• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.163-169
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• 2004

본 논문은 전면 얼굴의 대칭성을 이용하여 음영이 있는 얼굴에 대한 효율적인 전처리 기법을 제안한다 기존의 PCA를 이용하여 얼굴 인식을 할 경우, 조명의 변화에 따라 음영이 생긴 얼굴 영상에 대해 인식률이 저하되는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 얼굴이 좌우 대칭이라는 특성을 이용하여 성능 향상을 이루고자 한다. 즉, 얼굴의 좌우 음영차를 구하여 임계값 이상의 차이가 있을 경우, 밝은 쪽의 좌(우) 영상을 대칭하여 경상 영상을 생성하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 인식에서 제안하는 방법의 성능 평가를 위해, 조명의 변화가 많은 Yale 얼굴 데이터베이스를 가지고 실험하였다. 실험 방법은 기존의 PCA, 고유 얼굴 3개를 제외한 PCA, 히스토그램 평활화 방법과 제안 방법으로 나누어 실험하였다. 실험 결과, 제안방법이 $98.889\%$의 높은 인식률을 보여 상당히 우수함을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.224-231
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• 2010

이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권10호
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• pp.231-238
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• 2019

차세대 염기 서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 데이터 크기에 따라 수십 시간이 필요할 수 있다. 그러나 응급 환자의 진단처럼 수 시간 내에 결과를 알아야 하는 상황이 존재하기 때문에 단일 유전체 분석의 성능을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 빅데이터 기술의 병렬화 기법과 고속의 네트워크로 연결되고 병렬파일시스템을 공유하는 고성능컴퓨팅 클러스터를 적극적으로 활용하여 분석 시간을 크게 단축시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 분석 데이터의 신뢰성을 위해 기존의 검증된 분석 도구 및 알고리즘을 새로운 환경에 맞게 병렬화 하는 전략을 선택하였다. 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1528-1533
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• 2020

최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.107-114
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• 2023

본 연구는 건축 부재 사용량 예측을 위한 인공지능 기반의 학습모델을 설계 및 구현하는 방법에 대하여 기술하였다. 인공지능(Artifical intelligence : AI) 은 기술의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있지만, 건축설계분야 데이터의 특수성 및 빅데이터 수집의 어려움으로 인해 현장 활용도가 매우 저조한 상태이다. 따라서 건축설계분야에서 인공지능 기술을 도입할 수 있도록 건축 부재 단위의 AI문제를 발굴해 내었으며, 해당분야 데이터가 가지는 특이성을 해결하기 위한 새로운 전처리 기법을 고안하였다. 고안된 전처리 기법을 토대로 인공지능 모델을 구현하였고, 구현된 인공지능 모델의 건축 부재 사용량 예측 정확도가 실제 산업에 사용할 수 있는 수준임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.286-286
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• 2020

인공함양은 대수층함양관리 중 하나의 기법이며 하수처리장 방류수의 영향을 직·간접적으로 받은 물을 지하대수층에 함양하여 수질의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 방류수의 영향으로 인해 다수의 미량유해물질들이 대수층으로 유입됨에 따라 함양 후 회수할 때 이들의 검출이 빈번해졌다. 이에 따라 이 미량유해물질의 제거를 위해 인공함양의 후속 공정으로 나노막 여과를 고려하여 인공함양과 나노막 공정을 통하여 미량유해물질의 거동을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 인공함양 지하저수지 모사 컬럼을 설계하여 실험하였다. 서울특별시 탄천 하류에서 샘플링한 물을 원수로 사용하였으며 인공함양에 앞서 염소, 과망간산염, 오존의 3종류 산화 전처리를 통하여 그 영향을 확인하고자 하였다. 함양기간은 2.5일이었으며 함양 후 나노막 장치를 통하여 최종 유출수를 획득하였다. 인공함양 결과 용존유기물은 45%~63% 수준에서 제거가 되어 인공함양시 용존유기물의 제거가 가능함을 확인하였다. 산화 전처리에 따른 동화가능유기탄소의 증가로 인하여 생분해가 주요 기작인 인공함양 처리를 통하여 동화가능유기탄소의 제거율이 유기용존탄소의 제거율에 직접적으로 영향을 주었음을 알 수 있었다. 미량유해물질로 알려진 과불화화합물의 경우 산화 전처리에 따른 제거는 관찰되지 않았으며 잔류의약물질의 경우 대상 물질의 물리·화학적 특성에 따라 산화시 제거가 가능함을 확인하였다. Iopromide와 같은 조영제의 경우 오존 산화를 통하여 98% 이상 제거되어 산화를 통한 제거가 가능함을 확인하였다. 인공함양시 과불화화합물은 분자량이 큰 PFNA, PFDA, PFOS 등이 제거되었으며 그 제거율은 각각 최대 >99%까지 도달하였다. 분자량이 작은 과불화화합물의 경우 인공함양을 통과하는 경향을 보였다. 잔류의약물질의 경우 생분해가 용이한 물질은 제거가 됨을 확인하였으며 carbamazepine 등 제거가 안 되는 물질은 제거율이 18% 미만으로 확인하였다. 나노막 여과 결과 과불화화합물이 최대 >99%까지 제거됨을 확인하였으며 미량유해물질의 경우에도 대부분의 물질이 제거됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.127-136
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• 2010

다시점 비디오는 카메라간의 다른 위치와 불완전한 카메라 보정(calibration)으로 인접한 시점의 영상 내에 존재하는 동일물체 간에 색상 차이가 발생할 수 있다. 이러한 색상 불일치(color mismatch)는 시점 간 움직임 예측(inter-view prediction) 수행 시, 오정합을 발생시켜 다시점 비디오 부호화(Multi-view Video Coding : MVC) 성능을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이웃하는 영상 간에 존재하는 휘도 및 색차 성분 불일치를 보상하여 다시점 비디오 부호화의 압축률을 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모든 시점의 영상을 히스토그램 매칭 기법에 의해 정해진 참조 시점 영상의 색상을 기준으로 보정된다. 또한 히스토그램 매칭 수행 전에 YCbCr 색상공간 변경 시에 색차 성분의 대표 값 추출(chrominance subsampling)에 사용되는 Cosited filter를 영상의 각 색상성분에 적용하여 성능을 더욱 높일 수 있다. 히스토그램 매칭은 YCbCr 색상공간에서 RGB 색상공간으로 변환하여 각 색상성분에 적용한다. 이 과정에서 영상에 존재하는 에지의 방향성과 화소 값의 존재 범위를 고려한 효과적인 색상 변환 기법이 사용된다. 실험을 통해 제안하는 전처리 기법이 다른 기법들에 비해 향상된 부호화 효율을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2001년도 춘계학술대회 요약집
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• pp.181-186
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• 2001