본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.
영상분할이란 영상내의 이미지 상의 특정한 의미가 있는 영역으로 나누는 영상처리 방법을 일컫는다. 이미지 합성이나 분석을 위해서는 구분된 영역이 최대한 인간이 의미를 부여할 수 있는 물체를 나타내는 것이 바람직하나, 현재의 컴퓨터에의한 자동 영상이해 기법으로는 그 학문적 및 기술적인 한계로 인하여 영역의 분할이 수치적인 의미 이상을 가지게하기 어렵다. 따라서, 사용자가 결정적인 물체 경계의 정보를 제공하고 그에 기반하여 처리하는 HCI(Human Computer Interaction)개념을 도입하면 효과적인 결과를 얻을 수 있다. 기존의 "지능형 가위" (Intelligent Scissors)나 스네이크 (Snake) 방법 등에서도 사용자의 입력이 결과에 결정적인 역할을 하는 것을 보여준다 [1][2]. 본 논문은 기존의 방법에 비하여 미세한 영역의 경계를 추출 및 추적을 향상할 수 있는 효율적인 대화형 영상분할 기법을 제안한다. 제시된 방법은 지능형 가위의 개념에 일부 기반하나 안정된 경계선 추출을 위하여 이미 영상처리분야에서 확립된 캐니 경계 검출법(Canny Edge Detector)을 사용한다. 그리고 캐니 경계 검출법으로 잘 탐지되지 않는 경계선 부분에 대한 검출을 위하여 경계 "재봉법"(Sewing Method)을 제시하였으며, 작업 효과와 효율을 증진 시키기 위하여 인접 화소들을 검색하는 순서와 검색 대상 화소를 지정하는 5-방향 경계 추적 방법(5-Direction Edge-Following Method)을 제안하였다.
광학영상화검층은 광원과 CMOS 영상 센서를 이용하여 시추공벽을 이미지로 구현하는 물리검층 기술로 지하의 불연속면에 대한 여러 가지 원위치 정보를 고분해능으로 제공한다. 최근 시추공영상화검층은 지반침하 모니터링, 암반 무결성 평가, 응력으로 인한 단열 변화 탐지, 극지에서의 빙하 연대측정 등 그 활용범위가 매우 다양해졌다. 현재 국내외로 많이 이용되고 있는 시추공영상화검층 시스템은 장비 사양에 따라 한계점을 가지고 있어 적용 범위에 대한 검증과 여러 가지 시추공 환경에 대한 적절한 품질관리가 필요하다. 그러나 광학영상화검층의 자료로 도출되는 이미지는 원위치 정보로 정확도, 구현도, 신뢰성에 대한 검증에 직접적인 비교 확인이 어렵다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 고품질 자료 취득 방법과 자료 처리 방법을 확인하기 위해 시추공 환경과 유사한 모듈화 된 균열모형시추공을 설계·제작하여 현재까지 보고되지 않은 실험에 대한 결과를 얻고자 하였다. 검출기 자기계 방향 확인의 정확성을 검증하고, 노출시간에 따른 색상의 구현도 및 균열의 분해능 관계, 정확한 간극 측정을 위한 자료 처리 방법 등을 제시하였다. 다양한 시추공 환경을 모사한 균열모형시추공 실험을 통해 고분해능의 신뢰성 높은 광학영상화검층의 자료 취득 및 해석이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 비정형 데이터인 사진자료를 이용하여 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 개발하였다. 침수분류를 모델 개발을 위하여 CNN기반의 VGG16, VGG19을 이용하였다. 모델을 개발하기 위하여 침수사진과 침수가 발생하지 않은 사진을 웹크롤링 방법을 이용하여 사진을 수집하였다. 웹크롤링 방법을 이용하여 수집한 데이터는 노이즈 데이터가 포함되어 있기 때문에 1차적으로 본 연구와 상관없는 데이터는 소거하였으며, 2차적으로 모델 적용을 위하여 224 × 224로 사진 사이즈를 일괄 변경하였다. 또한 사진의 다양성을 위해서 사진의 각도를 변환하여 이미지 증식을 수행하였으며. 최종적으로 침수사진 2,500장과 침수가 발생하지 않은 사진 2,500장을 이용하여 학습을 수행하였다. 모델 평가결과 모델의 평균 분류성능은 97%로 나타났으며. 향후 본 연구결과를 통하여 개발된 모델을 CCTV관제센터 시스템에 탑재한다면 신속하게 침수피해에 대한 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.
세계 각국은 아동 그루밍(grooming)과 같은 아동 성 착취 이미지의 제작 및 배포에 강력한 법 집행이 요구하고 있다. 이러한 사회적 문제의 규모와 중요성을 고려할 때 법 집행 기관, 정부, 업계, 정부 기관의 광범위한 협력이 필요하다. N-번방 사건이후 국내에서도 사전조치의무사업자의 제공 부가통신서비스에 대한 전기통신사업법 시행령의 일부 개정이 있었다. 국내 Naver등은 ETRI(한국전자통신연구원)의 자체기술을 탑재하여 불법촬영물에 대하여 필터링을 수행하는데 반해 Microsoft는 자체 PhotoDNA기술을 사용한다. Microsoft의 PhotoDNA는 불법 촬영물 등 비교, 식별하는 기술 자체가 뛰어나 Twitter등 주요 글로벌 사업자가 이미지를 탐지하고 필터링하는데 PhotoDNA 기술을 적용하고 있다. Microsoft는 한국 정부의 시험 기준에 맞추기 위해서 Bing 서비스에 적용되고 있는 "PhotoDNA for Video 2.0A"에 대하여 KCC(방송통신심의위원회)/TTA(한국정보통신기술협회)와 협력하여 총 16회가 넘게 성능 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 기준에 통과하지 못한 사례에 대하여 분석하여 로고 추가 관련 개선방안을 도출한다. 또한, 불법촬영물에 대한 필터링 성능시험에 있어서 세 가지 동영상 데이터 세트를 성능시험에 사용하는 것을 제안한다.
본 연구는 ChatGPT 서비스의 개시 이후 인공지능 혁명이라 일컬어지는 시대적 배경 속에서, 웹사이트의 제작과 인공지능의 융합을 위해 딥러닝 모델을 학습 및 구현하고자 한다. 딥러닝 모델은 수집한 3,000개의 웹페이지 이미지를 구성요소와 레이아웃 분류체계 기반의 데이터 가공을 통해 학습하였으며, 다음과 같은 세 가지 단계로 구분하여 진행하였다. 첫째, 인공지능 모델에 관한 선행연구를 조사하여 구현하고자 하는 모델에 가장 적합한 알고리즘을 선택하였다. 둘째, 적합한 웹페이지 및 단락 이미지를 수집하고 분류 및 가공하였다. 셋째, 딥러닝 모델을 학습시키고 서빙 인터페이스를 연동해 모델의 실제 결과를 확인하였다. 이렇게 구현된 모델은 실제 웹페이지를 구성하는 복수의 단락을 탐지하고, 단락별 규모, 요소, 특징을 분석하여 분류체계를 기반으로 의미 있는 데이터를 도출할 것이다. 이 과정은 점차 발전하여 웹페이지를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것이다. 그리고 정밀 분석기법을 역으로 설계하여, 인공지능이 완벽한 웹페이지를 자동으로 생성할 수 있는 연구의 초석이 될 것으로 기대한다.
실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.
지난 10여 년 동안 대만사회의 가장 큰 변화 중 하나는 '개인 경비', 혹은 '개인 경호' 사업이 크게 발달했다는 것이다. 민간의 역량과 과학화된 설비로써 재산보호와 신변보호를 하고자 하는 개인 경비에는 여러 방식이 있다. 예를 들어 개인안전 경비(즉, 수행경호), 현금운송 경비, 주거경비, 상공업경비(여기에는 공장지대의 안전한 보호와 백화점, 금융기관, 보석상점 및 편의점 등의 경비가 포함됨), 그리고 각종 경비장치의 설치 등이 있다. 천징훼이(陳靜慧, 2006)는 대만의 경비 산업 경영형태에 대해 아래와 같이 분석하였다. 그의 주장에 따르면, 대만의 경비 산업은 일반 업무 위주로 하고 있으며, 여기에는 시스템 경비, 상근 경비, 현금 경비, 신변 경비가 있다고 밝혔다. 이 일반 업무는 일본, 미국, 독일의 형태와 유사하다. 그러나 미국과 독일의 경비회사들은 특수한 업무를 담당하고 있다. 미국의 경우 무장경비 현금수송, 신용조사 업무, 보험조사 업무, 거짓말 탐지 업무를 수행한다. 독일의 특수 업무에는 군대설비 경비, 교통지휘 및 질서 유지, 신속 고발 경비, 그리고 교도소 경비가 있다. 량신쩐(梁心禎, 2006)은 대만의 경비 산업 발전의 흐름에 대해 다음 세 단계로 구분했다. 제1단계는 1978년부터 1987년까지로 이 시기 대만은 일본 경비 사업 발전의 영향을 수용했기 때문에 일본의 경비사업 관리방식과 시스템 설비를 받아들여 점차 대만 방식의 경비 형태로 발전시켜 나갔다. 초기 발전단계의 경영방식은 주로 외국 기술과의 협력을 통한 시스템 경비가 주를 이루었다. 제2단계는 1988년부터 1997년까지인데, 이 시기에 이르러 경비 사업은 비인기 사업에서 인기 사업으로 시장이 확대되었고, 해외업체와의 활발한 기술 교류, 새로운 브랜드 개발과 경비 경영 방식의 혁신, 그리고 상근 경비와 수행경호와 같은 경비 관련 항목의 확장을 이루었다. 또한 이 시기에 수많은 경비회사들이 세워져 새로운 경쟁시대로 돌입하였다. 제3단계는 1998년부터 현재까지로 이전의 전통적인 건물경비 방식에서 경비와 부동산 관리 서비스를 함께하는 방식으로 경영 형태가 바뀌었고 전반적인 서비스 품질을 중시하기 시작하였다. 따라서 경비 사업자는 아파트 및 빌딩관리 보호 회사를 설립하여 이를 공동 경영하였으며, 전문적이고 종합적인 단계로 들어섰다. 대만 경비 교육제도의 설립과 제도화된 면허증 시스템 구축은 아직 초보적인 단계로써 여전히 이 두 방면의 발전을 강화시켜야 하는데, 교육과 심사를 시행하여 경비원의 소질을 향상시켜야 할 것이다. 경비사업자는 과학기술적인 통제 시스템을 받아들여 인건비를 낮추고 서비스의 범위와 품질을 향상시켜야 한다. 또한 각 지방의 노동조합은 정부가 법령을 개정하여 경비원의 자격제한과 업무를 보장해주도록 건의해야만 경호원의 대우와 이미지가 개선될 수 있다. 아울러 국제학술교류의 확대와 경비 관련 산업에 대한 토론회와 전시회를 자주 개최하여 새로운 지식을 습득해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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