ‘stress relief’, ‘rich conversation’, ‘time utilization’, ‘no interference from others’, ‘rest’, ‘new experience’, ‘special and diverse experience’, ‘time alone’, ‘escape from daily life’, ‘learning from a professional (barista)’, ‘consistent menu and taste’, ‘satisfying a craving’, ‘social life place’, and ‘feeling treated well.’ Finally, there were 9 values the customers ultimately sought to obtains from these results: ‘comfort’, ‘sense of attainment’, ‘self-satisfaction’, ‘self- compensation’, ‘rich human relationship’, ‘fun, happiness and joy’, ‘convenience’, ‘leisure’ and ‘self-confidence’. Based on these attributes, consequences, and values, a implication matrix was formed and the direct and indirect relationships between each respondent's answers were quantified and analyzed. The result showed that the cafe customers consider ‘leisure’ as the ultimate gal when selecting a cafe.

Real-time work intensity estimation algorithm based on deep learning using heart rate and skin temperature

배주원,성주현 한국마린엔지니어링학회 2022 한국마린엔지니어링학회지 Vol.46 No.6

In harsh environments where high-intensity work is performed, predicting the work intensity based on the vital signs of a worker can be useful in preventing accidents. Considering existing worker management systems are analyzed using set thresholds, they cannot resolve variables caused by individual differences. Therefore, we propose an algorithm to estimate the work intensity of workers based on their heart rate and body temperature using a deep learning-based 1D CNN-LSTM model. The proposed algorithm uses time-series signals of 60 s to accurately estimate the work intensity by considering the time-series characteristics. In addition, the proposed algorithm considers the individual differences in bio-signals by extracting and using data from the exercise and rest states of workers. To verify the performance of the proposed algorithm, we compared estimation performance factors such as model accuracy, precision, recall, and F1 score with those of various models; the results showed a high estimation accuracy of 99.96%. We believe the proposed algorithm can help minimize damage by preemptively responding to unexpected accidents that may occur at work sites by accurately estimating the work intensity based on the individual differences among workers.

Two-dimensional camera and TOF sensor-based volume measurement system for automated object volume measuring

배주원,서동환,성주현 한국마린엔지니어링학회 2023 한국마린엔지니어링학회지 Vol.47 No.6

In smart systems such as smart factories and smart logistics centers, vision inspection or volume measurement automation systems that reverify the damage status and size of products are essential. Existing methods have limitations in that they use many sensors for development or require a large installation space, which results in high construction costs. Therefore, in this study, we propose an object-volume measurement system based on image segmentation using a two-dimensional (2D) camera and a time-of-flight (TOF) sensor. The proposed system captures product images using a 2D camera and determines the pixel area of the product using an image-segmentation model. The height of the product is then obtained using a TOF sensor, and the horizontal and vertical lengths of the object are output through a conversion equation that converts one pixel to millimeters based on the height information. The proposed system has the advantage of low construction costs because it does not require expensive equipment such as 3D cameras or radio detection and ranging (RADAR) and can be easily installed in various environments. Thus, it is possible to easily build a volume measurement system, even with a limited structure, contributing to logistics automation.

품사 Attention 기반 이미지 캡셔닝 모델에 관한 연구

배주원,정성범,서동환 한국ITS학회 2022 한국ITS학회 학술대회 Vol.2022 No.06

이미지 캡셔닝 분야는 컴퓨터가 이미지의 내용을 자연어 문장으로 서술하는 기술이다. 이미지 캡셔닝은 영상 데이 터를 다른 범주의 데이터인 자연어로 변환한다는 점에서, 영상과 자연어 두 데이터에 대한 높은 이해도가 필수적인 도 전적인 기술이다. 따라서 이미지 캡셔닝 기술을 잘 활용하면 영상 감시, 추적, 상황 판단 등과 같은 영상 데이터를 사 용해 상황을 판단하는 분야에서 기여할 수 있다. 딥러닝의 발전 이후 자연어처리와 컴퓨터 비전 모델의 성능이 크게 향상되면서 이미지 캡셔닝의 성능 또한 비약적 으로 높아졌다. 특히, 인코더로 이미지 정보를 추출하고, 자연어 정보와 결합하여 문장을 생성하는 디코더를 사용하는 인코더-디코더 구조의 접근법을 사용하고 있다. 인코더-디코더 구조는 이미지와 문장 정보를 결합해 정확한 캡션을 생성할 수 있고 End-To-End로 학습이 가능하다는 장점이 있지만 디코더를 통해 캡션을 생성할 때 캡션 데이터의 정 보 손실이 크다는 단점이 있다. 이는 디코더로 사용하는 Recurrent Neural Network(RNN) 모델의 한계로, 단어를 예 측하는 각 시점의 정보를 입력으로 하는데 생성되는 캡션의 길이가 길어질수록 이전 시점들의 예측 단어에 대한 정보 가 감소하게 되어 소실될 수 있다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 어텐션(Attention) 메커니즘 기반의 방법들을 적용한 이미지 캡셔닝 방법들이 제안되었다. 어텐션 메커니즘은 디코더에 서 캡션 단어를 예측하는 매 시점에서 다른 시점들의 중요한 특징 정보에 집중할 수 있게 한다. 따라서, 최근의 이미 지 캡셔닝은 캡션 예측 시 특정 이미지 영역에 집중하거나 이전 캡션들의 정보에 집중하여 정확한 캡션을 생성하는 방법에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만, 이미지 캡셔닝의 주된 목적인 정확한 캡션 생성은 정확한 내용을 서술되면서 또한 사용자가 읽기 쉬운 단어 배치로 캡션이 생성되어야 한다. 따라서, 단어의 배치나 문장 구조와 같은 문법적인 특성을 고려한 연구가 필요하다. 단어의 품사는 단어가 문장에서 가지는 문법적인 역할을 표현한 정보로, 단어의 배치와 문장 구조에 대한 특징들을 가지고 있다. 예를 들어, 관사는 명사 앞에 배치되어 명사와 함께 쓰이는 품사이며, 형용사는 명사를 수식하는 역할로 명사의 전후에 배치된다. 즉, 품사의 배치는 다른 품사와 연결되어 있다. 또한, 명사와 동사와 같은 품사의 단어는 이 미지의 내용을 직접적으로 나타내는 정보일 것이다. 즉, 명사나 동사 같은 품사는 이미지의 내용에서 주체가 될 수 있 는 객체의 상태, 종류를 설명한다는 것이다. 이를 이미지 캡셔닝에서 이미지, 문장과 함께 메타데이터로써 사용하면 문 법적인 구조를 유지하는 정확한 캡션을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 품사를 어텐션 요소로 사용하는 이미지 캡셔닝 모델을 제안한다. 제안하는 이미지 캡셔닝 모델은 이 미지의 특징을 추출하는 인코더, 이미지 특징 벡터와 문장 정보 간의 어텐션 정도를 계산하고 이미지 특징 벡터와 품 사 간 어텐션 정도를 계산해 같이 결합하는 어텐션 레이어와 문장 정보와 품사 정보를 함께 결합하여 캡션을 생성하 는 레이어가 포함된 디코더로 구성되어 있다. 이미지와 문장 간 어텐션 정도는 문장에 따라 집중될 이미지 정보를 파 악할 수 있고 이미지와 품사 간 어텐션 정도는 품사에 따라 집중될 이미지 정보를 파악할 수 있다. 그리고 문장 정보 와 품사 정보를 결합한 캡션 정보와 어텐션 정보를 결합함으로써 품사와 이미지에 집중된 정확하고 문장 구조를 준수 한 캡션을 생성할 수 있다.

Sn-Doped In₂O₃ 나노잉크를 위한 나노로드의 복합화에 따른 용액기반 투명 전도성 산화물의 저온성능

배주원,구본율,이태근,안효진,Bae, Ju-Won,Koo, Bon-Ryul,Lee, Tae-Kun,Ahn, Hyo-Jin 한국재료학회 2017 한국재료학회지 Vol.27 No.3

Transparent conducting oxides (TCOs) were fabricated using solution-based ITO (Sn-doped $In_2O_3$) nanoinks with nanorods at an annealing temperature of $200^{\circ}C$. In order to optimize their transparent conducting performance, ITO nanoinks were composed of ITO nanoparticles alone and the weight ratios of the nanorods to nanoparticles in the ITO nanoinks were adjusted to 0.1, 0.2, and 0.5. As a result, compared to the other TCOs, the ITO TCOs formed by the ITO nanoinks with weight ratio of 0.1 were found to exhibit outstanding transparent conducting performance in terms of sheet resistance (${\sim}102.3{\Omega}/square$) and optical transmittance (~80.2 %) at 550 nm; these excellent properties are due to the enhanced Hall mobility induced by the interconnection of the composite nanorods with the (440) planes of the short lattice distance in the TCOs, in which the presence of the nanorods can serve as a conducting pathway for electrons. Therefore, this resulting material can be proposed as a potential candidate for solution-based TCOs for use in optoelectronic devices requiring large-scale and low-cost processes.

Object location estimation system based on instance segmentation

배주원,서동환,성주현 한국마린엔지니어링학회 2023 한국마린엔지니어링학회지 Vol.47 No.6

Owing to the increasing demand for parcel delivery, automated systems for the reception or organization of parcels in warehouses have been widely researched. Application of existing automation systems has been challenging owing to the high con-struction costs incurred and limited lighting conditions required. To address these issues, this paper proposes a system that can deter-mine the location and area of a measured object by using instance segmentation. The proposed system uses YOLACT, a lightweight image-segmentation algorithm optimized in real time, to determine the pixel-level area of the target in the image. The proposed system can estimate the location and area of an object in an image, calculate the pixel area, and accurately identify non-square objects. Fur-thermore, the proposed system can accurately estimate the position of an object even when the lighting changes by directly constructing and learning datasets collected in various lighting environments.