• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.124-129
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• 2021

본 논문에서는 절대 안정도를 보장하는 최적의 제어기 설계에 대해 제안하였다. 논문의 적용 순서는 지연시간의 포함여부를 판단하고, 지연시간이 포함되었을 경우 Pade 근사법을 통해서 지연시간을 근사화 한다. 그 다음 공정모델과 제어기 전달함수에 대한 개루프 전달함수를 구하며, Routh-Hurwitz 판별법에 의해서 절대 안정도 구간을 계산한다. 마지막 단계에서는 앞 단계에서 구한 구간을 활용하여 유전자 알고리즘으로 최적의 PID 제어파라미터 값을 구한다. 그 결과 제안 된 방법은 안정성이 보장되며, 최적의 제어기를 설계하여 기존의 방법보다 성능 지표에서 우월함을 확인하였다. 향후 지연시간에 대한 보상방법이 연구된다면 더욱 좋은 성능지표를 얻을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.859-864
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• 2022

매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.45-54
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• 2021

피부는 외부 오염으로부터 일차적으로 몸을 보호하는 역할을 한다. 피부병이 발생하게 되면 피부의 보호 기능이 저하되므로 신속한 진단과 처치가 필요하다. 최근 인공지능의 발달로 인해 여러 분야에 기술적용을 위한 연구가 이루어지고 있으며, 피부과에서도 인공지능을 활용해 오진율을 줄여 신속한 치료를 받을 수 있는 환경을 만들기 위한 연구가 진행되고 있다. 종래 연구들의 주된 흐름은 발생 빈도가 낮은 피부질환의 진단이었지만, 본 논문에서는 사람들에게 흔히 발생할 수 있고, 개인이 명확히 판별하기 힘든 티눈과 사마귀를 합성곱 신경망을 통해 분류하는 방법을 제안한다. 사용한 데이터셋은 3개의 클래스로 이루어져 있으며, 총 2,515장의 이미지를 가지고 있다, 학습 데이터 부족과 클래스 불균형 문제가 존재한다. 모델의 학습에는 deep metric 손실 함수와 교차 손실 함수를 이용해 각각 성능을 분석하였으며, 정밀도, 재현율, F1 점수, 정확도의 측면에서 비교한 결과 deep metric 손실 함수에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.815-821
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• 2021

빅데이터의 장점은 인터넷상의 대량의 데이터를 수집하여 가치 있는 데이터를 정제하여 사용하는 것이다. 즉, 비정형 데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 활용할 수 있도록 가공하는 것이다. 본 논문은 실생활에 밀접하게 적용되어 마케팅에 활용할 수 있는 비정형 데이터를 기반으로 하며 실험 대상은 서울에서 한 시간 거리의 수도권에 있는 숙박업체를 모델로 하여 빅데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 매출 증대, 비용 감소 및 수익률 증가 등의 효과를 나타낸 실험으로 소셜네트워크 등의 빅데이터를 분석하는 과정에서 입력되는 데이터가 숙박 정보로써 활용할 수 있는 데이터인지를 판별하여 필터링하는 시스템을 제안하여 숙박률의 향상 및 공실률을 감소시킬 수 있는 마케팅 전략을 구축하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1130-1135
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• 2022

서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.867-871
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• 2022

최근 빠른 유행의 변화 속에서 디자인의 변화는 패션기업의 매출에 큰 영향을 미치기 때문에 기업들은 신제품디자인 선택에 신중할 수밖에 없다. 최근 인공지능 분야의 발달에 따라 패션시장에서도 소비자들의 선호도를 높이기 위해 다양한 기계학습을 많이 활용하고 있다. 우리는 선호도와 같은 추상적인 개념을 수치화함으로써 신제품 개발에 신뢰성을 높이는 부분에 기여하고자 한다. 이를 위해 3가지 적대적 생성 신경망(Generative adversial netwrok, GAN)을 통하여 기존에 없는 새로운 이미지를 생성하고, 미리 훈련된 합성곱 신경망(Convolution neural networkm, CNN)을 이용하여 선호도라는 추상적인 개념을 수치화시켜 비교하였다. 심층 컨볼루션 적대적 생성 신경망(Deep convolutional generative adversial netwrok, DCGAN), 점진적 성장 적대적 생성 신경망(Progressive growing generative adversial netwrok, PGGAN), 이중 판별기 적대적 생성 신경망(Dual Discriminator generative adversial netwrok, D2GAN)의 3가지 방법을 통해 새로운 이미지를 생성하였고, 판매량이 높았던 제품으로 훈련된 합성곱 신경망으로 유사도를 비교, 측정하였다. 측정된 유사도의 정도를 선호도로 간주하였으며 실험 결과 D2GAN이 DCGAN, PGGAN에 비해 상대적으로 높은 유사도를 보여주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.291-298
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• 2022

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 내부의 두 신경망(생성망, 판별망)이 상호 경쟁하면서 학습하는 네트워크이다. 생성자는 현실과 가까운 이미지를 만들고, 구분자는 생성자의 이미지를 더 잘 감별하도록 프로그래밍 되어있다. 이 기술은 전체 이미지 X를 다른 이미지 Y로 생성, 변환 및 복원하기 위해 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 이를 자연스럽게 다른 객체로 위변조할 수 있는 방법에 관해 기술한다. 먼저 원본 이미지에서 부분 이미지만 추출한 후, 기존에 학습시켜놓은 DCGAN 모델을 통해 새로운 이미지를 생성하고, 이를 전체적 스타일 전이(overall style transfer) 기술을 사용하여 원본 이미지의 질감과 크기에 어울리도록 리스타일링(re-styling) 한 후, 원본 이미지에 자연스럽게 결합하는 과정을 거친다. 본 연구를 통해 원본 이미지의 특정 부분에 사용자가 원하는 객체 이미지를 자연스럽게 추가/변형할 수 있음으로써 가짜 이미지 생성의 또 다른 활용 분야로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.235-241
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• 2022

수동 음향 관측을 통해 수집된 방대한 양의 데이터에서 해양포유류의 소리를 탐지하고 식별하기 위해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 활용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구는 2017년 8월부터 2018년 8월까지 동시베리아 해에서 수집된 수중음향 스펙트럼 이미지를 기반으로 CNN을 활용하여 턱수염물범 소리의 분류 자동화 가능성을 확인해 보았다. 학습 데이터로서 다른 소음이 거의 포함되지 않은 뚜렷한 턱수염물범 소리를 사용하였을 때, 암기로 인한 과적합이 발생하였다. 일부 데이터를 소음이 포함된 데이터로 교체하여 학습시켜 수집된 전체 데이터로 평가한 결과 정확도(0.9743), 정밀도(0.9783), 재현율(0.9520)으로 모델이 이전보다 일반화되어 과적합이 방지되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 물범신호 분류는 학습 데이터에 소음이 포함되었을 때 성능이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.469-472
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• 2022

최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.206-207
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• 2023

지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을 통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다.