• 한국항공우주학회지
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• 제49권10호
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• pp.883-892
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• 2021

본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.57-67
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• 2024

사용자가 제스처를 통해 입력을 할 수 있는 방안들 중에서 근전도(EMG, Electromyography)를 통한 제스처 인식은 근육 내 작은 전극을 통해 사용자의 움직임을 감지하고 이를 입력 방법으로 사용할 수 있는 방법이다. EMG 데이터를 통해 사용자 제스처를 분류하기 위해서는 사용자로부터 수집된 EMG Raw 데이터를 머신러닝으로 학습하여야 하는데 이를 위해서는 EMG 데이터를 전처리 과정을 통해 특징을 추출하여야 한다. EMG 특성은 IEMG(Integrated EMG), MAV(Mean Absolute Value), SSI(Simple Sqaure Integral), VAR(VARiance), RMS(Root Mean Square) 등과 같은 수식을 통해서 나타낼 수 있다. 또한, 제스처를 입력으로 사용하기 위해서는 사용자가 입력하는 데 필요한 지각, 인지, 반응에 필요한 시간을 기준으로 제스처 분류가 가능한 시간을 알아내야 한다. 이를 위해 최대 1,000ms에서 최소 100ms까지 세그먼트 사이즈를 변화시켜 특징을 추출 후 제스처 분류가 가능한 세그먼트 사이즈를 찾아낸다. 특히 데이터 학습은 overlapped segmentation 방법을 통해 데이터와 데이터 사이 간격을 줄여 학습 데이터 개수를 늘린다. 이를 통해 KNN, SVC, RF, XGBoost 4가지 머신러닝 방식을 통해 이를 학습하고 결과를 도출한다. 실험 결과 실시간으로 사용자의 제스처 입력이 가능한 최대 세그먼트 사이즈인 200ms에서 KNN, SVC, RF, XGboost 4가지 모든 모델에서 96% 이상의 정확도를 도출하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1C호
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• pp.92-101
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• 2004

논문에서는 MPEG-4(Moving Picture Expert Group-4) 객체기반 부호화를 위하여 영상에서 실 시간적으로 변화영역(객체)을 추출하는 알고리즘에 대하여 제안한다. 기존의 객체 분리방법 들은 Off-Line 방법으로 객체를분리하므로 실시간 처리를 필요로 하는 영상전화나 영상회의 시스템에서는 사용할 수 없었다. 그리고 또 MPEG-4표준의 버전1에서 권장하는 객체분할 방식인 공간적인 분할(Spatial Segmentation)방법과 시간적인 분할(Temporal Segmentation)방법은 픽셀단위로 연산을 하므로 연산의 복잡도가 높아서 실시간 영상전송에 어렵다. 그러나 이 논문에서 제안하는 알고리즘은 연산단위를 픽셀단위로 연산하는 것이 아니라 매크로블록 단위로 연산이 이루어지므로 실시간 전송을 가능케 한다. 그러나MPEG-4권고 안에서 제시한 알고리즘처럼 이 번에 제안한 알고리즘도 한 영상에서 여러 개의 객체를 추출하는 것이 이루어지지 않았다. 그리고 전체 시스템 구성을 보면 크게 부호기와 복호기로 나누어지고 부호기에 본 논문에서 제안한 실시간 객체추출 알고리즘이 전처리 단으로 삽입되어 구현되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.247-257
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• 2009

본 연구에서는 다방향 흐름 분배 알고리듬과 실시간 보정 알고리듬을 개발하여 분포형 강우-유출 모형에 적용하였다. 개발된 알고리듬의 적용과 분포형 모형 적용상의 약점인 계산시간 개선을 위해 비교적 간단한 수문과정 지배 방정식들을 이용하여 분포형 강우-유출 모형을 작성하였다. DEM(Digital Elevation Model)를 이용하여 공간해상도 변화에 따른 지형정보와 흐름정보의 변동성을 파악하였다. 모의수행 전처리 과정으로 가용한 고해상도 DEM 자료를 사용하여 공간해상도 변화에 따른 흐름정보의 손실을 최소화하고 상세흐름정보를 저해상도 흐름정보에 반영시키는 다방향 흐름분배 알고리듬을 개발하였다. 또한 실시간으로 유역상태량을 보정하는 실시간 보정 알고리듬을 개발하다. 개발된 모형은 저해상도 모의에서 유출 과정의 실제적 거동 정보를 유지할 수 있다. 그러므로 예측 정확도 향상 및 계산시간의 개선이 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.78-81
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• 2021

스마트공장 구축사업을 통해 제조업의 생산설비에 센서가 설치되고 각종 공정데이터를 실시간으로 수집할 수 있게 되었다. 이를 통해 제조공정의 설비이상으로 인한 생산중단을 줄이기 위해 실시간 설비 이상 탐지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 생산설비의 이상탐지를 위해 제조데이터를 딥러닝 모델인 Autoencoder(AE), VAE(Variational Autoencoder), AAE(Adversarial Autoencoder)에 적용하여 그 결과를 도출하였다. 제조데이터는 단순 이동 평균 기법과 전처리 과정을 거쳐 입력데이터로 사용하였으며, 단순이동평균 기법의 윈도우 크기와 AE 모델의 특징벡터 크기에 따른 성능분석을 실시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.547-549
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• 2002

영상을 동반한 통신이 일반화되면서 CMOS 이미지센서를 장착한 저렴한 영상장치의 수요가 증대되었다. 하지만 CMOS이미지 센서는 CCD센서에 비해 화질이 좋지 않으므로 이를 개선해주는 전처리단계의 중요성이 더욱 부각되었다. 본 논문에서는 CMOS 이미지 센서에 의해 포획된 동영상을 실시간으로 처리하여 화질을 개선하는 ISP를 구현하고 시뮬레이션하였다. ISP의 여러 단계 중 Color Interpolation에 중점을 두어 여러 알고리즘을 보이고 비교／분석하여 각 상황에 맞는 알고리즘을 제시하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제39권6호
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• pp.909-919
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• 2010

본 연구는 전 지역의 학교급식 영양사와 외식업체 종사자를 대상으로 학교급식 및 외식업체에서의 전처리 농산물 식재료의 사용실태와 농산물 이용의 효율을 높이기 위한 요구도에 관하여 설문조사를 실시하였다. 조사대상자의 업종형태에서는 학교급식이 181명(29.8%)이었고, 외식산업은 64명(26.1%)이었다. 학교급식의 운영형태는 148개교(81.8%)가 직영급식으로, 33개교(18.2%)가 위탁급식으로 운영되었으며, 외식업체는 프랜차이즈 레스토랑(45.3%)이 가장 많았다. 식재료 공급업체 선정 시 중요하게 고려하는 요소로는 학교급식 및 외식업체 모두에서 식재료의 품질이 가장 중요한 것으로 나타났고, 2순위로 중요하게 고려하는 요소로는 학교급식의 경우 공급업체의 위생시설(HACCP인증 여부)이 외식산업의 경우 식재료의 가격으로 조사되었다. 학교급식 및 외식업체에서의 전처리 농산물 식재료 구매 시 어려운 점으로는 식재료의 품질 및 신선도 저하가, 검수 시 어려운점으로는 식재료의 품질여부를 육안으로 구분하기 어려움이 전처리 농산물 식재료 사용에 있어서는 식재료의 품질에 가장 큰 비중을 두었다. 또한 전처리 농산물 식재료 조리시 가장 큰 문제점은 학교급식에서는 재세척의 필요성이, 외식업체에서는 일정하지 않은 크기인 것으로 나타났다. 학교급식에서 운영형태에 따른 계약기간으로 직영에서는 1개월이 39.2%로 가장 많은 반면 위탁에서는 1년 이상이 81.8%로 가장 많아 운영형태에 따른 계약기간에서 유의적 차이를 보였다(p<0.05). 전처리 농산물 식재료의 사용 확대 가능성에 대해 급식 및 외식에서 각각 44.4%와 58.1%가 앞으로 계속 사용이 증가할 것이며 전처리 농산물 식재료의 크기 규격화도 과반수 이상이 필요하다고 답하였다. 전처리 농산물 식재료의 위생 상태에 대한 불신으로 학교급식의 96.0%, 외식산업의 78.3%가 개봉 후 다시 세척을 하고 있었으며 위생 상태에 대한 불신이 전처리 농산물 식재료의 가장 중요한 문제점으로 지적되었다. 주로 이용하고 있는 전처리 농산물 식재료의 형태에서는 학교급식과 외식산업 모두 일반농산물을 많이 사용하고 있었고, 전처리 농산물 식재료를 사용하는 주된 용도로는 학교급식과 외식업체 모두 볶음과 무침으로 나타났다. 전처리 식재료의 유통기간 연장을 위해 저온유통과 포장방법에 대한 연구가 요구되어졌으며 또한 향후 식재료의 이용효율을 높이기 위해 학교급식 및 외식업체 모두 포장 개봉 후 갈변 예방법이 필요하다고 하였다. 한편 전처리 농산물 식재료의 처리단계 요구도 조사결과에 따르면 학교급식의 경우 엽채류는 흙먼지제거 단계(36.4%)까지, 외식산업의 경우 다듬기 단계(36.8%)까지 원하였고, 나물류는 학교급식의 경우 40.4%가 데치기 단계까지 원한 반면, 외식업체의 경우 33.3%가 다듬기 단계까지를 원해 업종간 유의적 차이를 보였다(p<0.05). 이상의 결과를 볼 때 학교급식과 외식업체에서는 전처리 농산물 식재료 사용에 대한 요구도는 크지만 공급업체에 대한 불신, 식재료 안전성에 대한 불안감이 사용률을 저하시키고 있었다. 따라서 이러한 문제점들을 개선시키기 위한 대책으로 정부는 대다수의 식재료 공급업체가 중소기업으로 자체적으로 고품질의 안전한 식재료를 생산할 수 있는 인프라가 매우 부족한 점을 감안하여 안전한 식재료를 생산하기 위한 시설 및 공정별 HACCP 모델 개발 등과 같은 연구지원을 강화하여야 할 것이다. 또한 표준화된 식재료가 생산될 수 있도록 전처리 농산물 식재료의 표준규격 및 기준을 제정하고 안전한 식재료 생산을 위한 공정개선 및 소독제의 효과, 유통기한연장, 품질보존 등 다양한 연구가 앞으로 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료되어진다.

• KSBB Journal
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• 제24권3호
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• pp.227-238
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• 2009

현재까지의 농약 검출용 바이오센서는 화학 센서, immunoassay, 화학 테스트 킷과 같은 다른 잘 알려진 분석 방법들과 경쟁적으로 연구되어 지고 있다. 바이오센서가 농약을 증명하는 간단하고 저렴한 방법으로 chromatography 방법들을 대체할 잠재력을 가지고 있음에도 불구하고 정확한 정량적 분석 방법이 아직도 미비하다. 안정하고 강력한 바이오센서의 발전을 위해서 유전자 조작을 이용한 효소 개량을 통해 좀 더 민감하고 반응속도가 빠른 생촉매와 특이성이 높은 항체의 개발이 요구되고 있다. 바이오센서의 안정성 개선과 transducer 표면으로부터의 빠른 신호 전달을 위해 새로운 고정화 방법이 탐구되어져야 한다. 비록 약간의 방법들이 시료의 전처리를 필요로 하지 않을 지라도 센서의 안정성은 또 다른 개념으로 접근해야 한다. 그래서 현장 적용을 위해, 보다 간편한 시료의 전처리과정 혹은 직접적인 분석 방식이 동일시되어 개선되어야 한다. 향상된 fabrication 기술을 이용한 소형화 센서 혹은 일회용 킷의 개발은 개인용 및 산업용, 의약용 등의 여러 분야에서 실시간으로 분석이 가능하게 할 것이다. 실제 샘플의 빠르고 자동화 및 소형화된 분석 시스템의 구축을 위해 장차 매우 선택적인 다중 검출 바이오센서의 설계에 더 많은 중점을 둘 필요가 있다. 앞으로 잔류농약 검출을 위한 휴대형 바이오센서의 개발과 상용화를 위해서, 무엇보다 현재의 GC, LC (혹은 GC/MS, LC/MS) 분석을 위해 이루어지고 있는 샘플 전처리 방법의 경우, 다량의 샘플로부터 유기용매 등을 이용한 추출방법으로 진행되고 있기 때문에 샘플 전처리를 간소화하고 간단한 측정방법으로 전체의 측정결과를 대변할 수 있는 방안을 구축하고 잔류농약의 법적 허용기준과 적용이 가능한 방법을 찾아내는 노력이 절실히 요구되는 상황이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제31권3호
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• pp.516-520
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• 2002

다슬기와 마늘 혼합건조분말(3 g/kg b.w. in saline, 7 : 3 ratio, p.o.)의 전처리가 $CCl_4$(1 g/hg b.w in corn oil)의 경구 투여로 유도된 간손상 실험동물모델에 미치는 간보호 효능을 확인하기 위하여 혈청 중 간기능 지표효소 활성도 및 광학현미경적 관찰을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 간기능 지표효소인 혈청 ALT, AST 및 SDH 활성도는 다슬기와 마늘의 전처리로 $CCl_4$단독 투여군에 비해 통계적으로 유의성 있게 감소하였으나 혈청 ALP 활성도는 $CCl_4$ 투여로 증가된 활성을 다슬기와 마늘의 전처리로 감소시키지 못했다. 광학현미경적 관찰에서 $CCl_4$단독 투여군의 경우 인접한 괴사부위와 bridge를 형성한 central necrosis 영역에서 염증 세포의 침윤과 울혈현상이 나타났으나, 다슬기와 마늘의 전처리군에서는 중심영역에서 소핵을 갖는 부푼 형태의 초기 가역적 손상을 입은 간세포가 관찰되었을 뿐 $CCl_4$ 단독 투여군과 같은 염증 세포의 침윤이나 괴사는 관찰되지 않았다. 이상의 실험 결과를 종합해 볼 때, 다슬기와 마늘의 혼합 건조 분말이 간세포의 기능을 유지시킴으로써 사염화탄소 투여에 의해 유발된 간손상을 억제하여 간조직을 보호할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.57-63
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• 2007

초음파 태아 영상의 실시간 입체 가시화를 위한 볼륨 렌더링 가속화 방법은 결과영상에 영향을 끼치지 않는 관심객체영역외 빈공간을 샘플링 연산에서 제외시키는 공간도약 알고리즘이 일반적이다. 공간도약시 전처리과정에서 각 복셀에서 가장 가까이에 있는 객체의 경계복셀까지의 거리를 미리 계산 저장한 거리지도를 이용하면, 반복적 샘플링 연산을 줄임으로써 렌더링 속도 효율을 높일 수 있다. 거리지도 생성에 사용되는 여러 거리계산변환법 중 거리계산이 정교할수록 실수계산으로 인한 전처리시간이 소요되는 반면, 근사계산법을 이용하면 거리값 연산의 오차로 인한 샘플링의 횟수가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 전처리시간의 지연과 샘플링 횟수의 증가를 비교하여 초음파 태아 영상의 볼륨 렌더링에 가장 적합한 거리지도를 선택한다.