• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1309-1320
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• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.89-94
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• 2024

Indian subcontinent is a birthplace of multilingual people where documents such as job application form, passport, number plate identification, and so forth is composed of text contents written in different languages/scripts. These scripts may be in the form of different indic numerals in a single document page. Due to this reason, building a generic recognizer that is capable of recognizing handwritten indic digits written by diverse writers is needed. Also, a lot of work has been done for various non-Indic numerals particularly, in case of Roman, but, in case of Indic digits, the research is limited. Moreover, most of the research focuses with only on MNIST datasets or with only single datasets, either because of time restraints or because the model is tailored to a specific task. In this work, a hybrid model is proposed to recognize all available indic handwritten digit images using the existing benchmark datasets. The proposed method bridges the automatically learnt features of Capsule Network with hand crafted Bag of Feature (BoF) extraction method. Along the way, we analyze (1) the successes (2) explore whether this method will perform well on more difficult conditions i.e. noise, color, affine transformations, intra-class variation, natural scenes. Experimental results show that the hybrid method gives better accuracy in comparison with Capsule Network.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제13권3호
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• pp.205-214
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• 2015

In this paper, we propose a new approach to learning a discriminative model for figure/ground segmentation by incorporating the bag-of-features and conditional random field (CRF) techniques. We advocate the use of image patches instead of superpixels as the basic processing unit. The latter has a homogeneous appearance and adheres to object boundaries, while an image patch often contains more discriminative information (e.g., local image structure) to distinguish its categories. We use pixel-level sparse coding to represent an image patch. With the proposed feature representation, the unary classifier achieves a considerable binary segmentation performance. Further, we integrate unary and pairwise potentials into the CRF model to refine the segmentation results. The pairwise potentials include color and texture potentials with neighborhood interactions, and an edge potential. High segmentation accuracy is demonstrated on three benchmark datasets: the Weizmann horse dataset, the VOC2006 cow dataset, and the MSRC multiclass dataset. Extensive experiments show that the proposed approach performs favorably against the state-of-the-art approaches.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.52-67
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• 2020

최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.315-324
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• 2011

인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권11호
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• pp.619-624
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• 2016

Social-aware video는 자유로운 스토리 전개를 통해 인물들간의 관계뿐만 아니라 경제, 정치, 문화 등 다양한 지식을 사람에게 전달해주고 있다. 특히 장소에 따른 사람들간의 대화 습성과 행동 패턴은 사회관계를 분석하는데 있어서 아주 중요한 정보이다. 하지만 멀티모달과 동적인 특성으로 인해 컴퓨터가 비디오로부터 자동으로 지식을 습득하기에는 아직 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 기존의 연구에서는 딥하이퍼넷 모델을 사용하여 드라마 등장인물의 시각과 언어 정보를 기반으로 계층적 구조를 사용해 소셜 네트워크를 분석하였다. 하지만 장소 정보를 사용하지 않아 전반적인 스토리로부터 소셜 네트워크를 분석할 수밖에 없었다. 본 논문에서는 기존 연구를 바탕으로 장소 정보를 추가하여 각 장소에서의 인물 특성을 분석해 보았다. 본 논문에서는 총 4400분 분량의 TV드라마 "Friends"를 사용했고 C-RNN모델을 통해 등장인물을 인식하였으며 Bag of Features로 장소를 분류하였다. 그리고 딥하이퍼넷 모델을 통해 자동으로 소셜 네트워크를 생성하였고 각 장소에서의 인물 관계 변화를 분석하였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제5권4호
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• pp.355-362
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• 1998

적외선을 발생하는 생광석 분말을 0, 10, 20, 30 및 40%를 함유하는 폴리에틸렌필름(PFRO)을 제작하여 그 특성을 조사하는 한편 김치를 포장하여 1$0^{\circ}C$에서 저장하면서 대장균을 비롯한 균수와 품질변화를 조사하였다. pH와 산도의 변화로 평가한 숙성정도는 PFRO포장김치가 대조구에 비하여 숙성이 촉진되는 경향을 나타내었으나 숙성된 김치맛을 띠는 총기간은 길었다. PFRO포장김치는 대조구에 비하여 젖산균 수는 많으면서 대장균수는 현저하게 적었으며, L*값은 전반적으로 낮은 반면 a*, b*값은 높았다. PFRO포장김치는 대조구에 비하여 숙성 숙성초기부터 숙성된 맛과 적당한 아삭아삭한 맛을 나타내었으며, 종합적인 맛의 평가치가 높게 유지되는 일수가 길었다. 김치 포장에 적합한 생광석 함유율은 10-20%이었다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제8권2호
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• pp.191-198
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• 2001

목 적 : 최근 3개월 이하의 열이 나는 영아에서 특정 임상 경과나 검사실 소견으로 확인된 일부의 환자들은 심각한 세균 감염에 대해 저위험군에 속하며 이들은 외래 치료가 가능할 수도 있다고 한다. 본원 소아과에서는 원인 없이 열이 나는 생후 28일에서 90일 사이의 어린 영아들은 패혈증 의심하에 입원하여 세균성 원인이 아니라는 것이 밝혀질 때까지는 항생제를 투여하였다. 지난 1년 동안 원인 없이 열이 나서 입원 치료한 이 연령군의 영아들을 임상적으로 분석하여 앞으로 치료 방향에 도움을 얻고자 본 연구를 시행하였다. 방 법 : 2000년 1월부터 2000년 12월까지 울산동강병원 소아과에 원인 없이 열이 나서(직장 체온${\geq}38^{\circ}C$) 패혈증 의심하에 입원 치료하였던 131례를 대상으로 성별분포, 계절분포, 원인질환, 발열기간 등을 후향적으로 검토하였다. 또한, 심각한 세균감염증에 대한 저위험군의 환아를 식별하기 위해 흔히 사용되는 기준인 개선된 Rochester criteria를 이용하여 대상환아들을 분석하였다. 결 과 : 대상 환아 131례 중 요로감염이 60례(45.8%)로서 가장 많았고, 무균성 뇌막염이 33례(25.2%), 균혈증 2례(1.5%), 특별한 진단명을 붙일 수 없는 예가 36례(27.5%)였다. 균혈증 2례의 원인균은 Staphylococcus aureus였다. Rochester criteria의 저위험군에 속하는 예가 57례(43.5%), 그렇지 않은 군에 속하는 예가 74례(56.5%)였으며, 요로감염은 저위험군, 그렇지 않은 군은 각각 43.8%, 47.3%, 무균성 뇌막염이 각각 28.1%, 23.0%, 특별한 진단명을 붙일 수 없는 예가 각각 28.1%, 27.0%로서 두 군간의 차이가 없어 Rochester criteria가 본 연구대상 환아들에게는 이들 질환을 구별할 수 있다는 결론을 얻지 못했다. 2례의 균혈증은 모두 저위험군이 아닌 군에 속해 있었다. 남아 85례, 여아 46례로서 남녀비가 1.8 : 1이였고, Rochester criteria에 의한 저위험군과 그렇지 않은 군의 남녀비는 1.9 : 1, 1.8 : 1오서 두 군간의 차이는 없었다. 봄철과 여름철에 각각 35.1%, 36.7% 발생하여 대다수를 차지하였고 무균성 뇌막염은 봄철 16례(48.5%), 여름철 13례(39.4%), 겨울철 4례(12.1%) 발생하였는데, 봄철에 발생한 환아 중 12례는 5월에, 여름철에 발생한 13례 중 12례는 6월에 발생하여 5월과 6월에 대부분 발생하였다. 항생제 투여 후 발열이 소실되는 기간이 48시간 이내에 61.8%, 72시간 이내가 83.2%로서 48~72시간 이내에 대부분의 열이 소실되었으며, Rochester criteria에 의한 저위험군과 그렇지 않은 군의 비교시 48시간 이내가 각각 54.4%, 67.6%, 72시간 이내가 각각 78.9%, 86.5%로서 두군간의 차이는 없었다. 결 론 : 생후 28일에서 90일 사이의 원인 없이 열이 나는 어린 영아는 철저한 이학적 검사와 검사실 소견으로 저위험군에 속하는 경우 보호자가 잘 돌볼 능력이 있고 의사와 연락이 잘 되는 경우 외래 치료가 가능하겠으며, 소변 배양 검사는 채뇨백보다는 도뇨관 채뇨법이나 방광 천자로서 채취한 소변으로 검사를 실시해야 하겠다. 향후 좀 더 바람직한 치료방침을 정하기 위해서 전향적인 연구가 꼭 필요할 것으로 사료된다.