• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.175-181
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• 2022

COVID-19 is an acute respiratory syndrome that affects the host's breathing and respiratory system. The novel disease's first case was reported in 2019 and has created a state of emergency in the whole world and declared a global pandemic within months after the first case. The disease created elements of socioeconomic crisis globally. The emergency has made it imperative for professionals to take the necessary measures to make early diagnoses of the disease. The conventional diagnosis for COVID-19 is through Polymerase Chain Reaction (PCR) testing. However, in a lot of rural societies, these tests are not available or take a lot of time to provide results. Hence, we propose a COVID-19 classification system by means of machine learning and transfer learning models. The proposed approach identifies individuals with COVID-19 and distinguishes them from those who are healthy with the help of Deep Visual Embeddings (DVE). Five state-of-the-art models: VGG-19, ResNet50, Inceptionv3, MobileNetv3, and EfficientNetB7, were used in this study along with five different pooling schemes to perform deep feature extraction. In addition, the features are normalized using standard scaling, and 4-fold cross-validation is used to validate the performance over multiple versions of the validation data. The best results of 88.86% UAR, 88.27% Specificity, 89.44% Sensitivity, 88.62% Accuracy, 89.06% Precision, and 87.52% F1-score were obtained using ResNet-50 with Average Pooling and Logistic regression with class weight as the classifier.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.139-148
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• 2009

본 논문에서는 단일 카메라로부터 입력된 2차원 측면 골프 스윙 비디오 영상으로부터 사람의 개입 없이 스윙을 자동으로 분석하는 방법을 제안하였다. 2차원 환경에서 스윙 자동분석에 필요한 특징들을 정의 및 추출하고, 에지 검출과 직선 추출을 비롯한 다양한 영상처리 기법을 이용하여 자동 스윙 분석 방법을 제시 하였다. 기존 스윙분석 시스템이나 관련 연구들과 비교하여 제안한 방법은 다음과 같은 두 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기존의 스윙 자동분석이 상대적으로 복잡하고 고가인 3차원 환경에서만 가능하였지만 제안한 방법은 2차원 환경에 서도 가능하다. 둘째, 기존의 2차원 스윙분석 시스템들은 골프 전문가에 의한 분석이 필요하지만 제안한 방법은 사람의 개입 없이 자동적으로 이루어지므로 사용이 편리하다. 제안한 스윙특징 추출 및 분석 방법을 20장의 스윙영상에 대하여 실험한 결과, 제안한 방법이 스윙 특징 추출 및 분석에 유용함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.147-152
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• 2023

Mostly in motor fault detection the instantaneous values 3 axis vibration and 3phase current in time domain are acquired and converted to frequency domain. Vibrations are more useful in diagnosing the mechanical faults and motor current has remained more useful in electrical fault diagnosis. With having some experience and knowledge on the behavior of acquired data the electrical and mechanical faults are diagnosed through signal processing techniques or combine machine learning and signal processing techniques. In this paper, a single-layer LSTM based condition monitoring system is proposed in which the instantaneous values of three phased motor current are firstly acquired in simulated motor in in health and supply imbalance conditions in each of three stator currents. The acquired three phase current in time domain is then used to train a LSTM network, which can identify the type of fault in electrical supply of motor and phase in which the fault has occurred. Experimental results shows that the proposed single layer LSTM algorithm can identify the electrical supply faults and phase of fault with an average accuracy of 88% based on the three phase stator current as raw data without any processing or feature extraction.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.182-189
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• 2023

깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.

• 한국물환경학회지
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• 제39권1호
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• pp.46-60
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• 2023

Climate change causes fluctuations in water quality in the aquatic environment, which can cause changes in water circulation patterns and severe adverse effects on aquatic ecosystems in the future. Therefore, research is needed to predict and respond to water quality changes caused by climate change in advance. In this study, we tried to predict the dissolved oxygen (DO), chlorophyll-a, and turbidity of the Paldang reservoir for about two weeks using long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRU), which are deep learning algorithms based on recurrent neural networks. The model was built based on real-time water quality data and meteorological data. The observation period was set from July to September in the summer of 2021 (Period 1) and from March to May in the spring of 2022 (Period 2). We tried to select an algorithm with optimal predictive power for each water quality parameter. In addition, to improve the predictive power of the model, an important variable extraction technique using random forest was used to select only the important variables as input variables. In both Periods 1 and 2, the predictive power after extracting important variables was further improved. Except for DO in Period 2, GRU was selected as the best model in all water quality parameters. This methodology can be useful for preventive water quality management by identifying the variability of water quality in advance and predicting water quality in a short period.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.173-182
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• 2009

본 논문은 한국어 8단모음을 인식하기 위한 효율적인 파라미터의 추출과 자동 독화 시스템의 구축에 관하여 연구한 것이다. 얼굴의 특징들은 다양한 칼라 공간에서 다양한 값으로 표현되는 것을 이용하여 각 표현 값들을 증폭하거나 또는 축소, 대비시켜 얼굴 요소들이 추출되도록 하였다. 눈과 코의 위치, 안쪽 입의 외곽선, 윗입술의 상단, 이의 외곽선을 특징 점으로 찾았으며, 이를 분석하여 안쪽 입의 면적, 안쪽 입의 높이와 폭, 이의 보임 비율 코와 윗입술 상단과의 거리를 파라미터로 사용하였다. 2400개의 영상으로 분석하였고 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축한 후 인식 실험을 하였다. 정상인 5명이 동원되었고, 사람들 사이에 있는 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하였으며 실험하여 파라미터의 유용성 관점에서 좋은 결과를 얻었다.

• 농촌계획
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2022

Crop classification is very important for estimating crop yield and figuring out accurate cultivation area. The purpose of this study is to classify crops harvested in fall in Idam-ri, Goesan-gun, Chungcheongbuk-do by using unmanned aerial vehicle (UAV) images and support vector machine (SVM) model. The study proceeded in the order of image acquisition, variable extraction, model building, and evaluation. First, RGB and multispectral image were acquired on September 13, 2021. Independent variables which were applied to Farm-Map, consisted gray level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture characteristics by using RGB images, and multispectral reflectance data. The crop classification model was built using texture characteristics and reflectance data, and finally, accuracy evaluation was performed using the error matrix. As a result of the study, the classification model consisted of four types to compare the classification accuracy according to the combination of independent variables. The result of four types of model analysis, recursive feature elimination (RFE) model showed the highest accuracy with an overall accuracy (OA) of 88.64%, Kappa coefficient of 0.84. UAV-based RGB and multispectral images effectively classified cabbage, rice and soybean when the SVM model was applied. The results of this study provided capacity usefully in classifying crops using single-period images. These technologies are expected to improve the accuracy and efficiency of crop cultivation area surveys by supplementing additional data learning, and to provide basic data for estimating crop yields.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.104-110
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• 2022

본 논문에서는 UAV의 BLDC 모터 진단방법과 AI진단을 위한 새로운 데이터 셋을 제안하였다. BLDC모터 진단에 있어서 PVA(Park's Vector Approach)는 주파수 성분의 많은 리플로 인해 적용이 어려움이 따르나, 리플의 성분이 3조파를 띄고 있음에 따라 3조파에 뛰어난 SG(Savitzky-Golay)필터를 적용하여 Circle fitting으로 PVA를 활용하는 방법을 제안하였다. 한편, 3상에서 2상으로 변환시키는 기법인 PVA는 변환과정 중 항상 원점을 기준으로 두게 된다. 이에 Circle fitting의 적용과정에서 원점과 측정된 중심점의 오차를 측정하여 고장진단이 가능하도록 하였다. 또한, 이때 측정된 오차의 offset 데이터 기반으로 AI기술의 새로운 데이터 셋으로 활용 가능함을 실험을 통해 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1433-1449
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• 2023

In recent years, the rapid development of social networks has led to a rapid increase in the amount of information available on the Internet, which contains a large amount of sensitive information related to pornography, politics, and terrorism. In the aspect of sensitive image detection, the existing machine learning algorithms are confronted with problems such as large model size, long training time, and slow detection speed when auditing and supervising. In order to detect sensitive images more accurately and quickly, this paper proposes a multiclassification sensitive image detection method based on lightweight Convolutional Neural Network. On the basis of the EfficientNet model, this method combines the Ghost Module idea of the GhostNet model and adds the SE channel attention mechanism in the Ghost Module for feature extraction training. The experimental results on the sensitive image data set constructed in this paper show that the accuracy of the proposed method in sensitive information detection is 94.46% higher than that of the similar methods. Then, the model is pruned through an ablation experiment, and the activation function is replaced by Hard-Swish, which reduces the parameters of the original model by 54.67%. Under the condition of ensuring accuracy, the detection time of a single image is reduced from 8.88ms to 6.37ms. The results of the experiment demonstrate that the method put forward has successfully enhanced the precision of identifying multi-class sensitive images, significantly decreased the number of parameters in the model, and achieved higher accuracy than comparable algorithms while using a more lightweight model design.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.346-347
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• 2021

기계학습을 위한 패턴인식을 위해서는 학습데이터의 양이 많을수록 그 성능이 향상된다. 하지만 일상에서 검출해내야하는 패턴의 종류 및 정보가 항상 많은 양의 학습데이터를 확보할 수는 없다. 따라서 일반적인 기계학습을 위해 적은데이터셋을 의미있게 부풀릴 필요가 있다. 본 연구에서는 기계학습을 수행할 수 있도록 데이터를 증강시키는 기법에 관해 연구한다. 적은데이터셋을 이용하여 기계학습을 수행하는 대표적인 방법이 전이학습(transfer learning) 기법이다. 전이학습은 범용데이터셋으로 기본적인 학습을 수행한 후 목표데이터셋을 최종 단계에 대입함으로써 결과를 얻어내는 방법이다. 본 연구에서는 ImageNet과 같은 범용데이터셋으로 학습시킨 학습모델을 증강된 데이터를 이용하여 특징추출셋으로 사용하여 원하는 패턴에 대한 검출을 수행한다.