• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.649-652
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• 2019

최근에 카메라를 사용하여 물체를 인식하고 수량을 측정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 건축 자재와 같이 인접한 동일 물체의 경우, 인식과 측정이 어려우며, 이와 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝과 드론을 사용하는 방법을 통하여 자재 더미의 윗면과 측면의 촬영, 드론 로그를 사용하한 드론 높이와 Yaw값 획득, 영상 내 자재 종류와 영역 정보 등 미리 학습된 딥러닝 모델을 사용한 획득방법, 드론 촬영 시의 Yaw값 차이를 이용해 윗면과 측면이 공통으로 가지는 직선 검색, 자재 더미의 가로, 세로, 높이의 비율 등을 통한 각 화소 비율과 자재 개수의 영역별 가상의 체적값 분석, 드론의 화각, 높이를 사용한 체적 사진측량값 획득, 가상 체적과 사진측량법 사이의 오차 최소화 비율 등을 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1034-1037
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• 2019

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 로봇 내부에서의 균열검출 및 처리 프로세스에 관한 연구이다. 임베디드 시스템에서 기계학습을 이용한 균열검출을 구현하기 위해 YOLO v3를 수정하여 구동하였으며, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하였다. 또한, 균열 정보를 수집하기 위해 고정 IP를 갖는 서버를 구축하고 각 기기 간의 효율적인 통신 네트워크를 구성하였다. 본 기술은 균열검출 작업뿐만 아니라 보수작업에도 활용될 수 있어, 대형 구조물과 건축물 등의 안전진단뿐만 아니라 안전성 향상에 이바지할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1291-1300
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• 2008

본 논문에서는 패턴인식의 정확성을 향상시키기 위한 지능시스템을 제안한다. 제안한 지능시스템은 신경회로망의 무감독학습 방법인 SOPM(Self Organizing Feature Map), LVQ(Learning Vector Quantization), 그리고 퍼지이론의 FCM(Fuzzy C-means)을 이용하여 구성한다. 제안한 지능시스템의 유용성은 실험을 통해 확인한다. 실험은 Fisher의 Iris 데이터 분류, Cambridge 대학의 Olivetti 연구실(ORL; Olivetti Research Laboratory)에서 제공하는 얼굴 데이터베이스를 이용한 얼굴 영상 데이터 분류, 그리고 근전도(EMG, Electromyogram) 데이터를 분류하는 것이다. 제안한 지능시스템은 일반적인 LVQ와 비교한다. 실험을 통해 제안한 지능시스템이 일반적인 LVQ보다 패턴 인식의 정확성이 더 우수함을 알 수가 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.197-207
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• 2021

The threat of COVID-19 pandemic put many universities in Korea to develop and implement various types of non-face-to-face on-line classes, such as on-line real time class and on-line recorded video class. Online education has been recognized as one of the effective educational methods because of its ubiquitous and flexible educational environments. Even though COVID-19 led to many problems such as faculty's burden and stress during the early stage of COVID-19, both students and faculties have gradually become familiar with on-line environment. As students have got accustomed to the online environment, on-line recorded lectures are shown to be more preferred rather than on-line real time class. Researches regarding the learner's satisfaction of on-line classes during the COVID-19 indicate that systematic and good quality contents and interaction by instructor are important factors. This study, therefore, investigate the learner's satisfaction of online classes in Liberal Arts course using recorded video contents in terms of contents and interaction. The results of empirical analysis reveal that systematic and good quality contents are likely to predict learner's satisfaction and interaction plays a great role in providing those contents. These findings provide insights that preparing systematic contents and interaction are key to enhancing learner's satisfaction of on-line classes in Liberal Arts course.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.265-267
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• 2019

이 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 기존 이미지와 유사한 흑백 이미지를 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 유전자 알고리즘을 현실 문제에 적용하기 위해 가장 중요한 설계 요소인 유전자 모델링을 어떻게 할 것인지에 대하여 2가지 기법을 제안하였다. 제안한 각 기법을 이용하여 2가지 크기의 흑백 영상으로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 이미지 생성을 위한 유전자 모델링에 있어서 각 기법의 진화 성능에 큰 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 향후 기존 이미지와 유사한 이미지를 생성하거나, 서로 다른 이미지를 합성한 이미지를 생성하기 위해 빠르고 자연스럽게 학습시키기 위해서는 유전자 모델링을 신중하게 결정해야 함을 파악할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.433-438
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• 2019

본 논문에서는 기계 서비스 부품 도면에서 숫자를 인식하기 위하여 입력 영상에 대한 전처리와 딥러닝 모델을 제안한다. 서비스 부품 도면의 숫자를 인식하는데 있는 지시선과 도형에 의한 오검출 또는 오인식을 개선하기 위하여 수학적 형태학 필터링 전처리를 한다. 숫자 인식을 위하여 VGG-16 모델을 축소 변형한 7 개의 계층을 가지는 VGG 모델을 적용함으로써 인식 성능을 개선한다. 서비스 부품 도면의 숫자 인식 실험 결과, 제안하는 방법이 인식률 95.57%, 정확도는 92.82%로 종래의 방법에 현저히 개선된 결과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.178-185
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• 2021

Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.67-75
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• 2022

Recently, e-learning has been attracting significant attention due to COVID-19. However, while e-learning has many advantages, it has disadvantages as well. One of the main disadvantages of e-learning is that it is difficult for teachers to continuously and systematically monitor learners. Although services such as personalized e-learning are provided to compensate for the shortcoming, systematic monitoring of learners' concentration is insufficient. This study suggests a method to evaluate the learner's concentration by applying machine learning techniques. In this study, emotion and gaze data were extracted from 184 videos of 92 participants. First, the learners' concentration was labeled by experts. Then, statistical-based status indicators were preprocessed from the data. Random Forests (RF), Support Vector Machines (SVMs), Multilayer Perceptron (MLP), and an ensemble model have been used in the experiment. Long Short-Term Memory (LSTM) has also been used for comparison. As a result, it was possible to predict e-learners' concentration with an accuracy of 90.54%. This study is expected to improve learners' immersion by providing a customized educational curriculum according to the learner's concentration level.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.381-382
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• 2009

본 논문은 고령자 및 장애인의 안전한 이동을 지원하기 위한 지능형 휠체어에서의 자동 장애물 감지 및 회피 기술을 개발한다. 이때 다양한 환경에서의 장애물을 정확히 감지하고 회피하기 위하여 학습을 이용한 비전 기반의 경로 선정 방법이 제안 된다. 제안된 시스템은 배경 분류기, occupancy grid map 생성기, 경로 선정기로 구성되며, 경로 선정 시 강건한 장애물 검출을 수행하기 위해 입력 영상을 occupancy grid map으로 변환하고, K-means clustering 알고리즘을 이용하여 생성된 대표 템플릿들과 비교하여 이동 가능한 방향을 선정한다. 제안된 시스템의 효율성을 증명하기 위해 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외에서 실험한 결과 81.7%의 정확도를 보였으며, 지능형 휠체어 사용자에게 안전한 이동성을 제공 할 수 있음을 증명 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.160-165
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• 2022

상호증류는 교사 네트워크 도움 없이 다수의 네트워크 사이에 지식을 전달함으로써 협력적으로 학습하도록 유도하는 지식증류 방법이다. 본 논문은 상호증류가 초해상화 네트워크에도 적용 가능한지 확인하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 상호증류를 SRGAN의 판별자에 적용하는 실험을 수행하고, 상호증류가 SRGAN의 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 실험 결과, 상호증류를 통해 판별자의 지식을 공유한 SRGAN은 정량적, 정성적 화질이 개선된 초해상화 영상을 생성하였다.