• 방송공학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.166-173
• /
• 2014

최근 다양한 방송 및 영상 분야에서 사람의 행동을 인식하여는 연구들이 많이 이루어지고 있다. 영상은 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에 제약된 환경에서 유용한 템플릿 방법들보다 특징점에 기반한 연구들이 실제 사용자 환경에서 더욱 관심을 받고 있다. 특징점 기반의 연구들은 영상에서 움직임이 발생하는 지점들을 찾아내어 이를 3차원 패치들로 생성한다. 이를 이용하여 영상의 움직임을 히스토그램에 기반한 descriptor(서술자)로 표현하고 학습기반의 판별기로 최종적으로 영상내에 존재하는 행동들을 인식하였다. 그러나 단일 판별기로는 다양한 행동을 인식하기에 어려움이 있다. 따라서 이러한 문제를 개선하기 위하여 최근에 다중 판별기를 활용한 연구들이 영상 판별 및 물체 검출 영역에서 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 행동 인식을 위하여 support vector machine과 sparse representation을 이용한 decision-level fusion 방법을 제안하고자 한다. 제안된 논문의 방법은 영상에서 특징점 기반의 descriptor를 추출하고 이를 각각의 판별기를 통하여 판별 결과들을 획득한다. 이 후 학습단계에서 획득된 가중치를 활용하여 각 결과들을 융합하여 최종 결과를 도출하였다. 본 논문에 실험에서 제안된 방법은 기존의 융합 방법보다 높은 행동 인식 성능을 보여 주었다.

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

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권10호
• /
• pp.707-721
• /
• 2022

본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제26권4호
• /
• pp.211-228
• /
• 2023

방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권9호
• /
• pp.123-130
• /
• 2022

Modernization of the educational sector requires globalization, democratization, and the transition to an information technology society. The main goal of education at the present stage is to solve the problem of ensuring the priority of the development of education and science. In modern conditions, the quality of training of qualified specialists is becoming particularly relevant. The great role of teacher education is emphasized by its main goal, which is to train specialists who can ensure the versatile and innovative development of a person as a person and the highest value of society, its mental, physical and aesthetic abilities, high moral qualities, and, consequently, the enrichment on this basis of the intellectual, creative and cultural potential of the people. Among the strategic tasks of modernizing higher education is to ensure informatization of the educational process and access to International Information Systems. The essence of the concept of multimedia is clarified. In the context of media education, multimedia lists a number of functions: informational, interpretive, cultural, entertainment, and educational. The need to meet the needs outlined in the article in the conditions of informatization of the educational process requires the teacher to have knowledge and skills in the field of multimedia pedagogical technologies, knowledge of advanced methods and means of modern science. It is considered what relevant concepts of media education have been developed and are being developed in Ukraine and form an important basis for the modernization of education, which will contribute to the construction of an information society in the country and the formation of civil society. Distance learning is considered - the most democratic form of education that allows broad segments of society to get an education. Distance learning methods are used in higher education institutions, in school education, in the system of advanced training of teachers, in the system of training managerial personnel.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권10호
• /
• pp.397-402
• /
• 2019

암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.248-255
• /
• 1999

본 연구에서는 고등학교 학습 부진 학생을 대상으로 법률학적 탐구 모형에 의한 STS 프로그램의 효과에 대해서 조사하였다. 야간 고등학교 학생 76명을 연구 대상으로 하여 법률학적 모형에 의한 STS 프로그램을 적용한 실험 집단과 전통적인 강의식 수업을 실시한 통제 집단으로 나누어 조사하였다. 본 연구에서 활용한 법률학적 모형에 의한 STS 프로그램은 고등학교 공통과학의 생명 단원 중 '영양과 건강', '자극과 반응'과 '생식'의 3개 소단원을 8차시 분량으로 나누어 적용하였다. 실험 집단의 학업 성취도는 통제 집단에 비해 유의미하게 향상되었으며 (p<.05) 과학에 대한 전반적인 태도에 있어서도 긍정적으로 변화하였다(p<.05). 이 결과로부터 학생의 학업 성취수준에 적합한 STS 프로그램의 개발이 필요하며, 학습 부진아를 위한 교수 학습 방법 및 학습 프로그램의 개발이 요구된다고 하겠다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.43-52
• /
• 2022

사람이 느끼는 피로는 다양한 생체신호로부터 측정이 가능한 것으로 알려져 있으며, 기존 연구는 질병과 관련된 심각한 피로수준을 산정하는데 주된 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 피실험자의 영상을 이용하여 딥러닝 기반의 영상 분석 기술을 적용, 피로 여부를 판단하기 위한 모델을 제안한다. 특히 화상 분석에서 통상적으로 사용되는 객체 인식, 요소 추출과 함께 영상 데이터의 시계열적 특성을 고려하여 방법론을 교차한 3개 분석모델을 제시했다. 다양한 피로상황에서 수집된 정면 얼굴 영상 데이터를 이용하여 제시된 모델을 실험하였으며, CNN 모델의 경우 0.67의 정확도로 피로 상태를 분류할 수 있어 영상 분석 기반의 피로 상태 분류가 유의미하다고 판단된다. 또한 모델별 학습 및 검증 절차 분석을 통해 영상 데이터 특성에 따른 모델 적용방안을 제시했다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
• /
• 제54권1호
• /
• pp.3-12
• /
• 2024

Deep learning (DL) offers promising performance in computer vision tasks and is highly suitable for dental image recognition and analysis. We evaluated the accuracy of DL algorithms in identifying and classifying dental implant systems (DISs) using dental imaging. In this systematic review and meta-analysis, we explored the MEDLINE/PubMed, Scopus, Embase, and Google Scholar databases and identified studies published between January 2011 and March 2022. Studies conducted on DL approaches for DIS identification or classification were included, and the accuracy of the DL models was evaluated using panoramic and periapical radiographic images. The quality of the selected studies was assessed using QUADAS-2. This review was registered with PROSPERO (CRDCRD42022309624). From 1,293 identified records, 9 studies were included in this systematic review and meta-analysis. The DL-based implant classification accuracy was no less than 70.75% (95% confidence interval [CI], 65.6%-75.9%) and no higher than 98.19 (95% CI, 97.8%-98.5%). The weighted accuracy was calculated, and the pooled sample size was 46,645, with an overall accuracy of 92.16% (95% CI, 90.8%-93.5%). The risk of bias and applicability concerns were judged as high for most studies, mainly regarding data selection and reference standards. DL models showed high accuracy in identifying and classifying DISs using panoramic and periapical radiographic images. Therefore, DL models are promising prospects for use as decision aids and decision-making tools; however, there are limitations with respect to their application in actual clinical practice.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.713-725
• /
• 2016

양면적 혁신이란 탐색과 활용의 모순된 두 가지 속성을 동시에 추구할 수 있는 조직의 혁신 능력이며, 이를 확보하게 되면 보다 우월한 성과를 거둘 수 있다는 것이 양면성 가설이다. 본 연구의 목적은 조직학습 및 혁신 분야 문헌들에 근거하여 일반적으로 가정되어 왔던 양면성 혁신과 기업성과간의 관계를 실증하는 데에 있다. 구체적으로 본 연구는 1994년에서 2009년 사이에 제작된 714편의 한국 TV 드라마 제작 프로젝트를 바탕으로 도출된 57명의 제작자를 표본으로 하여 드라마 제작자의 양면적 혁신전략이 드라마 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석 결과, 새로운 장르를 시도하는 탐색적 장르 혁신과 기존 성공 장르를 반복하는 활용적 장르 혁신의 상호작용 효과가 성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 설정된 '양면성' 가설이 지지되었다. 이러한 결과는 문화산업과 같이 불확실성이 높은 환경에서 장기적인 성과를 담보하기 위해서는 새로운 기회의 탐색과 기존 지식의 활용을 동시에 모두 추구하는 혁신 행동이 요구됨을 시사하고 있다.