• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.1-9
• /
• 2021

축삭(axon), 가지돌기(dendrite), 신경세포체(cell body)와 같은 뉴런의 소기관을 분리하는 작업은 신경학적 현상의 분석에 도움을 준다. 최근에 딥러닝 기술을 이용하여 이를 수행하고자 하는 시도들이 있지만, 데이터의 노이즈, 훈련 데이터와의 차이 등으로 인해 결과에 오류를 포함할 가능성이 있다. 따라서, 이러한 기술을 실제 분석에 활용하기 위해서는 결과를 교정하는 과정이 필수적이지만, 이는 전문가가 수작업으로 수행해야 하기 때문에 많은 노력과 시간이 소요된다. 우리는 딥러닝 결과에 존재하는 오류들을 보다 손쉽게 교정할 수 있는 대화형 뉴런 구조 교정 방법을 제안한다. 이 방법은 구조적 일관성을 지니는 뉴런의 특성을 기반으로 뉴런 구조를 교정하여 적은 사용자의 인터랙션으로도 높은 정확도의 교정 결과를 얻을 수 있도록 한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.21-27
• /
• 2018

본 논문에서는 수평 방향의 경계선 정보를 이용한 마모 정도 및 편마모 검출 알고리즘을 제안한다. 입력 이미지의 노이즈는 양방향 필터로 제거한 다음 제안된 마스크를 사용하여 필터링된 이미지에서 경계선이 추출된다. 타이어가 마모됨에 따라, 타이어 숄더 또는 타이어 바퀴의 바닥에 팬 홈이 수직 홈보다 더 많이 바뀐다. 그러므로 타이어 숄더 또는 타이어 홈의 모서리는 수직 홈의 모서리보다 타이어 장착에 대한 정보가 더 많다. 제안 된 마스크는 이 특징을 반영하여 수평 모서리 추출에 사용된다. 경계선 추출 후, 경계선 이미지는 두 가지 레벨 시스템으로 표현된다. 이진화 이미지의 경계선 화소는 착용도 및 불균일한 착용을 결정하는 데 사용된다. 이 제안 된 방법은 다른 장비 없이 쉽게 사용할 수 있다. 제안 된 방법은 실제 차량을 사용하여 수행되었으며, 실험 결과는 착용도 및 착용 불균일성을 검출하는데 있어 제안 된 방법의 우수한 성능을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.1092-1095
• /
• 2019

본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 임베디드 보드는 메인모듈, ADC 모듈, I/O 모듈로 구성된다. 메인모듈은 주 연산장치로써 임베디드 보드를 구동하는 운영체제가 포팅되어서 외부장치와 산업용 프로토콜을 이용하여 통신할 수 있는 통신부를 탑재하고 있다. ADC 모듈은 필드에 설치되어 있는 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할을 한다. I/O 모듈은 필드기기의 상태, 경보, 가동명령 등을 전달하기 위하여 외부의 노이즈로부터 차단하기 위한 절연회로를 탑재한 디지털 입출력 모듈이다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 임베디드 보드의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 프로토콜의 연동개수는 5개, 하드웨어의 클록 동기화 속도는 10us, 배터리로 구동되는 보드의 동작시간은 8시간 이상으로서 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.134-143
• /
• 2020

자동차 번호판 인식 기술은 도로의 교통상황 통제, 과속차량 단속, 도주 차량의 추적 등 현대 교통 시설 및 교통 안전망을 책임지고 있는 핵심 기술 중 하나이다. 이 기법은 과거에도 연구되었던 분야였으나 최근 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 기법들을 적용하여 향상된 성능을 보이는 분야이며, 크게 자동차 번호판 검출과 번호판 인식으로 나뉜다. 본 연구에서는 다양한 객체 검출 모델과 WPOD-Net(Warped Planar Object Detection Network) 모델을 활용하여 자동차 번호판 검출 성능을 향상시키기 위한 실험을 진행하였으며, 객체 검출 모델을 활용하여 번호판을 검출하는 기존 방식들 대신 차량을 검출한 다음 번호판을 검출하는 방식을 택하여 정확도를 높였다. 특히 Super-Resolution 기법 중 하나인 Fast-SRGAN 모델을 활용하여 이미지 내에 존재하는 노이즈를 제거하는 처리를 통해 최종 성능을 향상시켰다. 결과적으로 92.38%에서 96.72%로 선행 연구 대비 평균 4.34% 향상된 성능이 실험을 통해 확인되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.27-34
• /
• 2021

본 논문에서는 HEVC(High Efficiency Video Coding) 기반의 실감형 콘텐츠에 대한 실시간 스트리밍 저작권 보호 기법을 제안한다. 기존의 연구는 저작권 사전 보호와 저작권 사후 보호를 위해 암호화와 모듈러 연산을 사용하기 때문에 초고해상도의 영상에서 지연이 발생한다. 제안하는 기법은 HEVC의 CABAC 코덱만으로 스레드풀 기반에서 DRM 패키징을 하고 GPU 기반에서 고속 비트 연산(XOR)을 사용하여 병렬화를 극대화하므로 실시간 저작권 보호가 가능하다. 이 기법은 세 가지의 해상도에서 기존 연구와 비교한 결과 PSNR은 평균 8배 높은 성능을 보였고, 프로세스 속도는 평균 18배의 차이를 보였다. 그리고 포렌식마크의 강인성을 비교한 결과 재압축 공격에서 27배 차이를 보이며, 필터 및 노이즈 공격에서는 8배 차이를 보였다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.465-470
• /
• 2020

복합 소재는 금속보다 가벼운 특성을 가져 경량화가 필수인 항공 산업에 널리 사용되고 있다. 하지만 복합소재는 생산 공정 중 내부 보이드 형성, 접착제 혼합 불량, 미접착 부분 발생 등 결함 요소가 발생할 수 있고, 저 에너지 충격에 의한 미세균열 및 층간분리가 발생할 위험이 있다. 그러므로 구조물 손상검사가 필수적으로 요구된다. 이에 FBG를 이용한 구조 건전성 모니터링이 주목받고 있다. FBG는 기존의 전기적 센서에 비해 전기적 노이즈 영향을 받지 않고 부식에 강하며 멀티플렉싱이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 FBG를 계측하는 인터로게이터는 대형 구조물 계측을 전제로 만들었기 때문에 가격이 고가이며, 크기가 큰 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 광 스위치와 WDM필터, LTF를 이용해 무인항공기나 소형항공기에 사용할 수 있도록 저가형 인터로게이터를 설계하여, 기존의 고가 인터로게이터와 비교를 진행하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권11호
• /
• pp.36-47
• /
• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.281-288
• /
• 2024

6세대(6G) 이동통신 기술은 초고속과 초대역, 그리고 초연결성을 중심으로 발전하고 있다. 통신 기술의 발전으로 사물 인터넷(IoT) 기술에서 만물 인터넷(IoE) 기술로 확장되며 초연결 사회의 형성이 급속화되고 있다. 하지만 그와 동시에 IoT 디바이스를 대상으로 하는 보안 위협이 광범위해지고 무단 액세스나 정보 유출 등 침해사고에 대한 우려가 커지며 보안 강화 솔루션의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 IoT 보안 위협에 대응하기 위해 실시간으로 수집한 네트워크 트래픽을 활용하여 오토인코더 기반의 이상징후 탐지 모델을 구현한다. 실제 IoT 환경에서 각종 공격에 대한 IoT 디바이스 트래픽 데이터를 수집하기 어려운 점을 고려하여 비지도 학습 기반의 오토인코더 신경망을 사용하며, 학습 데이터의 노이즈 적용과 잠재 공간의 차원에 따라 서로 다른 6가지 오토인코더 모델을 구현한다. 실험을 통해 모델 성능을 비교하여 비정상적인 네트워크 트래픽을 탐지하는 이상징후 탐지 모델에 대한 성능 평가를 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.91-98
• /
• 2024

본 논문에서는 공기방울이 있는 불투명한 얼음 구를 효율적으로 표현할 수 있는 기하학적 접근법 기반의 입자-격자 혼합 프레임워크를 소개한다. 격자를 통해 수온이 확산되고 입자를 통해 얼음 내부에 표현되는 공기방울을 표현한다. 노이즈한 용존공기장(Dissolved air field)이 생성되는 이전 기법의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레벨셋을 이용하여 알고리즘을 경량화한다. 즉, 활성화 입자(Active particle)의 개수와 초기 용존산소량(Dissolved oxygen)을 이용하여 열확산의 종료 조건을 효율적으로 제어한다. 또한 공기방울 근처에만 계산했던 이전 용존공기장 기법을 투명한 영역에도 확산하여 사실적인 얼음 구를 표현했고, 입자의 방향성을 정확하게 계산하기 위해 레벨셋 기반의 접근법을 소개한다. 결과적으로 본 논문에서 제시한 방법은 기존 기법에 비해 약 3배정도 빨랐으며 시각적으로 개선된 불투명 얼음 구의 가시화 결과를 보여주기 때문에 물리적인 가상 얼음 형태를 표현하는 분야에 활용될 수 있다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권8호
• /
• pp.253-263
• /
• 2013

광학측정기법 중 주파수 스캐닝 간섭계는 기존 3차원 측정기법과 비교하여 광학 하드웨어 구조가 측정과정동안 고정되어 있어, 대물렌즈나 대상물체의 수직 스캐닝 없이 단지 광원의 주파수만 특정한 주파수 밴드내에서 스캐닝 하여 대상물체에 주사되므로, 우수한 광학 측정 성능을 보인다. 광원의 주파수를 변경하여 간섭계를 통해 간섭 영상을 획득한 후, 밝기 영상 데이터를 주파수 영역 데이터로 변환하고, 고속 푸리에 변환을 통한 주파수 분석을 이용하여 대상 물체의 높이 정보를 계측한다. 하지만, 대상물체의 광학적 특성에 기인한 광학노이즈와 주파수 스캐닝동안 획득되는 영상의 수에 따라 증가하는 영상처리시간은 여전히 주파수 스캐닝 간섭계의 문제이다. 이를 위해, 1) 편광기반 주파수 스캐닝 간섭계가 광학 노이즈에 대한 강인성을 확보하기 위해 제안되어진다. 시스템은 주파수 변조 레이저, 참조 거울 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 대상 물체 앞단의 ${\lambda}/4$ 판, 편광 광분배기, 이미지 센서 앞단의 편광기, 광섬유 광원 앞단의 편광기, 편광 광분배기와 광원의 편광기 사이에 위치하는 ${\lambda}/2$ 판으로 구성된다. 제안된 시스템을 이용하여, 편광을 기반으로한 간섭이미지의 대조대비를 조절할 수 있다. 2) 신호처리 고속화 방법이 간섭계 시스템을 위해 제안되며, 이는 그래픽 처리 유닛(GPU)과 같은 병렬처리 하드웨어와 계산 통합 기기 구조(CUDA)와 같은 프로그래밍 언어로 구현된다. 제안된 방법을 통해 신호처리 시간은 실시간 처리가 가능한 작업시간을 얻을 수 있었다. 최종적으로 다양한 실험을 통해 제안된 시스템을 정확도와 신호처리 시간의 관점으로 평가하였고, 실험결과를 통해 제안한 시스템이 광학측정기법의 실적용을 위해 효율적임을 보였다.