• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1062-1070
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• 2003

본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 반자연적인 조건에서 화학 약물의 아치사량 투석에 반응하는 수중 생물중 하나인 물고기(송사리)의 행동을 관찰하였다. 결과의 분석을 위하여, 약물 투여 전의 대표적인 행동을 패턴 A로 정의하였으며, 약물 투여 후의 대표적인 행동을 패턴 B로 정의하였다. 실험 결과, 패턴 B가 약물 투여 후에 빈번하게 관찰되는 반면, 패턴 A는 약물 투여 전에 많이 관찰되었다. 또한, 물고기의 움직임 패턴을 자동으로 탐지하기 위하여 대표 패턴들을 인공신경망의 학습을 위하여 추출하였다. 독성 물질(다이아지논) 투여 후 패턴 B에 대한 평균 탐지율은 크게 증가하였으나, 패턴 A에 대한 탐지율은 크게 감소함을 볼 수 있었다 본 논문에서는 지표종의 행동 모니터링을 통하여 환경에서 독성 물질의 존재를 탐지하는 방법으로 인공 신경망의 적용을 보여주고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.39-45
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• 2020

최근에 미국, 영국, 일본에서 폭발물, 독성 화학물 등에 의한 테러가 공공장소에서 시도되고 있다. 위험물을 공공장소에서 두고 가는 방식은 탐지하기 어려운 방법 중에 하나로 인식되고 있다. 공공장소에는 곳곳에 카메라가 영상을 녹화하고 있지만, 그 영상을 사람이 일일이 모니터링 하는 것은 쉽지 않은 일이다. 최근에는 자동으로 영상을 분석하는 지능형 소프트웨어를 유기물 탐지에 이용하고 있다. Lin 등의 방식은 비교적 높은 유기물 탐지율을 보이고 있으나, 단기 배경 영상의 특성으로 유기물에 관련한 픽셀의 수가 시간이 지날수록 급격히 감소하는 경향이 있어 그 형상 정보를 얻기가 어렵다. 본 논문에서는 면적의 변화 특성을 분석함으로써 유기물의 형태를 성공적으로 추출하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안한 방식에 대해 실험을 한 결과 선행 연구보다 형태 추출에서 우수한 성능을 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권5호
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• pp.422-430
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• 2023

To build an automated system detecting toxic chemicals from Raman spectra, we have to obtain sufficient data of toxic chemicals. However, it usually costs high to gather Raman spectra of toxic chemicals in diverse situations. Tackling this problem, we develop methods to generate synthetic Raman spectra of DMMP and 2-CEES without actual experiments. First, we propose certain mathematical transforms to augment few original Raman spectra. Then, we train deep generative models to generate more realistic and diverse data. Analyzing synthetic Raman spectra of toxic chemicals generated by our methods through visualization, we qualitatively verify that the data are sufficiently similar to original data and diverse. For conclusion, we obtain a synthetic dataset of DMMP and 2-CEES with the proposed algorithm.