컴퓨터지원진단(Computer Aided Diagnosis; CAD) 시스템은 방사선 의사들이 흉부 X-ray 영상에서 결절을 탐지하는데 있어 실제적으로 발생할 수 있는 오진율을 줄이고, 폐 결절이 존재하는 폐야에서 결절의 존재 유무를 판단하여 검출을 표시함으로써 진단율을 개선시킬 수 있도록 하였다. 본 논문은 흉부 X-ray 영상에서의 폐 결절을 추출하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 템플릿 매칭(Template Matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 흉부 X-ray 영상에 존재하는 결절과 레퍼런스 이미지를 매칭시켜 적합도를 계산한 후, 그 값을 통하여 수치가 낮은 개체를 선택하여 높은 개체와 교차시킨다. 그리고 레퍼런스 이미지는 결절이 존재하는 환자 X-ray 영상에서 샘플 노듈을 추출한 후 가우시안 분포를 갖는 512개의 레퍼런스 이미지를 생성하였다. 본 논문에서 사용된 영상은 결절 50개, 비결절 30개와 흉부 X-ray 영상에서 육안으로 판별이 가능한 결절 영상을 20개를 포함하여 총 100개 영상을 사용하였다. 실험 결과 83%의 결절을 자동 추출 하였으며, 가장 적절한 레퍼런스 이미지를 발견하고 이를 흉부영상에 매칭시켜 정확한 결절의 위치를 확인하였다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
본 연구는 판넬형 공장 지붕의 드론 촬영 이미지를 분석해 볼트의 이상 탐지를 수행하는 시스템을 제안한다. 지붕의 점검은 현재 점검자가 직접 지붕 위로 올라가 점검을 진행한다. 하지만 고소 작업 환경으로 인한 안전사고가 지속해서 발생하고 있어 새로운 대안이 필요하다. 이에, 최근 위험 환경의 점검 방안의 대안으로 대두되는 드론 촬영의 결과물을 딥러닝을 이용해 이상 볼트의 위치를 찾아내는 방안을 통해 손쉽게 점검할 수 있도록 한다. 본 연구에서 제안하고 있는 시스템은 촬영된 드론 이미지를 볼트캡이 풀려있는 상황에 대한 샘플 이미지를 사용해 스캐닝을 진행한다. 더 나아가 스캔 된 위치에 대해 AI를 사용해 판별해 정확하게 볼트 이상 여부를 판별한다. 본 연구에서 사용한 AI는 VGGNet 기반으로 정확도 99%의 테스트 결과를 보였다.
아동 청소년도 이용 가능한 국내 인터넷신문에 불법 유해 광고가 난무하고 있어 대책이 시급한 실정이다. 이에 자율규제 실현 장치로서, 집단의 지성과 감성을 활용한 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델을 제안한다. 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델은 이미지의 내용(스토리)과 형식(크기), 텍스트(카피), 심상(감정과 연상)을 집단검사의 판별 요소로 사용하여 유해 콘텐츠에 대한 레벨을 구축한다. 구축된 레벨은 다시 일반화 과정을 거쳐 유해 콘텐츠 판별의 기준으로 확립된다. 본 유해 콘텐츠 판별 시스템은 유해성 판별이 모호한 인터넷신문 광고 배너를 집단지성과 집단감성을 활용하여 판단할 수 있는 장점을 가진다.
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 새로운 저차원 특징 표현 기법을 제안하였다. 선형판별기법(LDA)는 인기있는 특징추출 기법이다. 하지만 고차원 데이터의 경우에 계산적인 복잡도가 높고 샘플의 개수가 적은 경우 역행렬을 구할 수 없는 특이행렬문제에 직면한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 일반적인 선형판별기법과 다르게 우리는 이차원 이미지 공분산 행렬을 구한 다음 직접선형판별기법(dirct LDA)을 적용하였으며 이것을 2D-DLDA라고 부른다. ORL 얼굴데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 기존의 직접선형판별기법보다 성능이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 함정전투체계의 EOTS나 IRST에서 획득한 영상을 초고해상도 영상으로 복원한다. 저해상도에서 초고해상도의 영상을 생성하는 생성 모델과 이를 판별하는 판별 모델로 구성된 생성적 적대 신경망을 이용하고, 다양한 학습 파라미터의 변화를 통한 최적의 값을 제안한다. 실험에 사용되는 학습 파라미터는 crop size와 sub-pixel layer depth, 학습 이미지 종류로 구성되며, 평가는 일반적인 영상 품질 평가 지표에 추가적으로 특징점 추출 알고리즘을 함께 사용하였다. 그 결과, Crop size가 클수록, Sub-pixel layer depth가 깊을수록, 고해상도의 학습이미지를 사용할수록 더 좋은 품질의 영상을 생성한다.
현재 인테리어의 기술은 세계적으로 발전하고 있다. 다양한 연구가 진행됨에 따라 가정 인테리어도 환경 조성을 위해 식물을 활용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 활용되는 식물들의 증가에 비해 해당 식물들의 성질을 제대로 인지하지 못하여 예상치 못한 사고가 발생하고 있다. 이에 따라 특정 식물들의 위험성에 대해 다양한 매체를 통해 알리고 있지만 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 우리 주변에서 흔하게 접할 수 있는 대중적인 독성 식물을 판별하는 합성곱 신경망 모델 기반의 독성 식물 판별 시스템을 제안하였다. 이를 위해 독성 식물 판별을 진행하기 앞서 네 종류의 모델을 구축하였고 각 모델들을 비교 분석하였다. 분석한 모델들에 대해 높은 정확성을 갖는 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 이를 통하여 독성 식물들을 판별할 수 있으며, 독성 식물로 인한 안전사고를 줄일 수 있다고 사료된다.
폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.
This paper 산삼전문가가 아니더라도 일반인이 산삼과 같은 식물을 발견하였을 때 산삼의 진위여부를 스마트폰을 사용하여 확인할 수 있는 이미지 매칭 기술을 제안한다. 또한 SNS 기능을 추가하여 산삼을 발견한 위치 및 정보를 공유함으로써 산삼 발견의 확률을 높이고자 한다. Android에 포팅해서 사용하는 OpenCV를 이용한 이미지 매칭 기술을 사용하여 산삼 잎의 사진과 기존에 산삼으로 판명된 이미지를 비교하여 산삼의 진위여부 판별을 위한 애플리케이션을 개발함으로써 단순히 산삼의 정보표현만이 아닌 기존 실제 이미지와 비교, 분석을 통해 진위여부를 확인하였다. 더욱 정확한 검증을 위해 SNS 서비스 기능 및 Map Open API에 산삼의 위치를 마킹하는 기능을 추가하여 사용자간의 정보 공유가 가능하도록 하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.