• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.125-144
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• 2022

VMS (variable message signs) 시스템이 악의적인 공격에 노출되어 교통안전과 관련된 거짓 정보를 출력하게 된다면 운전자에게 심각한 위험을 초래할 수 있다. 이러한 경우를 방지하기 위해 VMS 시스템에 사용되는 메시지들을 수집하여 평상시의 패턴을 학습한다면 VMS 시스템에 출력될 수 있는 이상 메시지를 빠르게 감지하고 이에 대한 대응을 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 양방향 GPT (generative pre-trained transformer) 모델을 이용하여 VMS 메시지의 평상 시 패턴을 학습한 후 이상 메시지를 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, 제안된 기법에 VMS 메시지 및 시스템 파라미터를 입력 하고 이에 대한 NLL (negative log likelihood) 값을 최소화하도록 학습한다. 학습이 완료되면 판정해야 할 대상의 NLL 값을 계산한 후, 문턱치 값 이상일 경우 이를 이상으로 판정한다. 실험 결과를 통해, 공격에 의한 악의적인 메시지 탐지뿐만 아니라 시스템의 오류가 발생하는 상황에 대한 탐지도 가능함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1853-1858
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• 2021

오링은 기계 부품들 사이에서 틈을 메워주는 역할을 한다. 지금까지 불량품 선별은 육안 및 수작업으로 수행하여 분류 오류가 자주 발생한다. 따라서 사람의 개입이 없는 카메라 기반의 불량품 분류 시스템이 필요하다. 그러나 카메라 입력 영상에서 배경으로부터 필요 영역을 분리하기 위해 이진화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 주변 조명의 변화나 반사 등의 요인으로 인해 단일 임계값 이진화를 적용하기 어려워, 주변 화소 값을 함께 고려한 적응형 이진화 기법을 적용한다. 또한 누락되는 화소 부분을 보완하기 위해 컨벡스 헐 기법도 함께 적용한다. 그리고 분리된 영역에 적용할 학습 모델은 불량 특성이 비선형인 경우에 유리한 잔류 오차 기반의 심층학습 신경망 모델을 적용한다. 실험을 통해 제안하는 시스템이 오링의 불량 판별 자동화에 적용 가능하다는 것을 제시한다.

• 대한핵의학회지
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• 제22권1호
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• pp.39-45
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• 1988

To evaluate diagnostic accuracy of liver scintigraphy we analysed liver scans of 143 normal and 258 patients with various liver diseases. Three ROC curves for SOL, liver cirrhosis and diffuse liver disease were fitted using rating methods and areas under the ROC curves and their standard errors were calculated by the trapezoidal rule and the variance of the Wilcoxon statistic suggested by McNeil. We compared these results with that of National Institute of Radiological Science in Japan. 1) The sensitivity of liver scintigraphy was 74.2% in SOL, 71.8% in liver cirrhosis and 34.0% in diffuse liver disease. The specificity was 96.0% in SOL, 94.2% in liver cirrhosis and 87.6% in diffuse liver diasease. 2) ROC curves of SOL and liver cirrhosis approached the upper left-hand corner closer than that of diffuse liver disease. Area (${\pm}$ standard error). under the ROC curve was $0.868{\pm}0.024$ in SOL and $0.867{\pm}0.028$ in liver cirrhosis. These were significantly higher than $0.658{\pm}0.043$ in diffuse liver disease. 3) There was no interobserver difference in terms of ROC curves. But low sensitivty and high specificity of authors' SOL diagnosis suggested we used more strict decision threshold.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.397-402
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• 2007

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1031-1031
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• 2001

The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.61-71
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• 2009

최근 우리나라의 춥지 않은 겨울은 온대낙엽과수의 휴면타파에 필요한 저온기간을 충분히 갖지 못하게 함으로서 개화시기를 앞당기거나 불균일하게 함으로써 수확량을 감소시키는 원인이 되고 있다. 기후변화시나리오에 의하면 이러한 피해가 앞으로 더욱 심해질 것으로 전망되므로 과수산업의 대응전략마련을 위해 정확한 개화기 예측이 필수적이다. 기존의 개화기 예측은 이른 봄부터 나타나는 기온의 영향만을 적용한 것으로써 겨울 동안 눈의 휴면상태와 봄철 발아로 인한 개화시기의 변동은 반영할 수가 없었다. 본 연구는 휴면기간 동안 시간과 기온의 조합인 온도시간에 근거하여 내생휴면해제일, 발아, 개화를 예측할 수 있는 휴면시계모형을 배 품종 '신고'에 맞게 조정하고자 수행하였다. 매일의 기온 자료만으로 내생휴면해제일을 찾아내기 위해 수확이 끝난 포장에서 매주 신고 가지를 채취하여 발아실험을 수행하였으며 포장에서 관측된 일 최고 및 최저기온을 이용하여 내생휴면해제일까지 온도시간을 계산하고 적산하였다. 기준온도를 $4^{\circ}C$에서 $10^{\circ}C$ 범위로 설정하고 $0.1^{\circ}C$ 단위까지 세분화하여 휴면시계모형을 반복 구동함으로써 출력된 예상 발아기와 실측 발아기가 일치하는 조건에 해당하는 기준온도와 저온요구도를 도출하였다. 장기 생물계절 관측자료에 근거하여 발아 이후 개화에 이르는 기간의 온도시간을 계산하여 휴면시계모형에 추가함으로써 배 품종 신고의 만개기를 예측할 수 있도록 수정하였다. 이 모형에 의해 최근 9년간 개화기를 추정한 결과 RMSE가 1.9일로서 신고의 만개기 예측에 실용화 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.19-27
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• 2010

본 논문은 B-스플라인 능동적 윤곽을 차 에지 영상에 적용하여 얼굴을 검출함에 있어, 검출 결과의 정확도를 제고하고 연산량을 감소시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저, 차이 영상의 첨도(kurtosis)를 이용하여 사용자의 움직임량을 추정한다. 이때, 첨도 값에 따라 사용자의 움직임량이 작다고 판단된 경우에는 윤곽선 적합을 실시하지 않으며, 움직임량이 크다고 판단된 경우에만 윤곽선 적합을 실시한다. 그 후, 윤곽선 적합을 위하여 이진화된 차이 영상의 거리변환(distance transform)된 결과와 현재 영상의 에지(edge)를 사용하여 움직임과 관련된 차 에지 영상을 추출하고, 마지막으로 이렇게 추출된 차 에지 영상에 윤곽선 적합을 실시하여 얼굴의 위치를 검출하게 된다. 첨도를 이용하여 사용자의 움직임량을 추정하는 방법은 윤곽선 적합 결과를 안정화시켜주는 동시에 연산량을 절약시켜주며, 현재 영상의 에지와 이진화된 차이 영상의 거리변환을 사용한 움직임 에지 추정 방법은 윤곽선 처짐과 불연속적인 에지 추출의 문제점을 개선시켜준다. 실험을 통해, 제안한 방법이 기존의 윤곽선 처짐이나 에지 끊어짐에 의한 오류를 줄여 주는 동시에, 약 39%의 영상에 대한 윤곽선 적합을 생략시켜주어 연산량을 줄여 줄 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.66-74
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• 2010

최근 부호화기의 성능 및 전력이 제한된 환경을 위한 비디오 부호화 기술로 분산 비디오 부호화 기술 (DVC : Distributed Video Coding)이 각광받고 있으며, Wyner-Ziv (WZ) 부호화 기술은 이의 대표적인 기술이다. WZ 부호화기는 기존 인트라 부호화 기술과 채널 부호를 사용하여 각각 키 (key)프레임과 WZ 프레임을 독립적으로 부호화한다. WZ 복호화기는 프레임 간 시간적 유사도를 기반으로, 복호화 된 키 프레임으로부터 보조 정보 (Side Information)를 생성한다. 보조 정보는 가상의 채널 잡음이 존재하는 WZ 프레임으로 간주되고, 가상의 채널 잡음은 채널 부호 복호화 과정을 통해 제거된다. 따라서 WZ 부호화 기술의 성능은 채널 부호의 성능에 크게 좌우된다. 현존하는 채널 부호 중 LPDC 채널 부호와 Turbo 채널 부호는 강력한 에러 정정 능력을 가지고 있으며, 확률적인 계산을 기반으로 반복적인 복호화 알고리즘을 수행하는 것이 특징이다. 하지만 반복적인 복호화 과정은 상당히 소모적인 과정으로 WZ 복호화기의 복잡도를 증가시킨다. 실제 WZ 부호화 기술에 LDPCA 채널 부호를 사용한 경우, WZ 복호화기 전체 복잡도에서 채널 복호화 과정이 차지하는 비율은 평균 60%에 이른다. 채널 복호화 과정 복잡도의 감소를 위해 채널 부호 분야에서 제안되었던 HDA (Hard Decision Aided) 방법을 LDPCA 채널 부호에 적용할 경우, 채널 복호화 과정의 복잡도는 상당히 줄어든다. 하지만 HDA 방법 적용을 위해 설정할 경계치에 따라 율 왜곡 측면에서 상당한 성능 저하가 있을 수 있으며. 적정 경계치는 영상마다 각각 다르다. 이에 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 경계치가 설정되는 적응적 HDA 방법을 제안한다. 제안 방법은 적정 율 왜곡 성능을 유지하며, 채널 복호화 과정 및 WZ 복호화 과정에서 각각 약 62%, 32%의 시간 절감 성능을 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권7호
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• pp.25-34
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• 2016

현재 우리나라에서는 해저케이블 또는 해상구조물 기초부, 흙댐, 도로공사 등의 성토재료로 이용된 다짐풍화토에서 침식(Erosion)으로 인한 사면의 불안정성, 오래된 상 하수관이 누수되거나 파열되어 발생하는 도심지 싱크홀 등의 문제가 발생하고 있다. 이와 같이 건설재료로 많이 이용된 풍화토는 지하수 및 지표수 흐름이 발생할 때 다양한 입자 크기의 점토, 실트 및 세립의 모래들과 함께 침식되거나 세굴 되어 소규모 공동을 형성하며, 일단 침식이나 세굴이 발생되기 시작하면 점차 침식율이 증가하게 되어 급격한 파괴에 도달한다. 본 연구에서는 회전식 수리저항성능 실험기(RCT)를 이용하여 다양한 상대밀도와 선행압밀압력으로 압밀된 다짐화강풍화토의 수리저항성능을 평가하였다. 또한 회전으로 인하여 일정하게 세굴되지 않은 시료의 단면해석을 위해 영상처리기법을 도입하였다. 연구결과 침식으로 인하여 시료의 형상이 일정하지 않는 경우, 계산된 임계전단응력에 큰 오차가 발생되는 것으로 확인되었으며 제안된 영상처리기법으로 보정된 반지름을 이용할 경우보다 정확한 한계 및 임계전단응력 계산이 가능한 것으로 나타났다. 또한 상대밀도와 선행압밀압력이 증가할수록 한계전단응력은 증가하나 임계전단응력은 선행압밀하중 증가에 의한 효과는 크지 않은 것으로 나타났으며, 선행압밀압력에 의한 응력이력보다는 초기 상대밀도의 효과가 더 큰 것으로 나타났다.