• 한국가시화정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.78-85
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• 2022

In these days, the rapid development in prediction technology using artificial intelligent is being applied in a variety of engineering fields. Especially, dimensionality reduction technologies such as autoencoder and convolutional neural network have enabled the classification and regression of high-dimensional data. In particular, pixel level prediction technology enables semantic segmentation (fine-grained classification), or physical value prediction for each pixel such as depth or surface normal estimation. In this study, the pressure distribution of the ship's surface was estimated at the pixel level based on the artificial neural network. First, a potential flow analysis was performed on the hull form data generated by transforming the baseline hull form data to construct 429 datasets for learning. Thereafter, a neural network with a U-shape structure was configured to learn the pressure value at the node position of the pretreated hull form. As a result, for the hull form included in training set, it was confirmed that the neural network can make a good prediction for pressure distribution. But in case of container ship, which is not included and have different characteristics, the network couldn't give a reasonable result.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권6호
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• pp.813-821
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• 2022

Intelligent monitoring, life entertainment, medical rehabilitation, and other fields are only a few examples where visual image technology is becoming increasingly sophisticated and playing a significant role. Recognizing Wushu, or martial arts, movements through the use of visual image technology helps promote and develop Wushu. In order to segment and extract the signals of Wushu movements, this study analyzes the denoising of the original data using the wavelet transform and provides a sliding window data segmentation technique. Wushu movement The Wushu movement recognition model is built based on the hidden Markov model (HMM). The HMM model is trained and taught with the help of the Baum-Welch algorithm, which is then enhanced using the frequency weighted training approach and the mean training method. To identify the dynamic Wushu movement, the Viterbi algorithm is used to determine the probability of the optimal state sequence for each Wushu movement model. In light of the foregoing, an HMM-based martial arts movements recognition model is developed. The recognition accuracy of the HMM model increases to 99.60% when the number of samples is 4,000, which is greater than the accuracy of the SVM (by 0.94%), the CNN (by 1.12%), and the BP (by 1.14%). From what has been discussed, it appears that the suggested system for detecting martial arts acts is trustworthy and effective, and that it may contribute to the growth of martial arts.

• ETRI Journal
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• 제45권5호
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• pp.836-846
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• 2023

Mobile robots are used in modern life; however, object recognition is still insufficient to realize robot navigation in crowded environments. Mobile robots must rapidly and accurately recognize the movements and shapes of pedestrians to navigate safely in pedestrian-rich spaces. This study proposes real-time, accurate, three-dimensional (3D) multi-pedestrian detection and tracking using a 3D light detection and ranging (LiDAR) point cloud in crowded environments. The pedestrian detection quickly segments a sparse 3D point cloud into individual pedestrians using a lightweight convolutional autoencoder and connected-component algorithm. The multi-pedestrian tracking identifies the same pedestrians considering motion and appearance cues in continuing frames. In addition, it estimates pedestrians' dynamic movements with various patterns by adaptively mixing heterogeneous motion models. We evaluate the computational speed and accuracy of each module using the KITTI dataset. We demonstrate that our integrated system, which rapidly and accurately recognizes pedestrian movement and appearance using a sparse 3D LiDAR, is applicable for robot navigation in crowded spaces.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권4호
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• pp.543-547
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• 2016

급성 뇌졸중(acute stroke)의 경우 빠른 처치가 이루어지지 않으면 뇌손상으로 인해 평생 장애를 가지고 살아가야 하는 질환이다. 따라서 뇌졸중 환자가 발생할 경우에는 신속한 진단과 치료가 이루어져야 하므로 장시간의 검사를 해야 하는 MRI 보다는 빠른 검사와 3D 구현이 가능한 뇌 관류전산화단층촬영(Brain Perfusion CT)이 널리 활용되고 있다. 그러나 환자에게 많은 방사선 피폭이 이루어질 수 있기 때문에 저선량(low dose) 기법을 사용하여 영상을 획득하게 된다. 이로 인해 촬영된 영상의 질 저하가 유발되며, 특히 가우시안노이즈의 영향을 크게 받아 정확한 혈관 영상의 확인을 저해한다. 본 연구에서는 관류전산화단층촬영을 통해 얻어진 동적 CT 데이터에 시공간 분석 기법을 적용하여 진단 영상의 질을 향상시키고자 한다. 특히, 가우시안노이즈를 제거하기 위해서 선형 특징 축출 방법 중 하나인 주성분 분석 기법을 적용하여 분석하였으며, 그 결과 시공간 특징에 따른 각각의 관류 영상 성분을 축출한 경우 뇌-혈관 영상뿐만 아니라 뇌-실질 영상의 질이 향상됨을 가시적으로 확인할 수 있었다. 새롭게 시도된 시공간 기반 영상기법이 향후 급성 뇌졸중 진단뿐만 아니라 다양한 시계열 정보가 포함된 뇌질환 진단 영상분석에 활용된다면, 임상 진단의 질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.95-111
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• 2021

인구의 감소 및 고령화 사회가 진행되면서 운전자의 평균 연령은 높아지게 된다. 그에 따라 잠재적인 사고의 위험성이 높은 고령 운전자들은 자율 주행형 개인 이동체가 필요하게 된다. 이러한 이동체가 도로 주행 중에 안전성을 확보하기 위하여 여러 장애물에 대응할 기술이 요구된다. 그 중에서도 주행 중에 마주할 수 있는 차량, 자전거, 사람과 같은 동적 장애물뿐만 아니라 도로 노면의 불량 상태와 같은 정적 장애물을 인식하는 기술이 가장 우선적으로 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 두 종류의 장애물을 동시에 탐지할 수 있는 심층 신경망 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘을 개발하기 위해서 1,418장의 영상을 이용하여 7종의 동적 장애물에 표기한 annotation data와 도로 노면 파손을 표시한 label 영상을 확보했다. 이를 이용하여 학습한 결과, 46.22%의 평균 정확도로 동적 장애물을 탐지하고 74.71%의 mean intersection over union으로 도로 노면 파손을 탐지했다. 또한 한 장의 영상을 처리하는데 평균 소요시간은 89ms로 일반 차량보다 느린 개인 이동 차량에 사용하기 적합한 알고리즘을 개발했다. 향후 주행 중 마주할 있는 도로 장애물을 탐지하는 기술을 활용하여 개인 이동 차량의 주행 안전성이 향상되길 기대한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권7호
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• pp.1152-1162
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• 2021

Objective: This study aimed to determine whether there are regional differences in the blood-brain barrier (BBB) permeability of cognitively normal elderly participants and to identify factors influencing BBB permeability with a clinically feasible, 10-minute dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI protocol. Materials and Methods: This IRB-approved prospective study recruited 35 cognitively normal adults (26 women; mean age, 64.5 ± 5.6 years) who underwent DCE T1-weighted imaging. Permeability maps (K_trans) were coregistered with masks to calculate the mean regional values. The paired t test and Friedman test were used to compare Ktrans between different regions. The relationships between K_trans and the factors of age, sex, education, cognition score, vascular risk burden, vascular factors on imaging, and medial temporal lobar atrophy were assessed using Pearson correlation and the Spearman rank test. Results: The mean permeability rates of the right and left hippocampi, as assessed with automatic segmentation, were 0.529 ± 0.472 and 0.585 ± 0.515 (K_trans, x 10^-3 min^-1), respectively. Concerning the deep gray matter, the K_trans of the thalamus was significantly greater than those of the putamen and hippocampus (p = 0.007, p = 0.041). Regarding the white matter, the K_trans value of the occipital white matter was significantly greater than those of the frontal, cingulate, and temporal white matter (p < 0.0001, p = 0.0007, p = 0.0002). The variations in K_trans across brain regions were not related to age, cognitive score, vascular risk burden, vascular risk factors on imaging, or medial temporal lobar atrophy in the study group. Conclusion: Our study demonstrated regional differences in BBB permeability (K_trans) in cognitively normal elderly adults using a clinically acceptable 10-minutes DCE imaging protocol. The regional differences suggest that the integrity of the BBB varies across the brains of cognitively normal elderly adults. We recommend considering regional differences in K_trans values when evaluating BBB permeability in patients with neurodegenerative diseases.

• 한국경제지리학회지
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• 제12권1호
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• pp.56-66
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• 2009

정보의 양이 급격히 늘어나고, 유비쿼터스 도시 환경이 출현하고 있다. 이에 따라, 소비자가 어떤 유형의 정보를 어떤 정보 전달 매체를 통해 이용하는가 하는 문제는 공공 및 상업적 교통정보 서비스 제공자에게 공통으로 중요한 문제가 되어 있다. 본 연구는 최근 수도권에서 수집한 대중교통 이용자의 대중교통 정보습득 및 정보전달 매체선택에 관한 자료분석의 첫 번째 결과물을 보고한다. 연구는 정보의 습득과 정보매체의 선택은 정보 이용의 의사결정 상황에 크게 의존한다는 가정에 기초한다. 이에 따라 본 연구는 상황에 따라 가변적인 의사결정의 원리를 탐구하는 데 적합한 decision table 및 CHAID 분석을 응용하여 정보 습득과 정보매체 선택의 동질적 segment를 확인한다. 분석 결과, 정보 습득 및 정보매체 선택에 정보 이용 당시의 이용 교통수단 및 수행 활동 등 상황변수가 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 이에 더해 정보 습득에는 정보 이용 당시의 시각 역시 중요하며, 정보매체 선택에는 이용 정보 내용이 추가적으로 중요한 상황 변수임을 알 수 있었다. 연구 결과는 동적 market segmentation에 관한 중요한 시사점을 제공하고 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.79-90
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• 2017

도시지역은 지구상에서 가장 변화가 활발히 일어나는 지역 중의 하나로써, 우리나라에서도 산림지나 녹지, 농경지가 주거지역, 공업지역 등의 주거지역으로 빠르게 변화하고 있다. 이러한 빠른 토지이용의 변화를 모니터링하기 위해서는 신속한 데이터의 취득을 필요로 하게 되고, 위성영상은 이러한 요구의 대안이 될 수 있다. 일반적으로 SAR 위성은 능동적 탐측체계로 영상을 취득하기 때문에 지표면의 거칠기에 따라 영상의 밝기값이 결정되며, 대표적으로 수계영역은 반사강도가 낮아 어둡게 나타나고, 인공구조물이 분포하고 있는 주거지역의 경우 반사강도가 높아 타 지역에 비해 밝기값이 높게 나타난다. 이러한 SAR 영상의 특성을 이용하면 주거지역을 효과적으로 추출할 수 있다. 본 연구에서는 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X, 우리나라의 KOMPSAT-5를 이용하여 주거지역의 추출을 수행하였으며, 추출을 위해서 영상분할기법을 통한 객체기반 영상분류를 적용하였다. 영상분할의 정확도를 향상시키기 위해서 스페클 divergence를 먼저 계산하여 주거지역의 반사강도를 조정하였다. 두 위성영상의 정확도 평가를 위해서 추가로 픽셀기반의 K-means 영상분류법을 적용하여 주거지역을 분류하였다. 연구의 결과로써 TerraSAR-X의 객체기반 영상분류법은 약 88.5%, 픽셀기반영상분류법은 75.9%, KOMPSAT-5는 약 87.3%와 74.4%의 overall accuracy를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권1호
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• pp.189-200
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• 2011

소셜미디어(Social media) 환경이 세계적으로 '정치권력전환(power shift)'에 큰 영향을 미치고 있다. 이런 변화가 스마트한 국민의 선택(the people's choice)이다. 따라서 시대적 변화의 추세에 정치인, 정당도 시대에 걸맞는 스마트($S^6M^2AR^3T^4$)한 정치PR전략 트렌드를 구상해야 한다. 이제 정치인이나 정당은 소셜네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)를 통하여 국민에게 모든 정책이 보다 구체적(Specific)이고, 간결(Simplicity)하게 하여, 다 같이 강한(Strong) 시너지(Synergy)의 효과를 공유(Sharing)할 수 있어야 한다. 또한 올바른 정책이 목표를 향해 힘(Mighty)있게 추진하되, 그 정책이 평가 할 수(Measurable)있도록 성취(Achievable)되어야 한다. 그리고 그 정책은 국가의 모든 분야와 관련(Relevance)된 통합적인 차원에서 국민의 신뢰(Reliability)와 현실적(Realistic)바탕에서 각 계층(Target segmentation), 국민 모두(Together)의 소외됨 없이 비전과 목표(Target)를 가지고 누구나 동등한 기회(Time)로 저 마다 행복한 삶이 추구되어야 한다. 이런 정책 바탕에서 스마트시민정당의 발전 방향과 그 대안에 대한 12가지 키워드(key words)를 제안하고 있다. 이런 스마트시민정당의 정치PR전략만이 '강한나라, 힘 있는 대한민국 건설(mighty and powerful Korea)'을 실행시킬 수 있고 국민의 선택(the people's choice)을 받게 될 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권4호
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• pp.548-559
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• 2019

연구목적: 인력에 의한 조사를 대처할 수 있는 V2I 데이터 기반의 고속도로 휴게소 이용행태 분석. 연구방법: 휴게소 구간 개별차량의 통행속도 자료 분포 특성을 활용하여 통행상태 그룹 분할 및 휴게소 이용경계(Boundary) 설정. 연구결과: 검증 결과 점심시간 휴게소 이용률이 급증, 통행속도 자료 분포 상태간 경계가 명확하거나 불명확한 모든 경우 휴게소 이용경계를 정교하게 산정. 결론: 인력에 의한 휴게소 이용실태 조사를 대처할 수 있어 비용절감의 효과가 크며 조사의 시공간적 범위에 제한이 없음. V2I 시스템이 구축된 휴게소/졸음쉼터/간이 휴게소 등 각 시간대별 동적 이용률 산정이 가능. 단시간/중시간/장시간 이용의 구분이 가능. 차종별 이용실태 도출 가능. 도로구간 불법 주정차 여부 파악 가능. 도로구간 내 돌발상황 검지 가능. 실시간 휴게소 이용률 및 혼잡도 정보 제공등 다양한 분석과 운영전략 수립 가능.