Seok-Min Hwang;Dong-Bum Kim;Yu-Jeong Kim;Yeo-Rin Kim;Jong-Ha Lee
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.2
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pp.97-106
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2022
In this study, H&E staining is necessary to distinguish cells. However, dyeing directly requires a lot of money and time. The purpose is to convert the phase image of unstained cells to the amplitude image of stained cells. Image data taken with FPM was created with Phase image and Amplitude image using Matlab's parameters. Through normalization, a visually identifiable image was obtained. Through normalization, a visually distinguishable image was obtained. Using the GAN algorithm, a Fake Amplitude image similar to the Real Amplitude image was created based on the Phase image, and cells were distinguished by objectification using MASK R-CNN with the Fake Amplitude image As a result of the study, D loss max is 3.3e-1, min is 6.8e-2, G loss max is 6.9e-2, min is 2.9e-2, A loss max is 5.8e-1, min is 1.2e-1, Mask R-CNN max is 1.9e0, and min is 3.2e-1.
As wildfires are difficult to predict, real-time monitoring is crucial for a timely response. Geostationary satellite images are very useful for active fire detection because they can monitor a vast area with high temporal resolution (e.g., 2 min). Existing satellite-based active fire detection algorithms detect thermal outliers using threshold values based on the statistical analysis of brightness temperature. However, the difficulty in establishing suitable thresholds for such threshold-based methods hinders their ability to detect fires with low intensity and achieve generalized performance. In light of these challenges, machine learning has emerged as a potential-solution. Until now, relatively simple techniques such as random forest, Vanilla convolutional neural network (CNN), and U-net have been applied for active fire detection. Therefore, this study proposed an active fire detection algorithm using state-of-the-art (SOTA) deep learning techniques using data from the Advanced Himawari Imager and evaluated it over East Asia and Australia. The SOTA model was developed by applying EfficientNet and lion optimizer, and the results were compared with the model using the Vanilla CNN structure. EfficientNet outperformed CNN with F1-scores of 0.88 and 0.83 in East Asia and Australia, respectively. The performance was better after using weighted loss, equal sampling, and image augmentation techniques to fix data imbalance issues compared to before the techniques were used, resulting in F1-scores of 0.92 in East Asia and 0.84 in Australia. It is anticipated that timely responses facilitated by the SOTA deep learning-based approach for active fire detection will effectively mitigate the damage caused by wildfires.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.2
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pp.71-77
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2019
With 5G standards proceeding in earnest and increasing demand for services of indoor localization, research on indoor location recognition is being studied in various industrial fields, and research based on fingerprint recognition technology using Wireless Local Area Network (WLAN) is representative. In this paper, we propose an indoor positioning system based on fingerprinting technique that uses Cloud Radio Access Network (C-RAN) architecture and Channel State Information (CSI). In order to improve the performance in indoor positioning, we combined existing fingerprinting method and K nearest neighbor (KNN) technology which is one of the machine running technique. The performance improvements of the proposed indoor positioning system was verified by comparative experiments with the existing localization technique in a indoor localizztion testbed.
Recently, the healthcare field is trying to develop a model that can improve service quality by reflecting the requirements of various industrial fields. In this paper, we propose an Internet of Behavior (IoB) environment model that can process users' healthcare information in real time in a 5G environment to improve healthcare services. The purpose of the proposed model is to analyze the user's healthcare information through deep learning and then check the health status in real time. In this case, the biometric information of the user is transmitted through communication equipment attached to the portable medical equipment, and user authentication is performed through information previously input to the attached IoB device. The difference from the existing IoT healthcare service is that it analyzes the user's habits and behavior patterns and converts them into digital data, and it can induce user-specific behaviors to improve the user's healthcare service based on the collected data.
Kim, Young-dong;Kim, Jongki;Lee, Sanghak;Park, Eunkyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.357-359
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2021
Railway system as a mass transportation is under progress to smart railway system beyond high speed and automation era. Communication network technology including 5G-R(5th Generation - Railway) mobile communication technology and information convergence technology of Big Data, Deep Learnig, AI(Artificial Intelliegnce) and Block Chain have to be used for implementation and operation of this smart railway system. In this paper, a communication network structure is suggested for this smart railway system. This suggested smart railway commnuication network structure is composed with layered structure of plane unit for safety operation of high speed railway, railway system management and customer services, and also have some complexed function of each plane. Results of this study can be used for smart railway communication network implementation, operation and managements, development of railway communication standards.
In this paper, we propose a 3D point cloud reconstruction technique from 2D images using efficient feature map extraction network. The originality of the method proposed in this paper is as follows. First, we use a new feature map extraction network that is about 27% efficient than existing techniques in terms of memory. The proposed network does not reduce the size to the middle of the deep learning network, so important information required for 3D point cloud reconstruction is not lost. We solved the memory increase problem caused by the non-reduced image size by reducing the number of channels and by efficiently configuring the deep learning network to be shallow. Second, by preserving the high-resolution features of the 2D image, the accuracy can be further improved than that of the conventional technique. The feature map extracted from the non-reduced image contains more detailed information than the existing method, which can further improve the reconstruction accuracy of the 3D point cloud. Third, we use a divergence loss that does not require shooting information. The fact that not only the 2D image but also the shooting angle is required for learning, the dataset must contain detailed information and it is a disadvantage that makes it difficult to construct the dataset. In this paper, the accuracy of the reconstruction of the 3D point cloud can be increased by increasing the diversity of information through randomness without additional shooting information. In order to objectively evaluate the performance of the proposed method, using the ShapeNet dataset and using the same method as in the comparative papers, the CD value of the method proposed in this paper is 5.87, the EMD value is 5.81, and the FLOPs value is 2.9G. It was calculated. On the other hand, the lower the CD and EMD values, the better the accuracy of the reconstructed 3D point cloud approaches the original. In addition, the lower the number of FLOPs, the less memory is required for the deep learning network. Therefore, the CD, EMD, and FLOPs performance evaluation results of the proposed method showed about 27% improvement in memory and 6.3% in terms of accuracy compared to the methods in other papers, demonstrating objective performance.
In recently, one of the most interests is a field related with serious game. Most game users perform the first for the executing of tutorial before they use a serious game for the first time. But in most case, developers do not recognize importance of tutorial and they do not consider the type of user preference tutorial and make tutorials only as developer's intentions. In our study, we carry out investigation and analysis about type of providing tutorials in representative serious games. Also, we do a survey of users' preferences for types of tutorials. If developers use the result of our study and we can expect more convenient and good quality of tutorial development.
최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.
The purpose of this study was to investigate the effects of a Action Learning(AL) program in terms of problem solving, communication skills, emotional creativity and innovation behaviors. Design for this was a nonequivalent control group quasi-experimental study. The participants were C-hospital staff nurses in G city (Experimental group=29, Control group=30). The AL program was composed of fourteen sessions in eight weeks. Data were collected and the program was conducted from May. 26 to July. 18, 2008. Data were analyzed with ${\chi}^2$-test, Fisher's exact test, t-test and ANCOVA, and utilized the SPSS win 20.0 program. There were significant increases in problem solving skills, communication skills and emotional creativity in the experimental group compared to the control group. Considering the above results, AL program has proven to be an effective educational program for improving the problem solving, communication skills and emotional creativity of nurses.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.07a
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pp.321-324
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2019
최근 국내에는 실업률 상승, 혼인률 하락 등 청년층 생애주기 변화, 단독거주, 고령층의 증가에 따라 1인 가구가 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되어 1인 가구를 겨냥한 맞춤형 보안솔루션에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 사물 인터넷 기술을 적극적으로 접목할 수 있을 것으로 기대되는 디지털 도어락의 구현에 관한 연구를 수행하였다. 사물 인터넷 기술은 5G 시대의 도래에 따라 다시금 주목받고 있다. 이는 4차 산업혁명 시대의 핵심 기반 기술로 주요 IT 기업들이 상용화 기술 확보를 추진하고 있는 상황이다. 한편 디지털 도어락은 열쇠가 필요하지 않으며 위급상황이나 안전상황에 클릭 한번으로 출동 요원의 출동을 곧바로 요청할 수 있어 고객에게 편의성과 보안성을 제공한다. 하지만 비밀번호 방식의 디지털 도어락은 주기적으로 비밀번호를 교체해주지 않는 이상 지속적으로 같은 자리의 버튼만을 누르게 된다. 이렇게 되면 해당 위치에 지문이 남아서 비밀번호가 노출될 위험이 있다. 그러나 사물 인터넷 기술을 이용한 디지털 도어락을 사용하게 된다면 안전한 도어락 사용으로 주거 보안을 실현할 수 있다. 따라서 1인 가구를 노리는 범죄를 예방하기 위해 라즈베리 파이와 아두이노의 UART 통신, 머신러닝 CV를 이용하여 얼굴 인식으로 동일인임을 판단하는 디지털 도어락을 구현했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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