• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.13-16
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• 2008

본 논문은 가중퍼지소속함수 기반신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)기반의 자동 특징 추출기법을 사용하여 인체의 세 방향에서 발생하는 가속도 값으로부터 낙상을 탐지하는 방안을 제시하고 있다. 10명의 피검자로부터 8가지 시나리오로 낙상/비낙상 데이터 800개를 수집하고 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 통해 추출한 계수중 비중복면적 분산법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징 입력을 선택하였다. 특징입력으로는 가속도 값을 웨이블릿 변환한 11개의 d4계수들 중 비중복면적 분산법에 의해서 중요도가 가장 높은 5개의 계수가 사용되었고, 이들 특징입력을 통해 93%의 전체 분류율을 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1035-1036
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• 2023

본 논문은 저시력자를 위한 체외진단 의료기기 결과 판독 시스템을 제안한다. 이 시스템은 YOLOv8n 객체 탐지 모델을 기반으로 하며, 라즈베리파이4B+에서 홈 디바이스 형태로 구현하였다. 사용자는 음성 및 물리 버튼을 통해 명령을 입력하고, 동작 감지를 통해 자동으로 체외진단 의료기기를 촬영하여 학습된 모델로 결과를 판독하고 해당 결과를 사용자에게 출력한다. 또한, 판독 결과물과 함께 검사 일시 및 의료기기 종류를 데이터베이스에 저장하여 사용자에게 보다 높은 편의성을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.840-841
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• 2023

본 논문에서는 치안 공백 문제 해결을 위해 인공지능 CCTV를 소개한다. 자율주행 RC카의 센서 및 영상 처리로 행인의 이상 행동을 자동 탐지하고 이를 통합 관제 애플리케이션과 웹사이트로 확인 및 제어하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 부족한 인력을 지원하고 CCTV 사각지대를 최소화하며, 이를 통해 공공 안전에 이바지함으로써 시민들이 안전하게 살 수 있는 사회가 구축되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.299-302
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• 2023

입 모양 인식은 음성인식의 중요한 부분 중 하나로 이를 개선하기위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 기존의 연구에서는 주로 입술주변 영역을 관찰하고 인식하는데 초점을 두었으나, 본 논문은 음성인식 시스템에서 기존의 입술영역과 함께 입술, 턱, 뺨 등 다른 관심 영역을 고려하여 음성인식 시스템의 입모양 인식 성능을 비교하였다. 입 모양 인식의 관심 영역을 자동으로 검출하기 위해 객체 탐지 인공신경망을 사용하며, 이를 통해 다양한 관심영역을 실험하였다. 실험 결과 입술영역만 포함하는 ROI 에 대한 결과가 기존의 93.92%의 평균 인식률보다 높은 97.36%로 가장 높은 성능을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.431-447
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• 2021

최근 많은 영역에서 고해상도 인공위성의 활용이 증가하고 있다. 안정적으로 유용한 위성영상을 공급하기 위해서는 자동 정밀 기하보정 기술이 필요하다. 일반적으로 위성영상의 기하보정은 정확한 지상좌표와 영상좌표와의 대응점으로 설정된 지상기준점을 이용하여 기하학적인 왜곡을 보정한다. 따라서 자동으로 정밀 기하보정을 수행하기 위해서는 높은 품질의 지상기준점을 자동으로 획득하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 처리할 고해상도 위성영상과 지상기준점 칩의 영상 피라미드를 구축하고 영상 피라미드의 각 층에서 위성영상과 지상기준점 칩 간 영상정합, 오정합점 탐지, 정밀 센서모델링을 반복적으로 수행하는 반복 정밀 기하보정 방안을 제시하였다. 해당 알고리즘을 통해 자동으로 높은 품질의 지상 기준점을 자동으로 획득하고 이를 바탕으로 고해상도 위성영상의 기하보정 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 KOMPSAT-3 및 3A Level 1R 영상 8 Scene을 사용하였으며, 수동으로 추출한 검사점을 이용하여 정확도 분석을 수행한 결과 평균 1.5 pixel, 최대 2 pixel의 정확도의 기하보정 성능을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권4호
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• pp.326-334
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• 2008

전기비저항 탐사법은 지하 천부의 전기비저항 영상화에 널리 사용되어 왔으며, 최근 신속한 자동측정이 가능해짐에 따라 모니터링이 용이하게 되었다. 이 연구에서는 전기비저항 모니터링 자료의 해석을 위한 시간경과 역산법을 개발하였다. 개발된 역산법은 기준모델에 비하여 변화가 큰 모델변수에는 약한 제한을, 변화가 미미한 모델변수에는 강한 제한을 가하는 방법이다. 수치시험을 통하여 시간경과 역산 영상은 시간적으로 변화한 영역을 보다 정확하고 뚜렷하게 영상화함을 확인하였다. 또한 저수지 누수문제에 개발된 시간경과 역산법을 적용하여 누수구간을 탐지할 수 있었으며, 이 누수구간은 측정 기간내에 크게 변화하지 않았음을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.43-52
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• 2012

정보 자원에 대한 정확한 검색을 위해서는 점진적으로 변화하는 온톨로지의 변경 내용을 효율적으로 관리할 필요가 있다. 최근에는 OWL을 이용해 온톨로지를 기술하는 경우가 많기 때문에 OWL 문서로 작성된 온톨로지의 변경 내용을 관리할 수 있는 기법이 필요하다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 OWL로 기술된 온톨로지의 변화를 탐지할 수 있도록 변경 가능한 요소를 분류하고 각 요소의 특성에 맞게 변경 내용을 관리할 수 있는 저장 스키마를 제안한다. 그리고 온톨로지 버전별로 클래스나 프로퍼티에 대한 정보를 제공하는 뷰를 이용하여 질의 처리 성능을 개선할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 논문에서 제안한 저장 스키마는 각 온톨로지 버전과 관련된 메타데이터의 변경 내용도 함께 저장한다. 또한 온톨로지가 변경되면 자동적으로 추가 또는 삭제되어야 하는 메타데이터의 내용도 추론을 통해 관리할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 저장 스키마를 이용하면 온톨로지의 변경 이력에 대한 검색이 가능하고 사용자가 선택한 온톨로지 버전에 맞는 정확하고 유효한 메타데이터를 제공할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1177-1183
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• 2018

최근 기계학습의 발달로 인공지능을 구현하는 머신러닝과 딥러닝 같은 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 R-CNN을 이용한 바이너리 악성코드를 이미지화 하고 이미지에서 특징을 추출해 패밀리를 분류한다. 본 논문에서는 딥러닝에서 두 단계를 이용해 악성코드를 CNN을 이용해 이미지화하고, 악성코드의 패밀리가 갖는 특징을 R-CNN을 이용해 분류함으로 악성코드를 이미지화하여 특징을 분류하고 패밀리를 분류한 후 악성코드의 진화를 자동 분류한다. 제안 기법은 검출율이 93.4%로 우수한 탐지 성능을 보였고 정확도는 98.6%로 매우 높은 성능을 보였다. 또한 악성코드를 이미지화 하는 CNN 처리속도가 23.3ms, 하나의 샘플을 분류하기 위해서 R-CNN처리 속도는 4ms로 비교적 빠르게 악성코드를 판별하고 분류가 가능함을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.893-898
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• 2013

파노라마 가상현실이란 특정 장소의 경험을 재현하는 방식으로, 현실 세계의 장소에 직접 가보지 않고 가상현실 속의 사물이나 정보를 보다 쉽고 빠르게 탐색하고 습득 할 수 있다. 본 논문에서는, 우리는 이상적인 키 포인트를 탐지하는 동적 프로그래밍을 사용하여 함께 이 지점과 인접한 이미지를 병합하고, 부드러운 색상 전환을 위해 이미지를 혼합하는데 사용된다. FAST와 SURF 탐지는 이미지의 확실한 특징을 찾는데 사용되고, 가장 가까운 이웃 알고리즘은 해당되는 특징을 일치시키는데 사용되며, RANSAC을 사용하여 일치하는 키 포인트를 homography로 판단한다. 이러한 방법으로 이미지를 자동 선택하여 스티칭하는 방법을 사용한다.