• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권2호
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• pp.229-236
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• 2009

다목적실용위성-5호는 2010년 발사를 목표로 고도 550km의 저궤도에 위치하게 될 것이다. 다목적실용위성-5호의 임무인 고정밀 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 처리하기 위해서는 정확한 위성의 위치(20cm) 와 속도(0.03cm/s)가 결정되어야 한다. 이러한 요구 조건은 한국 전자통신연구원에서 개발한 ETRI GNSS Precise Orbit Determination(EGPOD) 소프트웨어로 검증하였다. 0.1Hz 수신 주기의 SAC-C 위성 반송파위상 데이터로 정밀궤도결정을 수행하였다. 이중 주파수 GPS 데이터를 사용하여 수신 선호의 전리층 오차를 대부분 제거하고 이중 차분된 데이터를 생성함으로써 GPS 위성과 수신기의 공통된 시계 오차를 없앴다. 동역학 모델 접근 방법을 이용하였고, Batch Least Square Estimator(BLSE) 필터로 각 데이터 아크(arc) 에 해당하는 위성의 위치와 속도, 대기저항 계수, 태양풍 계수를 추정하였다. 또한 정밀한 동역학 모델을 위하여 모델 되지 않은 부정확한 가속도 항을 보충하는 경험 가속도를 추가하였다. 경험 가속도는 위성의 공전 주기(revolution) 당 한번씩 시선방향(radial), 진행방향(along-track), 수직방향(cross-track)으로 추정하고, 수직방향의 상수 항에 대해서는 해당 데이터 아크에 관하여 부가적으로 추정하였다. 정밀궤도결정 결과 검증을 위하여 EGPOD 소프트웨어에서 얻어진 결과와 JPL에서 제공하는 정밀궤도력(Precise Orbit Ephemeris)을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.431-438
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• 2020

본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.149-160
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• 2014

최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권1호
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• pp.20-27
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• 2010

본 논문에서는 고성능 H.264/AVC 복호기 설계를 위해 디블록킹 필터의 수행시간 단축과 저전력 설계를 위한 필터링 순서 및 효율적인 메모리 구조를 제안하고 5단 파이프라인으로 구성된 필터의 설계에 대해 기술한다. 디블록킹 필터는 블록 경계에서 발생하는 왜곡을 제거하여 영상의 화질을 개선시키지만 하나의 경계에 여러 번 필터링을 수행하여 많은 메모리 접근과 반복되는 연산과정이 수반된다. 따라서 본 논문에서는 메모리 접근과 필터 수행 사이클을 최소화하는 새로운 필터 순서를 제안 하고 반복되는 연산의 효율적 관리를 위해 파이프라인 구조를 적용하였다. 제안하는 디블록킹 필터는 메모리 읽기, 임계값 계산, 전처리 연산, 필터 연산, 메모리 쓰기로 구성된 5단 파이프라인으로 구현되어 순차적인 필터 연산에 병렬적 처리가 가능하며 각 단계에 클록 게이팅을 적용하여 하드웨어 자원에 불필요한 전력을 감소시켰다. 또한, 적은 내부 트랜스포지션 버퍼를 사용하면서 필터링 순서를 효율적으로 개선하여 필터 수행을 위한 메모리 접근과 수행 사이클을 감소시켰다. 제안하는 디블록킹 필터의 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며 기존의 복호기에 통합하여 Modelsim 6.2g 시뮬레이터를 이용해 검증하였다. 입력으로는 표준 참조 소프트웨어 JM9.4 부호기를 통해 압축한 다양한 QCIF영상 샘플을 사용하였다. 기존 필터들과 수행 사이클을 비교한 결과, 제안하는 구조의 설계가 비교적 적은 트랜스포지션 버퍼를 사용했으며 최소 20%의 수행 사이클이 감소함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.117-126
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• 2022

현재 국내 교량 구조물은 지속적으로 증가 및 대형화되고 있으며 그에 따라 공용된 지 30년 이상 된 노후 교량도 꾸준히 늘어나고 있다. 교량 노후화 문제는 국내뿐 아니라 전 세계적으로도 심각한 사회 문제로 다루어지고 있으며, 기존 인력 위주의 점검 방식은 그 한계점을 드러내고 있다. 최근 들어 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용한 각종 교량 손상탐지 연구가 이루어지고 있지만 교량 손상 데이터 세트의 한계로 인하여 주로 균열 1종에 국한된 교량 손상탐지 연구가 대부분이고, 이 또한 Close set 분류모델 기반 탐지방식으로서 실제 교량 촬영 영상에 적용했을 시 배경이나 기타 객체 등 학습되지 않은 클래스의 입력 이미지들로 인하여 심각한 오인식 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 균열 포함 5종의 교량 손상을 정의 및 데이터 세트를 구축해서 딥러닝 모델로 학습시키고, OpenMax 알고리즘을 적용한 Open set 인식 기반 교량 다중손상 인식 모델을 개발했다. 그리고 학습되지 않은 이미지들을 포함하고 있는 Open set에 대한 분류 및 인식 성능평가를 수행한 후 그 결과를 분석했다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.73-82
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• 2009

CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.691-700
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• 2003

유.무선 인터넷 및 하드웨어의 발전으로 인터넷 방송, VoD(Video On Demand)등의 응용 서비스가 증가하면서 QoS(Quality of Service) 보장 문제가 해결해야 될 중요한 이슈로 부각되고 있다. 현재 인터넷은 모든 패킷을 우선순위에 상관없이 FIFO 형태로 전달하는 최선형(Best Effort) 서비스 기법에 근간하고 있기 때문에 보다 안정적인 서비스 지원을 위한 새로운 QoS 프로토콜 개발, QoS 지원 라우터 개발 등의 연구가 진행 중이다. 하지만 이러한 새로운 QoS 기법들은 기존 인프라를 충분히 활용하지 못하고 새로운 하드웨어 및 소프트웨어를 사용해야 하기때문에 고비용, 비효율성의 문제를 수반한다. 이러한 점에 착안하여, 본 논문에서는 기존의 인프라를 최대한 이용하는 클라이언트/서버 기반의 네트워크 적응형 QoS 제어기법을 제안한다. 제안된 Qos 제어기법은 스트리밍 시스템에서 실시간으로 서비스되고 있는 네트워크 대역폭 상태를 파악하여 QoS를 지원하기 때문에 유ㆍ무선 네트워크에 상관없이 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 기존의 스트리밍 서비스에서 사용되는 프로토콜들을 이용하기 때문에 저 비용으로 구현할 수 있다. 또한, 스트리밍 서버와 클라이언트에 새로운 모듈 추가만으로 QoS를 지원하기 때문에 라우터나 네트워크 회선의 교체 없이도 QoS를 보장할 수 있는 장점을 지니고 있다. 인터넷의 트래픽이 폭주하는 경우에서 모의실험을 수행한 결과 일반 인터넷 환경에서는 클라이언트의 버퍼 메모리가 비어 스트리밍 재생 시 끊김 현상이 자주 발생하였으나, 제안한 기법을 사용한 인터넷 환경에서는 동영상의 끊김 현상이 없이(seamless) 재생될 수 있는 스트림이 클라이언트 버퍼 메모리에 항상 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.127-136
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• 2012

각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.