• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.142-142
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• 2017

본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권1호
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• pp.21-32
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• 2008

RFID 시스템은 비가시 거리에서의 무선통신을 이용한 자동식별 기능을 제공하고 다양한 환경변화에 대해 적응력이 뛰어난 기술로서 최근 여러 산업분야와 개인 생활환경에 있어서 응용범위를 넓혀가고 있다. 그러나 기존의 RFID 응용시스템들은 하나의 태그에 하나의 객체 식별정보가 저장되는 구조를 기반으로 하고 있기 때문에 RFID 시스템의 응용이 증가될수록 많은 태그들이 혼재하게 되어 사용자 관점에서의 불편을 초래하게 된다. 또한 많은 태그들에 저장되는 개인정보가 RFID 무선통신의 불안정성으로 인하여 공격에 노출됨으로써 심각한 사생활 침해의 문제를 종종 야기하고 있다. 따라서 RFID 시스템의 확대 발전을 위해서는 안정적인 정보보안을 바탕으로 한 응용들 간의 효율적인 정보공유 방법이 요구된다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 하나의 태그로 다수 개의 RFID 응용 객체에 접근할 수 있도록 하는 다중 객체 접근 방식의 RFID 태그 구조를 설계하고, 이에 적합한 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 저사양의 태그구조 하에서도 통신을 방해하는 다양한 공격에 강인하도록 설계되었다. 특히 본 논문에서는 여러개의 리더에 대한 인식 동작을 효율적으로 수행하기 위해 응용 객체별로 보안 레벨을 부여하고, 보안 레벨에 따라 각각 다른 인증 절차를 수행하도록 한다. 마지막으로 다양한 실험 및 분석을 통하여 제안한 인증 기법이 기존의 방법들과 비교하여 효율적임을 증명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-251
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• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제8권1호
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• pp.17-24
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• 1997

선형가속기를 이용한 뇌정위 방사선수술을 시행하기 위하여 PC에서 실행 가능한 치료 계획시스템을 개발하였다. 128 MB RAM 용량의 Pentium Pro 200 MHz의 PC에서 Windows 95를 기반으로 하였으며, Research Systems사의 프로그램 제작 툴인 IDL을 이용하여 프로그래밍 하였다. Brown-Robert-Wells(BRW) 정위틀을 두개골에 고정한 후 전산화단층촬영을 시행하여 얻은 영상데이터를 광자기디스크를 이용하여 PC에서 입력받을 수 있도록 인터페이스를 구축하였다. 영상데이터를 입력시킨 후 각 단면영상에서의 정위틀의 위치를 자동으로 인식하고 정위좌표계를 설정하여 단변영상의 좌표, 기울어짐, 축소율 등을 정확히 계산하여 보정할 수 있다. 좌표계의 설정이 이루어지면 각 단면에서 표적 및 방사선 민감 조직들의 외곽선을 입력, 수정한다. 외곽선의 입력이 종료되면 표적의 중심이 결정되고 방사선 수술을 위한 빔의 설계한다. 빔 설계의 효율성을 위하여 Beam's eye view(BEV) 및 Room's eye view(REV)를 동시에 확인할 수 있도록 개발하였다. 빔의 설계가 끝나면 3 차원적인 선량계산을 시행한다 .5개의 arc로 설계하였을 때 선량계산에 소요되는 시간은 약 1-2 분이었다. 선량분포는 각 단면영상에서 확인할 수 있으며 표적 및 주변 방사선 민감 조직들의 Dose-Volume Histogram(DVH)을 평가하여 선량분포 및 치료계획의 합리성을 정량적으로 분석할 수 있도록 구현하였다. 기본적인 기능을 지원하는 PC 기반의 뇌정위 방사선수술을 위한 치료계획시스템으로 앞으로 임상적용이 가능할 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.801-810
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• 2018

위성 SAR 영상을 이용한 선박 모니터링은 선박탐지, 선박변별, 선박식별의 세 단계로 분류할 수 있다. 이 중 선박탐지 및 변별에 대해서는 세계적으로 많은 연구가 이루어졌으나, 선박식별에 대해서는 소수의 연구들만이 존재한다. 따라서 향후 고성능의 선박 모니터링 시스템을 구축하기 위해서는 많은 선박식별 연구가 필요한 상황이다. 선박식별 연구를 수행하기 위해서는 먼저 여러 기종의 선박에 대한 위성 SAR 영상과 이에 대응하는 선박 기종 정보를 모두 획득하여 데이터베이스(database: DB)를 구축하는 것이 중요하다. 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별의 경우, 지상표적에 대한 미국 moving and stationary target acquisition and recognition(MSTAR) DB를 이용하여 많은 연구들이 수행되었지만, SAR 위성을 이용한 선박식별의 경우, 아직까지 공개적으로 이용 가능한 DB가 없었다. 이에 최근 중국 Shanghai Key Laboratory에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 운용하는 Sentinel-1 영상과 자동인식시스템(automatic identification system: AIS)으로부터 획득한 선박정보를 결합하여 선박식별 연구용 DB인 OpenSARShip DB를 구축하였다. 이에 먼저 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 위성 SAR DB에 적용하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사해볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 항공 SAR 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 OpenSARShip DB에 적용하여 선박식별을 수행한 후, 그 성능을 분석하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.552-557
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• 2015

최근 사용자의 위치를 인식하여 이루어지는 다양한 서비스가 근거리 무선통신기술들에 초점이 맞춰지고 있다. 그 중 비콘이 차세대 기술로 주목을 받고 있다. 비콘은 블루투스 및 인간이 들을 수 없는 비가청영역의 주파수를 활용하여 단말과 정보를 주고받는 단말로서, 최근 애플 iBeacon처럼 저전력 블루투스(BLE; bluetooth low energy) 기반의 비콘이 주류로 부상하는 양상을 보이고 있다. 비콘을 활용한 서비스는 기본적은 실내 특정 장소에 단말을 설치한다. 사용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스들이 주목 받기 시작했다. 실내공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 구축 및 제공되기 위해서는 실내공간에 대한 지도, 이동경로 등 다양한 형태의 정보를 구축하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 실내 위치 측위를 위해 특정 장소에서 비콘의 신호세기를 다르게 하여 측정 및 분석하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제20권1호
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• pp.28-36
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• 2011

국내의 경우 내화재는 일정 기간이 지나면 대부분 폐기 처분되고 있으며, 폐기되는 내화재의 50% 이상이 탄화되지 않은 상태이다. 본 연구에서는 내화재를 색상인식 방법으로 선별하여 재활용 가능성을 검토하였다. 선별기 광원의 색온도가 자연광에 가까운 6,500K에서 순도 97.2%의 회수물을 얻었으며, 자연광에 가까울수록 주변 광원의 간섭이 적어 선별효율이 우수한 것으로 조사되었다. 실험결과 투입 컨베이어 벨트의 속도 800 mm/sec에서 순도 98.8%, 회수율 98.1%로 조사되었으며, 시료크기 20~30 mm에서 순도 및 회수율은 각각 98.2%, 98.4%로 조사되었다. 회수물의 순도 및 선별효율은 컨베이어 벨트의 속도가 느릴수록, 시료의 크기가 클수록 향상되는 것으로 조사되었다. 그러나, 본 색상 자동선별 시스템의 처리용량 및 폐내화재의 재활용성 등을 고려할 경우 최적의 선별조건은 색온도 6,500K, 컨베이어 벨트 속도 1,000 mm/sec, 시료 크기 20mm이하인 것으로 판단된다. 카메라 해상도를 고정하고 인지 영역을 좁게 하여 시료 크기 -10 mm, 벨트컨베이어 속도 1,000 mm/sec에서 순도 97%이상, 회수율 및 선별효율이 각각 98%, 96%이상인 것으로 나타났으며, 동일해상도에서 인지영역이 좁을수록 순도 및 선별효율을 높일 수 있는 것으로 조사되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권5호
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• pp.436-442
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• 2008

최근 VHTR(very high temperature reactor)에 대한 연구에서 흑연이 노심내 구조재, 반사재, 감속재로서 가장 적절한 재료로 인식되고 있다. 운전온도는 약 $900^{\circ}C$로 원자로 내부에 유입되는 소량의 불순물에도 흑연은 산화되기 쉬우며 산화된 흑연은 공극률이 증가하며 구조재료로서 가져야 할 파괴인성이 낮아진다. 본 연구에서는 산화 전후의 흑연에 대하여 초음파특성을 측정하고, 이를 기반으로 흑연에 대한 초음파탐상검사의 유효성을 타진하였다. 흑연의 초음파특성 측정 결과 초음파속도는 탄소강의 약 1/2, 음파 감쇠는 5배 이상, 신호대잡음비는 약 1/3로 측정되었다. 산화 후, 초음파속도는 as-received 상태에 비하여 미소하게 감소되었으나 초음파감쇠는 200% 이상으로 그 차이가 두드러지게 나타났다. 신호대잡음비에 기반하여 POD (probability of detection)을 산출한 결과, 100 mm 미만의 깊이를 가지는 측면공(SDH; side drilled hole)는 산화 전후에 큰 차이를 나타내지 않으므로 해당 깊이를 가지는 결함에 대해서 초음파탐상검사는 비교적 신뢰성 있는 검사를 수행할 수 있다고 판단된다. 상용 자동초음파탐상 장비에서의 테스트 결과 80 mm이하의 깊이에서는 인적오류가 크지 않을 것으로 예상할 수 있었으며, 위상배열 초음파 기법을 통한 검사를 수행한 결과 역시 양호한 신호대잡음비로 측면공들을 모두 검출할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.207-221
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• 2006

이 논문에서 우리는 작은 휴대형 단말기에서 축구영상을 화면에 보여주는 자동적이면서도 효율적인 방법을 제안하고자 한다. 정보통신 기술의 급속한 발전으로 작은 LCD 패널을 가진 멀티미디어 장치의 사용이 대단히 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 작은 장치들의 증가 추세에도 불구하고 일반 TV나 HDTV 용으로 녹화되는 대부분의 동영상들은 작은 이동형 기기 사용자들이 화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편한 경험을 갖게 한다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들의 모습이 매우 작아서 작은 화면으로 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위해 지능형 디스플레이 기술을 제안하고자 한다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 부분을 말한다. 이 논문에서, 우리는 소형 단말기를 위한 축구 경기 비디오의 지능적 디스플레이에 초점을 맞춘다. 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 알고리즘은 크게 세 단계 - 그라운드 색 학습과 샷 분류, 관심영역 결정으로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기 상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.