• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문에서는 다중필터와 축지적 활성 윤곽선 (geodesic active contour) 알고리즘을 이용하여 용접 비드 검출 및 용접 품질 판단 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전단의 히스토그램 평활화와 가우시안 필터를 적용하여 용접 비드의 영상의 대비향상과 함께 영상을 부드럽게 하며, 영상의 잡음을 줄인다. 후에 활성 윤곽선 세그멘테이션과 형태학적 필터를 적용하여 용접 비드 영역을 검출하게 된다. 축지적 활성 윤곽선 영역화에서 매개변수인 팽창 힘을 이용하여 윤곽선을 팽창하거나 또는 축소시켜서 좀 더 정확하게 용접 비드를 검출하도록 한다. 용접 비드 영역을 검출한 후에 비드 영역의 유효 길이와 유효 폭의 비율을 이용하여 해당 용접의 품질 정오를 판단하는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 재현율 0.990, 정밀도 0.967, F-측정 0.978, IOU 0.896의 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 용접 비드 분할에 주로 사용되는 기존의 알고리즘들을 이용하여 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였으며 용접 비드의 분할 및 평가 시간은 최대 0.6초가 걸렸다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.55-65
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• 2022

X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.93-106
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• 2023

본 논문은 우리나라의 아파트를 대상으로 아파트 단지 유형에 따른 열환경 변화를 CFD 기법을 이용하여 시뮬레이션을 수행하고, 유형별 열환경을 평가하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 2000년대와 2010년대 주요 아파트 단지 유형에 대한 선행연구를 참고하여 4가지 유형을 추출한 후, 바람 유입 방향에 따른 아파트 단지 배치와 기온 변화를 분석하였다. 각 유형별로 타워형, 판상형, 혼합 주동 유형을 이용하여 표준화 모형을 제작하였으며, 이들 유형에 대해 총 8개 방향에서의 바람 유입 상황을 상정했다. 이러한 모형 및 조건을 바탕으로 CFD 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 타워형으로만 구성된 유형과 타워형을 단지 중앙에 배치하는 유형에서 바람의 방향과 상관없이 상대적으로 온도가 낮았은 것으로 나타났다. 이들 유형에서 단지 내부로 바람이 잘 유입되기 때문인 것으로 풀이되었다. 이러한 본 연구의 결과는 건물의 형태 및 단지의 배치 유형에 따라 바람의 유동 및 그에 따른 온도 분포 패턴이 상이한 것으로 나타나 설계 초기 단계에서 단지의 배치에 대한 신중한 고려가 필요함을 확인하다. 본 연구의 결과는 향후 아파트 단지의 초기 설계단계에서 지속 가능한 주거환경 조성을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제17권4호
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• pp.682-697
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• 2023

BACKGROUND/OBJECTIVES: Tibetan tea is a kind of dark tea, due to the inherent complexity of natural products, the chemical composition and beneficial effects of Tibetan tea are not fully understood. The objective of this study was to unravel the composition of Tibetan tea using knowledge-guided multilayer network (KGMN) techniques and explore its potential antioxidant and hypolipidemic mechanisms in mice. MATERIALS/METHODS: The C57BL/6J mice were continuously gavaged with Tibetan tea extract (T group), green tea extract (G group) and ddH2O (H group) for 15 days. The activity of total antioxidant capacity (T-AOC) and superoxide dismutase (SOD) in mice was detected. Transcriptome sequencing technology was used to investigate the molecular mechanisms underlying the antioxidant and lipid-lowering effects of Tibetan tea in mice. Furthermore, the expression levels of liver antioxidant and lipid metabolism related genes in various groups were detected by the real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) method. RESULTS: The results showed that a total of 42 flavonoids are provisionally annotated in Tibetan tea using KGMN strategies. Tibetan tea significantly reduced body weight gain and increased T-AOC and SOD activities in mice compared with the H group. Based on the results of transcriptome and qPCR, it was confirmed that Tibetan tea could play a key role in antioxidant and lipid lowering by regulating oxidative stress and lipid metabolism related pathways such as insulin resistance, P53 signaling pathway, insulin signaling pathway, fatty acid elongation and fatty acid metabolism. CONCLUSIONS: This study was the first to use computational tools to deeply explore the composition of Tibetan tea and revealed its potential antioxidant and hypolipidemic mechanisms, and it provides new insights into the composition and bioactivity of Tibetan tea.

• 한국해양학회지:바다
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• 제28권4호
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• pp.133-142
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• 2023

이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.519-528
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• 2023

본 논문에서는 식기 세척기 내 원심펌프를 대상으로 수치적/실험적 연구를 통해 최적 설계를 수행하였으며 유량 및 소음 성능을 개선하고자 하였다. 먼저 대상 원심펌프의 특성을 실험적으로 분석하기 위해 펌프 성능시험기를 통한 유량 실험과 반 무향실에서의 소음 실험을 진행하였다. 원심펌프 회전에 따른 내부 유동 및 유동 소음 성능을 수치적으로 모사하기 위해 전산유체역학 기반의 Reynolds Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffowcs Williams and Hawkings 방정식을 지배 방정식으로 수치해석을 수행하였다. 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였으며, 검증된 수치 기법을 활용하여 원심펌프 내 임펠러 형상에 대한 최적 설계를 수행하였다. 수치 기법의 활용을 통해 최적 설계된 임펠러의 개선된 유량 성능을 수치적으로 확인하였으며, 유동장 분석을 통해 임펠러 형상 각도 변화에 따른 유동 특성 변화 및 개선을 확인하였다. 또한, 시제품 제작 및 실험을 통해 개선 유량 성능을 검증하였으며, 팬 법칙에 의거하여 동일 유량에서 소음 수준이 감소함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.103-111
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• 2024

축류팬은 상대적으로 저압의 유동 영역에서 유동을 수송하기 위해 사용되며, 다양한 설계 변수에 대해 설계된다. 축류팬의 날개 끝 형상은 유동 및 소음 성능에 지배적인 역할을 수행하며 이에 대한 대표적인 유동 현상으로 날개 끝에서 발생하는 날개 끝 와류와 누설 와류가 있다. 이러한 3차원 유동 구조를 제어하기 위해 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 항공기 분야에서 날개 끝 와류를 억제하고 효율을 증가시키기 위해 윙렛 형상이 개발되었다. 본 연구에서는 에어컨 실외기용 축류팬 날개에 적용된 윙렛 형상의 영향을 분석하기 위한 수치적, 실험적 연구를 수행하였다. 3차원 유동 구조 및 유동 소음을 수치적으로 분석하기 위해 unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식과 Ffocws-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 전산유체역학 기법에 기초하여 수치 해석하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 수치 기법의 유효성을 검증하였다. 윙렛 형상에 따른 날개 끝 와류와 누설 와류의 형성의 차이를 3차원 유동장을 통해 비교하고, 그에 따른 공기역학적 성능을 정량적으로 비교하였다. 또한, 예측 유동장을 바탕으로 소음을 수치적으로 모사하여 윙렛 형상이 유동 소음 측면에 미치는 영향을 분석하였다. 대상 팬 모델의 시제품을 제작하여 유동 및 소음 실험을 실시하여 실제 성능을 정량적으로 평가하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.326-334
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• 2024

파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.274-280
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• 2024

기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.