• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.81-93
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• 2022

최근 자율주행 기술에서 차량 주변 객체 인식과 교통표지판 및 차량 신호 인식을 위한 연구가 활발히 수행되고 있으며, 특히 차량 신호 인식은 자율주행 기술에 있어서 핵심 요소로 평가되고 있다. 이에 차량 신호 인식을 위한 다양한 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반 객체 인식 모델을 활용한 차량 신호 인식 연구가 크게 증가하고 있다. 또한 AIHub에서 음성, 비전, 자율주행 등을 위한 양질의 국내 인공지능 학습데이터 셋이 공개됨에 따라 이들 데이터를 활용한 국내 환경에 적합한 차량 신호 인식 모델의 개발도 가능하게 되었다. 이에 본 연구에서는 AIHub의 학습데이터와 객체 인식모델 YOLO를 적용한 국내 차량 신호 인식 모델을 개발하였다. 특히 차량 신호의 인식 성능을 개선하기 위하여 YOLOv4와 YOLOv5의 다양한 모델을 적용하였으며 학습데이터의 클래스도 다양하게 분류하여 실험을 수행하였다. 결론적으로 YOLOv5가 YOLOv4보다 차량 신호 인식에 조금 더 적합함을 확인할 수 있었으며, 두 모델의 아키텍처 비교를 통하여 YOLOv5 성능이 우수한 이유를 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.67-77
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• 2023

본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.545-555
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• 1991

본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.19-25
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• 2021

본 논문에서는 비전 기술과 딥러닝 기반의 얼굴인식을 통해 실종자를 식별하는 방법을 제안하였다. 모바일 디바이스에서 전송된 원본 이미지에 대해 얼굴인식에 적합하도록 이미지를 전처리한 후, 얼굴인식의 정확도 향상을 위한 이미지 데이터 증식과 CNN 기반 얼굴학습 및 검증을 통해 실종자를 인식하였다. 본 논문의 구현 결과를 이용하여 가상의 실종자 이미지를 식별한 결과, 원본 데이터와 블러 처리한 데이터를 함께 학습한 모델의 성능이 가장 우수하게 나왔다. 또한 사전학습된 가중치를 사용한 학습 모델은 사용하지 않은 모델보다 높은 성능을 보였지만, 편향과 분산이 높게 나오는 한계를 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제17권1호
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• pp.131-144
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• 2009

최근 국내의 많은 지방자치단체에서는 정보통신 기술과 도시개발 기술을 융합하여 유비쿼터스 도시(U-City)를 건설하려고 하며, 세계적으로도 많은 도시들이 도시의 경쟁력 강화와 도시민의 삶의 질 향상을 위해 U-City를 개발하기 위해 노력하고 있다. 이러한 시대적 흐름에 따라 각 지방자치단체와 사업 시행자는 최적의 U-City를 구축하기 위하여 많은 방법론을 개발하고 있으며, 기존의 도시개발 방식과 정보화 구축 방식을 연계시키는 등 다양한 개발 절차를 모색하고 있다. 가장 많이 사용되고 있는 방안으로는 도시개발 계획 당시에 개발 될 도시의 정보화 전략계획(ISP)을 수립하는 것이다. 다양한 도시의 환경과 구축기간, 예산, 정보화 기술 등 여러 변수들이 있어 동일한 방법으로 모든 경우에 대한 구축 방안을 수립하기는 어렵다. 따라서 도시 비전과 전략, 서비스와 요소기술의 선정 등에 대한 방안이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 U-City를 위한 비전, 전략 수립모형을 만들고 이를 구축할 수 있는 방안으로 하향식 그리고 상향식 접근방법을 제시한다. 또한 U-City를 건설하기 위한 일반적인 추진방법론에 대해서 분석하고 이러한 방법론 안에서 도시 비전 수립을 위하여 두 개의 접근방법을 구성하는 방안에 대하여 논한다.

• 화약ㆍ발파
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• 제34권4호
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• pp.10-18
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• 2016

화약 발파는 물질이 연소할 때 발생하는 에너지를 파괴 동력으로 이용한다. 화약은 흑색화약으로부터 강력한 위력을 가진 다이너마이트에 이어 취급의 안정성도 향상시킨 에멀션 폭약의 개발에까지 이르고 있으며, 또한 뇌관과 같은 화공품도 공업뇌관과 도화선으로부터 전기 뇌관, 비전기 뇌관에 이어 초정밀 시차를 제어할 수 있는 전자뇌관의 개발에까지 발전되어 왔다. 그러나 아무리 성능이 우수한 화약과 뇌관을 사용한다고 하더라도 좋은 발파 결과를 얻을 수 있는 것은 아니다. 실제 현장의 다양한 조건을 어떻게 고려하여 설계 및 시공에 활용할 것인가는 전적으로 발파기술자의 손에 달려 있다. 암반을 대상으로 하는 발파는 많은 미지의 영향 변수들 때문에 실제 현장에서의 경험에 기초한 접근 방법이 매우 중요하다. 또한 현장에서의 관찰 결과를 분석하고 실험을 통해 정량화된 경험적 모델을 도출하거나, 이론적 근거를 정립하여 이론적 모델로 발전시키는 것은 발파 설계에의 활용뿐만 아니라 새로운 기술개발에 대한 아이디어를 제공한다는 측면에서도 필요하다. 본 논문에서는 발파 분야에서 개발된 몇 가지 경험적 모델과 이론적 모델들을 통해 활용 시 주의해야 할 사항들이 고찰되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.205-212
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• 2018

본 연구에서는 국가 전략적 차원에서 보안 거버넌스를 효율화시키기 위한 새로운 개념의 정보보안 거버넌스 모델 설계 방법을 제안한다. 이를 위해 우리의 운영 경험을 진단하고, 새로운 모델 설계 방법을 도출하였다. 그동안 국가 정보보안 활동은 지식 전달 위주로 인식되었고 활동의 동기 부여와 실행력 확보가 취약하였다. 결과적으로 보안 사각 지대가 늘어나고 대형 보안 사고가 빈발하여 해결이 필요한 과제로 대두되었다. 국가 사이버보안 거버넌스는 국가 리더의 책임하에 상단의 정책에서 하단의 실행까지 총체적으로 시스템화되어야 한다. 본 연구는 이같은 접근 방법에 기반하여 한국형 보안 거버넌스 모델의 종합 프레임워크를 제시하고 이를 비전, 목표, 과정, 수행 등 4개의 아키텍처 설계로 구체화시킴으로써 국가 거버넌스 모델 설계의 기반을 도출하였다. 라이프 사이클 흐름상의 문제점 진단, 환경변화에 기초한 보안 정책, 모든 주체의 참여가 반영되는 새로운 틀에 대하여는 계속적인 연구가 필요하다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권6호
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• pp.49-58
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• 2002

본 논문에서는 망막의 전기생리학적 기전을 바탕으로 실제 망막과 유사한 기능 및 응답 특성을 갖는 망막 모델을 제안하였다. 시세포에서 양극세포까지는 기존에 연구된 여러 망막 모델들을 종합하여 모델링하였고, 3 NDP 기전을 이용하여 움직임 정보를 검출한다고 알려져 있는 아마크린세포와 양극세포 터미널에 관한 새로운 모델을 제안하였다. 이 모델의 평가를 위하여, 공간상의 동적 자극과 정지 자극에 대한 응답 특성을 비교 분석을 하였을 뿐만 아니라 자극의 움직임 속도에 따른 특성에 대한 분석도 수행하여 제안한 망막 모델을 검증하였다. 본 연구결과는 움직임 정보를 검출하기 위한 비전 시스템에 대한 인간 시각 시스템의 적용 및 생체에 이식할 수 있는 인공 망막의 개발을 위한 기초 연구에 이용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1-8
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• 2006

본 연구에서는 인쇄회로기판을 위한 자동 광학 검사시스템에서 핵심적인 기능인 보정 데이타 산출을 위한 기하학적 특징 기반 방법을 제안하였다. 현재 적용되고 있는 자동 광학 검사 시스템에서는 보정데이타 산출을 위해 작업자가 직접 수작업으로 모델을 설정하고 있고, 검사영상에 기하학적인 변화가 있는 경우 비검사영역이 생기는 등 문제가 발생되고 있다. 이는 검사 작업의 신뢰성에 영향을 미치게 됨은 물론 검사 처리 시간을 지연시키는 요인이 된다. 제안된 방법은 주어진 PCB 영상으로부터 기하학적인 모양이 적합한 모델을 자동으로 선정할 수 있고, 기하학적인 모델 매칭 기법을 통해 신뢰성 있는 보정데이타를 산출할 수 있다. 제안된 방법의 사용으로 검사 시스템을 보다 편리하게 사용할 수 있고, 수작업에 의한 모델설정으로 발생되는 불필요한 시간을 절약할 수 있다. 또한, 기하학적인 변화량에 관계없이 보정데이타 산출이 가능하고, 잘못된 모델 선정 등 부정확한 보정데이터의 사용시 발생되는 문제점을 해결할 수 있는 장점을 갖는다.