자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제16권1호
/
pp.1-15
/
2022
The MobileNetV3 is specially designed for mobile devices with limited memory and computing power. To reduce the network parameters and improve the network inference speed, a new lightweight network is proposed based on MobileNetV3. Firstly, to reduce the computation of residual blocks, a partial residual structure is designed by dividing the input feature maps into two parts. The designed partial residual structure is used to replace the residual block in MobileNetV3. Secondly, a dual-path feature extraction structure is designed to further reduce the computation of MobileNetV3. Different convolution kernel sizes are used in the two paths to extract feature maps with different sizes. Besides, a transition layer is also designed for fusing features to reduce the influence of the new structure on accuracy. The CIFAR-100 dataset and Image Net dataset are used to test the performance of the proposed partial residual structure. The ResNet based on the proposed partial residual structure has smaller parameters and FLOPs than the original ResNet. The performance of improved MobileNetV3 is tested on CIFAR-10, CIFAR-100 and ImageNet image classification task dataset. Comparing MobileNetV3, GhostNet and MobileNetV2, the improved MobileNetV3 has smaller parameters and FLOPs. Besides, the improved MobileNetV3 is also tested on CPU and Raspberry Pi. It is faster than other networks
전례 없는 코로나19 팬데믹 상황에서 대중의 정보에의 요구는 과도한 코로나19 뉴스 소비를 조장하였다. 뉴스는 대중의 심리적 안녕에도 영향을 미치기에 뉴스 보도 양태에 대한 각별한 주의가 요구된다. 이에 본 연구는 한국과 미국의 주요 뉴스 미디어의 코로나19 관련 뉴스의 음성 감정 양상을 합성곱 신경망에 기반하여 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 뉴스 미디어에서 중립이 탐지되었으나 슬픔과 분노도 탐지되었다. 이러한 양상은한국의 뉴스 미디어에서 두드러진 반면 미국 뉴스 미디어에서는 나타나지 않았다. 본 연구는 코로나19 뉴스의 첫 음성 감정 분석 연구로, 뉴스의 감정 분석에 있어 새로운 방향을 제시할 뿐 아니라 팬데믹에 대한 이해 증진에 있어 광범위한 함의를 지닌다.
Peng, Zhao;Gao, Ning;Wu, Bingzhi;Chen, Zhi;Xu, X. George
Journal of Radiation Protection and Research
/
제47권3호
/
pp.111-133
/
2022
The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.
Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.
뉴로모픽 아키텍처는 저에너지로 인공지능 기술을 지원하는 차세대 컴퓨팅으로 주목받고 있다. 그러나 뉴로모픽 아키텍처 기반의 FPGA 임베디드 보드는 크기나 전력 등으로 인하여 가용 자원이 제한된다. 본 논문에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 특징점의 고려 없이 크기를 재조정하는 보간법과 에너지 기반으로 특징점을 최대한 보존하는 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 통한 특징 표현 방법을 비교 및 평가한다. 크기가 조정된 이미지는 일반적인 PC 환경에서와 FPGA 임베디드 보드의 Nengo 프레임워크에서 컨벌루션 신경망을 통해 정확도를 비교 분석했다. 실험 결과 PC의 컨벌루션 신경망과 FPGA Nengo 환경 모두에서 DCT 기반 분류 성능이 일반 보간법보다 약 1.9% 높은 성능을 보였다. 실험 결과를 바탕으로 뉴로모픽 구조 기반 FPGA 보드의 제한된 자원 환경에서 기존에 사용되던 보간법 대신 DCT 방식을 이용한다면 분류에 사용되는 뉴런의 표현에 많은 자원을 할당하여 인식률을 높일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 동남아시아의 경제발전에 따라 정보기기의 활용이 광범위하게 확산되고 있으며, 지능적 문자인식을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 동남아시아 국가 중 하나인 미얀마 문자에 대한 딥러닝 기반 특징 추출 및 인식에 대해 논한다. 특징 추출에는 미얀마 알파벳(33자)과 숫자(10자리)를 사용한다. 본 논문은 9개의 특징을 추출하고 3개 이상의 새로운 특징을 제안한다. 각 문자와 숫자의 특징을 추출하여 성공적인 결과로 표현하였다. 인식 부분에서는 합성곱 신경망을 사용하여 문자 구분에 대한 실행을 평가한다. 제안한 알고리즘은 캡처된 이미지 데이터 세트에 구현되고, 이에 대한 성능을 평가한다. 입력 데이터 세트에 대한 모델의 정밀도는 96%이며 실시간 입력 이미지를 사용한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권12호
/
pp.4420-4438
/
2021
Image dehazing is an ill-posed problem which is far from being solved. Traditional image dehazing methods often yield mediocre effects and possess substandard processing speed, while modern deep learning methods perform best only in certain datasets. The haze removal effect when processed by said methods is unsatisfactory, meaning the generalization performance fails to meet the requirements. Concurrently, due to the limited processing speed, most dehazing algorithms cannot be employed in the industry. To alleviate said problems, a lightweight fast dehazing network based on a multiple scale-patch framework (MSP) is proposed in the present paper. Firstly, the multi-scale structure is employed as the backbone network and the multi-patch structure as the supplementary network. Dehazing through a single network causes problems, such as loss of object details and color in some image areas, the multi-patch structure was employed for MSP as an information supplement. In the algorithm image processing module, the image is segmented up and down for processed separately. Secondly, MSP generates a clear dehazing effect and significant robustness when targeting real-world homogeneous and nonhomogeneous hazy maps and different datasets. Compared with existing dehazing methods, MSP demonstrated a fast inference speed and the feasibility of real-time processing. The overall size and model parameters of the entire dehazing model are 20.75M and 6.8M, and the processing time for the single image is 0.026s. Experiments on NTIRE 2018 and NTIRE 2020 demonstrate that MSP can achieve superior performance among the state-of-the-art methods, such as PSNR, SSIM, LPIPS, and individual subjective evaluation.
카메라로 촬영한 야외 일반 영상에서 텍스트 이미지를 찾아내고 그 내용을 인식하는 기술은 로봇 비전, 시각 보조 등의 기반으로 활용될 수 있는 매우 중요한 기술이다. 하지만 텍스트 이미지가 저해상도인 경우에는 텍스트 이미지에 포함된 노이즈나 블러 등의 열화가 더 두드러지기 때문에 텍스트 내용 인식 성능의 하락이 발생하게 된다. 본 논문에서는 일반 영상에서의 저해상도 한글 텍스트에 대한 이미지 초해상화를 통해서 텍스트 인식 정확도를 개선하였다. 트랜스포머에 기반한 모델로 한글 텍스트 이미지 초해상화를 수행 하였으며, 직접 구축한 고해상도-저해상도 한글 텍스트 이미지 데이터셋에 대하여 제안한 초해상화 방법을 적용했을 때 텍스트 인식 성능이 개선되는 것을 확인하였다.
Purpose: Convolutional neural networks (CNNs) have rapidly emerged as one of the most promising artificial intelligence methods in the field of medical and dental research. CNNs can provide an effective diagnostic methodology allowing for the detection of early-staged diseases. Therefore, this study aimed to evaluate the performance of a deep CNN algorithm for apical lesion segmentation from panoramic radiographs. Materials and Methods: A total of 1000 panoramic images showing apical lesions were separated into training (n=800, 80%), validation (n=100, 10%), and test (n=100, 10%) datasets. The performance of identifying apical lesions was evaluated by calculating the precision, recall, and F1-score. Results: In the test group of 180 apical lesions, 147 lesions were segmented from panoramic radiographs with an intersection over union (IoU) threshold of 0.3. The F1-score values, as a measure of performance, were 0.828, 0.815, and 0.742, respectively, with IoU thresholds of 0.3, 0.4, and 0.5. Conclusion: This study showed the potential utility of a deep learning-guided approach for the segmentation of apical lesions. The deep CNN algorithm using U-Net demonstrated considerably high performance in detecting apical lesions.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.