• 생태와환경
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• 제54권4호
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• pp.384-389
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• 2021

본 연구는 2020년 10월 23일에 경기도 가평군 설악면에 위치한 청평호에서 수행되었으며, 어군탐지기를 이용해 획득한 자료를 기반으로 어류의 수평 및 수직 분포 패턴을 분석하였다. 어군탐지 조사가 수행된 구간의 총 수면적은 782,853 m²였으며, 수심(water depth, WD)이 10~12 m인 구간이 전체 수면적의 31.7%로 가장 넓게 분포하는 것으로 나타났다. 다양한 WD 구간별로 어류의 개체 밀도 산출 결과, 4~6 m 구간에서 0.98 개체/100 m²로 가장 높게 나타나, 수면적 대비 가장 많은 어류가 분포하는 것으로 확인되었다. Heat map 분석 결과 청평호 구간에서는 가평대교의 우안측에서 어류의 밀도가 가장 높게 나타났으며, 이러한 수평 분포 특성에서 특별한 경향성은 확인할 수 없었다. 어류의 수직분포 분석 결과, 어류가 관측된 수심(Fish depth, FD)이 6 m 이하인 경우가 전체 관측 대비 86.6%로 나타났다. 수심 대비 어류의 관측 수심(Relative height, RH) 분석 결과, 수심이 깊어질수록 어류가 상대적으로 표층에 분포하는 경향성을 확인할 수 있었다. 이와 관련해서는 수체의 수심별 수온 차이 등 다양한 원인이 있을 것으로 예상되며 추가적인 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.913-924
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• 2022

이 연구에서는 국내 연안어장을 대상으로 조식동물 및 서식지에 대한 수중영상 기반의 인공지능 학습자료를 구축하고, state-of-the-art (SOTA) 모델인 High Resolution Network-Object Contextual Representation(HRNet-OCR)과 Shifted Windows-L (Swin-L)을 이용하여, 조식동물 서식지 수중영상의 의미론적 분할을 수행함으로써 화소 또는 화소군 간의 공간적 맥락(상관성)을 반영하는 보다 실제적인 탐지 결과를 제시하였다. 조식동물 서식지인 감태, 모자반의 수중영상 레이블 중 1,390장을 셔플링(shuffling)하여 시험평가를 수행한 결과, 한국수산자원공단의 DeepLabV3+ 사례에 비해 약 29% 향상된 정확도를 도출하였다. 모든 클래스에 대해 Swin-L이 HRNet-OCR보다 판별율이 더 좋게 나타났으며, 특히 데이터가 적은 감태의 경우, Swin-L이 해당 클래스에 대한 특징을 더 풍부하게 반영할 수 있는 것으로 나타났다. 영상분할 결과 대상물과 배경이 정교하게 분리되는 것을 확인되었는데, 이는 Transformer 계열 백본을 활용하면서 특징 추출능력이 더욱 향상된 것으로 보인다. 향후 10,000장의 레이블 데이터베이스가 완성되면 추가적인 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권3호
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• pp.103-112
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• 2022

스마트폰의 대중화로 인하여 근래 범죄의 증거자료로 제출되는 녹취 파일은 대부분 스마트폰을 통하여 생산되고 있으며, 스마트폰을 기반으로 한 녹음 파일의 무결성(위변조) 여부가 수사와 재판 과정에서 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. 가장 높은 국내 시장 점유율을 가진 삼성 스마트폰은 통화 및 음성 녹음, 그리고 편집이 가능한 자체 음성녹음 편집 어플리케이션이 탑재되어 유통되고 있으며, 자체 어플리케이션을 통한 편집은 외부 어플리케이션을 통한 편집과 다르게 원본 파일과의 유사성이 높기에, 무결성을 입증하기 위해 더 정밀한 분석 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 삼성 스마트폰 34개 기종에서 생성된 원본 녹음 파일과 자체 제공 음성녹음 편집 어플리케이션을 통한 편집 파일의 메타데이터 구조와 속성을 분석하여, 원본과 편집본 사이의 음성 파일 메타데이터 구조 및 속성 값에서 유의미한 차이가 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.211-220
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• 2021

작물의 생육 상태와 스트레스를 탐지하기 위한 유용한 변수 중 하나인 지표면온도(LST)는 열화상 카메라의 소형화와 무인기(UAV)의 발달로 인해 식생 군락 및 지역적 규모에서 취득할 수 있게 되었다. 무인기에 장착된 열화상 카메라로 관측한 LST(LSTUAV)는 습도, 풍속과 같은 기상인자, 관측기기, 그리고 지표 상태에 따라 영향을 받으나 다양한 기상 조건과 작물의 생육 단계에서 측정된 LSTUAV의 정확도 평가는 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 지상에 고정된 열적외선 센서에서 관측된 LST(LSTGround)를 이용하여 다양한 기상 조건과 작물의 생육 상황에서 LSTUAV의 정확도를 평가하는 것이다. 마늘 작물을 대상으로 LSTUAV 관측을 수행하였으며, 상대습도, 절대습도, 돌풍, 그리고 식생지수에 따른 LSTUAV 정확도를 평가하였다. 센서 간의 편향을 최소화한 경우 상대습도가 60%를 초과하는 조건에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차는 2.565℃로 상대습도 60% 이하에서 관측된 LSTUAV의 평균제곱근오차(1.82℃) 보다 정확도가 낮았으며, 절대습도에 대한 결과도 상대습도와 유사했다. 이는 대기 중의 습도가 LSTUAV의 정확도에 영향을 미친다는 것을 의미한다. 따라서 LSTUAV를 관측은 상대습도가 60% 이하의 조건에서 수행되는 것을 권고한다. 반면, 돌풍이나 식생 피복률의 영향은 통계적으로 유의하지 않았다. 이것은 무인기 비행이 안정적으로 가능한 조건에서 LSTUAV는 식생의 상태를 반영한 신뢰성 있는 값을 도출한다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 농업 분야에서 LSTUAV의 정확도를 이해하고 활용하는데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.257-274
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• 2021

고해상도 원격탐사 영상의 객체기반 분석에서 영상분할의 결과는 매우 중요한 부분이지만, 영상분할품질의 평가는 간과되고 있다. 본 연구에서는 영상분할의 최적 매개변수를 구하기 위한 실용적이고 효율적인 방법을 제시하고자 한다. 영상분할 평가는 크게 무감독 평가, 감독 평가, 그리고 시각적 판독에 의한 정성적 평가로 나눈다. 인천대공원 무인기 다중분광영상에서 추출한 도시 지역과 산림을 대상으로 세 가지 영상분할 평가 방법을 비교하였다. 영상분할 평가 방법은 계산 및 적용의 효율성에 따라 차이가 있지만, 표본영상에 대한 평가 결과 도출된 최적의 매개변수는 세 평가 방법에서 거의 동일하게 나타났다. 영상분할 평가를 통하여 도출된 최적의 매개변수는 도시영상과 산림영상에서 다르게 나타났다. 세 가지 조각 내부변이 척도(V, WV, COV)와 세 가지 조각간 이질성 척도(MI, BSH, DTNP)의 조합을 적용한 무감독 평가로 선정한 최적의 매개변수는 거의 같았다. 무감독 평가를 위한 척도마다 처리 과정의 난이도는 다르지만, 실험에 적용된 여러 종류의 척도는 대부분 동일한 성능을 보여주었다. 감독 평가 방법은 참조자료를 구성하는 과정에서 분석자의 주관으로 편향될 가능성이 있지만, 특정 공간객체를 탐지하는 데 간편하게 적용할 수 있다. 정성적 평가는 무감독 및 감독 평가 결과와 일치했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1215-1225
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• 2021

인공지능 기술은 우수한 성능을 기반으로 다양한 분야에 적용되고 있지만 입력 데이터에 인간이 감지할 수 없는 적대적 섭동을 추가하여 인공지능 모델의 오작동을 유도하는 적대적 예제에 취약하다. 현재까지 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 세 가지 범주로 분류할 수 있다. (1) 모델 재학습 방법; (2) 입력 변환 방법; (3) 적대적 예제 탐지 방법. 이러한 적대적 예제에 대응하기 위한 방법은 끊임없이 등장하고 있지만 각 적대적 공격 유형을 분류하는 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 차원 축소와 군집화 알고리즘을 활용한 적대적 공격 유형 분류 방법을 제안한다. 구체적으로, 제안하는 방법은 적대적 예시로부터 적대적 섭동을 추출하고 선형 판별 분석(LDA)를 통해 적대적 섭동의 차원을 축소한 후에 k-means 알고리즘으로 적대적 공격 유형 분류를 수행한다. MNIST 데이터셋과 CIFAR-10 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통해, 제안하는 기법은 5개의 적대적 공격(FGSM, BIM, PGD, DeepFool, C&W)을 효율적으로 분류할 수 있으며, 적대적 예제에 대한 정상 입력을 알 수 없는 제한적인 상황에서도 우수한 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.56-64
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• 2021

구조체 열화, 손상 등에 의해 발생하는 누수는 동결융해에 의한 체적 변화를 유발하는 주요 원인 중 하나이며, 콘크리트 내부의 미세균열, 표면 스케일링 등을 유발한다. 이러한 손상은 염화물 등 외기 유해물질 침투 및 확산을 가속화시킨다. 시설물 성능평가 세부지침(2020)에서 피복 콘크리트 품질과 동해환경 지표가 새롭게 제시되었으며, 피복 콘크리트 품질은 반발경도시험으로, 동해환경은 동결융해 싸이클 수로 평가한다. 본 논문에서는 빠른 동특성 기반 초음파 비선형성을 통해 동결융해에 의한 초기 미세손상을 평가하고자 하였다. 서로 다른 물-시멘트비(40%, 60%)와 공기량(1.5%, 3.0%)을 가지는 콘크리트 시험체를 제작하고, 동결융해 싸이클 수를 증가시키며 압축강도, 반발경도, 상대동 탄성계수, 초음파 비선형성을 측정하였으며, SEM을 활용하여 미세균열 발생 및 진전을 분석하였다. 그 결과, 상대동탄성계수 및 반발경도로는 확인이 어려웠던 초기 미세손상을 공진주파수 비선형성 측정을 통해 탐지할 수 있었으며, 콘크리트의 동결융해 저항성능을 예측할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.120-128
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• 2022

국내에는 17,000여개의 저수지가 존재하며, 이중 85% 이상은 50년 이상 경과된 노후 저수지이다. 이들 저수지는 내부침식 및 세굴 현상에 의한 누수와, 그에 따른 붕괴의 위험에 직면하고 있다. 이들 저수지 및 댐의 붕괴를 방지하기 위해서는 누수를 조기에 파악하고 대비하는 것이 중요하다. 전기비저항 탐사는 저수지의 전반적인 상태 파악은 물론 누수의 발달여부 탐지가 가능한 비파괴, 실시간, 현장조사법이다. 이러한 장점 때문에 전기비저항 탐사법은 저수지 안전진단에 널리 사용되고 있다. 그러나 전기비저항 탐사법은 저수지의 안전도에 대한 정량적인 지수를 제공하지 못해 공식적으로 저수지 정밀 안전진단의 상태평가 항목에 포함되어 있지 못하다. 이 연구에서는 전기비저항 탐사와 유도분극 탐사를 통하여 계산된 수분함량에 근거한 정량적 누수지수 산출법을 제시하였다. 특히 일회성 탐사와 모니터링에 의한 정량적 누수지수 산출법을 개발하여 전기비저항 탐사와 유도분극 탐사가 향후 저수지 정밀 안전진단의 상태평가 항목으로 진입할 수 있는 이론적 기반을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.