• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.455-467
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• 2017

초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 $L_{2,1}$-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.305-313
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• 2019

최근 드론을 이용한 공간정보 구축이 활성화되면서 공간정보 산업발전에 많은 기여를 하고 있다. 하지만 드론 공간정보는 카메라의 중심투영에 의한 발생하는 폐색영역 뿐 아니라 가로수, 보행자, 현수막과 같은 적치물에 의한 폐색 영역이 필연적으로 발생한다. 이러한 폐색영역을 효율적으로 해결하기 위한 다양한 방안이 연구되고 있다. 본 연구에서는 폐색영역 해결을 위해 원초적인 재촬영이 아닌 딥러닝 알고리즘을 적용하기 위한 다양한 알고리즘별 조사 및 비교 연구를 수행하였다. 그 결과, 객체 검출 알고리즘인 HOG부터 기계학습 방법인 SVM, 딥러닝 방식인 DNN, CNN, RNN까지 다양한 모델들이 개발 및 적용되고 있으며, 이 중 영상의 분류, 검출에 가장 보편적이고 효율적인 알고리즘은 CNN 기법임을 확인하였다. 향후 AI 기반의 자동 객체 탐지와 분류는 공간정보 분야에서 각광받는 최신 과학기술이다. 이를 위해 다양한 알고리즘에 대한 검토와 적용은 중요하다. 따라서, 본 연구에서 제시하는 알고리즘별 적용 가능성은 자동으로 드론 영상의 폐색영역을 탐지하고 해결할 수 있어 공간정보 구축의 시간, 비용, 인력에 대한 효율성 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.207-221
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• 2006

이 논문에서 우리는 작은 휴대형 단말기에서 축구영상을 화면에 보여주는 자동적이면서도 효율적인 방법을 제안하고자 한다. 정보통신 기술의 급속한 발전으로 작은 LCD 패널을 가진 멀티미디어 장치의 사용이 대단히 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 작은 장치들의 증가 추세에도 불구하고 일반 TV나 HDTV 용으로 녹화되는 대부분의 동영상들은 작은 이동형 기기 사용자들이 화면 내의 상황을 인식하는데 있어서 많은 불편한 경험을 갖게 한다. 예를 들어, 원거리 샷 카메라 기법으로 찍힌 축구 경기 동영상의 경우, 운동장 내의 공과 선수들의 모습이 매우 작아서 작은 화면으로 알아보기가 힘든 경우가 발생한다. 따라서 소형 디스플레이 시청자들의 원활한 이해를 위해 지능형 디스플레이 기술을 제안하고자 한다. 이를 위한 핵심기술의 하나가 관심 영역을 자동으로 결정하는 일이다. 여기서 관심영역이란 시청자들이 화면 내에서 다른 부분에 비해 더욱 관심을 갖게 되는 부분을 말한다. 이 논문에서, 우리는 소형 단말기를 위한 축구 경기 비디오의 지능적 디스플레이에 초점을 맞춘다. 화면 내에서 시각적으로 현저한 부분의 검출에 관심을 갖는 방법 대신, 축구 경기 비디오 고유의 특징을 이용하는 도메인 한정적인 접근법을 이용한다. 제안된 알고리즘은 크게 세 단계 - 그라운드 색 학습과 샷 분류, 관심영역 결정으로 구성된다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 이동형 단말기 상에서 지능형 디스플레이를 위한 좋은 해결책임을 보이고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.854-862
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• 2014

주의력결핍 과잉행동장애(ADHD) 학생의 지적결함, 학습 문제 및 저조한 학업 성취는 이들이 정상 학생에 비해 현저하게 낮은 지능을 가졌기 보다는 주의를 집중하지 못하는 특성 때문이다. 따라서 본 연구에서는 ADHD 학생들과 정상군 학생들의 뇌기능영상을 비교 분석함으로써 ADHD 학생들의 뇌기능 차이와 작업기억 과제 시 나타나는 뇌의 활성영역의 차이를 보고자 하였다. 인천지역 초등학교 학생 26명을 대상으로 뇌기능영상과 임상설문검사를 실시하였으며, 뇌기능영상의 자극은 작업기억으로 하였다. 분석에는 통계적 파라미터 지도작성법과 사회과학통계패키지를 이용하여 단일표본 t 검정, 두 표본 t 검정, 다중 회기 분석등으로 분석 하였으며, 통계적 유의수준은 p<0.05에서 나타내었다. 그 결과 ADHD 학생들의 전두 피질, 두정엽 피질, 시상, 미상핵 등 많은 부분에서 불균형적인 발달을 볼 수 있었다. 또한, 작업기억 과제 수행의 어려움을 느낄수록 일부 안와 전두 피질, 해마가 활성화되었다. 보다 많은 ADHD 학생들의 대상자가 확보되어 ADHD 유형별 연구가 필요하며, 뇌기능영상에서 보다 많은 자극으로 실험한다면 ADHD 학생들의 전반적인 뇌기능평가에 유용할 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.423-430
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• 2013

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.79-86
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• 2005

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 시스템을 위한 새로운 LINF(Linear Independent Non-negative Factorization) 알고리즘을 제안한다. 시스템은 크게 얼굴추출 부분과 얼굴인식 부분으로 구성 되어 있으며, 얼굴추출 부분에는 차영상, 눈과 입의 영역 검출 그리고 정규화 방법을 사용하였고, 얼굴인식 부분에는 추출된 얼굴 후보 영역 영상에 LINF 를 적용하였다. 기존의 PCA(Principal Component Analysis)만을 사용한 인식시스템은 낮은 인식률을 보였으며, LDA(Linear Discriminants Analysis)만을 사용한 인식시스템에서는 학습데이터의 수에 비하여 영상의 화소 개수가 많은 경우 LDA를 그대로 적용하기 곤란하였다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 고유얼굴과 달리 비음수 값을 갖는 행렬로 차원을 축소하여 LDA를 적용하였다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 자체 제작한 DAUface 데이터베이스와 영국 Cambridge 에 있는 AT&T 연구소에서 제공하는 ORL 데이터베이스를 가지고 실험을 하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 PCA 방법과 LDA 방법, ICA(Independent Component Analysis) 방법, 그리고 PLMA(PCA-based LDA mixture algorithm)에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권6호
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• pp.836-849
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• 2010

본 연구에서는 수업 평가와 수업 동영상을 활용한 반성 저널쓰기를 통해 예비교사들의 수업 수행 능력이 어떻게 변화하는지를 알아보았다. 6명의 예비 과학교사들의 수업을 촬영하고, 각 수업을 평가하였으며, 이들이 작성한 수업 동영상, 반성 저널, 인터뷰, 수업 자료, 수업 평가 등을 수집하였다. 수업 평가 기준은 한국교육과정평가원에서 제시한 과학과 수업 평가 기준의 평가 요소 중 16개를 사용하였다. 연구 결과, 예비교사들은 대부분의 수업 평가 요소에서 수업시연 차시를 거듭할수록 수업 수행 능력이 향상되었다. '과학에서의 연계성 짓기'는 첫 수업에서 예비교사들이 가장 낮은 수행 능력을 보인 수업 요소로 차시를 거듭해도 크게 평가가 향상되지 않았으며, 실제 수업에선 생략되는 경우가 많았다. '유의미한 학습프로그램 설계하기'요소의 향상이 가장 적게 나타났으며, 예비교사들의 수업 수행 능력은 각 수업 평가 요소 별로 개인별 차이가 크게 나타났다. 예비교사들은 교육 실습 초기에 과학 수업에서 '과학개념의 이해'가 가장 중요하다고 생각했으나, 후반기에는 상호작용과 존중, 학생 행동 관리하기 등의 중요성을 인식하는 생각의 변화를 보여주었다. 예비교사들은 수업 평가와 동영상을 통한 반성 저널의 작성이 수업 준비와 개선에 도움이 된다고 인식하고 있었으며, 수업 수행 능력의 향상이 예비교사들의 교사로서의 진로 지향에 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.253-263
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• 2021

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

• 비교문화연구
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• 제43권
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• pp.241-264
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• 2016

본고는 일본현대소설읽기라는 수업을 통해 대학의 교양문학수업이 앞으로 지향해야 할 수업 방안에 대해 모색하는 것이 목적이다. 최근에는 많은 국내외소설들이 영화나 드라마 등으로 만들어지고 있는 추세다. 원작소설이 영화로 만들어지면서 그 흥행의 영향으로 소설까지 베스트셀러에 오르기도 하는 등, 영상의 힘은 막강하다. 그래서 일본어소설읽기라는 교양과목 수업에서는 영상세대인 학생들의 소설에 대한 관심과 흥미를 높이기 위해서 일본현대소설을 영화화한 10개의 작품을 선택하여 한 학기동안 수업을 진행했다. 작품선정은 대부분 일본의 최고 권위 있는 문학상으로 순수문학분야의 작가들에게 주어지는 아쿠다가와상과 대중문학분야에 주어지는 나오키상, 그리고 일본서점직원들이 가장 팔고 싶은 책을 선정하여 주는 일본서점대상을 수상한 작품 중에서 선택했다. 그리고 수업에 참여했던 학습자들을 대상으로 수업에 대한 만족도에 대해 알아보기 위해 간단한 설문조사를 실시했다. 대부분의 학생들이 수업을 듣기 전에는 일본소설에 대한 관심이 그다지 많지 않았지만 이 수업을 통해 일본소설은 물론 일본영화와 일본문화에 대한 관심도 많이 생겨났다고 했다.