• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.7-10
• /
• 2023

최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.90-93
• /
• 2007

우리나라만의 독창적인 의료체계인 사상체질은 의학적 본질의 우수성에도 불구하고 크게 대중화 되지 않았으며 인지도 또한 높지 못하다. 이는 사상체질에서 가장 중요한 부분이 사상체질의 정확한 분류인데 현재 임상현장에서 행해지고 있는 사상체질 분류 방식은 임상의의 경험과 주관적 소견에 의해 분류되고 있기 때문에 진단 결과에 객관성이 없고 정확도가 낮게 평가되고 있는 실정이다. 이를 위해 사상체질 진단 방법 중 하나인 용모사기론을 IT공학의 영상처리에 적용하여 안면 영상 분석을 통해 사상체질 분류를 수행하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사상의학적 원전과 기존의 방법들을 조사, 연구하여 사상체질 분류의 중요한 요소를 결정하고 시스템 구현을 목표로 실험을 통해 사상체질 분류의 유의성을 갖는 측정 요소에 대해 검증해 보고자 한다.

• 한국작물학회지
• /
• 제63권2호
• /
• pp.98-105
• /
• 2018

본 연구에서는 벼의 보관기간 동안 감소되는 물질인 peroxidase 등의 효소의 활성도를 알아보는 신선도 감정법과 색을 인지하는 전자눈 장비를 이용하여 현미의 신곡과 구곡을 판별할 수 있는 칼라 코드를 선정하였고, 현미의 신 구곡 판별식을 개발하였다. 동일한 시기에 수집된 시료의 판별식 검증을 통해 현미 신곡, 구곡 및 이의 혼합곡에 대한 판별 정확도를 분석하여 실용적인 활용 가능성을 살펴보았다. 또한 수확시기에 수집된 현미로부터 개발된 판별식의 활용도를 검토하기 위하여 신곡 수확 시점으로부터 약 8개월이 경과한 시료를 무작위 채취하여 보관기간에 따른 판별 정확도를 분석함으로써 현미의 신곡과 구곡 판별에 효소 지표의 적용 가능성을 연구한 결과는 아래와 같다. 1. 현미의 신곡과 구곡의 판별 지표로 효소를 선정하여 신선도 감정법인 G O P 시약을 처리를 통한 효소 활성정도를 육안으로 감정한 후 전자눈 장비를 이용하여 신곡과 구곡 그룹 간에 차이나는 칼라코드를 29개 선발하였다. 선발된 칼라코드의 식별능은 최소 0.263에서 최대 0.922의 분포를 나타내었고 평균 식별능 값은 0.62로 나타났다. 2. 선발된 칼라 코드를 이용한 현미 신곡과 구곡 단일곡의 분류되는 적중률은 PCA 및 DFA 분석 결과 모두 100%로 나타나 현미의 신곡과 구곡을 판별할 수 있는 판별식으로 채택하였다. PCA 분석 결과보다 DFA 분석 결과가 신곡과 구곡 그룹을 보다 더 잘 구분하는 것으로 나타났다. 3. 개발된 판별식의 실용적인 활용 가능성을 알아보기 위하여 판별식 개발 시료와 동일한 시기에 수집된 신곡과 구곡 및 이의 혼합곡 시료를 이용하여 검증 시험을 추진하였다. 기 개발된 판별식에 미지의 시료를 대입한 결과, 신곡과 구곡 단일 시료는 100%의 판별정확도를 나타내었고 혼합곡은 96.9%의 정확도를 나타내었다. 4. 수확 후 얼마 지나지 않은 겨울에 수집된 시료를 이용하여 구축한 판별식을 보관 기간이 8개월 정도 지나고 효소활성도가 급격하게 떨어질 것으로 추정되는 여름 시료에도 적용이 가능한지 알아보기 위하여, 신곡과 구곡 시료를 대상으로 검증시험을 실시하였다. 여름에 수집한 구곡 시료를 기 구축된 판별식에 대입한 결과 구곡은 모두 100% 구곡으로 판별이 되었으나, 신곡 시료는 100% 구곡으로 판별이 되어 신곡의 판별 정확도는 0%로 나타났다. 시간이 지남에 따라 효소 함량이 변화됨을 알수 있었고 검사 시기별 판별식의 개발과 검증의 필요성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.117-126
• /
• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권3_4호
• /
• pp.316-325
• /
• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 인간행동과 음악연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.21-37
• /
• 2014

자폐 범주성 장애 아동은 초기 사회-의사소통 기술 중 하나인 공동주의집중에 있어 심각한 장애를 보인다. 이로 인해 언어 및 인지, 사회성 발달에도 어려움을 겪는 것으로 보고되고 있어, 공동주의집중을 평가하거나 향상시키고자 하는 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 음악적 단서를 포함해 주의를 유도하는 단서 수준에 따라 자폐 범주성 장애 아동의 공동주의집중에 반응하기(Responding to joint attention: RJA) 행동이 어떻게 달라지는지 보고자 하였다. 평균 연령이 65.3개월인 총 9명의 아동이 본 연구에 참여하였다. 1회로 진행된 평가 세션 동안에는 주의를 유도하는 총 8개의 단서가 사용되었다. 전달하고자 하는 정보량에 따라 네 가지 수준의 단서가 구성되었고, 각각의 단서는 언어적 및 음악적으로 제시되었다. 자폐 아동들은 음악적 단서가 제시되었을 때, 언어적 단서가 제시된 시도에 비해 이전 표적 자극에서 주의를 철회해 새로운 자극으로 전환시키는 시도가 증가하고, 공동주의집중에 반응하기 행동의 정확도 또한 높아지는 것으로 나타났다. 단서 유형에 따른 비교에 있어서는, 아동의 이름을 부른 후 주의를 유도하는 단서가 손가락으로 가리키기와 함께 음악적으로 제시되었을 때 주의 전환 시도 및 공동주의집중 행동의 정확도가 가장 높았다. 이러한 결과는 음악적 요소가 포함된 주의 단서가 주의 전환을 효과적으로 유도하고, 전달되는 정보의 정확한 처리를 촉진시킬 수 있음을 시사한다. 또한 이는 자폐 범주성 장애 아동의 공동주의집중을 목표로 하는 조기 중재 시 음악의 효과적인 사용에 대한 근거를 제시할 것으로 사료된다.

• 한국노년학
• /
• 제40권2호
• /
• pp.325-340
• /
• 2020

치매 증상의 진행 지연 및 관리비용의 절감을 위해서는 치매를 조기에 발견하여 관리하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 치매와 관련된 인지신경학적 손상을 측정할 수 있는 간단한 그림검사인 도형모사검사를 개발하여, 치매 선별 가능성을 확인하고자 하였다. 또한, 도형모사검사의 이미지 데이터에 대한 기계학습을 통해 검사 채점의 자동화 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 270명의 일반 및 손상집단 참가자들에 대하여 도형모사검사, MMSE-DS, 그리고 시계그리기 검사를 수행하였다. 분석 결과, 도형모사검사의 점수는 높은 내적 일치도를 보였을 뿐만 아니라, 다른 두 검사 점수와 유의한 상관을 보여 검사의 타당성을 확인하였다. 세 검사의 치매 선별 정확도를 비교하기 위해 판별분석을 시행한 결과, 다른 두 검사와 비교했을 때 도형모사검사가 일반 및 손상 집단을 각각 90.8% 및 77.1%의 정확도로 예측하여, 집단에 대한 예측 수준이 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 신경과 진단을 통한 임상 결과를 통해, MMSE-DS를 통해 선별하지 못했던 치매 사례들을 도형모사검사를 이용하여 선별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, 도형모사검사의 이미지 데이터를 이용한 기계학습을 수행한 결과, 73.70%의 정확률로 집단을 예측하는 것을 확인하였다. 본 연구는 기존에 사용되어 온 치매 선별 검사의 한계를 보완하여, 시행과 채점이 간편한 새로운 그림검사를 개발하였다는 점에서 의의를 지닌다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.15-27
• /
• 2022

최근 5년간 차량 단독사고 교통사고 치사율이 전체 사고보다 4.7배 높은 것으로 집계되고 있으며, 차량 단독사고를 즉각적으로 감지하고 대응할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구는 가드레일에 충격과 차량 진입 감지 IoT(Internet of Thing) 센서를 부착하여 가드레일 충격 발생 시 사고 현장의 영상을 인공지능 기술을 통해 분석하고 구조기관에 전송하여 빠른 구조작업을 수행하여 피해를 최소화 시킬 수 있는 방법론을 제시한다. 해당 구간 내 차량 진입과 가드레일 충격 감지를 위한 IoT 센서 모듈과 차량 이미지 데이터 학습을 통한 인공지능 기반 객체 탐지 모듈을 구현하였다. 그리고, 센서 정보와 영상 데이터 등을 통합적으로 관리하는 모니터링 및 운영 모듈도 구현하였다. 시스템 유효성 검증을 위하여 충격 감지 전송속도와 자동차 및 사람 객체 탐지 정확도, 센서 장애감지 정확도를 측정한 결과, 모두 목표치를 충족하였다. 향후에는 실제 도로에 적용하여 실데이터를 적용한 유효성을 검증하고 상용화할 계획이다. 본 시스템은 도로 안전 향상에 이바지할 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권12호
• /
• pp.363-370
• /
• 2023

도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의 정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는 태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여 태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다. 높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해 자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.385-390
• /
• 2009

공기주입 정복술(pneumatic reduction) 및 방사선 배뇨성 방광요도 조영술(Voiding Cystourethrography: 이하 VCUG)는 일반적으로 영,유아에게서 행해지는데 이들 검사는 투시촬영과 spot 촬영으로 이루어지며 이때 투시촬영으로 인한 방사선 피폭은 불가피한 것이나 spot 촬영으로 인한 피폭은 투시 화면상의 관심영상을 capture하는 기능인 fluorograb을 이용하여 제거할 수 있다. fluorograb은 spot영상과 비슷한 진단가치를 지니고 있으며 최근 사용되고 있는 대부분의 투시촬영장비에서 지원되는 기능이지만 다수의 의사 및 방사선사는 이 기능을 인지하지 못하고 있거나 인지하고는 있으나 습관적으로 spot 촬영을 행하고 있는 실정이다. 이는 방사선에 매우 민감한 연령대에 속한 영.유아에서 적게는 10장 미만에서 많게는 20장 이상을 spot 촬영하게 되는 공기주입 정복술 및 VCUG에서 그 영향이 적지 않다 하겠다. 따라서 공기주입 정복술 및 VCUG 시행시 spot 촬영으로 인한 영.유아의 피폭을 줄이기 위한 방법으로 spot 촬영을 대신한 fluorograb을 제안하며 이로 인한 기존의 공기주입 정복술 및 VCUG 시행 시 영 유아의 피폭선량 경감 효과를 증명하고자 하였다. 공기주입 정복술 및 VCUG 의 진단에 fluorograb은 spot 촬영과 비슷한 수준의 정확도를 보이는 안전하고 유용한 방법이여 공기주입 정복술 및 VCUG 시행 시 spot 촬영을 대체할 수 있을 것으로 생각한다.