• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.709-710
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• 2023

최근 농가 인구의 고령화 심화로 인한 농업 인력 감소로 농업 지속 가능성이 위협받고 있다. 국내 농가의 주요 형태인 시설 재배지에서는 병해에 의한 연쇄 피해가 발생할 수 있으므로 농업 생산성 증대를 위해 병해의 조기 진단이 필요하다. 본 논문에서는 병해의 조기 진단과 대처를 위해 YOLOv5를 이용한 딸기 병해 진단 모델을 제작, 데이터셋과 학습 세부사항에 변화를 주며 실험하였다. 실험 결과 데이터셋과 epochs 증량은 모델 성능에 영향을 주지만 임계점에 다다르면 성능 향상에 도움이 되지 않는 것을 알 수 있었다. 한편 학습한 모델 중 가장 좋은 성능을 가진 모델의 경우 F1 Score 0.98, mAP 0.99를 나타내 높은 정확도로 딸기의 병해 여부 진단이 가능하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.116-131
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• 2014

본 연구에서는 3차원 지형 지물의 일조 차단 효과를 반영한 일조 모델을 이용하여 도시 지역의 일조 환경을 분석하였다. 기존의 일조 모델은 격자셀 단위로 일조 차단 유무를 판별하기 때문에, 건물이나 지형물 모서리 부분의 일조 유무를 판단 할 때에는 오차가 유발될 수 있었다. 본 연구에서는 기존의 격자셀 단위의 일조 판별 알고리즘을 격자셀의 면 단위로 개선하였다. 개선된 일조 모델과 부산광역시 대연동 일부 지역에 대한 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS) 자료를 이용하여 계절별 시간별 일조 환경을 분석하였다. 3차원 지형 자료에 대한 계절별 일조 환경을 분석한 결과, 대상 지역 내에 위치한 아파트 단지, 고층 건물, 지형 등의 영향으로 일조량 변화가 발생하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.49-62
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• 2008

본 논문은 영상인식 기반의 위치기반서비스를 위한 실내위치인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실내 환경에 적용 가능한 비젼 기반의 위치 인식 시스템으로 위치 인식 결과를 사용자의 시야에 자연스럽게 중첩함으로써 증강 현실을 구현한다. 제안한 방법은 기존의 위치인식 방법과 달리 부가적 인 위치 인식 하드웨어 사용없이 컴퓨터 비젼 기술을 이용한 위치 인식 방법이다. 이를 위해 사용자에 의해 착용된 모바일 PC와 함께 카메라를 통해 영상을 입력하고, 입력된 영상에서 패턴매칭과 위치모델을 참조하여 사용자의 위치를 판별한다. 제안한 시스템은 이미지 시퀀스 매칭 방법과 마크 검출을 통해 위치를 추정하고, 사전에 정의한 위치모델을 사용함으로써 최종 위치를 인식한다. 제안한 시스템은 마크 검출을 위해 적응적 암계치 방법을 제안하고, 위치 판별을 위해 위치모델을 사용함으로써 보다 정확하고 효율적인 위치 인식 결과를 얻을 수 있다. 실내 환경의 위치 인식을 위해 제안한 시스템을 적용한 결과, 실내 환경에 대해 익숙지 않은 사용자들에게 효과적으로 위치인식 서비스에 적용할 수 있다.

• 식물병연구
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• 제23권3호
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• pp.249-255
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• 2017

벼 도열병은 벼를 재배하는 지역에서는 가장 중요한 병 중 하나이다. 특히, 벼 도열병균은 기주인 벼와 Gene-for-Gene 상호작용이 적용 가능한 대표적인 모델 식물병원성 곰팡이다. 우리나라는 1980년 이래로 벼 도열병균의 레이스를 분석하기 위해 8개의 판별 품종을 이용한 시스템을 구축하여 분류하였다. 그러나 이 판별 품종이 어떤 저항성 유전자를 가지고 있는지에 관해 명확한 정보가 없어 새로운 레이스의 출현이나 병 저항성 붕괴 등에 대하여 과학적인 분석이 어려웠다. 최근 병원균의 레이스와 벼의 저항성 유전자의 상호작용 이해를 돕기 위해 LTH 품종에 단인자 저항성 계통을 각각 다르게 도입한 판별시스템이 개발되었다. 본 연구에서는 우리나라의 1995년부터 2015년까지 분리된 4개의 다른 레이스 KI101, KI201, KI401 및 KJ101로부터 총 50개 균주를 선발하여 LTH 품종에 기반한 단인자 저항성 계통에 접종하여 그 결과를 이전 레이스와 비교 분석해 보았다. 그 결과 한국형 판별시스템으로 분류된 동일 레이스내의 균주들이 단인자 계통에서 서로 다른 반응을 보였다. 이 결과 동일 레이스에 속하는 균주들이 서로 다른 비병원성 유전자를 지닌 것을 의미하며, 더 나아가 새로운 저항성 벼 품종 육종에 유용한 정보를 제공하기 어려울 것으로 추정되었다. 이 연구 결과 현재의 판별시스템과 더불어 단인자 저항성 품종을 통한 판별시스템 도입이 요구되었다. 이 연구 결과는 향후 한국의 판별시스템 개발에 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권4호
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• pp.689-696
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• 2003

설계 개체의 결함경향성을 판별하는 위험도 예측 모델은 분석이나 설계 같은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 시스템의 문제 부분들을 찾아 내는데 사용된다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었다. 하지만 대부분의 개발집단은 훈련데이터 집합을 보유하고 있지 않기 때문에 이들 모델들은 대부분의 개발집단에서 사용될 수 없다는 커다란 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Kohonen SOM 신경망을 이용하여 훈련데이터 집합을 사용하지 않는 새로운 예측 모델 KSM을 제안한다. 여러 내부 특성들과 모델 사용의 용이성 그리고 모의실험을 통한 예측 정확도 비교를 통해 KSM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였으며 그 결과 KSM의 성능이 BPM에 근접하다는 것을 보였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.469-471
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• 2001

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.178-180
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• 2015

본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.595-597
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• 2002

현재 인터넷의 발달에 인한 다양한 공격의 가능성의 이유로 침입 탐지 시스템(IDsystem, IDS)의 중요성은 날로 커지고 있으며 네트워크의 보안을 보장하기 위한 방안으로서 널리 이용되고 있다. 그러나 작은 네트워크 환경에서도 IDsystem에 적용되는 audit data의 양이 많아짐으로서 시간당 처리속도와 IDsystem의 설정을 위한 시간이 더욱더 요구되며 전체적인 효율성이 감소하게 된다. 본 연구에서는 IDsystem으로 빠른 훈련과정과 일반화 능력, 구조적인 단순함으로 다양한 분야에서 연구가 진행 중인 신경망 모델 중 하나인 Radial Basis Function(RBF)를 사용하였으며, 효율성 제고를 위하여 RBF에 적용 할 입력 간들의 중요성을 선 처리 단계에서 판별하여 불필요한 입력 값들을 축약하기 위해 결정계수(R-square)같을 측정, 알려지지 않은 공격과 알려진 공격들을 판별 할 수 있는 IDsystem을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.122-123
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• 2018

본 논문에서는 옥타브(sacle vector, octave)를 0, 시그마(sigma)는 1.6, 간격(intervals)은 3으로 설정하여 검출한 RobHess SIFT 특징들로 데이터 셋을 만들어 딥 러닝 모델인 VGG-16을 기반으로 SIFT 이미지 특징을 검출하는 방법을 제안한다. DIV2K 데이터 셋을 $33{\times}33$ 크기로 잘라서 데이터 셋을 구성하였고, 흑백 영상으로 판별하는 SIFT와는 달리 RGB 영상을 사용 하였다. 영상을 좌 우 반전, 밝기, 회전, 크기를 조절하여 원본 영상을 변형시켜 네트워크 학습 및 평가를 진행하였다. 네트워크는 영상의 가운데에 위치한 픽셀이 특징점인지 아닌지를 판별한다. 검증 데이터의 결과 98.207%의 정확도를 얻었다.