• 한국전자파학회논문지
• /
• 제29권7호
• /
• pp.550-559
• /
• 2018

본 논문은 딥뉴럴네트워크(deep neural network: DNN)를 이용해 사람 걸음 및 배경잡음원에 의해 발생한 마이크로 도플러 신호를 탐지 및 분류 처리하는 연구를 제안한다. 기존 분류처리 연구는 경험 및 통계적인 방법을 통해 분류기 성능에 직접적으로 영향을 미치는 의미있는 특징을 추출하기 위한 복잡한 과정을 포함한다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 다수의 레이어 층을 단계적으로 통과하는 과정을 통해 점진적으로 특징을 재구성 및 생성하므로, 별도의 특징 추출과정을 생략할 수 있으며, 자연스럽게 네트워크상에서 특징을 생성할 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로 도플러 신호 인식을 위한 딥뉴럴네트워크 효과성 입증을 위해, 이진분류기와 다층클래스 분류기를 다층퍼셉트론과 딥뉴럴네트워크를 통해 설계하고 비교분석한다. 실험 결과, 다층퍼셉트론은 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 90.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 86.1 %로 측정되었다. 딥뉴럴네트워크는 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 97.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 96.1 %로 측정되었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.33-41
• /
• 2011

최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제36권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2023

본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.21-30
• /
• 2024

본 논문에서는 자율협력주행 인프라를 위해 제작된 8가지 센서 전용 시설물들에 대해 라이다로 취득한 포인트 클라우드 데이터로부터 시설물들의 특징을 추출하여 샘플 데이터셋으로 구축하는 방법을 제안한다. 고휘도 반사지가 부착된 8가지 센서 전용 시설물들과 데이터 취득 시스템을 개발했고, 취득된 포인트 클라우드 데이터로부터 일정한 측정 거리 내에 위치한 시설물들의 특징을 추출하기 위해 포인트 대상의 DBSCAN 방법과 반사강도 대상의 OTSU 방법을 응용하여 추려낸 포인트들에 원통형 투영법을 적용했다. 3차원 포인트 좌표, 2차원 투영 좌표, 그리고 반사강도 등을 해당 시설물의 특징으로 설정했고, 정답 레이블과 함께 데이터셋으로 제작했다. 라이다로 취득한 데이터를 기반으로 구축된 시설물 데이터셋의 효용 가능성을 확인하기 위해서 기본적인 CNN 모델을 선정하여 학습 후 테스트를 진행하여 대략 90% 이상의 정확도를 보여 시설물 인식 가능성을 확인했다. 지속적인 실험을 통해 제시한 데이터셋 구축을 위한 특징 추출 알고리즘의 개선 및 성능 향상과 더불어 이에 적합한 자율협력주행을 위한 센서 전용 시설물을 인식할 수 있는 전용 모델을 개발할 예정이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권12호
• /
• pp.295-302
• /
• 2013

사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.1011-1019
• /
• 2015

컴퓨터 사용자가 사람인지 아닌지를 판별하는 CAPTCHA는 많은 포털 사이트에서 자동 프로그램에 의한 비정상적인 회원가입 또는 다중 로그인 방지 등을 위해 사용되고 있다. 많은 웹 사이트들은 숫자 혹은 영어로 구성된 문자열 기반 캡챠를 대부분 사용하는데, 최근에는 OCR 기술의 발달로 단순한 텍스트 기반 캡챠는 쉽게 무력화 된다. 이에 대한 대안으로 많은 웹 사이트들은 글자 판독을 어렵게 하기 위해 잡음을 첨가하거나 글자를 왜곡시키는 등 다양한 시도를 하고 있다. 본 논문에서 대상으로 하는 국내 한 포털 사이트 역시 공격자들에 의해 많은 공격을 당하였고, 끊임없이 캡챠를 발전시키고 있다. 본 논문에서는 해당 사이트에서 현재 사용되고 있는 다양한 자연 배경을 지닌 캡챠에 대해 분석하고, SVM을 이용한 특징 분리 후 CNN을 이용한 글자 인식을 통해 해당 캡챠의 취약성을 검증하였다. 실험 결과, 총 1000개의 캡챠 이미지 중 368개에 대해 정확히 맞추었고, 이를 통해 해당 포털 사이트에서 현재 사용하고 있는 새로운 버전의 캡챠 역시 안전하지 않음을 입증하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
• /
• 제16권6호
• /
• pp.800-807
• /
• 2016

We propose a fast algorithm using Extreme Contour Point (ECP) to detect the angle of rotated images, is implemented by rotation feature of one covered frame image that can be applied to correct the rotated images like in image processing for real time applications, while CORDIC is inefficient to calculate various points like high definition image since it is only possible to detect rotated angle between one point and the other point. The two advantages of this algorithm, namely compatibility to images in preprocessing by using Sobel edge process for pattern recognition. While the other one is its simplicity for rotated angle detection with cyclic shift of two $1{\times}n$ matrix set without complexity in calculation compared with CORDIC algorithm. In ECP, the edge features of the sample image of gray scale were determined using the Sobel Edge Process. Then, it was subjected to binary code conversion of 0 or 1 with circular boundary to constitute the rotation in invariant conditions. The results were extracted to extreme points of the binary image. Its components expressed not just only the features of angle ${\theta}$ but also the square of radius $r^2$ from the origin of the image. The detected angle of this algorithm is limited only to an angle below 10 degrees but it is appropriate for real time application because it can process a 200 degree with an assumption 20 frames per second. ECP algorithm has an O ($n^2$) in Big O notation that improves the execution time about 7 times the performance if CORDIC algorithm is used.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권7호
• /
• pp.383-387
• /
• 2020

본 논문은 게임 GUI는 인간과 게임간의 상호 작용에서 정보를 전달하는 역할을 한다는 아이디어에서 시작한 연구로서 체감형 게임 캐릭터 선택의 GUI 디자인을 연구하였다. 게임 플레이어 지향 GUI 디자인의 목적은 인간과 게임간의 상호 작용하는 방식을 최적화하여 조작을 보다 직관적으로 만들고 사용자의 인지 부담을 줄여 사용자의 게임 조작에 더 흥미를 느끼도록 하는 것이다. 본 논문은 시각적으로 전달되는 세 가지 요소를 중심으로 분석하였다. 세 가지 요소는 각각 문자, 색채, 형태로서 비교 분석하였으며, 체감형 게임 GUI에서 선택 분석한 것은 식별도가 높고 가시성이 뛰어난 디자인적 특징을 가지고 있기 때문이다. 결론 부분에서 체감형 게임 GUI 디자인에 대한을 제안하였으며, 향후 체감형 게임 개발자 들에게 GUI 디자인에 대한 참고 자료로 활용되기를 바란다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제45권5호
• /
• pp.15-24
• /
• 2008

얼굴인식 등과 같은 고차원 식별문제에서는 샘플패턴의 수가 패턴의 차원보다 작아지게 된다. 이러한 상황에서 차원을 축소하기위해 선형판별분석법을 적용할 경우, 희소성(Small Sample Size: SSS)문제가 발생한다. 최근, SSS 문제를 해결하기 위하여 비유사도에 기반 한 식별법(Dissimilarity-Based Classification: DBC)을 이용하는 방법이 검토되었다. DBC에서는 특징 벡터 대신에 학습 샘플들로부터 추출한 프로토타입들과의 비유사도를 측정하여 입력 패턴을 식별하는 방법이다. 본 논문에서는 비유사도 표현단계와 DBC 학습단계에서 퓨전기법을 중복 적용하는 다단계 퓨전기법(Multi-level Fusion Strategies: MFS)으로 DBCs를 최적화시키는 방법을 제안한다. 제안 방법을 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과, 식별률을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권12호
• /
• pp.1124-1134
• /
• 2003

최근의 DNA 마이크로어레이 기술로 많은 양의 유전자 데이타를 얻을 수 있는데, 특히 암의 진단과 치료에 적용되어 암의 정확한 분류에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다. DNA로부터 얻어지는 유전자 데이타의 양은 매우 방대하므로 이를 효과적으로 분석하는 것은 매우 중요하다. 암의 분류는 진단과 치료에 있어 매우 중요하므로 하나의 분류기에 의존한 분류 결과보다는 다수의 전문화된 분류기 결과를 결합하여 결과를 도출하는 것이 바람직하다. 일반적으로 분류기를 결합함으로써 분류 성능 및 분류 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 앙상블 분류기의 많은 장점에도 불구하고, 오류 의존적인 분류기의 결합은 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문에서는 암을 정확하게 분류하기 위해서 음의 상관관계를 갖는 특징으로 학습한 신경망 분류기를 결합하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 유용성을 체계적으로 분석하고자 한다. 세 가지 벤치마크 암 데이타에 대하여 제안한 방법을 적용하여 실험한 결과, 음의 상관관계 특징을 이용한 앙상블 분류기가 다른 분류기보다 높은 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.