• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.55-62
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• 2009

이 논문에서는 개체를 명확하게 분류하기 어려운 곤충 발자국 영상으로부터 개체를 인식하기 위해서 추출된 특징값 성분들의 기여도를 측정하고, 서로 관계된 기여도에 따라 가중치를 조정하는 퍼지 가중치 결정 방법을 제안한다. 곤충은 몸의 크기가 작아서 발자국은 작은 점의 형태로 나타난다. 그리고 다른 생물체의 발자국과 달리, 규칙적인 형상을 정의하기 어렵고 발자국 데이터와 구분이 분명하지 않는 노이즈와 혼재하기 때문에 개체를 판단하는데 많은 어려움이 있다. 이런 이유로 추출된 곤충 발자국 특징값은 명확하게 구분되는 특징성분 영역과 그렇지 않는 성분을 함께 가지게 된다. 이중 어떤 성분이 다른 성분과 비교하여 다른 클래스와 구분하기에 충분한 변별력을 가질 경우, 개체를 분류하도록 높은 가중치를 할당한다. 산출된 가중치는 퍼지함수에 의해서 출력신호를 결정하고 우세한 출력신호에 의해서 개체를 판단할수 있다. 제안한 기여도 퍼지 가중치 결정 방법을 이용하여 발자국영상의 인식 실험을 수행하고 실험 결과를 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.193-204
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• 2022

스마트교통카드 데이터는 대표적인 모빌리티 데이터로 이를 이용하여 대중교통 이용행태를 분석하고 정책 개발에 활용할 수 있다. 본 논문은 이러한 연구의 하나로 전철 이용패턴을 이용하여 전철역들을 분류하는 문제를 다룬다. 전철역의 클러스터링을 다룬 기존 논문들은 이용행태 중 통행량만을 고려하였기에 본 논문은 이에 대한 보완적인 방법의 하나로 통행시간을 고려한 클러스터링을 제안한다. 각 역의 승객들을 출근 시간 출발, 출근 시간 도착, 퇴근 시간 출발, 퇴근 시간 도착 승객들로 분류한 다음 각각의 통행시간을 와이블 분포로 모형화하여 추정한 형상모수를 역의 특성값으로 정의하였다. 그리고 특성 벡터들을 K-평균 클러스터링 기법을 사용하여 클러스터링하였다. 실험결과 통행시간을 고려하여 역의 클러스터링을 수행하면 기존 연구의 클러스터링 결과와 유사한 결과가 나올 뿐만 아니라 더 세분화 된 클러스터링이 가능함을 관찰하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.968-975
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• 2023

연구목적: 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안하고자 한다. 연구방법: 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하고, 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다. 연구결과: YOLO는 배경의 영향에 따라 탐지 성능이 민감하게 변화하며, 화재의 규모가 너무 크거나 작을 때에도 화재를 제대로 감지하지 못했다. SlowFast는 동영상의 시간 축을 같이 학습하기 때문에 비정형 객체에 대해 주변이 흐리거나 밝아 형상을 명확하게 유추할 수 없는 상황에서도 우수하게 화재를 탐지하는 것을 확인했다. 결론: 화재 탐지율은 이미지 데이터 방식보다는 동영상 기반의 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용했을 때 더 적절했음을 확인했다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.45-57
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• 2007

미국 서부 지역을 근간으로 도출된 30m 심도까지의 평균 전단파속도(Vs30)는 부지 증폭 정도에 따른 설계 지진 지반 운동 결정을 위한 현행 지반 분류 기준이다. 부지의 Vs30을 산정하기 위해서는 현장탄성파 시험으로부터 적어도 30m 심도까지의 전단파 속도(Vs) 분포를 획득해야 한다. 그러나 많은 경우에서 현장의 불리한 여건 및 적용 시험 기법의 제한으로 인해 Vs분포 결정 심도가 30m에 이르지 못할 수 있다. 본 연구에서는 국내 총 72개소 부지들에서 다양한 탄성파 시험 수행을 통해 30m 이상 심도까지 Vs 분포를 획득하여 Vs30과 30m보다 얕은 심도까지의 평균 전단파속도(VsDs)들을 산정하고, 이로부터 Vs30과 VsDs간의 상관관계를 도출하였다. 또한, 모든 Vs 분포 자료의 평균에 근거한 형상 곡선을 작성하여 Vs 분포를 얕은 심도부터 30m까지 외삽할 수 있는 기법을 개발하였다. 얕은 심도 Vs 분포로부터의 Vs30 산정을 위하여 VsDs와 형상 곡선을 이용하는 두 기법은 최하단 Vs를 30m 심도까지 동일하게 연장하는 단순 기법에 비해 편향 정도가 적었으며, 특히 최소 10m 이상 심도까지 확보된 Vs분포의 경우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.63-68
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• 2010

최근, 유비쿼터스 시대로의 도약을 위하여 모바일 기기의 입력 인터페이스에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 기존의 마우스, 키보드뿐만 아니라 필기, 음성, 시각, 터치와 같이 다분야로 세분화되어 새로운 인터페이스가 연구되고 있다. 특히 소형 모바일 기기에서는 크기로 인하여 추가가능한 장치의 제약이 심하기 때문에, 작은 화면에서도 효율적인 입력 인터페이스로 필기 인식이 대두되고 있다. 필기 인식에 대한 이전 연구는 2차원 영상을 기반으로 하거나 벡터로 입력받은 필기데이터를 인식하는 알고리즘이 대부분이며, 필기 인식 알고리즘의 정확성을 향상시키는 연구에만 초점을 두고 있는 실정이다. 또한 실제 필기 입력하는 경우에는 현재 문자가 영문 대/소문자, 한글, 숫자 등의 어느 분류에 속하는지 선택해야하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 입력된 필기 데이터를 기반으로 형상 분석을 통하여, 영문이나 한글의 여부를 판단하고 언어식별이 가능한 시스템을 제안하였다. 제안 기법은 벡터 단위의 집합으로 필기 데이터를 취급하여 각 벡터 간의 상호관계와 방향성을 분석함으로써 효율적인 언어식별을 가능하도록 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.182-189
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• 2014

본 논문은 탁도의 영향으로 사용이 제한적인 수중 광학 카메라의 대안으로 수중 영상 소나(imaging sonar)를 사용하여 수중 물체를 인식하여 추종하는 구조를 제안한다. Part 1에서, 영상 소나의 현실적인 성능을 고려한 2차원 인공 표식의 설계 방법과 인식 방법을 제안한다. 특히 영상 소나와 초음파의 특성을 분석하여 피인식성을 극대화 할 수 있는 재료를 선택하였으며, 물체의 모델링이 쉬운 무지향성이며 단순한 외형을 채택하고, 표식으로 사용이 가능한 영역 기반 특징 요소를 포함한 내부 형태를 제안하였다. 또한 제안한 인공 표식을 실시간으로 인식할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 외곽선 추출, 허프-원-검출기에 의한 유사도 및 위치 추정, 형상 행렬의 비교에 의한 표식의 분류하는 알고리즘을 포함하고 있다. 제안한 인공 표식과 인식 알고리즘의 유용함을 DIDSON (영상 소나)를 사용한 수조 실험으로 검증하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.105-117
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• 2004

각 산업분야의 엔지니어들은 각종 정보기술을 이용하여 통합환경을 구축해 오고 있다. 통합환경 구축을 위한 핵심기술은 표준화된 정보를 기반으로 한 데이터베이스이다. 본 연구에서는 이와 같은 요구사항에 대처하고 각종업무에서 발생하는 전자정보를 통합하기 위한 일환으로 강교량의 설계정보를 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축과정에서 데이터 구조로 사용된 데이터모델은 국제 표준 즉, ISO/STEP(STandard for the Exchange of Product model data)을 기반으로 강교량의 설계정보를 표현할 수 있도록 기하부분과 비기하부분으로 분류되었다. 기하부분의 정보는 기존정보의 재사용이 가능하도록 3차원 솔리드모델로 표현하고, 비기하부분의 정보는 표준 데이터모델 개발 방법론에 의거해 분석된 정보요구사항을 표현하였다. 개발된 데이터모델의 검증을 위해서, 본 연구에서는 EXPRESS Engine을 이용하여 모델의 구문을 검토하였으며, 한남대교의 설계 데이터를 데이터베이스에 저장하여 개발된 모델의 타당성을 입증하였다

• 지질공학
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• 제18권2호
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• pp.197-205
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• 2008

보강효과 및 계측조건의 영향이 배제된 무보강 상태의 전변위는 터널 굴착에 따른 암반 거동의 정량적 지표가 될 수 있으며, 이러한 변위는 지질학적 특성에 의존한다. 본 연구는 암반 상태별로 굴착에 따른 암반의 거동 특성을 잘 반영할 수 있는 암반 평가법의 제안을 목적으로 한다. 이를 위해 퇴적암을 기반으로 하는 터널을 대상으로 형상, 굴진장 및 굴착 조건 등이 고려된 3차원 수치해석을 수행하였으며, 이를 통긍 암반 상태에 따른 무보강 상태의 전변위를 산정하였다. 그리고 산정된 전변위를 외적기준으로 하고, 각 RMR 인자들을 설명변수로 하는 수량화분석을 수행하였다. 그 결과 각 RMR 인자의 변위 영향도를 결정하였으며, 최종적으로 수정된 RMR 배점 체계를 제안하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.266-272
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• 2021

친수지구는 주민들의 친수활동을 위한 공간을 계획적으로 관리하기 위하여 지정한 곳을 의미하며, 하천 친수공원의 효율적인 관리를 위해서는 친수시설의 GIS 자료 및 DB구축의 자동화 작업이 필요하다. 이에 대한 대안으로 드론영상이나 항공영상을 활용한 객체기반 분류 방법이 국토의 3차원 공간정보를 획득할 수 있는 효율적 수단으로 주목받고 있다. 추출된 윤곽선에 포함된 잡영을 제거하기 위해서는 윤곽선의 선형 평활화 작업이 필요하며 수동으로 적용하기에는 많은 어려움이 따르므로 이를 극복하기 위한 여러가지 자동화 방법들이 개발되었고, 그 중 현재까지 가장 널리 연구되고 활용되어지고 있는 방법은 선형 평활화 방법이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 친수시설의 기하학적 형상에 대하여 선형 평활화 알고리즘인 Douglas-Peucker, Visvalingam-Whyatt, Bend-simplify 알고리즘에 대한 적합성을 판단하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.137-137
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• 2023

해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.