• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.109-116
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• 2020

고속철도의 출현과 함께 철도는 국내외에서 자주 사용하는 교통수단 중 하나이다. 또한, 환경적인 측면에서도 다른 교통수단에 비해 이산화탄소 배출량도 적은 편이며 에너지 효율성은 높다. 철도에 관한 관심이 높아질 수록 철도의 안전과 관련된 문제는 중요한 관심사 중 하나이다. 그 중 시각적 이상현상은 철도 앞에 동물이나 사람 등 다양한 장애물이 갑자기 나타나 사고가 발생한다. 이러한 사고들을 예방하기 위해 철도 레일을 탐지하는 것은 기본적으로 탐지해야하는 영역 중 하나이다. 철도에 설치된 카메라를 통해 영상을 수집할 수 있으며 철도 레일 탐지 방법은 전통적인 방식과 딥러닝 알고리즘을 이용한 방식이 있다. 전통적인 방식은 레일 주변의 다양한 노이즈로 인해 정확한 탐지가 어려우며 딥러닝 알고리즘을 이용하면 정확도 높게 탐지할 수 있으며 두 알고리즘을 융합하여 정확한 철도 레일을 탐지한다. 제안하는 알고리즘은 수집한 데이터를 기반으로 철도 레일 탐지에 대한 정확도를 판단한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.697-702
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• 2022

PET에서 영상화를 위해서는 검출기에 입사한 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 측정해야한다. 이를 위해서 기존 시스템에서는 섬광 픽셀의 평면 영상을 획득하여, 각 섬광 픽셀이 영상화된 영역을 분리한 후, 섬광 픽셀의 위치를 특정하여 디지털 신호로 획득한다. 본 연구에서는 검출기의 광센서에서 형성되는 신호를 바탕으로 딥러닝 방법을 적용하여, 여러 절차를 거치지 않고 직접 디지털 신호로 획득하는 방법을 개발하였다. 이에 대한 검증 및 위치 측정의 정확도 평가를 위해 DETECT2000 시뮬레이션을 수행하였다. 6 × 6 섬광 픽셀 배열과 4 × 4 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 섬광 픽셀의 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜, 앵거 식을 통해 4채널의 신호로 합산하였다. 획득된 신호를 사용하여 딥러닝 모델을 학습한 후, 섬광 픽셀의 서로 다른 깊이 방향에서 발생된 감마선 이벤트에 대한 위치를 측정하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀 및 위치에서 정확한 결과를 보였다. 본 연구에서 개발한 방법을 PET 검출기에 적용할 경우, 보다 편리하게 섬광 픽셀의 위치를 디지털 신호로 측정할 수 있을 것이다

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.48-55
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• 2022

The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.71-80
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• 2024

이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.842-844
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• 2017

본 연구는 뷔페형 카페테리아 식당에서 근무하는 직원들이 계산 업무를 덜고 조리 업무에 집중하여 업무 성과, 직무만족도를 높일 수 있도록 돕는 카페테리아 무인계산시스템을 제안한다. 무인계산시스템의 작동과정은 크게 두 가지이다. 첫째, 식판을 가져오면 그 위의 음식들을 촬영하여 음식 부분의 ROI(Region of Interest, ROI) 이미지를 추출해낸다. 둘째, 미리 학습된 모델에 앞서 추출한 ROI 이미지를 입력하여 식판 위에 어떤 이미지들이 있는지 분석한다. 그 후 해당 음식과 가격을 GUI로 출력하여 사용자가 확인 후 결제할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.758-760
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• 2022

본 연구는 머신러닝의 한 종류인 YOLOv5를 이용하여 기존 육안 선별작업을 자동화 하는 기계를 설계하는 것이다. 본 연구에서는 영상촬영과 선별작업을 진행하는 컨베이어 기구와 선별 프로그램을 제작하고, 모든 표면을 검사해 사과의 품질을 3단계로 구별하는 작업을 진행하였다. 결과적으로 투입된 사과의 품질을 성공적으로 분류 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.41-51
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• 2018

최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.683-685
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• 2018

본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1449-1455
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• 2003

본 논문에서는 가상현실기술을 이용한 효과적인 천체학습시스템의 개발에 대하여 기술한다. 본 시스템은 HMD를 사용하여 학습자에게 깊은 몰입감을 제공하고 3차원 마우스를 사용하여 편안한 항해를 제공한다. 본 시스템에서는 Visual C++과 OpenGL을 사용하여 천체의 3 차원 이미지를 생성하고 이를 HMD에 디스플레이한다. 그러면 학습자들은 마치 우주선에 탑승해서 천체를 항해하는 느낌을 받으면서 학습하게 된다. 항해하는 도중에는 행성자료를 살펴볼 수 있고 문제도 굴어 볼 수 있게 함으로써 다양한 상호작용에 의해 교육적 효과를 높일 수 있도록 하였다. 이와 같이 본 논문에서는 가상현실기술이 몰입과 상호 작용을 통하여 학생들의 흥미를 증가시킴으로써 교육 효과를 향상시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.467-468
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• 2021

BLE 비콘을 이용한 실내측위 시스템의 성능 개선을 위해 BLE5.1에서 지원하는 방향탐지 기술 중 도래각을 측정하는 수신기를 제작하고 머신러닝으로 분석하여 최적의 위치를 측정하였다. 머신러닝 모델의 생성과 테스트를 위해 k-최근접 이웃 분류 및 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터머신, 결정트리 인공신경망 및 심층신경망 등을 이용하여 학습하고 시험하였다. 결과로서, 연구에서 제작한 테스트 세트 4를 이용하는 경우 최대 99%의 정확도를 보였다.