• 한국방사선학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.305-311
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• 2019

본 연구에서는 이중 시간 PET/CT 검사에서 지연검사 시간이 다른 두 그룹의 40명의 췌장암 환자에 대한 SUV 데이터의 통계 분석을 통해 최적의 지연검사 시간을 제시하였다. 췌장암의 유무를 확인해야 될 이중 시간 PET/CT 검사에서 새로운 수학적 예측 모델을 만들어 정확도 높은 최적의 지연검사 시간을 제시하였다. 시간에 따른 포도당 대사를 적용한 방사능 붕괴식을 예측 모델로 제시하였다. 지연검사 시간이 다른 두 그룹의 데이터를 가지고 시뮬레이션한 결과 PET/CT에서 췌장암 판별을 위한 최적의 지연검사 시간이 131.5분으로 제시하였다. 제안된 지연검사 시간은 췌장암 결정에 적용될 수 있는 통계적 유의 수준을 보였다(p<0.05). 제안된 지연 검사 시간 131.5분을 결정하여 검사를 진행할 때, 췌장암 조기 판별에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.9-18
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1197-1205
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• 2018

본 논문에서는 함정전투체계의 EOTS나 IRST에서 획득한 영상을 초고해상도 영상으로 복원한다. 저해상도에서 초고해상도의 영상을 생성하는 생성 모델과 이를 판별하는 판별 모델로 구성된 생성적 적대 신경망을 이용하고, 다양한 학습 파라미터의 변화를 통한 최적의 값을 제안한다. 실험에 사용되는 학습 파라미터는 crop size와 sub-pixel layer depth, 학습 이미지 종류로 구성되며, 평가는 일반적인 영상 품질 평가 지표에 추가적으로 특징점 추출 알고리즘을 함께 사용하였다. 그 결과, Crop size가 클수록, Sub-pixel layer depth가 깊을수록, 고해상도의 학습이미지를 사용할수록 더 좋은 품질의 영상을 생성한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.130-139
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• 2011

본 논문에서는 HIS 칼라모델에서 색상변환을 이용한 자동차 추적 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 알고리즘은 도로위에 두 개의 수평가상 데이터 샘플라인을 설치해 놓는다. 차영상은 프레임과 프레임 사이에서 검출하였다. 검출된 자동차의 차영상에서 색상 분포를 이용해서 자동차 동일성 판별과 차선 변경을 검출하였다. 제안된 알고리즘의 효능성을 검토하기 위하여 도로에 주행하는 자동차를 대상으로 두 가상 샘플라인을 통과하는 자동차의 동일성 판별과 차선 변경을 검출하고, 자동차의 속도 측정기와 제안된 방법을 비교한 결과 0.4% 이내임을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.246-258
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• 2008

소프트웨어 산업은 21세기 정보화 사회의 발전에 있어서도 중요한 역할을 하고 있다. 소프트웨어 소스 코드의 소유권 분쟁이 발생 시 소유권을 증명하기 위해서는 원본의 소프트웨어 소스코드를 판별해야만 하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 소스코드의 원본 판별을 지원하기 위한 소프트웨어 소스코드의 디지털 라이센스는 소스코드의 예약어를 파싱하여 계층구조를 갖는 XML 파일로 표현하며, 복잡한 소스코드 대신에 소프트웨어 소스코드의 노드 패턴과 아키텍처 패턴인 트리 구조 형태로 표현할 수 있다. 그리고 디지털 라이센스에 의한 소스코드의 분류 가능성에 대한 시뮬레이션과 크립텍스 모델을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1305-1307
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• 2022

자동차 부품의 결함은 시스템 전체의 성능 저하 및 인적 물적 손실이 발생할 수 있으므로 생산라인에서의 불량 검출은 매우 중요하다. 따라서 정확하고 균일한 결과의 불량 검출을 위해 딥러닝 기반의 고장 진단 시스템이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 제조현장에서는 정상 샘플보다 비정상 샘플의 발생 빈도가 현저히 낮다. 이는 학습 데이터의 클래스 불균형 문제로 이어지게 되고, 이러한 불균형 문제는 고장을 판별하는 분류 모델의 성능에 영향을 끼치게 된다. 이에 본 연구에서는 모터의 동작음으로부터 불량 모터를 판별하는 불량 검출 시스템 설계를 위한 데이터 불균형 해결 방법을 제안한다. 자동차 사이드 미러 모터의 동작음을 학습 및 테스트를 위한 데이터 셋으로 사용하였으며 손실함수 계산 시 학습 데이터 셋의 클래스별 샘플 수 가 반영되는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss 와 Inception, ResNet, DenseNet 신경망 모델의 비교 분석을 통해 불균형 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.98-100
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• 1998

실시간 시스템은 서버와 같은 공유자원들에 대해서 보다 높은 우선순위 활동의 최악 블록시간(worst case blocking time)을 결정해야한다. 현재까지 분산 시스템을 위한 여러 서버 모델들이 제안되었으며 이러한 서버모델들에 우선순위 규약을 적용하여 실시간성을 높이고 있다. 본 논문에서는 RT- Mach에서 실시간성을 향상시키기 위한 새로운 모델을 제시하여 우선순위 반전 문제를 해결하기 위해 동적 스레드 관리자(dynamic thread manager) 를 제안하였다. 기존의 여러 서버 모델들과 달리 서버마다 동적 스레드 관리자를 두어 작업자 그룹내에서 유혹 스레드(idle thread)와 바쁜스레드 (busy thread ) 판별하여 적절한 스레드를 선정, 조정하고 서버로부터의 요구에 대해 최상위 우선순위를 할당하여 서버간의 우선순위 반전을 중이고 실시간성을 향상시키고자 했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.892-895
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• 2017

본 논문에서는 비분할 비디오로부터 이 비디오에 담긴 사람의 행동을 효과적으로 탐지해내기 위한 심층 신경망 모델을 제안한다. 일반적으로 비디오에서 사람의 행동을 탐지해내는 작업은 크게 비디오에서 행동 탐지에 효과적인 특징들을 추출해내는 과정과 이 특징들을 토대로 비디오에 담긴 행동을 탐지해내는 과정을 포함한다. 본 논문에서는 특징 추출 과정과 행동 탐지 과정에 이용할 심층 신경망 모델을 제시한다. 특히 비디오로부터 각 행동별 시간적, 공간적 패턴을 잘 표현할 수 있는 특징들을 추출해내기 위해서는 C3D 및 I-ResNet 합성곱 신경망 모델을 이용하고, 시계열 특징 벡터들로부터 행동을 자동 판별해내기 위해서는 양방향 BI-LSTM 순환 신경망 모델을 이용한다. 대용량의 공개 벤치 마크 데이터 집합인 ActivityNet 비디오 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 심층 신경망 모델의 성능과 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제23회 추계학술대회 논문집
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• pp.239-242
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• 2004

본 논문에서는 개방형 액체로켓엔진의 각 구성품에 대한 일반적인 수학적 비선형 모델을 먼저 작성하고, 액체로켓엔진의 동특성 경향 파악/안정성 판별을 위해 구성된 비선형 모델을 선형 모델(Laplace 변환)로 재구성하였으며, Matlab/Simulink을 통해 액체로켓엔진에 대한 전체 선형 모델을 구성하였다.