• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.197-205
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• 2024

자율주행 자동차 개발 및 상용화에 있어서 주행안전도 확보가 가장 중요한 시점에서 이를 위해 전방 및 주행차량 주변에 존재하는 다양한 정적/동적 차량의 인식과 검출 성능을 고도화 및 최적화하기 위한 AI, 빅데이터 기반 알고리즘개발 등이 연구되고 있다. 하지만 레이더와 카메라의 고유한 장점을 활용하여 동일한 차량으로 인식하기 위한 연구 사례들이 많이 있지만, 딥러닝 영상 처리 기술을 이용하지 않거나, 레이더의 성능상의 문제로 짧은 거리만 동일한 표적으로 감지하고 있다. 따라서 레이더 장비와 카메라 장비에서 수집할 수 있는 데이터셋을 구성하고, 데이터셋의 오차를 계산하여 동일한 표적으로 인식하는 융합 기반 차량 인식 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레이더와 CCTV(영상) 설치 위치에 따라 동일한 객체로 판단하기에 데이터 오차가 발생하기 때문에 설치한 위치에 따라 위치 정보를 연동할 수 있는 기술 개발을 목표로 한다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1380
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• 2021

우리나라는 재난안전통신망 개통 초기로 응용서비스 앱에 대한 보안 대응은 아직은 미흡한 실정이기에, 이에 대한 선제적 보안 대응이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 재난안전통신망에서 앱을 유통하는 앱 스토어와 전용 단말에서 앱이 동작되는 안드로이드 운영체제에 대한 잠재적 취약점을 사전 예방하고자 '재난안전망 앱 보안 체계 구축'을 제안하였다. 응용서비스 앱이 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하고자 하기 위해서는, 우선 악성 및 정상 앱에 대한 데이터 셋을 구축하여 피쳐를 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행한다. 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우에 대해서 '안전 앱 인증서'를 인증하여 공인 앱에 대한 신뢰성을 확보한다. 궁극적으로 재난안전통신망 앱의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱의 재난안전 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 통신망의 안전성을 확보할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.37-42
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• 2022

본 논문에서는 신장 질환자를 대상으로 맞춤형 운동요법을 제공하기 위해 딥러닝과 같은 AI 방식을 적용한다. 딥러닝 적용을 위해 신장 질환을 판별할 수 있는 데이터셋을 학습시켜 신장 질환 여부를 판단하고 사용자의 신체정보와 질환여부에 따른 근력량인 1RM 또한 딥러닝을 통해 산출할 수 있도록 구성하였다. 산출된 근력량 1RM은 신체 부위별 산출 식을 통해 부위별 저항성 운동으로 변환하여 사용자의 신체정보에 맞춘 유산소 운동량과 함께 제공되도록 구성하였다. 본 논문에서 제안한 방식으로 지속적인 연구가 진행될 경우 다양한 질환에 대해 맞춤형 운동요법을 제공할 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.104-110
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• 2022

본 논문에서는 UAV의 BLDC 모터 진단방법과 AI진단을 위한 새로운 데이터 셋을 제안하였다. BLDC모터 진단에 있어서 PVA(Park's Vector Approach)는 주파수 성분의 많은 리플로 인해 적용이 어려움이 따르나, 리플의 성분이 3조파를 띄고 있음에 따라 3조파에 뛰어난 SG(Savitzky-Golay)필터를 적용하여 Circle fitting으로 PVA를 활용하는 방법을 제안하였다. 한편, 3상에서 2상으로 변환시키는 기법인 PVA는 변환과정 중 항상 원점을 기준으로 두게 된다. 이에 Circle fitting의 적용과정에서 원점과 측정된 중심점의 오차를 측정하여 고장진단이 가능하도록 하였다. 또한, 이때 측정된 오차의 offset 데이터 기반으로 AI기술의 새로운 데이터 셋으로 활용 가능함을 실험을 통해 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.282-284
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.115-122
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• 2024

Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.17-27
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• 2024

비디오 프레임 보간(Video Frame Interpolation)은 움직임의 연속성을 증가시켜 영상을 부드럽게 재생할 수 있어 영상, 미디어 분야에서 사용되는 중요한 기술이다. 딥러닝 기반 비디오 프레임 보간 연구에서 널리 사용되는 방법 중 하나인 커널 기반 방법(Kernel Based Method)의 경우, 지역적인 변화를 잘 포착하지만 전체적인 변화를 처리하는 데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 주요 변화 포착에 집중하기 위한 특성맵 차분, Two Direction을 적용한 새로운 U-Net 구조를 통해 파라미터 수를 줄이면서 중간 프레임을 보다 정확하게 생성하고자 한다. 실험 결과 제안한 구조가 기존보다 Vimeo, Middle-burry 등의 일반적인 데이터셋과 새로운 YouTube 데이터셋에서 기존 모델보다 약 61% 더 적은 파라미터로 PSNR 수치가 최대 0.3 우수한 성능을 달성하였다. 본 논문에서 사용한 코드는 https://github.com/Go-MinSeong/SF-AdaCoF에서 확인 가능하다.

• 대한치매학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2024

Background and Purpose: Voice, reflecting cerebral functions, holds potential for analyzing and understanding brain function, especially in the context of cognitive impairment (CI) and Alzheimer's disease (AD). This study used voice data to distinguish between normal cognition and CI or Alzheimer's disease dementia (ADD). Methods: This study enrolled 3 groups of subjects: 1) 52 subjects with subjective cognitive decline; 2) 110 subjects with mild CI; and 3) 59 subjects with ADD. Voice features were extracted using Mel-frequency cepstral coefficients and Chroma. Results: A deep neural network (DNN) model showed promising performance, with an accuracy of roughly 81% in 10 trials in predicting ADD, which increased to an average value of about 82.0%±1.6% when evaluated against unseen test dataset. Conclusions: Although results did not demonstrate the level of accuracy necessary for a definitive clinical tool, they provided a compelling proof-of-concept for the potential use of voice data in cognitive status assessment. DNN algorithms using voice offer a promising approach to early detection of AD. They could improve the accuracy and accessibility of diagnosis, ultimately leading to better outcomes for patients.