• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.75-82
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• 2022

우리 주위에 다양한 전시관, 쇼핑몰, 테마파크 등이 있으며 실제 전시하고 있는 전시물, 콘텐츠에 대한 관심도, 흥미도에 대한 분석은 설문 정도로만 이루어지고 있다. 이러한 설문은 주로 피설문자의 주관적인 기억에 의존하고 있어서 잘못된 통계 결과를 얻을 수 있는 문제가 있다. 따라서 방문객의 동선 추적과 수를 카운팅 하여 흥미가 떨어지는 전시 공간 파악이 가능하며 이를 통해 교체가 필요한 전시물에 대해 정량적 자료로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여 방문객을 인식하고, 인식된 방문객에 아이디를 할당하여 이를 지속적으로 추적하는 방식으로 동선을 파악한다. 이때 방문객이 카운팅 라인을 통과하게 되면 그 수를 카운팅 하고, 데이터는 서버에 전송하여 통합 관리할 수 있도록 시스템을 설계하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.26-37
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• 2022

본 논문에서는 시설재배 작물 중 딸기의 초기 병해를 방제하고자 이미지를 자동으로 취득하고, EfficientNet 모델을 활용해 병해를 분석하여 농민에게 병해 여부를 알려주고, 전문가를 통한 병해 진단 서비스를 제안한다. 딸기 생육단계의 이미지를 취득하고, 학습된 EfficientNet 모델을 활용해 병해 진단 분석결과를 농민의 애플리케이션으로 전송 후 전문가의 피드백을 신속하게 받을 수 있다. 데이터 세트로는 실제 시설재배를 운영하는 농민을 섭외하여 시스템을 이용해 이미지를 취득하였고, 핸드폰으로 촬영한 이미지의 초안을 활용하여 데이터가 부족한 문제를 해결했다. 실험 결과 EfficientNet B0부터 B7까지의 정확도는 유사하여 추론 속도가 가장 빠른 B0를 채택했다. 성능향상을 위해 ImageNet으로 사전학습 된 모델을 사용해 Fine-tuning 했고, 100 Epoch부터 급격한 성능향상을 확인했다. 제안하는 서비스는 초기 병해를 빠르게 탐지하여 생산량을 증대시킬 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2390-2406
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• 2022

Scene text recognition has important application value and attracted the interest of plenty of researchers. At present, many methods have achieved good results, but most of the existing approaches attempt to improve the performance of scene text recognition from the image level. They have a good effect on reading regular scene texts. However, there are still many obstacles to recognizing text on low-quality images such as curved, occlusion, and blur. This exacerbates the difficulty of feature extraction because the image quality is uneven. In addition, the results of model testing are highly dependent on training data, so there is still room for improvement in scene text recognition methods. In this work, we present a natural scene text recognizer to improve the recognition performance from the feature level, which contains feature representation and feature enhancement. In terms of feature representation, we propose an efficient feature extractor combined with Representative Batch Normalization and ResNet. It reduces the dependence of the model on training data and improves the feature representation ability of different instances. In terms of feature enhancement, we use a feature enhancement network to expand the receptive field of feature maps, so that feature maps contain rich feature information. Enhanced feature representation capability helps to improve the recognition performance of the model. We conducted experiments on 7 benchmarks, which shows that this method is highly competitive in recognizing both regular and irregular texts. The method achieved top1 recognition accuracy on four benchmarks of IC03, IC13, IC15, and SVTP.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.225-232
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• 2022

최근 정보통신 기술의 발전이 많은 이에게 이점이 되고 있지만, 그와 동시에 새로운 프로그램의 취약점을 통해 악의적 공격 시도 또한 증가하고 있다. 악의적 공격 중 악성코드는 다양한 방식으로 동작하며 매번 새로운 방식으로 사람들에게 유포되고 이러한 악성코드들을 해결하기 위해 발견된 악성코드를 빠르게 분석하여 방어기법을 제공해야 한다. 새로운 악성코드를 기존 악성코드와 동일한 종류로 분류할 수 있다면 동작의 유사성을 가진 악성코드들의 분석된 특징을 이용해 새로운 악성코드의 방어기법을 제공할 수 있다. 따라서 악성코드를 정확하고 빠르게 분류하는 방법이 있어야 한다. 또한, 분석된 악성코드들의 패밀리 마다 데이터의 개수가 균일하지 않을 수 있으므로 이에 대한 해결방안이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 전처리 기법과 앙상블 기법을 결합하여 개수가 균일하지 않은 데이터에서 정확도를 높이는 시스템을 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1861-1869
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• 2022

최근 기후변화에 따라 세계적으로 산불이 빈번해지고 피해 규모가 커지면서, 이에 따른 산림 생태계 파괴, 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 위성기반 산불피해지수는 객관적이고 신속한 산불피해지 파악을 가능하게 하고, 북한과 같이 접근이 불가능한 지역에 대한 분석에 유용하다. 이 단보에서는 전통적으로 사용되어 온 Normalized Burn Ratio (NBR)를 비롯하여, 식생활력도를 나타내는 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), 그리고 최근에 개발된 Fire Burn Index (FBI)와 Forest Withering Index (FWI)를 이용하여 북한지역 산불피해지 탐지를 수행하고, 4가지 지수의 비교 평가를 통해 한반도 적용 방안을 모색하였다. 향후 중소형 산불에 대한 적용가능성 검토와 딥러닝 영상인식의 활용 등이 추가적으로 연구되어야 할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.355-363
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• 2022

우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.430-436
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• 2022

본 논문에서는 다중 체온 감지용 지능형 카메라를 제안한다. 제안하는 카메라는 광학(4056*3040) 및 열화상(640*480) 2종의 카메라로 구성되고 획득된 영상으로부터 사람의 표정 및 체온을 분석하여 이상 증상을 감지한다. 광학 및 열화상카메라는 동시에 운영되며 광학 영상에서 객체를 검출한 후 얼굴영역을 도출하여 표정분석을 수행한다. 열화상카메라는 광학카메라에서 얼굴영역으로 판단한 좌표 값을 적용하고 해당영역의 최고 온도를 측정하여 화면에 표출한다. 이상 징후 감지는 분석된 표정 3가지(무표정, 웃음, 슬픔)와 체온 값을 활용하여 판단하며 제안된 장비의 성능을 평가하기 위해 광학영상 처리부는 Caltech, WIDER FACE, CK+ 데이터셋을 3종의 영상처리 알고리즘(객체검출, 얼굴영역 검출, 표정분석)에 적용하였다. 실험결과로 객체검출률, 얼굴영역 검출률, 표정분석률 각각 91%, 91%, 84%을 도출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1136-1141
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• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1248-1254
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• 2022

스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.