• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권3호
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• pp.251-260
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• 1998

홀터 심전계는 심장 이상으로 인한 급사 위험이 있는 환자를 위한 비관혈인 진단 장비이다. 본 연구에서는 일상생활 중에 심전도 데이터를 획득할 수 있도록 원칩 마이크로프로세서와 대용량메모리인 플레쉬 메모리(flash memory) 카드를 이용하여 2채널의 홀터 심전계를 설계하였다. 시스템 하드웨어는 크게 원칩 마이크로프로세서(68HC11E9)의 아날로그 심전도 처리회로, 플레쉬 메모리 카드로 구성하였다. 아날로그 심전도 처리회로는 250,500,1000의 이득을 갖는 증폭기와 0.05-100Hz의 대역폭을 갖는 대역통과 필터, 호흡으로 인한 기저선의 이동을 제거하기 위한 auto-balancing 회로와 포화-보정회로를 사용하였다. 심전도 신호는 240샘플/초 샘플링하여 A/D 변환하였다. 심전도는 필터링 및 전처리 과정을 통하여 특징점인 Q-R-T파를 검출하고, 이를 근거로 템플리트 생성, ST레벨, 심박수, QT간격 측정과 부정맥을 검출하였다. 또한 장시간동안의 심전도 데이터와 측정된 진단파라미터를 저장하기 위해 실시간 압축 알고리즘인 MFan과 delta modulation 방법을 이용하여 데이터를 압축, 저장하였다. 20M 바이트 용량의 플레쉬 메모리 카드에 기록된 데이터는 PC의 DOS나 Windows 환경의 ambulatory monitoring 분석시스템과 쉽게 인터페이스가 가능하도록 FFS(Flash File System)의 호환 가능한 SBF(Symetric Block format)포맷으로 저장하여 분석시스템에서 데이터 처리 및 관리할 수 있게 하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.166-174
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• 2013

심전도 신호의 QRS 검출은 심장의 상태를 확인 할 수 있는 가장 보편적인 방법이다. 하지만 측정할 때 발생되는 여러 종류의 잡음성분들로 인하여 이를 분석하는데 어려움을 준다. 가장 큰 문제를 야기하는 부분이 기저선 변동 잡음인데 전극을 부착한 부위의 근육수축과 호흡의 리듬에 따라서 발생하게 된다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 대상 환자의 특징을 파악하여 정확한 QRS를 검출할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산기반의 기저선 잡음제거 기법을 제안한다. 이를 위해 형태 연산을 통한 전처리 과정과 적응형 윈도우를 통해 QRS를 검출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 일반적으로 심전도 기저선 변동 잡음 제거 시 사용되는 기존 필터와의 신호의 왜곡도를 비교 평가하였다. 또한 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 R파 검출 결과를 확인하였다. 실험 결과로부터 형태 연산을 이용한 방법이 적은 연산량으로 충분한 잡음제거율을 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.289-297
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• 2010

본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.755-758
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• 2014

본 논문에서는 고해상도를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 필터링 수행시간 단축과 게이트 수 감소를 위한 효율적인 필터링 순서 및 메모리 구조를 가진다. 제안하는 필터링 순서는 전처리 단계에서 단일 포트 SRAM에 데이터를 저장할 때 발생하는 지연시간을 감소시켰고, 고해상도 영상의 실시간 처리를 위해 4단 파이프라인 구조와 10개의 메모리 구조로 설계하였다. 제안하는 메모리 구조는 단일 포트 SRAM을 접근하면서 발생하는 해저드 문제를 해결하였다. 또한 필터링 수행시간을 단축하기 위해 두개의 필터를 사용하여 병렬처리 구조로 구현하였으며, 저전력 하드웨어 구조를 위해 클록 게이팅 구조로 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터 부호화기 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 100k개의 로직 게이트로 구현되었다. 또한, 동작 주파수는 150MHz에서 4K 해상도인 $4096{\times}2160@30$ 처리가 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.531-540
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• 2021

사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권4호
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• pp.307-326
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• 2021

상시 관측되는 조위관측소 해수위 자료는 결측값과 오측값을 포함하고 있으며, 그 중 오측 값은 이상값으로 분류되는 전처리 대상이다. 이러한 오측을 제거하기 위해 대표적으로 3𝜎 (three standard deviations) 규칙이 적용되어왔으나, 기상이변 등에 의한 극값이 존재하거나 3𝜎 범위 안에서도 오측이 존재하는 해수위 자료에는 그 적용이 어렵다. 본 연구에서 설계된 모델은 오측에 대한 사전 정보가 필요하지 않은 비주석 학습으로 구성되며, 재귀신경망과 앙상블 기법을 이용함으로써 실시간으로 수집되는 해수위 자료가 오측일 가능성을 발생한지 20분 이내로 제시한다. 검증이 완료된 모델은 평시 및 기상이변시의 정상값과 오측값을 잘 분리하며, 학습이 이뤄지지 않은 연도의 해수위 자료에서도 이상값 탐지가 가능함을 확인하였다. 본 연구의 관측 이상치 탐지 알고리즘은 조위관측소 해수위에 국한되지 않고 다양한 해양 및 대기자료의 이상치 탐지 인공신경망 모델에 확장 적용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.