• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.1421-1429
• /
• 2017

Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.78-96
• /
• 2023

도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.35-45
• /
• 2018

Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권4호
• /
• pp.9-18
• /
• 2022

인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.387-398
• /
• 2022

본 논문은 독거노인의 복합적 행태를 이종 사물인터넷 센서들과 딥러닝 기법을 활용하여 인지하고 낙상, 잦은 기침, 수면의 질 감소, 발열 및 비정상적 생활 동선의 발생 등 위급하거나 건강이 저하되는 상황을 적시에 보호자 및 의료복지 담당자에게 알리고 적정한 후속 서비스를 추천 및 수행할 수 있는 시스템을 논한다. 독거노인들의 생활을 최대한 방해하지 않기 위하여 전면 비접촉식 상황 인식 기술을 선보인다. 본 논문은 센서 데이터의 수집 및 분석 체계의 설계와 구현 방법은 물론, 서울시 총 5개구 거주 독거노인들을 대상으로 실증한 경험을 통해 설치, 설정, 운영 및 유지 보수 측면에서의 다양한 문제점들을 서술하고 해당 시스템의 전국 확산에 대비한 향후 발전 방향을 제언한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.552-554
• /
• 2021

도플러 레이더 센서로 취득한 움직임 데이터를 딥러닝 알고리듬을 사용한 낙상 인식 시스템을 제안한다. 딥러닝 알고리듬중 시계열 데이터에 장점을 가지는 RNN을 사용하여 낙상 인식에 적용한다. 도플러 레이더 센서의 낙상데이터는 시계열 데이터로 시간적인 특성을 가지고 있으며 결과는 낙상인지 아닌지 만을 판단하기 때문에 RNN의 구조를 시퀀스 입력에 고정 크기를 출력하는 구조로 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.647-650
• /
• 2021

The most powerful and modern face recognition techniques are using deep learning methods that have provided impressive performance. The outbreak of COVID-19 pneumonia has spread worldwide, and people have begun to wear a face mask to prevent the spread of the virus, which has led existing face recognition methods to fail to identify people. Mainly, it pushes masked face recognition has become one of the most challenging problems in the face recognition domain. However, deep learning methods require numerous data samples, and it is challenging to find benchmarks of masked face datasets available to the public. In this work, we develop a new simulated masked face dataset that we can use for masked face recognition tasks. To evaluate the usability of the proposed dataset, we also retrained the dataset with ArcFace based system, which is one the most popular state-of-the-art face recognition methods.

• Current Optics and Photonics
• /
• 제7권6호
• /
• pp.655-664
• /
• 2023

Ghost imaging (GI) technology is developing rapidly, but there are inevitably some limitations such as the influence of atmospheric turbulence. In this paper, we study a ghost imaging system in atmospheric turbulence and use a gamma-gamma (GG) model to simulate the medium to strong range of turbulence distribution. With a compressed sensing (CS) algorithm and generative adversarial network (GAN), the image can be restored well. We analyze the performance of correlation imaging, the influence of atmospheric turbulence and the restoration algorithm's effects. The restored image's peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index map (SSIM) increased to 21.9 dB and 0.67 dB, respectively. This proves that deep learning (DL) methods can restore a distorted image well, and it has specific significance for computational imaging in noisy and fuzzy environments.

• 상하수도학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.83-93
• /
• 2024

In this study, we present a sewer pipe inspection technique through a combination of active sonar technology and deep learning algorithms. It is difficult to inspect pipes containing water using conventional CCTV inspection methods, and there are various limitations, so a new approach is needed. In this paper, we introduce a inspection method using active sonar, and apply an auto encoder deep learning model to process sonar data to distinguish between normal and abnormal pipelines. This model underwent training on sonar data from a controlled environment under the assumption of normal pipeline conditions and utilized anomaly detection techniques to identify deviations from established standards. This approach presents a new perspective in pipeline inspection, promising to reduce the time and resources required for sewer system management and to enhance the reliability of pipeline inspections.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.467-473
• /
• 2020

최근 우리나라의 자동차 보급률이 증가함에 따라 교통사고 발생 건수 또한 증가하고 있다. 특히, 차량간 사고뿐만 아니라 횡단보도 근처에서의 인명 사고 또한 증가하고 있어 횡단보도 교통안전에 대한 주의가 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA Jetson Nano급의 엣지 디바이스를 이용하여 횡단보도에 접근하는 차량을 인식하고 속도를 추정함으로써 횡단보도 주위 안전 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 딥러닝 기반 차량 위치 인식을 통하여 얻은 정보들을 바탕으로 다양한 기계 학습 기법을 학습시켜 차량 속도에 따른 위험 정도를 예측한다. 마지막으로, 실제 주행 영상을 이용한 실험 및 웹 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 성능과 활용 가능성을 검증하였다.