• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.61-67
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• 2021

본 논문에서는 문자 검출 및 인식 기술을 활용하여 비정형의 폐 기능 검사지 이미지로부터 연구를 위한 관련 정보들을 추출하여 정형화하는 방법을 제안한다. 또한 문자 인식 오차율을 줄이기 위한 후처리 방법 또한 개발하고자 한다. 제안하는 정형화 방법은 폐 기능 검사지 이미지에 대해 문자 검출 모델을 사용해 검사지 내에 존재하는 모든 문자를 검출하고, 검출된 문자 이미지를 문자 인식 모델에 통과시켜 문자열을 얻어낸다. 얻어낸 문자열에 대해 문자열 매칭을 이용한 유효성 검토를 진행하고 정형화를 마무리한다. 제안하는 정형화 시스템의 오차율은 약 1% 이내, 검사지 당 처리속도는 2초 이내로 전문인력의 수작업을 통한 정형화 방법보다 더 효율적이고 안정적인 방식이라는 것을 확인할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1150-1161
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• 2018

Classification is widely used in medical images to categorize patients and non-patients. However, conventional classification requires a complex procedure, including some rigid steps such as pre-processing, segmentation, feature extraction, detection, and classification. In this paper, we propose a novel convolutional neural network (CNN), called LeukemiaNet, to specifically classify two different types of leukemia, including acute lymphoblastic leukemia (ALL) and acute myeloid leukemia (AML), and non-cancerous patients. To extend the limited dataset, a PCA color augmentation process is utilized before images are input into the LeukemiaNet. This augmentation method enhances the accuracy of our proposed CNN architecture from 96.9% to 97.2% for distinguishing ALL, AML, and normal cell images.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.7-14
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• 2021

Purpose: To solve urban problems, empirical research is being actively conducted to implement a smart city based on various ICT technologies, and digital twin technology is needed to effectively implement a smart city. A digital twin is essential for the realization of a smart city. A digital twin is a virtual environment that intuitively visualizes multidimensional data in the real world based on 3D. Digital twin is implemented on the premise of the convergence of GIS and BIM, and in particular, a lot of time is invested in data pre-processing and labeling in the data construction process. In digital twin, data quality is prioritized for consistency with reality, but there is a limit to data inspection with the naked eye. Therefore, in order to improve the required time and quality of digital twin construction, it was attempted to detect a building using Mask R-CNN, a deep learning-based masking algorithm for aerial images. If the results of this study are advanced and used to build digital twin data, it is thought that a high-quality smart city can be realized.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.263-272
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• 2021

At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.67-76
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• 2019

본 연구에서는 다중 라벨링이 되어 있는 이미지 데이터를 대상으로 시멘틱 세그멘테이션을 활용한 효율적인 오브젝트별 영역 분류 기법을 연구한다. 이미지 데이터에 포함된 색상 정보, 윤곽선, 명암, 채도 등 다양한 픽셀 단위 정보와 프로세싱 기법뿐만 아니라 각 오브젝트들이 위치한 세부 영역을 의미 있는 단위로 추출하여 추론 결과에 반영하는 실험을 진행하고 그 결과에 대해 논의한다. 이미지 분류에서 훌륭한 성능을 검증받은 뉴럴 네트워크를 활용하여 비정형성이 심하고 다양한 클래스 오브젝트가 포함된 이미지 데이터를 대상으로 어떤 오브젝트가 어디에 위치하였는지 파악하는 작업을 진행한다. 이러한 연구를 기반으로 향후 다양한 오브젝트가 포함된 복잡한 이미지의 실시간 세부 영역 분류를 진행하는 인공지능 서비스 제공을 목표로 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.21-26
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• 2023

지식 증류는 깊은 모델의 지식을 가벼운 모델로 전달하는 모델 경량화 기술이다. 대부분의 지식 증류 방법들은 분류 모델을 위해 개발되었으며, 초해상화를 위한 지식 증류 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 다양한 지식 증류 방법들을 초해상화 모델에 적용하고 성능을 비교한다. 구체적으로, 초해상화 모델에 각 지식 증류 방법을 적용하기 위해 손실 함수를 수정하고, 각 지식 증류 방법을 사용하여 교사 모델을 약 27배 경량화한 학생 모델을 학습하여 2배 초해상화하는 실험을 진행하였다. 실험을 통해, 일부 지식 증류 방법은 초해상화 모델에 적용할 경우 유효하지 않음을 알 수 있었으며, 관계 기반 지식 증류 방법과 전통적인 지식 증류 방법을 결합했을 때 성능이 가장 높은 것을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-32
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• 2022

최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.85-92
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• 2017

이 논문에서는 최근 전통문화의 늘어나는 콘텐츠와 대조적으로 전통문화에 대한 접근성이 떨어지는 점에 주목하여 이러한 콘텐츠의 접근성의 향상을 위해 지속된 관리와 연구를 위하여 전통문화 이미지를 위한 이미지 자동 분석기를 소개한다. 이 논문에서 소개하는 이미지 자동 분석기는 인공신경망을 기반으로 입력 이미지의 자질들을 벡터스페이스로 변환하여 이를 RNN 기반의 모델을 통하여 세부 자질들을 파악하여 전통문화 이미지의 분류를 행한다. 이러한 방법을 통하여 전체적으로 비슷하게 보이는 전통문화 이미지들의 분류를 가능케 한다. 해당 모델의 훈련을 위하여 한민족정보문화마당 기반의 형식을 토대로 넓은 폭의 이미지 데이터를 수집 및 정리하여 차후 전통문화 이미지 관련 분야에서 사용할 수 있는 데이터셋의 구축에 기여를 하였다. 또한 이러한 연구가 최종적으로 전통문화와 관련된 수요, 공급 및 연구가 한층 더 활발해지는 것에 기여를 한다.