• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.471-479
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• 2018

최근 안드로이드, iOS 등의 셋톱박스 기반의 스마트 TV에 대한 보급에 따라 제스처로 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. 본 논문에서는 모노 카메라 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 우선, 신체 좌표 추출을 위해 가우시안 배경 제거 및 Camshift 기반 자세 추적 및 추정 알고리즘을 사용한다. AdaBoost 학습 모델을 신체 정규화된 광역 및 지역 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. CART 알고리즘을 이용하여 성공적인 중요 특징 벡터를 확인하고 중요도가 낮은 특징벡터를 제거하는 방식을 적용하면서 분류 성공률이 높은 최적의 특징 벡터를 탐색하였다. 그 결과 24개의 주성분 특징 벡터를 찾았으며, 기존 알고리즘에 비해 낮은 오분류율(3.73%)과 높은 인식률(95.17%)을 지닌 특징 벡터 및 분류기를 설계하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.114-125
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• 2002

본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권7호
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• pp.319-326
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• 2016

어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.371-380
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• 2006

본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.28-38
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• 2004

본 연구는 수치지형자료의 해상도와 보간법의 변화에 따른 정확도 분석을 실시하여 도시소유역의 유출현상을 해석하고자 하였다. 수치자료는 격자크기별로 TIN 보간법을 이용하여 DEM 자료를 생성하고, 정확도 분석은 수치지도의 등고선을 이용하여 결정계수($R^2$)와 회귀식을 도출하였다. 검증된 DEM 자료를 사용하여 소유역구분, 면적, 유역폭, 지면경사도 등의 지형인자를 추출하여 도시유출모형에 적용시켜 여서-문수지구의 도시 소유역에 가장 적합한 유출모형을 알아보고자 한다. 모형의 적용 결과 SWMM의 유출수문곡선이 ILLUDAS의 유출수문곡선보다 실측값에 더 근사하게 나타났고, SWMM의 경우 실측값과 최대 19%, 최소 5%, 평균 13%의 오차를 나타냈다. 본 연구대상지역과 같은 도시소유역은 강우지속시간이 첨두도달시간에 미치는 영향은 미미하게 나타났다. 본 연구의 결과로 SWMM 모형이 여서-문수지역의 도시유출모형으로 적합하며 적용면에서도 더 다양한 기능과 정확성을 나타낸다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.164-178
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• 2009

2007년 12월 7일 '허베이 스피리트호' 유류유출 사고 후 약 2개월간의 오염현황 조사 자료와 GIS를 이용하여 GIS 주제도로 제작하고, 해안선 오염정도의 시간적 변화 패턴을 분석하고자 하였다. 오염지도를 제작하기 위한 기초 작업으로 지상기준점을 측정하여 IKONOS 위성영상을 기하보정한 후, 이 영상을 이용하여 수치해도의 해안선을 정밀 편집하여 해안선 형태별 단위구역 해안선을 설정하였다. 네 차례에 걸쳐 조사한 해안오염 평가보고서로부터 추출한 유류오염 인자는 한국해양연구원에서 측정한 해안의 해수 내 총 유분(TPH) 자료(2007년 12월, 2008년 1월)와의 상관성을 분석하여 오염현황을 대표할 인자를 결정하였다. 이러한 대표적인 오염인자를 사용해 오염도를 계산하여 단위구역 해안선에 속성 값으로 입력하였다. 오염도가 포함된 해안선으로 제작한 조사기관별 GIS 유류오염 주제도는 사고 초기 약 2개월간의 오염상황을 어느 정도 반영하였다. 또한 각 기관에서 공통으로 조사한 지역인 만리포 주변해안 13.4km를 세부 연구지역으로 설정하여 해안선 형태별 시기적 오염변화 패턴을 분석하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 유류오염사고 발생 시 보다 신속하고 정확한 오염현황도 제작 뿐 아니라, 방제활동이나 과학적인 오염조사 활동 등에 필요한 의사결정 지원에 도움이 되리라 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.224-229
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• 2018

우리나라는 급격한 경제발전으로 전력소비량이 크게 증가하고 있으며, 원활한 전력의 공급을 위해 많은 송전탑 및 송전선이 설치되고 있다. 고압 송전선은 주로 알루미늄 연선으로 제작되며, 전선을 느슨하게 가선하여 약간의 처짐이 유지되도록 하고 있다. 처짐의 정도는 공사의 품질과 전선의 수명에 많은 영향을 끼치게 되는데 시간이 지날수록 전선의 무게나 주변 환경적 요인으로 수축과 팽창이 반복적으로 일어나므로 송전선의 관리를 위해 주기적인 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 3D 레이저 스캐닝 기술을 활용하여 송전선에 대한 모니터링을 수행하였다. 연구대상지의 송전선에 대한 데이터를 취득하고, 자료처리를 통해 송전선에 대한 포인트클라우드 형태의 3차원 공간정보를 추출하였다. 송전선에 대한 3차원 공간정보를 활용하여 송전선의 길이와 처짐량을 산출하였으며, 주변 장애물들과의 이격거리를 효과적으로 산출할 수 있었다. 연구를 통해 송전선 관리를 위한 3D 레이저 스캐닝 기술의 활용성을 제시할 수 있었으며, 향후 추가적인 연구를 통해 3D 레이저 스캐닝 기술이 적용된 송전선 모니터링 방안이 개발된다면 송전선 관리의 효율성 증대에 크게 기여할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권6호
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• pp.251-256
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• 2019

캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1489-1501
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• 2018

2016년 일본 구마모토 현에서는 규모 6.5, 6.4의 전진과 7.3의 본진, 그리고 2,000회 이상의 여진이 연속적으로 발생하였다. 이 지진에 의하여 큰 지표변위가 발생하였으며, 지진에 의하여 발생한 단층의 구조에 관한 연구를 위하여 3차원 지표변위 관측치가 제시된 바 있다(Baek, 2017). 그 관측치는 ALOS PALSAR-2 두 쌍의 상향궤도 위성레이더 간섭쌍(20160211_20160602, 20151119_20160616)과 한 쌍의 하향궤도 위성레이더 간섭쌍(20160307_20160418)을 활용하였다. 특히 상향궤도 간섭쌍의 다중개구간섭영상에서 존재하는 이온층 효과에 의하여 여진에 의한 지표변위가 포함되지 않은 하향궤도 다중개구간섭영상만을 활용하였다. 이 때문에 남북방향의 변위를 추출하는 데에 약 2달의 시간적 불일치가 존재하였다. 본 연구에서는 이러한 불일치를 저감하고 보다 정확한 단층 거동을 파악하기 위하여 상향궤도 다중개구간섭영상에 대하여 방향필터 기반 이온층 오차 저감 기법을 적용하였다. 이온층 보정 결과 여진에 의한 지표변위로 판단되는 변위 신호가 추가적으로 관측되었다. GPS 상시관측소의 지표변위 관측결과와 비교하였을 때 이온층 보정이후 9.87, 8.13 cm의 관측정밀도를 나타냈다. 이는 두 간섭쌍에 대하여 각각 기존 결과보다 4.8배, 6.4배 향상된 결과이다. 이와 같은 관측 결과는 2016 구마모토 지진을 야기한 단층의 보다 정확한 거동을 제시하는 데에 활용될 것이다.