• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.727-731
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• 2020

인공신경망의 예측 결과에 대한 원인을 분석하는 것은 모델을 신뢰하기 위해 필요한 작업이다. 이에 컴퓨터 비전 분야에서는 돌출맵 또는 히트맵의 형태로 모델이 어떤 내용을 근거로 예측했는지 시각화 하는 모델 해석 방법들이 제안되었다. 하지만 오디오 분야에서는 스펙트로그램 상의 시각적 해석이 직관적이지 않으며, 실제 어떤 소리를 근거로 판단했는지 이해하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 히트맵의 청취 분석 시스템을 제안하고, 이를 활용한 음향 장면 분류 모델의 히트맵 청취 분석 실험을 진행하여 인공신경망의 예측 결과에 대해 사람이 이해할 수 있는 설명을 제공할 수 있는지 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.35-36
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• 2022

본 논문은 딥러닝 사람 자세 추정 모델이 사람의 관절 키포인트를 예측하는데 관절의 2차원 면적에 의해 키포인트별 𝜎, 즉, 표준 편차를 가지는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 예측하는 방법을 제안한다. 각 관절 키포인트에 대해 다른 𝜎를 가지는 정답 히트맵(Ground Truth Heatmap)과 제안한 Gaussian Mixture Block를 모델에 추가해서 관절의 크기를 맞는 히트맵을 예측한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.66-71
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• 2019

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.19-28
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• 2023

과실 수확 분야에서 다양한 계절성과 수확 비용 상승 등으로 자동 로봇 수확에 대한 관심이 증가하고 있다. 빛의 변화, 바람에 의한 진동, 나뭇잎 및 가지 겹침 등 복잡한 과수원 환경에서 정확한 사과 검출은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 로봇 자동 사과 수확에 유리한 데이터셋과 적응형 히트맵 회귀 모델을 소개한다. 사과 데이터셋은 사과 위치뿐만 아니라 가시성을 같이 레이블링하였다. 가시성에 따라 가우시안 모양을 조절하는 적응형 히트맵 회귀 모델을 사용하여 사과 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과 MAP@K가 K=5와 K=10일 때 0.9809, 0.9801로 사과 수확 로봇에 응용 가능한 성능을 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.564-572
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• 2019

최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 얼굴 특징점 검출 방법의 성능은 크게 향상되었다. 대표적인 얼굴 특징점 검출 방법인 히트맵 회귀 방법은 효율적이고 강력한 방법으로 널리 사용되고 있으나, 단일 네트워크를 통해 특징점 좌표를 즉시 얻을 수 없으며, 히트맵으로부터 특징점 좌표를 결정하는 과정에서 정확도가 손실된다는 단점이 존재한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 히트맵 회귀 방법에 적분 회귀 방법을 결합할 것을 제안한다. 여러 가지 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 적분 회귀 네트워크가 얼굴 특징점 검출 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.51-52
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• 2018

화력발전용 순환유동층 보일러는 환경오염의 주요인인 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)의 배출량이 적은 친환경 화력발전용 보일러로 화력발전 업계에서 각광받고 있는 추세이다. 그러나 순환유동층 보일러의 연료인 유동매체는 미분탄과 같이 작지만 단단한 고체이므로 유동매체의 타격으로 인해 워터월(waterwall) 튜브의 마모는 물론 누설까지 야기할 수 있다. 순환유동층 보일러 튜브에서 누설된 증기는 보일러 내부에 클링커(Clinker)를 발생시키고 이는 순환유동층 보일러 튜브 표면에 응고되어 열전도율을 감소시킬 뿐만 아니라 보일러 운전정지의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 음향방출 센서를 이용하여 화력발전용 순환유동층 보일러 튜브의 누설 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 매질의 분자단위 이동에 의해 발생되는 탄성파를 감지할 수 있는 음향방출 센서를 이용하고, 보일러 워터월 튜브의 멤브레인 용접부와 비용접부(seamless)의 감쇠율을 고려한 위치별 센서 감도 추정 알고리즘을 통해 워터월 튜브의 위치별 진폭 크기를 히트맵으로 표현할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.139-140
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• 2019

난독증은 정상적인 지능에도 불구하고 문장을 읽기가 어려운 독서 장애다. 난독증 진단 방법은 ADHD처럼 증상 체크리스트가 없다. 지적장애를 판정할 때 사용하는 웩슬러 지능검사 같은 전 세계인이 사용하는 아주 보편화된 심리검사도 없다. 미국 진단기준의 최신판인 DSM-5에도 어떤 검사를 해서 기준점수 아래여야 진단할 수 있다고 명확히 써놓지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 글자, 단어, 문장, 문단의 단위를 설정하여 화면에 출력하고 아이트래커를 활용하여 읽는 사람의 시선 데이터를 수집하여 히트맵으로 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.84-87
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 문서영상에서 표 안의 셀 경계선을 히트맵 회귀(heatmap regression)로 추정함으로써 표의 구조를 인식하는 방법을 제안한다. 표는 기본적으로 행과 열로 이루어져 있기 때문에, 제안하는 방법에서는 먼저 1 차원 벡터 형태로 세로/가로 방향의 행/열 경계선 위치를 찾고, 이에 병합된 셀을 처리하기 위해 경계선이 그어져야 할 위치를 2 차원으로 추정한 결과를 적용하여 온전한 표의 경계선을 구한다. 이러한 구조를 통해 제안하는 방법은 표의 행과 열에 대한 정보를 효과적으로 이용함과 동시에, 복잡한 후처리 없이 병합된 셀을 처리할 수 있는 이점을 보인다. 실험은 1 차원의 행/열 경계선 위치를 반영하는 두 가지 방식에 대해 PubTabNet[11]에 대해 진행하여 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.284-287
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• 2021

4차 산업혁명으로 인해 제조산업에 인공지능, 빅데이터와 같은 ICT 기술을 활용한 스마트팩토리의 제조 공정 자동화 및 장치 고도화 연구가 진행되고 있다. 제조 공정 자동화를 위해 스마트팩토리의 각 계층별 장치들이 유기적으로 연결되고 있으며, 이로 인해 발생 가능한 보안위협도 증가하고 있다. 스마트팩토리에서는 SIEM 등의 장비가 보안위협 데이터를 수집·분석·시각화하여 대응하고 있다. 보안위협 데이터 시각화에는 그리드 뷰, 피벗 뷰, 그래프, 차트, 테이블을 활용한 대시보드 형태로 제공하고 있지만, 이는 스마트팩토리 전 계층의 보안위협 데이터 확인에 대한 가시성이 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 보안위협 데이터를 CVSS 점수 기반의 Likelihood와 보안위협 데이터 기반의 Impact를 활용하여 위험도를 도출하고, 히트맵 기반 스마트팩토리 보안위협 데이터 시각화 모델을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.113-122
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• 2017

영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.