• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.471-480
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• 2002

본 논문에서는 블록화된 영상의 관심영역 가중치 비교 알고리즘과 형상특징 가중치 비교 알고리즘을 결합하여 지폐를 실시간으로 분류하는 시스템을 하드웨어로 구현하였다. 구현된 시스템은 영상획득부, 전처리 및 영상처리부로 구성되어 있다. 영상획득부는 CIS(contact image sensor)에 의해 영상이 얻어지고, A/D 변환기와 PLD에서 전처리를 한다. 영상처리부는 전처리된 영상을 제안된 알고리즘에 의해 DSP에서 수행한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 질의영상과 비교영상간의 식별율을 높일 수 있고 오염되거나 회전, 이동된 지폐에서도 향상된 성능을 가진다. 그리고 제안 방법은 영상의 블록화 효과에 따른 계산량의 감소와 병렬처리를 할 수 있는 시스템으로 구성할 수 있어서 검색율을 높이거나 검색시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.477-481
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• 2008

이동 중 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 장소를 인지하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 건물 내에서 이동하면서 카메라에 의해 포착된 영상 정보를 분석하여 현재 장소를 파악하고 카메라 영상에 관련 정보를 증강하는 비디오 기반 실시간 장소인식 시스템을 제안한다. 영상의 전역적 특징을 이용한 기존 연구들은 장면의 부분적인 폐색이나 잡음에 민감하고, 물체인식을 행하는 지역적 특징 의존 방식은 계산량이 많아 실시간 적용이 어렵다. 또한, 그러한 특징들로부터 장소인식 결과를 도출하기 위해서는 통계적 그래프 기반 모델이나 베이시안 네트웍등이 이용되어 왔는데, 전자의 경우 장소 이동의 확률을 얻기 위한 많은 통계 데이타가 필요하며, 후자는 장소 이동문맥을 활용하지 못하므로 물체 인식 결과에만 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서는 장소 문맥 정보를 활용하면서 영상의 지역적, 전역적 특징추출법의 결합을 통해 부분 폐색 및 잡음에 대한 전역적 방법의 민감성을 보완하고, 지역적 방법의 느린 처리속도를 보완한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 건물 내부를 이동하면서 장소에 대한 정보를 얻는 정보증강 시스템에 적용하여 실시간 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1266-1275
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• 2006

본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제14권1호
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• pp.27-41
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• 2011

본 연구는 분석과 종합에 대한 역사적 출발이라고 볼 수 있는 유클리드의 저작인 '자료론'과 '분할론'에 대한 분석 연구이다. Euclid의 원론에 비해 거의 관심이 없는 두 문헌에 대한 분석을 통해 사고활동으로서의 분석 및 종합에 대한 의미를 살펴보았다. 먼저 분석, 종합이 포함된 다양한 용어들에 대한 개념을 살펴보고, 이를 바탕으로 본 연구에서 사용한 분석과 종합의 개념을 명확화하였다. 또한 두 문헌에 제시된 명제에 대한 분석을 통해 분석은 '외재적 분석'과 '내재적 분석'으로 분류하였는데, 외재적 분석은 제시된 명제에 자체에서 외형적으로 드러난 수학적 대상, 요소, 성질, 속성에 대한 분석이고, 내재적 분석은 외재적 분석의 결과로 추출된 수학적 대상, 요소, 성질, 속성에 대한 재분석 혹은 결합 및 관련성의 추출을 통한 분석이다. 종합은 '이론적 종합'과 '경험적 종합'으로 분류하였는데, 이론적 종합은 경험보다는 논리적, 이성적 과정을 통한 새로운 대상의 추출이고, 경험적 종합은 과거의 학습 경험과 이에 대한 활용을 통한 대상의 추출이다. 이러한 분류를 기초로 하여 초등학교 교과서에 제시된 문제를 통해 실제 적용하여 탐색하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.588-594
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• 2021

최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.509-521
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• 2016

본 논문에서는 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위한 극한 기계학습을 결합하는 새로운 균형 표본 유전 알고리즘(SBGA-ELM)을 제안하였다. 접근법은 정확한 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위해 공개 파킨슨 병 데이터베이스로부터 22,283개의 유전자의 발현 데이터를 사용하며 다음의 두 가지 주요 단계를 포함하였다 : 1. 특징(유전자) 선택과 2. 분류단계이다. 특징 선택 단계에서는 제안된 균형 표본 유전 알고리즘에 기반하고 파킨스병 데이터베이스(ParkDB)의 유전자 발현 데이터를 위해 고안되었다. 제안된 제안 된 SBGA는 추가적 분석을 위해 ParkDB에서 활용 가능한 22,283개의 유전자 중에서 강인한 서브셋을 찾는다. 특징분류 단계에서는 정확한 파킨슨 병 진단을 위해 선택된 유전자 세트가 극한 기계학습의 훈련에 사용된다. 발견 된 강인한 유전자 서브세트는 안정된 일반화 성능으로 파킨슨 병 진단을 할 수 있는 ELM 분류기를 생성하게 된다. 제안된 연구에서 강인한 유전자 서브셋은 파킨슨병을 관장할 것으로 예측되는 24개의 바이오 표지자를 발견하는 데도 사용된다. 논문을 통해 발견된 강인 유전자 하위 집합은 SVM이나 PBL-McRBFN과 같은 기존의 파킨슨 병 진단 방법들을 통해 검증되었다. 실시된 두 가지 방법(SVM과 PBL-McRBFN)에 대해 모두 최대 일반화 성능을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제34권4호
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• pp.350-355
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• 2009

복합 레진은 중합되는 동안 수축으로 인한 응력이 발생하게 되고 이는 결합력 실패를 야기한다. 치질과의 결합력은 접착면의 성질에 영향을 받게 되는데 대부분의 연구들은 편평한 접착면상에서 이루어졌으며 와동내 와벽 위치에 따른 결합력 차이에 관한 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Ⅰ급 복합레진 수복시 단일 충전한 경우와 적층 충전한 경우에 있어서 와동의 치수벽과 측벽에서의 결합력 차이를 알아보고자 하였다. 발거된 20개의 건전한 제3 대구치를 대상으로 6 ${\times}$4 ${\times}$3 mm 크기의 박스 형태로 와동을 형성한 후 레진 충전방법과 와동벽에 따라 4개 군으로 분류하였다. 단일 충전하고 치수벽의 결합력을 측정한 A군, 단일 충전하고 측벽의 결합력을 측정한 B군, 적층 충전하고 치수벽의 결합력을 측정한 C군, 적층 충전하고 측벽의 결합력을 측정한 D군으로 설정하였다. 제조사의 지시에 따라 Clearfil SE $bond^{(R)}$(Kuraray Corp., Osaka, Japan)로 치면 처리한 후 Filteck Z $250^{(R)}$(3M/ESPE., St. Paul, USA)을 사용하여 와동을 충전하였다. 적층 충전군의 경우 1.5 mm씩 두 번에 나누어 충전하고 각각 40초씩 중합하였다. $37^{\circ}C$의 증류수에서 24시간 보관 후 교합면쪽 법랑질을 제거하고 수복물의 근원심 폭의 절반되는 지점에서 협설 방향으로 치아를 잘랐다. 주수하에 고속 diamond saw를 사용하여 각 치아의 접착면에 수직으로 1 ${\times}$1 ${\times}$7 mm의 막대 형태의 시편을 만들었으며 만능시험기에 부착하고 1 mm/min의 속도로 미세인장 결합강도를 측정하였다. 2-way ANOVA test와 t-test를 이용하여 95% 유의수준으로 통계 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 충전 방법의 경우, 적층 충전군이 단일 충전군보다 높은 평균값을 보였으나 통계적 유의성은 없었다. 2. 와동벽에 따른 결합력 차이의 경우, 치수벽 군이 측벽 군보다 결합력이 큰 것으로 나타났으나 유의성은 없었다. 본 연구 결과만을 토대로 볼 때, 충전 방법과 와동벽의 두 가지 요소가 치질과의 결합력에 미치는 영향이 크지 않았다.

• 구강회복응용과학지
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• 제34권2호
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• pp.89-96
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• 2018

목적: 본 연구의 목적은 비스 아크릴 복합 레진의 수리 시 지연시간, 표면처리, 수리재료가 미치는 영향을 전단 결합강도 비교를 통해 알아보고, 폴리메틸 메타크릴레이트 레진을 이용한 비스 아크릴 복합 레진 수리의 효용성을 평가하고자 하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 총 90개의 비스 아크릴 복합 레진 시편을 제작하였고, 지연시간, 표면처리, 수리재료에 따라 10개씩 9개의 실험군으로 분류하였다. 각각의 시편들은 제작 직후 만능시험기를 사용하여 전단 결합강도를 측정하였고, 통계분석 프로그램(IBM SPSS statistics 20)을 이용하여 분석하였다. 전단 결합강도 측정 후 시편의 파절 단면을 관찰하였다. 결과: 시편 제작 직후, 접착제(bonding agent)를 이용하여 광중합형 유동성 복합 레진을 접착한 실험군에서 가장 높은 전단 결합강도를 보였다($17.54{\pm}3.14MPa$). 결론: 비스 아크릴 복합 레진을 수리할 때 경과시간에 따라 재제작 여부를 고려해야 하며, 효과적인 수리를 위해 사용부위나 목적에 따라 알맞은 재료와 표면처리 방법을 고려하는 것이 바람직할 것이다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제34권2호
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• pp.103-112
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• 2009

본 연구에서는 2종의 이원중합 레진시멘트 (RelyX ARC와 Variolink II)를 이용하여 접착제와 레진시멘트의 중합방법 (자가중합과 광중합)이 섬유포스트와 근관 상아질의 결합강도와 접착계면에 미치는 영향을 상호 비교하기 위하여 시행하였다. 단근관을 갖는 발거된 32개의 하악 소구치에 근관을 충전한 후, FRC Postec system의 Reamer로 9 mm 깊이의 포스트 공간을 형성하였다. 레진시멘트의 종류와 중합방법에 따라 4개의 군 (R-SC군, R-LC군, V-SC군, V-LC군)으로 분류하였다. 포스트 공간에 각 군의 접착제를 도포한 후 레진시멘트를 주입하고, No. 3 FRC Postec 포스트를 위치시켜 자가중합 또는 광중합시켰다. 각 군의 치근을 실온의 증류수에 24시간동안 보관한 다음, 저속의 diamond wheel saw를 이용하여 치관부에서 치근단부를 향해 1.5 mm두께로 연속적으로 횡절단하여 1개의 치근에서 3개의 절편을 얻었다. 각 군의 절편 (31개)은 만능시험기에서 push-out 검사를 시행하였고, 각 군의 강도 값은 반복측정 two-way ANOVA와 one-way ANOVA를 이용하여 비교 분석하였다. 각 군의 절편 (3개)은 주사전자현미경하에서 섬유포스트, 레진시멘트 및 치근 상아질 간의 계면을 관찰, 비교하였다. 본 연구의 결과 전 부식 레진시멘트를 이용하여 섬유포스트를 포스트 공간에 합착할 경우, 접착제와 레진시멘트의 중합방법은 근관 상아질의 결합강도에 영향을 주었으며, 광중합보다 자가중합 방법 이 우수한 결합강도와 계면을 나타내었다.