• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.421-432
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• 2013

본 연구의 목적은 로봇과 증강현실 기술을 통합하여, 유아 극놀이 활동을 지원하는 콘텐츠와 교수 학습 모형을 개발하는 것이다. 극놀이 활동 지원을 위해서 로봇은 다양한 표정 변화와 액션을 보이면서 나레이터와 음향담당 역할을 수행하도록 하였으며, 카메라 기능을 이용하여 마커와 유아의 움직임을 인식하여 동시다발적인 상호작용을 지원하고, 극놀이 활동을 영상매체로 촬영하여 추후 활동을 위해 이용하도록 하였다. 또한 프로젝터 기능을 이용하여 영상 객체와 직접 상호작용하도록 하였다. 한편, 증강현실 기술은 다양한 캐릭터 변신과 소품 제공 뿐아니라 다양한 무대 배경과 전경의 효과도 가능하도록 하였다. 또한 실물형 인터페이스를 통하여 증강된 콘텐츠와 유아들 간의 상호작용이 자연스럽게 이루어지도록 하였고, 배우와 관객의 상호작용 기회도 제공하였으며, 유아가 학습 상황을 조작하거나 선택하여 그 결과를 경험하는 경험 중심 학습 환경을 구현하여 감각적 몰입을 유도하였다. 이와 더불어서 콘텐츠를 활용한 극놀이 활동을 지원할 수 있는 교수 학습 모형은 '교사의 사전 준비', '극놀이 이야기 소개와 이해', '극놀이 활동 계획과 진행' 그리고 '극놀이 활동 평가와 정리' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별로 결정하고 진행해야 할 세부 활동들을 제안하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.421-434
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• 2008

컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권3호
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• pp.156-162
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• 2021

본 인스턴스 분할 모델은 위성을 이용해 촬영된 원격탐지 영상 내의 객체 탐지에 높은 정확도를 갖는다는 것을 입증하였으며, 불법으로 가설된 시설 하우스를 발견하는데 활용될 수 있다. 즉, 특정 지역 및 일정시기를 기준으로 시설하우스를 인식시키고 그 이후에 신축된 하우스를 분별하는데 사용할 수 있을 것이다. 또한 본 기술을 응용하여, 토지피복도 조사와 같은 인력중심의 작업을 빠르게 해결할 수 있다. 앞으로 이 모델은 지리정보시스템(Geographic Information System)과 연계하여 중앙정부 차원의 단일화된 관리체계를 수립할 수 있을 것이며 또한 시설하우스 면적 통계 수치계산에도 쉽게 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권4호
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• pp.317-325
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• 2005

최근의 의료정책과 정보기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시킬 필요를 가지게 한다. 즉, 정책과 기술의 변화로 병원 업무가 단순한 진료비 계산과 보험청구중심에서 벗어나 경영정보시스템(MIS), 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 의사결정지원시스템(DSS) 등이 개발되고 있다. 특히 유비쿼터스 네트워크 및 관련기술과의 융합은 의료정보시스템을 의료 IT의 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더할 전망이다. 이러한 변화와 인터넷 환경의 발달은 의료정보 시스템의 근본적인 변화를 요구한다. 모바일 의료정보시스템은 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 PDA 등의 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 기존 시스템의 모바일 네트워크 환경을 통해 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 업무의 효율을 높임은 물론이고 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. RFID는 자동인식 및 데이터 획득 기술로 사람의 작업이나 판단을 궁극적으로 제외하고 객체가 갖고 있는 정보를 자동적으로 취득, 온라인으로 관련 데이터를 자동처리 시스템 구현의 핵심요소 기술이다. 본 논문에서는 RFID 응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보시스템을 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병원내의 여러 디바이스가 연결된 데이터베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저(Manager)와 기존의 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 DB 서버 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 의료정보시스템의 RFID 응용시스템 은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사의 대기시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.