• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.11-24
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• 2021

본 논문에서는 액체 시뮬레이션에서 표현되는 거품 효과(Foam effects)를 노이즈 없이 디테일하게 표현할 수 있는 인공신경망 프레임워크를 제안한다. 거품 입자의 생성 위치와 이류는 기존의 스크린 투영법을 활용하여 계산되며, 이 과정에서 나타나는 노이즈 문제를 인공신경망을 통해 풀어낸다. 스크린 투영 접근법에서 중요한 것은 투영맵이지만 이산화된 스크린 공간에 운동량을 투영하는 과정에서 투영맵에 노이즈가 발생하며, 우리는 인공신경망 기반의 디노이징(Denoising) 네트워크를 활용하여 이 문제를 효율적으로 풀어낸다. 투영맵을 통해 거품 생성 영역이 선별되면 2D를 3D 공간으로 역변환하여 거품 입자를 생성한다. 우리는 작은 크기의 거품들이 소실되는 기존의 디노이징 네트워크 문제를 해결하였다. 뿐만 아니라, 제안하는 알고리즘을 스크린 공간 투영 프레임워크와 통합함으로써 이 접근법이 갖는 모든 장점을 그대로 수용할 수 있다. 결과적으로 깔끔한 거품 효과 뿐만 아니라, 디노이징 과정으로 인해 소실된 거품을 안정적으로 표현할 수 있는지 다양한 실험을 통해 보여준다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.483-497
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• 2018

여러 장의 영상을 조합하여 한 장의 영상으로 제작하는 영상 모자이크는 넓은 지역의 영상을 판독하고 분석하는데 효과적이며, 연속 영상지도 등 다양한 공간정보 분야의 활용에 중요하다. 영상 모자이크의 중요한 과정은 인접 영상의 중복지역에서 최적의 접합선 추출과 모자이크된 영상의 색조보정이다. 이를 위해 본 연구에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)에 의한 영상정합을 수행하여 중복지역을 결정하였다. Canny 필터로 추출한 윤곽선의 특성에 따라 등급을 정하여 접합선이 될 가능성이 높은 윤곽선을 선별하고, Dijkstra 알고리즘을 사용하여 윤곽선들을 연결하여 접합선을 결정하였다. 특히 비등방성 필터와 영상 피라미드를 적용하여 신뢰성 있는 접합선을 추출할 수 있었다. 또한 수치지도의 건물과 도로 레이어를 이용하여 효과적이고 효율적인 접합선을 결정할 수 있었다. 최종적으로 인접 영상들의 색조를 조절하여 품질을 향상시키기 위하여 히스토그램 정합과 접합선 feathering을 수행하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.451-462
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• 2019

문서-용어 빈도행렬은 텍스트 마이닝 분야에서 보편적으로 사용되는 데이터의 한 유형으로, 여러 개체들이 제공하는 문서를 기반으로 만들어진다. 그러나 대다수의 연구자들은 개체 정보에 무게를 두지 않고 여러 문서에서 공통적으로 등장하는 공통용어 중 핵심적인 용어를 효과적으로 찾아내는 방법에 집중하는 경향을 보인다. 공통용어에서 핵심어를 선별할 경우 특정 문서에서만 등장하는 중요한 용어들이 공통용어 선정단계에서부터 배제될 뿐만 아니라 개별 문서들이 갖는 고유한 정보가 누락되는 등의 문제가 야기된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복할 수 있는 데이터를 근접성 데이터라 정의한다. 그리고 근접성 데이터를 생성할 수 있는 12가지 방법 중 개체 군집화의 관점에서 가장 최적화된 방법을 제안한다. 개체 특성 파악을 위한 군집화 알고리즘으로는 다차원척도법과 K-평균 군집분석을 활용한다.

• 가족자원경영과 정책
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• 제26권3호
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• pp.19-34
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• 2022

청년층 및 저소득층을 포함한 취약계층과 제2금융권을 중심으로 한 부채 불이행에 대한 우려가 증가하고 있다. 청년층의 가계부채 건전성은 최근 고용 부진, 학자금대출 부담 증가, 제2금융권에서 고금리 대출 증가 등이 복합적으로 작용하여 더욱 취약해졌다. 본 연구의 목적은 한국의 청년층 차입자를 대상으로 채무 불이행 가능성을 진단하고, 그 가능성에 영향을 주는 요인을 예측하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 연구는 2021년 「가계금융·복지조사」를 활용하고, 청년층의 채무 불이행 가능성과 관련된 요인들을 포괄적으로 분석하기 위하여 머신러닝 알고리즘의 랜덤포레스트 방법을 적용하였다. 청년층 차입자의 채무 불이행 위험을 예측하는 모형을 탐색한 뒤 중요도 지수를 산출하고, 중요도가 높은 설명변수들을 선별한 뒤, 주요 결정요인들의 부분 의존성 도표를 제시하고자 하였다. 최종적으로 자산대비부채비율(DTA), 의료비 비중, 가계부실위험지수(HDRI), 통신비 비중, 주거비 비중이 주요한 변인으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.843-852
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• 2022

지속적인 안전관리에도 불구하고 매년 건설업 근로자 사망율은 줄어들지 않는 추세다. 이에 따라 건설현장 사고를 예방하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 건설공사 비용 50억원 미만의 건설현장 중 건설사고가 발생할 것으로 예상되는 현장을 우선적으로 선별하는 AI기반 우선점검대상 선정 모델을 개발하였다. 특히, 적용한 AI 알고리즘 중 분류분석에서 가장 뛰어난 성능(사고발생예측 AUC-ROC 90.48 %)을 보인 랜덤 포레스트를 모델 개발에 활용하였으며, 건설사고를 유발하는 주요한 요인으로는 공사비, 총공사일수, 공사실적평가액이 확인되었다. 본 연구를 통해 점검인력 효율화와 건설사고에 대한 선제적 대응의 결과로 8년간 약 917.7 % ROI(투자수익률)를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.305-310
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• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.85-94
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• 2009

온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.366-368
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• 2022

지구온난화에 따른 우리나라 주변 환경의 변화와 최근 중국 불법 어선의 연근해 어업 자원의 고갈 등으로 인해 우리나라 연근해 어족자원을 보호할 필요성이 증대되고 있으며, 지속 가능한 어업을 위해서는 어획물의 종류와 양을 정확히 파악하고 불법 어업에 대한 철저한 감시 및 관리가 필요하다. 이러한 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 및 어장 환경 정보와 선박에 대한 정보를 통해 해양관측과 위성 원격탐사를 동시에 이용함으로써 근해와 원양 생물자원 실태를 관측하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 NOAA-20 위성의 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB (Day & Night Band) 영상을 기반으로 추정한 야간 불빛 자료를 활용하고자 한다. DNB 불빛 영상은 낮은 조도의 불빛을 감지하여 그 정보를 보여 준다. 야간 불빛 자료에 포함된 구름 부분을 마스킹하기 위해 NASA의 신규알고리즘이 적용된JPSS-JRR-CloudMask 기술을 이용하였다. 이번 연구에서는 구름의 영향이 없는 날짜를 선별한 후 AIS 정보에서 어선의 정보를 추출하여 검증 자료로 사용하였다. 실제 선박의 정보를 이용한 위성 불빛 자료의 검증을 통해 위성자료의 신뢰성을 확보하고 향후 불빛과 선단 규모의 상관관계 분석 및 어선의 분포 경향 분석을 통하여 우리나라의 어장환경 분석에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.10-20
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• 2024

매년 증가하는 온라인 상거래 시장과, 점차 다양해지는 상품과 콘텐츠로 인해 사용자들은 선택 과정에 어려움을 느낀다. 이에 여러 기업들은 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 선호할 상품을 선별하여 제공하기 위해 추천 시스템에 대한 지속적인 연구를 진행하고 있다. 대다수의 추천 시스템 연구에서는 비교적 획득하기 쉬운 사용자의 이벤트 데이터를 기반하여 연구를 진행하였으나 한 종류의 사용자 행동만을 고려하기 때문에 사용자의 선호도를 파악하는 것에 오차가 발생한다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 고려하여 사용자의 선호도를 분석하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 분석하고 가중치를 생성하여 추천 모델을 학습한다. 실험에서는 기존 연구의 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템의 복잡도와 성능 향상을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권3호
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• pp.227-235
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• 2012

유방영상은 유방 전체의 재현 가능한 영상을 만들며, 만져지지 않는 조기 유방암의 가장 중요한 소견인 미세석회화와 종괴를 발견할 수 있어 유방 질환의 일차적인 선별검사로 이용되고 있다. 유방 병변의 미세석회화는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고되고 있지만 유방초음파 검사에서 검출이 어렵다. 본 연구에서는 유방초음파 영상에서 미세석회화 검출을 위해 6가지의 질감분석 파라미터를 이용하였으며, 정상 초음파영상과 미세석회화가 보이는 초음파 영상 간의 병변인식률을 알아보았다. 실험결과로는 유방촬영영상과 유방 초음파영상에서 병변을 구별하는 컴퓨터자동진단 인식률은 70~98%로 상당히 높은 결과를 나타내었다. ROC 분석에서도 평균대조도와 엔트로피 파라미터의 특이도는 다소 낮게 나타났으나, 나머지 4개 파라미터의 민감도와 특이도는 90% 이상을 나타내어 초음파영상에서 미세석회화 검출의 가능성을 보였다. 향후 6가지 질감분석 알고리즘들 외에 추가적인 파라미터 알고리즘의 연구가 계속 진행되어 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련한다면 전문의 진단의 예비단계로서 더욱 중요한 의미를 가질 것이며, 유방암의 조기진단에 매우 유용할 것으로 사료된다.