• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.347-352
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• 2016

최근 IoT 기술을 다양한 분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 각종 환경 센서를 통해 수집되는 대량의 데이터를 분석하여 적절한 정보를 제공하는 기술에 대해 연구되고 있다. 이러한 기술은 각 산업분야 중 농산업분야에서도 연구가 활발히 진행되고 있다. 농산업 분야에서 생장환경의 조성을 위한 모니터링 및 제어에 대한 연구가 많이 진행되고 있으나 병해충 및 기상재해 정보는 우리나라 평균 기상환경에 맞추어 방제 매뉴얼을 작성하여 제공됨으로 인해 실제 지역별 환경에 매우 힘든 실정이다. 특히, 특용과수는 전남지역에 생산량이 매우 높은편으로 지역 실정에 맞는 정보를 효율적으로 제공하기 위해서는 지역별 정보에 대한 수집에서 전문가 정보 제공에 이르는 다양한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 미세기상 기후 수집 및 영상 정보를 통한 이미지 분석, 예찰 모형 등을 통해 병해충 및 기상 재해에 대한 피해를 최소화하기 위한 통합지원 플랫폼을 제안한다. 특용과수의 병해충에 대한 피해를 줄이기 위해 다양한 IoT 기술들을 활용하여 이를 통해 병해충에 대한 방제시기를 적절하게 알려주고, 생장환경을 적절하게 유지함으로써 특용과수 농가의 피해를 최소화하고 생산성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제9권3호
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• pp.187-206
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• 1999

시추공 텔리뷰어 및 BIPS의 공내 검층자료를 이용하여 파쇄매질이 나타내는 투수율텐서를 수치적으로 계산하는 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 검층자료의 분석을 통해 제공되는 불연속면의 방향과 두께등의 기하학적인 정보를 입력자료로 사용하며, EPM 모델에 근거한 관계식을 적용하여 투수율텐서를 구성하는 9개 성분의 상대적인 값을 계산한다. 거제시 일운면에 위치하는 연구지역 시추공을 대상으로 수리간섭 시험을 실시하여 암반의 이방성을 추정하였으며 BIPS 검층자료로부터 프로그램에 의하여 산정된 이론값과 비교, 분석하여 프로그램의 현장 적용성을 평가하였다. 수리간섭시험을 통하여 추정한 연구지역 암반의 수평적인 이방성비와 주축방향은 2.8 및 $N77^{\circ}CE$인 반면, 프로그램을 적용하여 산정한 값은 3.0 및 $N63^{\circ}CE$로 나타냈다. 두 결과가 불일치한 이유로는 수리간섭시험 해석결과의 신뢰성, EPM모델 및 3승법칙의 현장 적용성, 프로그램에서 가정한 단열의 크기-두께 관계식의 단순화 등의 문제점을 들 수 있다. 개발된 프로그램은 투수율텐서를 계산하는 초기모델로서 단열면의 거칠기, 충전물질의 충전정도 및 수리특성을 반영하는 수리인자의 적용을 통한 개선이 요구되며, 암반의 투수성이 양호하며 시추공 간의 거리가 가까운 연구지역에서 시추공간 수압시험을 실시할 때 3차원의 현장적용성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제24권2호
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• pp.153-165
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• 1997

In male reproducible health, fertility and IVF (in-vitro fertilization), semen analysis has been most important. Semen analysis can be divided into concentration, motional and morphological analysis of sperm. The existing method which was developed earlier to analyze semen concentrated on the sperm motility analysis. To provide more useful and precise solutions for clinical problems such as infertility, semen analysis must include sperm morphological analysis. But the traditional tools for semen analysis are subjective, imprecise, inaccurate, difficult to standardize, and difficult to reproduce. Therefore, with the help of development of microcomputers and image processing techniques, we developed a new sperm morphology analyzer to overcome these problems. In this study the agreement on percent normal morphology was studied between different observers and a computerized sperm morphology analyzer on a slide-by-slide basis using strict criteria. Slides from 30 different patients from the SNUH andrology laboratory were selected randomly. Microscopic fields and sperm cells were chosen randomly and percent normal morphology was recorded. The ability of sperm morphology analyzer to repeat the same reading for normal and abnormal cells was studied. The results showed that there was no significant bias between two experienced observers. The limits of agreement were 4.1%${\sim}$-3.8%. The Pearson correlation coefficient between readers was 0.79. Between the manual and sperm morphology analyzer, the same findings were reported. In this experiments the slides were stained by two different methods, PAP and Diff-Quik staining methods. The limits of agreement were 7.2%${\sim}$-5.7% and 6.0%${\sim}$-6.3%, respectively. The Pearson correlation coefficients ware 0.76 and 0.91, respectively. The limits of agreement was tighter below 20% normal forms. In the experiments of repeatability, 52 cells stained by PAP and Diff-Quik staining methods were analyzed three times in succession. Estimating pairwise agreement, the kappa statistic for the pairs were 0.76, 0.81, 0.86, and 0.75, 0.88, 0.88 respectively. In this study it was shown that there was good agreement between manual and computerized assessment of normal and abnormal cells. The repeatability and agreement per slide of computerized sperm morphology analyzer was excellent. The computer's ability to classify normal morphology per slide is promising. Based on results obtained, this system can be of clinical value both in andrology laboratories and IVF units.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제7권3호
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• pp.226-236
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• 1998

본 연구는 오이수확기 개발을 위하여 오이의 인식에 장해가 되는 잎의 부분적인 제거 및 기계화를 위한 재배방식이 오이의 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 세가지 형태의 잎제거 방식과 두가지 형태의 정식간격, 그리고 3가지 형태의 줄기 유인방식을 정하여 오이의 전장, 수량과 1등급비율을 측정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 잎제거 형태에 따른 오이의 생육을 관찰하기 위해서 전장을 측정한 결과, 관행적인 제거방식의 경우, 일정 실험기간동안 평균 52.2cm 생장하였다. 또한, 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 51.5cm 생장하였다. 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 평균 51cm가 생장한 것으로 보아 평균 3% 이내의 차이를 보였다. 또한, 24cm, 30cm의 주간간격에 따라서는 각각 평균 50.8cm, 51.8cm의 약 2%정도 생장에 차이를 보였다. 따라서 부분적인 잎제거는 오이의 생장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단되었다. 2. 판별변수의 하나인 수량과 1등급비율을 잎제거 형태에 따라 비교해 보면, 관행적인 제거방식의 경우, 평균 한주당 2.6개/일 를 수확하였다. 1등급 비율은 56.7%로 나타났다. 또한 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 한주당 2.47개/일의 수확이 있었으며, 1등급 비율은 53.1%로 나타났다. 마지막으로 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 한주당 평균 2.48개/일 를 수확하였으며, 1등급 비율이 56.3%로 나타났다. 따라서 수량의 차이는 약 6%정도이고 1등급 비율도 10% 이내로 큰 영향은 없는 것으로 판단되었다. 3. 오이의 주간간격에 따른 수량과 1등급비율을 측정한 결과, 24cm의 경우 한주당 2.3개/일의 평균수확이 되었다. 1등급비율은 59.8%, 30cm의 경우 한주당 평균 2.5개/일을 수확하였으며, 1등급은 57.2%로 나타났다. 따라서 수량은 24cm의 경우가 약간 적었지만 1등급의 비율로 환산하면 크게 차이가 없는 것을 알 수 있다. 따라서 농가전체 수량을 기준으로 한다면 24cm가 유리하다고 판단되었다. 4. 줄기유인 형식에 따라 수량과 1등급비율을 살펴보면, 관행적인 방법은 평균 한주당 2.9개/일, 42.8%, 직립후횡유인은 평균 한주당 2.2개/일, 61.3%, 직립후 가로줄유인은 평균 한주당 2.2개/일, 54.1%로 나타났다. 따라서 수량과 1등급을 동시에 고려하면, 큰 차이는 없지만, 직립후 횡유인방법과 직립후 가로줄유인의 경우는 오이가 지면에서 상대적으로 상부에 위치하므로 영상인식과 기계화 측면에서 유리할 것으로 생각되었다.