• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.991-1001
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• 2020

전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.599-610
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• 2020

자동심장충격기(AED: Automated External Defibrillator)는 건물 또는 특정 영역 내에 위치함에도 공간적 정확성 및 시간적 가용성에 대한 평가가 이뤄지지 않음으로 이에 대한 공간분석 입지 할당 분석을 통한 구획이 필요하다. 분석결과 기설치 AED 및 공공데이터를 활용한 공간분석을 실시하고 GIS 입지분석 방법을 적용, 지역 주거특성에 맞는 365일 24시간 운용이 가능한 공공기관(119안전센터, 파출소(지서))을 공공 AED 거점후보지로 선정하고 후보지별 티센폴리곤을 생성, 권역별 구획을 실시하였다. AED 특성을 고려한 응급의료서비스 접근성 측면의 서비스권역 분석에서 연구지역 주요지역 대부분 응급의료 필요시간 4분내에 긴급차량이 도착할 수 있는 것으로 분석되었으나 도심 외곽지는 이에 못 미치는 양상이 나타났다. 결과적으로, 야간, 주말시간대의 AED 환자 대응을 위해 공공기관 차량 중심의 AED 거점 서비스센터 운영이 효과적임을 알 수 있었고 공공기관 AED 서비스센터 구축을 위한 대구시 관할 119안전센터, 지구대(파출소)에 대한 위치기반 거리, 속성 분석, 중복 지역 최소화 등으로 기존 도보 방식의 AED 이용보다 차량을 이용하는 방법이 더 효율적으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제52권6호
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• pp.580-586
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• 2020

본 연구에서는 trienzyme 추출 및 L. casei 분석법을 국내 다양한 수산 자원의 엽산 분석에 적용하기 위해 분석수행지표(직선성, 민감성, 정확성, 정밀성)를 분석 평가하여 분석법의 유효성을 검증하였다. 분석법의 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.562 ㎍/100 g와 1.057 ㎍/100 g으로 엽산 함량이 낮은 식품에 적용할 수 있는 분석법으로 나타났다. 시료 중 엽산 함량에 대한 L. casei 생육 관계는 다항식 모델(y=4-1.132/((1+X/0.0502)1.02)+1.26)로 분석한 결과 R2=1.0000을 나타내는 우수한 상관성을 얻었다. 또한, 분석법의 정확성과 정밀성이 우수한 수준임을 확인할 수 있었으며, 수산 자원 6개 군별에 따른 엽산 회수율 분석에서도 약 87-108%의 신뢰도가 확보된 회수율을 나타냄을 확인하였다. 본 연구에서 분석한 수산자원 20종의 엽산 함량분석 및 검증 데이터는 국내 수산 자원에 대한 신뢰도 있는 데이터베이스 구축 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 한국은 삼면이 바다로 인접된 지리적 특성으로 인하여 일상 식단에서 다양한 수산 자원이 자주 이용되고 있는 바 trienzyme-L. casei 분석법을 향후 수산 자원의 엽산 함량 분석에 확대 적용하여 국가수준의 영양성분데이터베이스 구축에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.503-514
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• 2021

쌀 수급 조절 정책의 합리적 수립을 지원하기 위해서는 벼 재배면적의 조기 추정이 필요하다. 본 연구는 국내 벼 주산지인 김제시를 대상으로 Sentinel-1 위성영상을 활용하여 이앙이 마무리되는 7월 초순 벼 재배면적을 조기에 추정하기 위해 최적의 훈련자료 수집을 위한 무인기(UAV) 영상 활용 방안을 제시하고자 수행하였다. 5월부터 7월 초까지 수집한 Sentinel-1 위성영상은 ESA에서 제공하는 SNAP(SeNtinel application platform, Version 8.0)프로그램으로 전처리하고 팜맵을 활용하여 농경지만을 추출하였다. 벼 재배지 중심 지역과 벼·콩 혼재지 무인기 영상 촬영 영역을 혼합하여 훈련자료로 선정하여 김제시 전체 벼 재배지를 추정한 결과, 정확도와 카파 계수는 각각 89.9%, 0.774로 가장 좋은 결과를 보였는데, 이는 김제시 전역을 대상으로 무작위 표본조사를 수행하여 분류한 결과와 비교 시 전체 정확도 1% 내외, 카파 계수 0.02~0.04 범위에서 차이를 보여 벼 재배지 조기 추정을 위한 무인기 영상 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.566-572
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• 2021

본 논문에서는 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있을 경우를 가정하고, 해당 목표물의 고유 pole과 고유 공진주파수를 활용하여 목표물을 식별 및 위치를 추정하는 방안을 제시하였으며 가능성을 분석하였다. EM(Electromagnetic) 시뮬레이터를 활용하여 다양한 형태와 크기를 가진 완전도체(PEC: Perfect Electric Conductor)들을 모델링하였고, 이를 통해 획득한 EM 산란응답에 Cauchy 방법을 적용하여 물체의 고유 특성에 해당하는 고유 pole을 축적하여 pole 라이브러리를 생성하였다. 생성된 pole 라이브러리는 목표물에서 추출한 고유 pole과의 비교를 통해 목표물을 식별할 수 있는 가능성을 제공해 준다. 도시환경과 모래가 많은 토양 아래에 구 형태의 빈 공간이 있음을 가정하고 EM 시뮬레이션 모델링을 통해 얻은 전자파 산란 데이터로부터 관심 목표물의 응답을 추출하였으며, 시간영역에서 임펄스 응답의 시간 지연을 이용하여 목표물의 위치를 추정할 수 있었다. 또한 MP(Matrix Pencil) 방법을 적용하여 목표물의 고유 pole을 추출하였다. 최종적으로 계산된 고유 pole과 고유 공진주파수를 pole 라이브러리와 비교하여 탐지된 목표물을 구 형태의 빈 공간(직경 0.2m)으로 추정할 수 있었으며, 계산된 목표물의 위치(깊이)는 약 84 ~ 93%의 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.559-566
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• 2021

최근 증가된 해상 교통량의 영향으로 지속적으로 발생하는 선박사고에 대한 신속한 탐지 및 대처가 필요하다. 이를 위해, 광역 범위로 실시간 모니터링이 가능한 위성영상을 기반으로 선박탐지 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나, 분광특성을 활용하여 선박탐지를 수행한 선행연구에서는 후류(Wake) 제거를 수행하지 않아 후류가 선박으로 오탐지될 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 Ship Detection Index (SDI)를 이용하여 Sentinel-2A/Multispectral Instrument (MSI) 위성영상에서 선박탐지를 수행하고 선박과 후류의 분광특성 차이를 기반으로 하는 Wake Detection Index (WDI)를 활용하여 후류를 제거하였다. 본 연구의 선박탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 Probability of detection (POD), False alarm rate (FAR) 지수를 활용하였으며, 검증 결과 SDI만 적용한 결과에 비해 POD는 유사하게 나타나고 FAR는 6.4% 개선되었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.33-39
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• 2021

음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.

• 천문학논총
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• 제35권3호
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• pp.29-41
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• 2020

Korea has numerous astronomical resources, such as observational records, star maps, and a wealth of literature, covering the period from the Three Kingdoms (54 BC - 932 AD) to the Joseon Dynasty (1392 - 1910 AD). The research activities related to these resources have been limited to those by individual researchers. It is now necessary to conduct research by efficiently and systematically collecting and managing Korean astronomical records using an accessible Web environment. The purpose of this study is to complete a system that enables researchers systematically to collect and verify a large number of historical records related to astronomical phenomena in a Web environment. In 2017, a preliminary survey was conducted, and the requirements pertaining to an implementation target system were devised. In addition, a joint development plan was carried out by the developer, lasting three months in 2018. Although the system is relatively simple, it is the first system to be attempted in the historical astronomy field. In order to proceed with the systematic development, the software development methodology is applied to the entire process from deriving the requirements of researchers to completing the system. The completed system is verified through integrated function and performance tests. The functional test is repeated while modifying and testing the system based on various test scenarios. The performance test uses a performance measurement test tool that takes measurements by setting up a virtual operation environment. The developed system is now in normal operation after a one-year trial period. Researchers who become authorized to use the system can use it to verify the accuracy of data and to suggest improvements. The collected feedback will be reflected in future systems, and Korean astronomical records will be available for use internationally through a multilingual service.