• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.85-92
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• 2020

심층학습은 많은 양의 데이터셋을 학습에 활용하여 객체 분류, 검출, 분할 등의 영상 분석에 탁월한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 데이터셋의 종류가 다양한 얼굴 표정인식 데이터셋들을 활용하여 학습 데이터셋의 특성이 심층학습 성능에 영향을 줄 수 있음을 확인하고, 각 학습 데이터셋에 적합한 심층학습 모델의 구성 요소를 설정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층학습 모델의 성능에 영향을 주는 구성 요소인 활성함수, 그리고 최적화 알고리즘을 유전 알고리즘을 이용하여 선정한다. CK+, MMI, KDEF 데이터셋에 대해서 널리 활용되고 있는 심층학습 모델의 각 구성 요소별 다양한 알고리즘을 적용하여 성능을 비교 분석하고, 유전 알고리즘을 적용하여 최적의 구성 요소를 선정할 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권5호
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• pp.55-62
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• 2003

복합재료 구조물의 동적 접촉 문제를 효율적으로 해석하기 위하여 부영역과 공유면에 기반을 둔 변분 정식화 과정을 제안하였다. 벌칙 함수법을 이용하여 접촉면에서의 부등식 구속 조건은 물론, 유한요소 부영역과 공유면의 연결을 위한 등식 적합 조건까지 만족하게 하였다. 이에 따라 구조 형상이 복잡한 경우라도 공유면에서의 절점 연속성을 별도로 고려하지 않고 전체 영역긍 분할한 후, 분할된 부영역별로 독립적인 유한요소로 모델링하여 필요한 수치 연산을 수행할 수 있다. 개발된 컴퓨터 코드를 이용한 수치 해석을 통하여 제안된 정식화에 대한 여러 특성을 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.3025-3032
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• 1996

시작점과 끝점의 y축 분할표를 이용하여 체인코드 표현의 영상을 복원하는 빠른 방법을 제안하였다. 제안된 참조표는 시작점과 끝점이 구분되어지며 이를 이용해 체인코드 표현을 두개의 y축 분할표로 변환한다. 이 방법은 순서정렬 해야할 y축 분할표의 요소수가 반으로 줄어 처리 속도가 Shih의 방법보다 훨씬 빠르다. Shih의 방법과 처리 속도를 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.545-548
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• 2023

본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.84-86
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• 2018

요즘 자율주행과 같은 최신 기술의 발전과 더불어 촬영된 영상 장면에 대한 깊이있는 이해가 필요하게 되었다. 특히, 기계학습 기술이 발전하면서 카메라로 찍은 영상에 대한 의미론적 분할 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. FuseNet은 인코더-디코더 구조를 이용하여 장면 내에 있는 객체에 대한 의미론적 분할 기술을 적용할 수 있는 신경망 모델이다. FuseNet은 오직 RGB 입력을 받는 기존의 FCN보다 깊이정보까지 활용하여 RGB 정보를 기반으로 추출한 특징지도와의 요소합 연산을 통해 멀티 모달 구조를 구현했다. 의미론적 분할 연구에서는 객체의 전역 컨텍스트가 고려되는 것이 중요한데, 이를 위해 여러 계층을 깊게 쌓으면 연산량이 많아지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서 기존의 합성곱 방식을 벗어나 새롭게 제안된 팽창 합성곱 연산(Dilated Convolution)을 이용하면 객체의 수용 영역이 효과적으로 넓어지고 연산량이 적어질 수 있다. 본 논문에서는 컨볼루션 연산의 새로운 방법론적 접근 중 하나인 팽창된 합성곱 연산을 이용해 의미론적 분할 연구에서 새로운 멀티 모달 네트워크의 성능 향상 방법을 적용하여 계층을 더 깊게 쌓지 않더라도 파라미터의 증가 없이 해상도를 유지하면서 네트워크의 전체 성능을 향상할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권4호
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• pp.301-308
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• 2013

본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할 기법을 바탕으로 한 병렬해석의 정확도 분석이 수행된다. Tak 등(2013)에 의해 제안된 이 방법에서 분할된 하위도메인들은 서로 중첩되지 않으며 계면요소(interfacial element)라 불리는 가상연결유한요소를 통해 서로 간의 관계가 결정된다. 이 접근법의 주요 장점은 영역 분할시 floating 도메인에서 발생할 수 있는 특이강성행렬(singular stiffness matrix)을 계면요소의 결합을 이용하여 가역행렬(invertible matrix)로 변환할 수 있다는 것과 기존의 FETI법에 비하여 해석시간과 스토리지(storage) 사용을 줄일 수 있다는 것이다. 반면에 3개 이상의 하위도메인들이 한 점에서 연결되는 경우를 의미하는 cross point에서는 해석의 정확도가 저하되는 경향이 나타났다. 따라서 본 논문에서는 새로운 비중첩 영역 분할기법에 대해 다양한 영역분할의 경우에 따라 발생하는 하나의 cross point에 접촉하는 하위도메인의 개수에 따른 정확도 분석이 수행되고 정확도가 저하되는 원인분석 및 대책이 논의된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.864-865
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• 2015

웹페이지와 같은 스크린 콘텐츠는 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였고, 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였다. 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 제안방법이 효과적임을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.58-59
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• 2016

최근에 재난현장에는 사물인터넷기반의 다양한 장비나 장치들이 많이 활용되고 있으며, 이중에서도 드론이 심심찮게 활용이 되고 있다. 우리나라의 경우도 산림보호활동이나 화재가 발생하는 지역에 드론을 활용하여 재난대응을 하고 있다. 특히나 작년 네팔에서 지진으로 많은 인명과 재산 손실을 보았는데 이때 지난지역을 수색하는 등, 드론의 역할이 상당히 컸던 것으로 회자되고 있다. 본 논문은 최근에 산악구조 활동으로 생존자의 탐색을 위한 드론의 도입을 준비하며 모니터링 하였던 내용을 정리하고자 한다. 드론에 대한 국내의 현황을 먼저 알아보고, 실제적으로 몇 가지 필요한 요소를 나열한다. 산악구조활동에서 드론에 대한 제약인 최소 3km 이상의 원거리 탐색과 최소 30분 이상의 비행, 영상의 선명도, 열화상 등 재난구조에 필수적인 요소이다. 결과적으로 현재의 재난구조용 드론은 국내의 기술 기반이 취약하여 비행위주이고, 응용분야에 대한 깊이 있는 기술이전이 함께 이루어져야 만 드론에 대한 재난구조의 역할이 아닌가 판단한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.79-84
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• 2009

이 논문은 한국어 문장을 대상으로 구문요소의 전치를 기반으로 한 문서 워터마킹 방법을 제안한다. 한국어와 같은 교착어는 구문요소의 순서가 자유롭기 때문에 구문 트리 기반의 자연어 워터마킹을 위한 좋은 환경을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 자연어 워터마킹 방법은 7단계로 구성되어 있다. 첫째, 문장의 구문분석을 수행한다. 다음으로, 구문요소가 해당 절의 범위 안에서만 전치되도록 범위를 한정하기 위하여 구문 트리로부터 각 절을 분할한다. 세 번째로, 전치를 위한 목표 구문요소를 선택한다. 네 번째, 목표 구문요소의 전치 후에도 문장의 의미나 문체의 변화가 최소화되도록 가장 자연스러운 전이위치를 결정한다. 그 후, 목표 구문요소에 대한 워터마크 비트를 삽입한다. 여섯 번째 단계로, 워터마크 비트가 목표 구문요소의 전치 방향과 상응하지 않으면 구문 트리에서 목표 구문요소를 전치한다. 마지막으로 변환된 구문 트리에서 워터마킹된 문서를 얻는다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 적용률은 91.53%이고, 최종 워터마킹된 문장들 중 부자연스러운 문장의 비율은 23.16%로서 기존 시스템들보다 좋은 결과를 보여준다. 또한 워터마킹된 문장이 원시 문장과 같은 문체를 유지하고, 의미적인 왜곡없이 같은 정보를 나타내고 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.469-476
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• 2012

본 논문에서는 대규모 구조해석을 위하여 국부(local) 및 전역-국부 혼합(mixed) Lagrange 승수(Lagrange multiplier)를 이용한 새로운 유한요소 영역분할 기법을 제시한다. 제시되는 FETI 알고리즘은 계산 효율성을 향상시키기 위하여 기존의 FETI 기법들에서 사용되어 온 전통적인 Lagrange 승수법과는 달리, 국부 및 전역-국부 혼합 Lagrange 승수를 도입하고 ALF(Augmented Lagrangian Formulation)과의 결합을 유도하여 공유면 문제(interface problem)의 해의 수렴성을 향상 시켰다. 추가적으로, 몇 가지 수치예제 계산을 통해 기존의 FETI-DP 기법과 비교하여 유연도 행렬의 조건수, 계산 시간 그리고 메모리 사용량에 대한 계산결과를 제시하였다.