• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.421-433
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• 2006

본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.35-41
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• 2021

In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1890-1897
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• 2021

사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제36권4호
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• pp.146-153
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• 2014

Purpose: This study compares and evaluates the efficacy of graft materials after maxillary sinus bone grafts with autogenous tooth bone graft material (AutoBT), demineralized freeze-dried bone allograft (DFDBA) and deproteinized bovine bone mineral (DBBM). Methods: The study involved 30 sinuses in 26 patients who visited the Division of Oral and Maxillofacial Surgery, Department of Dentistry in Ajou University Hospital and received either AutoBT, DFDBA or DBBM with sinus elevation using the lateral window technique. Sinus graft height was measured before, immediately after, and six months after bone graft with panoramic radiography and the height changes of the sinus floor was compared according to the graft materials. Results: After six months, the decrease ratio of graft heights were 13.57% for AutoBT group, 14.30% for DFDBA group, and 11.92% for DBBM group. There was no statistically significant difference. Conclusion: The new maxillary sinus floor formed by the upper border of bone graft material, can repneumatize after the maxillary sinus elevation. Thus, long-term stability of sinus graft height represents an important factor for implant success. We found that the three graft materials for sinus elevation do not differ significantly and all three graft materials showed excellent resistance to maxillary sinus repneumatization. However, due to the special circumstances of the maxillary sinus and small sample, the actual difference between the three graft materials may not have been detectable. Therefore further study needs to be conducted for more reliable study results.

• 기본간호학회지
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• 제5권2호
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• pp.225-236
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• 1998

The literature review about bladder management method given to maintain and improve health of neurogenic bladder patients was done. Because the study of neurogenic bladder patients in nursing field is not enough, I tried to find report the study tendency through literature review, 1. There are five types of neurogenic bladder such as uninhibited neurogenic bladder, reflex neurogenic bladder, autonomous neurogenic bladder, sensory paralytic neurogenic bladder, and motor paralytic neurogenic bladder. 2. The accurate assessment of neurogenic bladder is done mainly through urodynamics and especially cystometrogram and urethrogram are used. 3. As the study of therapeutic management, the effect of Desmopressin, bladder auto-augmentation, incision of external urethral sphincter muscle, subarachnoid block and pudendal never block using phenol was studied. 4. For the study of general management, the effect of bladder training progam, intermittent catheterization and infection control has been studied but there has not been any obvious study in nursing field. Reviewed the study condition, it is necessary to develope bladder training program in order to increase life quality of neurogenic bladder patients.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.56-60
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• 2023

기존의 음성인식은 청장년 층에 초점이 맞추어져 있었으나, 최근 고령화가 가속되면서 노인 음성에 대한 연구 필요성이 증대되고 있다. 그러나 노인 음성 데이터셋은 청장년 음성 데이터셋에 비해서는 아직까지 충분히 확보되지 못하고 있다. 본 연구에서는 부족한 노인 음성 데이터셋 확보에 기여하고자 희소한 노인 데이터셋을 증강할 수 있는 방법론에 대해 연구하였다. 이를 위해 노인 음성 특징(feature)을 분석하였으며, '주파수'와 '발화 속도' 특징을 일반 성인 음성에 합성하여 데이터를 증강하였다. 이후 Whisper small 모델을 파인 튜닝한 뒤 노인 음성에 대한 CER(Character Error Rate)를 구하였고, 기존 노인 데이터셋에 증강한 데이터셋을 함께 사용하는 것이 가장 효과적임을 밝혀내었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권10호
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• pp.3716-3724
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• 2023

Loose parts monitoring and detecting alarm type in real Nuclear Power Plant have challenges such as background noise, insufficient alarm data, and difficulty of distinction between alarm data that occur during start and stop. Although many signal processing methods and alarm determination algorithms have been developed, it is not easy to determine valid alarm and extract the meaning data from alarm signal including background noise. To address these issues, this paper proposes a denoising autoencoder-based majority vote classification. Training and test data are prepared by acquiring alarm data from real NPP and simulation facility for data augmentation, and noisy data is reproduced by adding Gaussian noise. Using DAEs with 3, 5, 7, and 9 layers, features are extracted for each model and classified into neural networks. Finally, the results obtained from each DAE are classified by majority voting. Also, through comparison with other methods, the accuracy and the false alarm rate are compared, and the excellence of the proposed method is confirmed.

• 지질공학
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• 제32권2호
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• pp.221-239
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• 2022

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제35권1호
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• pp.55-59
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• 2013

In the oral and maxillofacial area, bone defects are created by various reasons and demand for bone grafts, while dental implant implantation has been increased consistently. To solve these problems, there has been development of autogenous tooth-bone graft material (AutoBT$^{(R)}$, Korea Tooth Bank Co., Korea), and we have collected ground reasons to substitute free autobone graft with this material in clinical use. This autogenous tooth-bone graft material is produced in powder type and block type. Block type is useful in esthetic reconstruction of the defect site and vertical and horizontal augmentation of alveolar bone because this type has high strength value, well maintained shape and is less absorbed. Therefore, the author of this study gained favorable result by grafting the block type autogenous tooth-bone graft material after dental implant implantation on the bone defects of the mandibular molar extraction site. Moreover, the author represents this case with literature review after confirming bone remodeling on the computed tomography image and by histological analysis.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2018-2043
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• 2022

Nowadays, COVID-19 infections are influencing our daily lives which have spread globally. The major symptoms' of COVID-19 are dry cough, sore throat, and fever which in turn to critical complications like multi organs failure, acute respiratory distress syndrome, etc. Therefore, to hinder the spread of COVID-19, a Computerized Doughty Predictor Framework (CDPF) is developed to yield benefits in monitoring the progression of disease from Chest CT images which will reduce the mortality rates significantly. The proposed framework CDPF employs Convolutional Neural Network (CNN) as a feature extractor to extract the features from CT images. Subsequently, the extracted features are fed into the Adaptive Dragonfly Algorithm (ADA) to extract the most significant features which will smoothly drive the diagnosing of the COVID and Non-COVID cases with the support of Doughty Learners (DL). This paper uses the publicly available SARS-CoV-2 and Github COVID CT dataset which contains 2482 and 812 CT images with two class labels COVID⁺ and COVI^-. The performance of CDPF is evaluated against existing state of art approaches, which shows the superiority of CDPF with the diagnosis accuracy of about 99.76%.