• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문에서는 adaboost(adaptive boosting)를 이용한 눈 검출 알고리즘을 제안한다. 또한 기존의 adaboost를 이용한 눈 검출 알고리즘의 문제점으로 지적된, 실제 눈이 아님에도 불구하고, 눈으로 찾는 오검출율(false alarm rate)를 감소시키기 위해 각막 면에 생성되는 조명의 반사광을 모델링을 통해 추정하고 adaboost의 학습과 눈 검출에 사용되는 박스의 최적의 크기를 실험을 통해 결정하였다. 위의 결과로 검출된 눈 영역을 중심으로 일정 영역에 대하여 동공과 홍채 영역을 원형검출기(circular edge detector)를 이용하여 검출하였다. 실험결과 휴대폰으로 취득한 얼굴영상에서 약 99%의 눈 검출 정확도를 나타내었으며 휴대폰 환경에 적용했을 때 처리시간은 1초 내외 소요됨을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권5호
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• pp.71-76
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• 2000

본 논문에서는 TC-16ADPSK(Trellis Coded-16 Amplitude Differential Phase Shift Keying)를 사용하여 데이터 량이 서로 다른 정보(Information)를 동시 전송하기 위한 방식을 제안한다. 제시한 시스템의 성능 분석은 부가적인 화이트 가우시언 잡음(AWGN : Addictive White Gaussian Noise) 채널과 레일라 이 페이딩(Rayleigh Fading) 채널에 대한 비트오율(Bit Error Rate)을 기준으로 한다. 제안한 방식은 정보량이 다른 두 가지 정보를 한 채널에 동시 전송하며 적은 량의 데이터는 Star-16APSK의 신호 격자중에 크기를 결정도록 매핑하고 다른 정보는 위상을 결정하는데 사용된다. 정보 데이터 검파시 ASK와 DPSK 다른 검파 방식을 사용하므로 통합된 정보가 쉽게 분리되며 한 채널에 각각 다른 정보를 효율적으로 전송이 가능하다. 매트랩 통신 툴박스를 사용하여 BER 성능 결과를 분석한 결과, 제안한 방식은 동일 SNR에 대해 서 그레이 코드를 사용한 경우가 0.5㏈-1.5㏈ 정도의 코딩 이득을 나타내었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권5C호
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• pp.177-183
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• 2012

최근 들어 경제적인 에너지 활용을 위하여 지열에너지 필요성이 증대되고 있다. 특히 보편적으로 사용되고 있는 U자형 지중열교환기보다 열교환 면적이 넓어 더 높은 열 교환 효율을 보이는 코일형 지중열교환기의 적용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 다양한 피치 간격에 따른 코일형 지중열교환기의 실험적 연구를 수행하였다. $5m{\times}1m{\times}1m$ 크기의 모형 토조 내에 주문진 모래가 균질하게 조성되었으며 열응답 시험이 수행되었다. 코일형 지중열교환기 내를 순환하는 순환수 온도값을 이용하여 선형 열원 이론과 고리-코일 열원 모델을 적용하여 지반의 열전도도를 도출하였다. 또한 모형 토조 내의 코일에서 일정한 거리의 계측 온도값과 이론해를 비교하였으며 고리-코일 열원 모델이 선형 열원 모델과 원통형 열원 모델보다 코일형 지중열교환기가 설치된 지반의 온도값을 보다 정확하게 예측함을 알 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권8호
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• pp.843-850
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• 2012

함정 전투체계의 운용개념 및 탐색 레이더의 운용성능을 고려하여 설계된 안테나는 반도체형 송수신기들로 구성된 능동배열안테나 시스템이다. 안테나 시스템을 구성하는 전자장비들을 배치하면, 전체 형상은 상당히 큰 크기의 박스 형태가 된다. 함정 마스트에 장착되어 기계적으로 회전하는 안테나 시스템은 가혹한 외부 환경으로부터 내부 장비를 보호하기 위해 밀폐된 하우징을 사용한다. 하우징의 외부형상을 결정할 때, 기존 설계는 강풍이 존재하더라도 정상 회전 유지가 중요한 설계 고려 요소이다. 최근에 함정의 생존성을 증대시키기 위해 저피탐 설계가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저피탐 설계요소를 추가하여 제안된 4 가지 모델에 대해서 외부 형상 설계를 분석하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권2호
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• pp.9-15
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• 2020

본 논문에서는 새롭게 제안하는 Multi-Path Encoder-Decoder 의 구조를 바탕으로 두개의 가지로 구성된 심층신경망을 통해서 영상 이미지에서 물체를 하나의 객체 단위로 분할 검출하는 방법을 제안하였다. 각 가지는 중심점 검출 가지(Dot branch), 객체 분할 가지(Segmentation branch)라 하고 중심점 검출 가지는 이미지로부터 각 객체의 중심점을 찾는 역할을 수행하고, 객체 분할 가지는 각 객체의 영역을 이미지로부터 분할하는 역할을 수행한다. 실험에서는 CVPPP 식물 이미지의 나뭇잎을 각각 구분하도록 학습 하였으며 중심점 검출 가지는 각 나뭇잎의 중심점들을 찾아내고, 객체 분할 가지는 원본 이미지와 찾아낸 중심점 이미지를 통하여 각 중심점에 해당하는 나뭇잎의 픽셀 분할 영역을 최종적으로 예측하게 된다. 기존의 객체 분할에서는 다양한 크기, 위치의 앵커박스를 만들어서 많은 영역(N > 1k)의 물체를 확인해야하는 연산량 문제점 혹은 이미지에서 고정되지 않는 총 객체의 개수를 예측하기 어려웠던 문제가 있었다. 제안한 심층신경망에서는 중심점을 기반으로 객체를 찾아내는 효과적인 방법을 제안하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.20-29
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• 2021

본 연구는 해양레저에서 필요로 하는 정보를 제공해 주는 디바이스의 필요성에 의해서 스마트워치와 풍향풍속계를 개발하였다. 멀티센서를 부착한 해양레저용 스마트워치, 자이로 박스와 풍향풍속계를 기반으로 하여 GPS, 모션, 습도, 온도, 기압, 그리고 심박수 등의 외부 데이터를 수집할 수 있도록 하였다. 그리고 수집된 외부 환경 데이터는 안드로이드 기반의 휴대기기인 스마트폰에서 애플리케이션을 통해 관리할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트워치 및 풍향풍속계는 해양 레저 산업의 접근성 증대와 활성화에 기여할 것으로 판단되며 안전과 교육적인 측면에서 해양 정보를 제공해주는 디바이스의 필요성이 크기 때문에 고부가 가치 시장 진출 가능성을 높이고 제품 국산화율을 향상시킬 것으로 예상된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1081-1090
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• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.24-34
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• 2024

시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.