• 대한토목학회논문집
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• 제26권6C호
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• pp.421-429
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• 2006

본 연구에서는 국내 연약지반의 신뢰성 있는 강성지수 추정을 위하여 인공신경망기법을 적용하였다. 실내시험을 통한 물성치결과들을 통하여 인공신경망을 위한 입력자료를 확보한 뒤 이를 이용하여 모델을 학습시킨 후 모델검증을 실시하였다. 개발된 모델의 검증결과 측정값과 예측값의 상관관계가 매우 높게 나타났으며 이를 통하여 수학적 모델 수립이 곤란한 국내 연약지반의 신뢰성 있는 강성지수 추정의 전반적인 고찰의 기초를 확립하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.289-290
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• 2022

동맥경화증은 경동맥 혈관 벽이 두꺼워지는 질병으로 진단을 위해 혈관 벽의 두께를 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 경동맥 MRI 영상에서 324개의 라디오믹스 특징을 추출하고 머신러닝 기법을 이용하여 동맥경화증을 진단하는 모델을 제안한다. 라디오믹스 특징을 통해 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost의 총 4가지 분류 모델을 학습하였다. 5-fold 교차 검증에서 가장 높은 성능의 모델인 XGBoost는 정확도 0.9023, 민감도 0.9517, 특이도 0.8035, AUC 0.8776의 결과값을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.61-62
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• 2022

알츠하이머성 치매는 현존하는 치료법이 없어 경도인지장애 단계에서의 예방이 중요하다. 지금까지의 알츠하이머 연구는 대부분이 뇌영상 마커와 뇌척수액 마커에 집중되어 있었으며, 경도 인지 장애 단계에서의 탐색은 더욱 적었다. 이러한 점에서 혈액 유전자 발현을 이용한 경도 인지장애 단계 예측은 인지 능력에 따른 관련 유전자 식별과 접근 가능한 진단 및 치료 바이오 마커 탐색에 기여할 수 있다. 그러나 유전자 발현 데이터의 경우 환자 수에 비해 높은 차원을 가지기 때문에 과적합을 막고 질병 관련 유전자를 식별하기 위해서는 데이터에서의 의미 있는 차원만을 뽑아내는 차원 축소가 선행되야 한다. 본 연구는 유전자 발현데이터에서의 인지장애 분류를 위해 차원 축소기법과 신경망을 적용하여 인지 장애 정도를 예측하였다. 그 결과, Lasso 이용 차원축소와 신경망을 이용하여 97%의 정확도로 정상과 조기 경도 인지장애, 후기 경도 인지장애 환자를 분류 할 수 있었으며, 더 적은 차원에서도 분류가 가능했다. 이는 혈액 유전자 발현을 이용해 경도 인지장애 단계를 예측한 첫 번째 연구이며, 인지능력 저하에 따른 혈액 유전자 발현의 연관성을 확인하고 향후 조기 진단, 치료 표적 탐색에 기여한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.113-114
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• 2023

가정용 생활 쓰레기 수거 작업은 야간이나 이른 새벽에 이루어지고 있어 환경미화원의 안전사고와 수거 차량으로 인한 소음 문제가 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 인식을 활용하여 종량제 봉투를 인식하고 수거가 가능한 생활 쓰레기 수거 로봇의 설계를 제시한다. 제시하는 생활 쓰레기 수거 로봇은 지정 구역을 자율주행하며 로봇에 장착된 카메라를 이용해 학습된 모델을 기반으로 가정용 쓰레기 종량제 봉투를 검출한다. 이를 통해 처리 대상으로 지정된 종량제 봉투와 로봇 팔 사이의 거리를 카메라를 활용하여 얻은 깊이 정보와 2차원 좌표를 토대로 목표 위치를 예측해 로봇 팔의 관절을 제어하여 봉투를 수거한다. 해당 로봇은 생활 쓰레기 수거 작업 과정에서 환경미화원을 보조하여 미화원의 안전 확보와 소음 저감을 위한 기기로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-94
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• 2023

자연스러운 상호작용이 가능한 인공지능 에이전트를 개발하기 위해서는 언어적 표현뿐 아니라, 비언어적 표현 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 한국어 발화문으로부터 비언어적 표현인 모션을 생성하는 연구를 소개한다. 유튜브 영상으로부터 데이터셋을 구축하고, Text to Motion의 기존 모델인 T2M-GPT와 이종 모달리티 데이터를 연계 학습한 VL-KE-T5의 언어 인코더를 활용하여 구현한 모델로 실험을 진행하였다. 실험 결과, 한국어 발화 텍스트에 대해 생성된 모션 표현은 FID 스코어 0.11의 성능으로 나타났으며, 한국어 발화 정보 기반 비언어 표현 정보 생성의 가능성을 보여주었다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.185-185
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• 2021

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.191-192
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• 2024

고령 인구의 지속적인 증가로 인해 고령자의 안전과 관련된 문제는 주요한 관심사 중 하나로 부상하고 있다. 특히, 고령자들 사이에서 자주 발생하는 낙상 사고는 심각한 건강 문제를 일으킬 수 있으며, 이를 예방하고 대응하는 것은 고령 인구의 삶의 질을 향상하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 8대의 카메라로 촬영된 영상과 센서 데이터를 통합한 낙상 감지 기법을 제안한다. 제안한 기법은 MediaPipe를 활용하여 Skeleton Keypoint를 추출하는 이미지 인식 기법과 센서 데이터에서 얻은 특징을 활용하는 센서 기반 기술을 결합하여 낙상 사고의 발생 및 방향을 효과적으로 감지할 수 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 향후 고령자들의 생활 안전성과 의료 시스템의 효율성을 높이는 데 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.14-20
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• 2006

본 논문에서는 지연혼합에서의 암묵신호분리를 위해 분리행렬의 초기 값을 설정하는 방법을 제안한다. 혼합신호의 상호상관행렬에 대한 고유분리를 분석한 후, 고유벡터의 지연정보를 이용하여 초기 값으로 설정한다. 제안하는 방법을 기존의 주파수영역 독립성분분석 (FDICA: Frequency domain independent component analysis)에 초기 값으로 설정하여 분리 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 신호대간섭비 (SIR: Signal to Interference Ratio)가 우수하고 학습곡선의 수렴속도가 개선됨을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.937-946
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• 1995

본 논문에서는 공간의존행렬과 신경망을 이용하여 문서영상에서 인식대상 문자가 포함되어 있는 블록들을 좀더 세분해 낼 수 있는 효과적인 방법을 제시 하였다. 제안 된 방법은 명암도 문서블록에서 공간의존행렬을 구하고 7가지 질감 특징을 추출한 뒤 신경망을 이용해 문서블록을 9가지 유형으로 분류할 수 있도록 하였다. 특히 기존에는 비문자영역으로 분류되던 수식, 도표, 순서도 등 주로 문자가 포함되어 있는 블록들을 세분해 낼 수 있도록 하였다. 또한 신경망 학습알고리즘인 BP 를 사용함으로써 기존의 선형분류시에 요구되던 유형별 임계값과 선형면결정지수를 찾는 어려움을 해소하였다. 명암도영상을 이진화하기 전에 먼저 Sobel연산을 적용함으로써 문서 뒷면에 의한 배경 잡음의 영향을 줄일 수 있도록 하였고, 교차 문지르기 후 분할함으로써 블록이 작은 조각으로 나누어지는 것을 방지하도록 하였다. 실험결과 제안한 방법에서는 문자가 포 함되어 있는 블록은 큰 문자, 중간문자, 작은 문자블록 및 수식, 순서도, 도표블록의 6가지로, 그리고 비문자블록은 인물사진, 그래프 등 3가지 유형으로 상세하게 분류 할수 堞있었으며 전체적인 분류성능도 우수함을 확인할 수 있었다.