• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권2호
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• pp.229-238
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• 2019

목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.143-149
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• 2018

최근 전 지구적인 기후변화에 따른 자연재해 피해의 대규모화로 인하여 재해 모니터링과 방재 등 재난재해 분야에서 원격탐사 기술을 적용한 시스템이 구축되고 있다. 다양한 원격탐사 플랫폼 중 드론은 기술의 확산 발전으로 민간분야에서도 활발하게 활용되고 있으며, 적시성, 경제성 등의 장점으로 재난재해 분야에서의 적용이 증대되고 있다. 본 논문은 이러한 드론 기반의 재난재해 모니터링 시스템 구축의 요소 기술인, 준 실시간으로 드론 영상자료를 매핑할 수 있는 전처리 시스템 개발에 관한 것이다. 연구를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 SURF 알고리즘을 기반으로 레퍼런스 영상과 촬영 영상 간 특징점 매칭을 통해 보정하는 시스템을 구축하였다. 연구 대상 지역은 가화강 하류 지역과 대청댐 유역으로 선정하였으며, 두 지역은 매칭을 위한 특징점이 많고 적음의 차이가 뚜렷하여 다양한 환경에서 시스템 적용 가능성을 위한 실험에 적합하다. 연구결과 두 지역의 기하보정 정확도가 0.6m와 1.7m로 각각 나타났으며 처리시간 또한 1장당 30초 내외로 나타났다. 이는 적시성을 요하는 재난재해 분야에서 본 연구의 적용 가능성이 높음을 시사한다. 그러나 레퍼런스 영상이 없거나 정확도가 낮은 경우는 보정 결과가 떨어지는 한계점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.143-149
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• 2019

이 연구는 '재난안전과 현장응급처치'란 주제로 대학과 고등학교의 주말 연계 프로그램을 활용하여 프로그램에 참여한 학생들의 만족도를 파악하고 대학의 전공연계 프로그램 개발과 교육방법을 만드는데 기초 자료를 제공하고자 시행되었다. 연구의 분석대상은 전라북도에서 실시한 D일반고와 B대학의 연계 주말 강좌에 참석한 고등학생 98명을 연구대상으로 하였다. 수집된 자료는 SPSS Statistics Version 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였으며, 결론은 다음과 같다. 학년으로는 2학년이 52%(51명)로 가장 많았으며, 성별은 남자가 56.1%(55명), 여자가 43.9%(43명)를 차지했다. 주말 강좌 프로그램을 스스로 참여했다가 80.6%(79명)였으며, 분명한 동기와 목적을 가지고 있는 사람이 85.7%(84명), 참여이유로는 '응급구조학과에 관심이 많아서' 42.9%(42명)를 차지했다. 프로그램 선택 시 가장 중요하다고 생각하는 기준은 '청소년들에게 도움이 되는 정도'가 4.68점으로 가장 높았으며, '지도자의 전문성' 4.58점, '청소년들의 의견 반영 정도' 4.53점 순으로 높게 나타났다. 프로그램 체험 후 '심폐소생술 응급처치 자격증 과정'이 중요도 4.78점, 만족도 4.83점으로 가장 중요하면서 가장 만족도가 높게 나왔다. 이처럼 다양한 직업체험을 활용한 대학의 진로 프로그램이 고등학생들의 진로정체감과 진로결정의 수준을 높일 수 있는 의미있는 경험이라고 할 수 있기 때문에 고등학교와 대학의 교육과정과의 연계를 강화하고 국가 사회 시스템 환경이 충분히 갖추어야 하겠다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.183-190
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• 2022

The article analyzes the features of the formation of a person's value attitude to the worldview by means of information technologies. The present considers it necessary to form a person's value attitude to the perception of the world by means of information technologies. The explosive development of information and telecommunications technologies has become a determining factor in the development of modern society, which is called the information or Global Information Society. It is not yet fully formed, and we are all participants in the development of the Global Information Society. The article considers the basics of a harmonious worldview of a person, which is the basis for the formation of outlook ideas, views, knowledge, beliefs about the surrounding world, which determine the place and role and motivate actions in relation to the surrounding reality through the prism of value orientations. Worldview is considered as an integrity of relatively stable schemes, behaviors, feelings, thinking, vision of the surrounding world, inherent in an individual child, ethno-cultural and socio-cultural groups. The concept of "worldview" as a component of the multi-level structure of the individual's outlook is defined. The features that characterize a person's perception of the world are revealed. The main educational value of information technologies in the formation of a person's value attitude to the perception of the world is highlighted, which consists in the fact that they allow you to create an immeasurable brighter multi-sensory interactive learning environment with almost unlimited potential opportunities that fall at the disposal of both the teacher and the student. The trend of forming a person's value attitude to the perception of the world is clearly developing in the direction of mixed learning as a process that creates a comfortable information educational environment, communication systems that provide all the necessary educational information. The approach to student development by means of the educational environment and the formation, while in the person of a value attitude to the perception of the world by means of Information Technologies, has many pedagogical advantages, which is considered in the article.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.651-676
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• 2017

그림자 이미지는 수천 년 동안 의식과 무의식 사이에 존재하는 상상력을 가장 쉽게 표현하는 대표적 매개이자 수단이었다. 빛이 존재하는 어디든 사람들은 특별한 기술없이도 자신의 그림자로 놀이를 만들어내었고, 단번에 일상을 환상으로 만들었다. 그림자 이미지는 이렇듯 유희적 대상으로써 뿐만 아니라, 문학, 예술, 철학, 그리고 대중문화의 주제와 소재로 오랫동안 활용되어오며 다양한 속성을 내포해왔다. 특히 예술 분야에서는 그림자 실루엣 특유의 단순한 조형성에서 오는 독특함을 통해 강렬한 시각적 자극을 실험해왔다. 그 중 애니메이션 분야에서는 정형화 된 활용 방식들이 생겨나며 쉽게 접근하기 힘든 작가주의 작품 방식이나 비주류의 영역으로 인식되기 시작했다. 하지만 최근 디지털 시대의 애니메이션과 확장된 형태인 미디어 아트 분야에서 그림자 이미지는 더욱 적극적으로 활용되고 있으며, 이 과정에서 기존 빛이 존재하는 공간이라면 어디든 친근하고 쉽게 다가갈 수 있었던 그림자놀이의 유희성과 이를 통한 상상력이 새로운 차원에서 더욱 다채롭게 표현되고 있다. 본 논문에서는 최근 이러한 흐름에 주목하고, 그림자 이미지를 활용한 실루엣 애니메이션과 최근 미디어아트 작품들을 중심으로 그 미학적 변용과 확장되는 방식을 소개하고 분석한다. 스크린 베이스의 실루엣 애니메이션에서는 디지털 기술이 접목되며 기존 관습적 방식에서 탈피한 새로운 시도들을 통해 한계로 여겨져 온 대부분의 요소들이 제거되고, 해당 요소들은 연출자의 자유로운 선택의 문제가 되었다. 특히 최근 다양한 광원과 프로젝션, 그리고 카메라 기술을 활용한 전시환경에서는 이전 선형적으로 제시된 다양한 공간들이 입체적으로 중첩되고, 체험자의 그림자가 분리되어 체험자의 타자로서 역할하며 새로운 유희적 상상과 감각 체험이 가능해졌고, 또 컴퓨터 비전을 통해 새로운 시선들로 그림자 이미지와 이를 둘러싼 또 다른 이미지들을 찾아내고 이를 더욱 유연하게 활용할 수도 있게 되었다. 이런 변화들은 기존 프레임 속에서 관습화된 그림자 이미지 활용에 새로운 활기를 부여했고, 기존 그림자놀이가 오랫동안 지녀온 유희적 속성과 상상력을 또 다른 방식으로 확장시킨다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.157-168
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• 2016

영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 있어서, 평균 제곱 오차(Mean Squared Error: MSE)는 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 가짐으로 인해 많은 영상 화질 최적화 문제의 객관적 척도로 사용되어 왔다. 그러나 MSE가 영상의 왜곡 신호에 대한 시각적 인지 화질과 상관도가 높지 않다는 것이 알려지면서, 이를 해결하기 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성과 높은 영상 화질 예측 성능을 동시에 가지는 객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)척도가 활발히 연구되어 왔다. 비록 최근 제안된 좋은 수학적 성질을 만족시키는 IQA 척도들은 MSE와 비교하여 매우 향상된 주관적 화질 예측 성능을 보이지만, 상대적으로 높은 계산 복잡도를 가진다. 본 논문은 이를 해결하기 위해, 단순 라플라스 연산자를 이용한 좋은 수학적 특성을 가지는 새로운 IQA 척도를 제안한다. 제안 IQA 방법에 도입한 단순 라플라스 연산자는 인간 시각 체계의 망막에서의 광도 자극에 대한 시신경 반응을 효과적으로 모사할 뿐만 아니라 계산이 매우 단순하기 때문에, 제안 IQA 척도는 단순 라플라스 연산자를 사용하여 매우 빠른 계산 속도와 높은 주관적 화질 점수 예측력을 확보하였다. 제안 IQA 척도의 효과를 검증하기 위해, 최신 IQA 척도들과 광범위한 성능비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 IQA 척도는 모든 테스트 IQA 척도들 중 MSE를 제외하고 가장 빠른 처리 속도를 보였을 뿐만 아니라, 가장 높은 주관적 화질예측 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.577-582
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• 2021

최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.171-182
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• 2022

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.113-119
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• 2023

인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.