• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.45-51
• /
• 2021

딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.11-19
• /
• 2021

이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.27-40
• /
• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권8호
• /
• pp.253-263
• /
• 2013

광학측정기법 중 주파수 스캐닝 간섭계는 기존 3차원 측정기법과 비교하여 광학 하드웨어 구조가 측정과정동안 고정되어 있어, 대물렌즈나 대상물체의 수직 스캐닝 없이 단지 광원의 주파수만 특정한 주파수 밴드내에서 스캐닝 하여 대상물체에 주사되므로, 우수한 광학 측정 성능을 보인다. 광원의 주파수를 변경하여 간섭계를 통해 간섭 영상을 획득한 후, 밝기 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하고, 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 분석을 이용하여 대상 물체의 높이 정보를 계측한다. 하지만, 대상물체의 광학적 특성에 기인한 광학노이즈와 주파수 스캐닝동안 획득되는 영상의 수에 따라 증가하는 영상처리시간은 여전히 주파수 스캐닝 간섭계의 문제이다. 이를 위해, 1) 편광기반 주파수 스캐닝 간섭계가 광학 노이즈에 대한 강인성을 확보하기 위해 제안되어진다. 시스템은 주파수 변조 레이저, 참조 거울 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 대상 물체 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 편광 광분배기, 이미지 센서 앞단의 편광기, 광섬유 광원 앞단의 편광기, 편광 광분배기와 광원의 편광기 사이에 위치하는 ${\lambda}/2$ 판으로 구성된다. 제안된 시스템을 이용하여, 편광을 기반으로한 간섭이미지의 대조대비를 조절할 수 있다. 2) 신호처리 고속화 방법이 간섭계 시스템을 위해 제안되며, 이는 그래픽 처리 유닛(GPU)과 같은 병렬처리 하드웨어와 계산 통합 기기 구조(CUDA)와 같은 프로그래밍 언어로 구현된다. 제안된 방법을 통해 신호처리 시간은 실시간 처리가 가능한 작업시간을 얻을 수 있었다. 최종적으로 다양한 실험을 통해 제안된 시스템을 정확도와 신호처리 시간의 관점으로 평가하였고, 실험결과를 통해 제안한 시스템이 광학측정기법의 실적용을 위해 효율적임을 보였다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제23권2호
• /
• pp.3-16
• /
• 2014

탄산가스 삭감과 자동차 연비를 향상시키기 위한 자동차의 경량화는 현시대적 큰 과제이다. 경량화를 위하여 Hybrid Electrical Vehicle(HEV), Electrical Vehicle(EV)의 고성능 모터용 Nd 자석, Li이온 2차전지 및 배기가스 정화용 PGM촉매의 성능개발이 활성화 되고 있다. 우리나라는 자동차 경량화와 기능 향상을 위하여 사용하는 희소금속을 자원이 편재되어 있는 중국 등에서 수입하기 때문에 수출국의 공급 조절, 가격 폭등 등으로 수급이 불안정한 경우가 있다. 이를 대비하여 차세대 자동차에서 배출되는 폐 희소자원을 리싸이클링 할 필요가 있다. 본고는 리싸이클링 기술과 현상에 대하여 조사 분석한 정보를 기술자나 연구자에게 전해주어 국가 자동차 산업 발전에 기여하는데 목적이 있다. 조사 결과, 폐 자동차에서 배출되는 고성능 모터, 배기가스 정화용 백금족금속(PGM) 폐촉매, Li이온 배터리 등의 리싸이클링기술은 전처리 기술과 후처리 기술로 분류하는데, 전처리 기술인 기계적 분리 선별 기술은 연구 개발 중이며, 후처리기술인 습, 건식 제련 기술은 확립되어 있다. 리싸이클링 경제성 측면에서 폐 부품의 기계적 선별 기술에 대하여 집중적으로 연구할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_1호
• /
• pp.1709-1718
• /
• 2021

항공수심라이다[airborne bathymetric LiDAR (Light Detection And Ranging)] 시스템의 웨이브폼(waveform) 데이터는 기존의 이산반환(discrete-return) 데이터에 비해 정확도, 해상도, 신뢰도가 향상된 데이터를 제공하며, 사용자의 데이터 처리 통제력을 강화하며 반환신호에 대한 추가적인 정보 추출을 가능하게 한다. 웨이브폼 분해(waveform decomposition)는 수면과 해저 반사, 수중산란 및 각종 노이즈가 혼재되어 수신된 웨이브폼으로부터 각각의 에코(echo)를 분리하는 기술로, 지형 포인트 추출을 위해 선행되어야 하는 처리 과정이자 측량 성과를 좌우하는 주요 기술이다. 본 연구에서는 항공수심라이다 원시 데이터로부터의 포인트 추출 성능을 향상시키 위해 새로운 웨이브폼 분해 기술을 개발하였다. 기존의 웨이브폼 분해 기술들이 웨이브폼 피크(peak)들을 가우시안(Gaussian) 분해의 초기값으로 사용하여 분해된 에코의 개수와 분해 성능이 피크 탐지 결과에 좌우되는데 반해, 제안한 기술은 최초 피크들 외에 잠재적인 피크 후보들을 추정하여 추가함으로써, 분해 모델의 근사 정확도를 향상시켰다. 국내 개발된 항공수심라이다 장비인 씨호크(Seahawk)로부터 동해안에서 취득된 웨이브폼 데이터를 이용한 실험 결과, 가우시안 분해 방법 대비 제안한 방법의 모델 근사 적합도(RMSE 기준)가 약 37% 향상된 결과를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2015

근래 각 가정에서 많이 사용되는 Wi-Fi 기술이 적용된 안드로이드 OS 기반의 스마트 셋톱박스는 사용자의 다양한 설치 환경에 관계없이 Wi-Fi를 이용한 서비스에 문제가 없음을 보장해야 한다. Wi-Fi의 무지향성에 대한 방향성 테스트 방법은 표준으로 정해지지 않아 각 개발업체에서는 자체적으로 테스트 방법을 고안하여 테스트를 진행한다. 본 논문에서는 Wi-Fi 기능의 무지향성을 확인하기 위해 업로드와 다운로드의 2개 요소, 무선 라우터를 바라보는 수직 각도의 10개 요소와 수평 각도의 36개 요소를 고려하여 720개의 테스트 케이스를 생성하였다. 현실적으로 비용과 시간문제로 인해 모든 테스트 케이스를 테스트하기에 어려움이 따르므로, ISO/IEC 29119-4의 조합 테스팅 기법 중 하나인 Pair-wise 기법으로 테스트 요소를 조합하였다. 또한, Allpairs 도구를 이용하여 Pair-wise 기법이 적용된 테스트 케이스를 얻어냈고 테스트를 진행하였다. 제안하는 방법을 사용하면 기존의 테스트 케이스를 진행하는데 소요되는 시간 대비 48.61%가 단축됨을 확인할 수 있었으며, 간소화된 테스트 케이스의 결과만을 가지고도 문제가 발생하는 부위에 대한 추적이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국가시화정보학회 2005년도 한국가시화정보학회 연소/내연기관 부문 학술강연회
• /
• pp.87-112
• /
• 2005

분무를 정량적으로 측정하는 것은 노즐의 설계와 개발을 위해서 뿐만 아니라 연소 시스템 전반의 효율 및 불안정성의 제거, 공해 저감 등의 요구 조건을 만족하기 위해서 중요하다. 이를 위해 이전에는 분무장 내에 수집관을 삽입하는 기계적 패터네이터(Mechanical Patternator)와 같은 삽입식 측정 방식을 이용하여 왔으나, 최근에는 고속카메라, Malvern particle analyzer, PDPA, 광학 패터네이터(Optical Patternator)와 같은 분무장을 교란시키지 않으면서도 빠른 측정이 가능한 가시화 기술들이 적용되고 있다. 특히 광학 패터네이터는 레이저 평면광을 이용하여 분무를 측정하는 비삽입식 기술로 단시간 내에 분무장 내 액체 연료의 질량 및 액적 크기의 단면 분포를 동시에 얻어낼 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나 분무 액적들의 수밀도가 증가하는 경우에는 이들 액적에 의한 입사광 및 신호 감쇠, 다중산란 등에 의한 오차가 심하게 발생하여, 기존의 PDPA, PLIF 등의 광학 기법으로는 충분히 신뢰할 만한 결과를 얻기가 어렵게 된다. 이러한 분무를 정량적으로 측정하기 위해서는 입사광의 감쇠뿐만 아니라 분무장 내 액적들에 의한 신호의 감쇠 과정에 대한 고려가 필요하다. 주면 액적들의 영향을 최소한으로 줄이기 위해서는 레이저 평면광을 사용하는 광학 패터네이터와 달리 레이저 광선을 분무장에 조사하여 고압에서 나타날 수 있는 다중 산란에 의한 오차를 최소화할 수 있다. 이러한 이미지 처리 기법을 이용하는 광학 선형 패터네이터(Optical Line Patternator)를 이용하여 기존 레이저 계측기법으로 측정이 곤란하였던 고압 환경 하에서의 스월 동축형 인젝터의 분무 특성을 해석할 수가 있다. 2015(년도) 6,388, 2025(년도) 13,367, 2035(년도) 18,756, 2045(년도) 22,595, 시장점유율 증가로 인한 수출액 증가분 누적(억원) : 2015(년도) 3,411, 2025(년도) 8,847, 2035(년도) 14,433, 2045(년도) 18,005 또한 시나리오 비교평가를 실시하여 본 결과, 본 연구에서 정의한 순편익 누적(Cumulative Net Profit) 변수를 적용하면 현재 연구비 추세 대비 $30\%$ 까지 연구비를 증가 시키는 것이 효율적임을 알 수 있었다.성, 생산 용이성, 제품 디자인의 우수한 정도가 a=0.01 수준 하에서 유의적으로 추정되었다. 이들 변수들 중에서 품질경쟁력에 가장 큰 영향을 미치는 측정변수는 제품의 기본 성능, 수명(내구성), 신뢰성, 제품 디자인의 순서로 추정되었다. 이것은 한국 제조업이 아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.420-425
• /
• 2016

본 연구는 칼슘과 철 그리고 철과 아연의 상호작용과 신뢰성있는 영양정보를 제공하기 위해 영양강조표시제품 중 칼슘, 철, 아연의 함량을 분석하고 표시량과 분석값을 비교하였다. 칼슘, 철, 아연을 강조표시한 제품(시리얼, 과자, 두유, 초콜릿가공품, 기타코코아가공품, 당류가공품, 과줆채음료, 고형차) 총 42건을 수거하였으며 칼슘, 철, 아연은 무기성분의 건식분해법으로 전 처리한 후 Inductively Coupled Plasma Spectrometer (ICP)로 실험하였다. 칼슘이 강조표시된 제품 42건에 대한 표시량 비율은 87~176%이었으며, 철이 강조표시된 제품 13건에 대한 표시량 비율은 84~167%, 아연이 강조표시된 제품 6건에 대한 표시량 비율은 98~275%였다. 모든 분석값이 표시량 대비 80% 이상으로 식품 등의 표시기준을 충족하였다. 칼슘과 철의 상호작용은 한국인의 칼슘 섭취가 1일 권장량의 68.7% 수준으로 부족하므로 칼슘의 과다섭취로 인한 철의 흡수방해는 우려할 만한 상황은 아닌 것으로 보인다. 또한, 분석한 영양강조표시제품의 철과 아연의 함량 비율이 1.53:1이 최대였으므로 철의 과다섭취로 인한 아연의 흡수방해는 우려할 만한 상황은 아니었다. 그러나 업체에서는 칼슘, 철, 아연을 강조한제품을 생산할 시에 영양소의 상호작용을 고려하여 생산을 해야 할 것이고 소비자에게 정확한 영양정보를 제공하고 적정량의 영양섭취를 위해서는 지속적인 모니터링을 통해 식품표시에 대한 주기적인 관리가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.231-247
• /
• 2010

본 연구는 도서관 서비스의 경제적 가치 측정 연구가 최근 국내에 본격적으로 도입되는 시점에서 이러한 연구의 제반 이슈를 이론적, 실제적 관점에서 검토하고 있다. 특히 구체적인 측정과 관련하여 최근의 국내 사례를 통해 각각의 측정 방법의 선택이 연구 결과에 어떤 영향을 미치는지 적시함으로써 향후 보다 신뢰성 있고 타당한 연구설계가 필요함을 보여주고 있다. 구체적으로 측정 대상 서비스의 선택, 조건부가치측정법의 적용, 시간 대비 화폐가치 측정, 이상점의 처리, 대안의 적용, 그리고 추정의 사용과 관련된 측정의 어려움이 제시되었다. 특히 대표적인 최종 지표인 투자회수율, 비용편익비율 수치가 측정 방법의 선택에 따라 매우 가변적임을 역설하였다. 따라서 이를 보완하고 보다 구체적으로 서비스 이용의 가치에 대해 이해할 수 있도록 정량적인 데이터 이외에 정성적인(qualitative) 데이터를 일부 수집할 필요가 있다. 도서관 서비스의 경제성 평가의 결과는 그 자체가 도서관의 가치라고 할 수 없으며 도서관 서비스의 가치를 구체적으로 나타내는 여러 지표 중의 하나이다. 따라서 이 평가기법의 제한점을 인식하는 동시에 결과를 통해 도서관의 가치에 대해 학습하고 이를 다양한 이해관계자에게 효과적으로 의사소통하는 수단으로 인식할 필요가 있다.