• 방송공학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.453-462
• /
• 2021

자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.148-157
• /
• 2019

본 연구는 현재 우리나라에서 착색료로 사용허가 되어 있지만 아직 분석법이 개발되지 않은 철클로로필린나트륨의 최적 분석법을 개발하기 위하여 진행되었다. 철클로로필린나트륨은 HPLC-PDA (390 nm), Inertsil ODS-2 column, 1% 초산을 함유한 메탄올-물(80:20, v/v)을 이동상으로 분석할 때 가장 우수한 분리능과 재현성을 나타내었다. UPLC/MS를 통하여 철클로로필린나트륨의 주유도체를 확인한 결과 철 클로린 e4(Fe-chlorin e4)와 철 이소클로린 e4(Fe-isochlorin e4)가 피크의 주요 구성성분임을 확인하였다. 최적 분석법의 타당성을 확보하기 위해 직선성, 검출한계, 정량한계, 정확도, 정밀도, 회수율 분석을 실시하였다. 검량선의 $R^2$은 0.9999, 검출한계는 0.1 mg/kg, 정량한계는 0.3 mg/kg로 나타나 직선성, 검출 한계, 정량한계가 모두 우수하였다. 정확도는 일내분석 93.9~100.8%, 일간분석 99.3~104.95%로 나타났고, 정밀도는 일내분석 2.0~5.4%, 일간분석 4.6~7.7%로 나타났다. 회수율은 수용성 식품(캔디)과 지용성 식품(샐러드드레싱)에서 각각 93.3~104.4%(RSD 0.3~4.3%)과 82.6~114.9%(RSD 1.2~2.0%)로 나타나 국제표준화 기구(ISO)의 기준에 적합하였다. 본 연구는 식품 중 함유된 철클로로필린나트륨을 분석하고 그 유도체를 확인한 결과로 향후 공인분석 방법으로 활용 가치가 클 것으로 기대된다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.737-743
• /
• 2018

전산화 단층촬영 장치의 정 도관리 항목 중 하나인 환자 피폭선량 피폭 시험은 의료법 제38조 특수의료장비 설치 및 운영에 따라 1년마다 측정을 시행하고 기록을 보관해야 한다. 선량 측정을 위해 사용되고 있는 CT-Dose 팬텀은 정확한 선량 측정이 가능하지만 가격이 비싸다는 단점이 있다. 따라서 본 연구를 통해 기존의 CT-Dose 팬텀을 3D프린터로 유사하게 제작하여 기존의 팬텀과 비교 분석하고 유용성을 알아보았다. 기존의 CT-Dose팬텀과 동일한 팬텀을 제작하기위해 PLA 필라멘트를 이용하여 FFF 방식의 3D프린터를 이용하였으며, CTDIw 값을 산출하기 위해 팬텀의 주변부와 중앙부에 이온챔버를 삽입하여 각 10번씩 측정하였다. 측정결과 주변부는 CT-Dose팬텀 $30.44{\pm}0.31mGy$, 중앙부는 $29.55{\pm}0.34mGy$ CTDIw값은 $30.14{\pm}0.30mGy$로 측정되었고, 3D프린터를 이용하여 제작된 팬텀은 주변부 $30.59{\pm}0.18mGy$, 중앙부 $29.01{\pm}0.04mGy$, CTDIw값은 $30.06{\pm}0.13mGy$로 측정되었다. SPSS 통계 프로그램의 Mann- Whiteney U-test를 사용하여 분석한 결과 중앙부의 결과 값은 통계적으로 유의한 차이가 있었지만 주변부와 CTDIw의 결과 값은 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않았다. 결론적으로, 3D프린터를 이용하여 제작된 팬텀으로 기존의 CT-Dose 팬텀과 유사한 선량측정 성능을 보였으며, 본 연구를 통해 3D프린터를 이용한 저비용의 팬텀 제작의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제39권3호
• /
• pp.363-377
• /
• 2019

이 연구는 자기보고식 검사를 통해 과학 관련 정의적 영역을 평가하려할 때 검사 결과에서 나타나는 주관성의 양상을 과학 특이적 측면에서 밝혔다. 과학 관련 개념이나 인식을 측정하려할 때 학생이 지닌 과학 특성, 본성에 대한 인식이 원인이 되어 나타나는 반응을 과학 특이적 반응으로 정의했다. 그 중에서 과학 특이적 반응이 특별히 측정 구인을 방해하거나 정확한 자기 보고를 벗어나게 하는 경우에 대해 탐색했다. 고등학교 1, 2학년 649명의 정의적 특성 및 심리적 특성을 검사한 양적 자료와 학생 44명을 면담한 질적 자료로부터 과학 특이적 요소로 인한 오차 결과를 도출했다. 학생이 일상과 과학 학습 경험으로부터 내면화한 과학에 대한 관점과 과학 특성은 검사 도구를 이루는 문항들과 상호작용한다. 그 결과 과학의 특성, 개인의 과학 경험, 검사 도구 속 과학이라는 세 측면에서 정확한 자기 보고를 방해하는 요소가 발견되었다. 과학 본질적 측면과 관련 있는 과학의 특성은 학생들이 과학을 보는 관점과 주관적으로 인식한 과학의 특성이 측정하려는 구인에 관계없이 문항에 반응하도록 한다. 학습자 측면에서 개인의 과학 경험은 학생이 지닌 과학 동기, 과학 경험과의 상호작용, 과학과 삶에 대한 인식으로 구성된다. 마지막으로 도구적 측면에서 검사 도구 속 과학은 과학 개념의 불명확성으로 인한 용어 혼동으로 연결되며 정확한 자기보고를 방해할 수 있다. 본 연구 결과에 의한 시사점으로 검사 문항에서 과학 특이적 요소의 포함 여부 검토, 측정 개념을 명확히 하기 위한 주의점, 개발 단계에서의 과학 특이성 요소 검토, 일상 과학과 학교 과학의 괴리를 줄이려는 노력 필요 등을 제안했다.

• 핵의학기술
• /
• 제23권2호
• /
• pp.29-37
• /
• 2019

DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.43-61
• /
• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전통조경학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.94-104
• /
• 2018

본 연구는 사진측량 기술을 과거의 촬영된 사진들에 활용하여 정원유산의 원형 재현 가능성을 검토하였다. 인공물과 자연물이 혼재되어 입체 형상 재현 가능성 검토에 적합한 담양 소쇄원(명승 제40호)을 연구 대상으로 하였다. 소쇄원에서 근거리와 원거리의 $360^{\circ}$ 전방향에서 장애물이 없어 촬영이 가능한 조경시설물인 매대(梅臺), 애양단(愛陽壇), 오곡문(五曲門) 담장, 약작(略?)과 자연경물인 광석(廣石) 5개 조경요소를 선정하였다. 인터넷 포털에서 5개 조경요소에 대해 촬영날짜, 초점길이, 노출 등의 정보가 포함된 151장의 사진을 수집하여 촬영구도를 분석하였다. 수집된 사진들은 요소별로 특정한 구도에서 집중적으로 촬영되는 경향을 발견하였다. 또한 조경요소별로 이용자들이 선호하는 2~3개의 촬영구도가 있음을 발견하였다. 조경요소별로 빈도가 높은 촬영구도 1개를 선정하고 그 구도에서 촬영된 사진들을 이용하여 포토스캔(Photoscan) 프로그램으로 3D 메쉬 모델을 제작하여 입체 형상의 재현 가능성을 분석하였다. 제작결과 오곡문 담장, 매대, 애양단과 같은 인공물은 비교적 입체 형상의 재현이 가능하였으나, 질감이 동일하거나 자연 경물인 약작과 광석은 입체 형상의 재현이 불가능했다. 선정된 촬영구도와 유사하게 현장에서 촬영한 사진으로 입체 형상의 재현을 실험한 결과 수집사진에서 불가능했던 약작과 광석에서 3D 메쉬 모델이 제작되었다. 또한 과거와 현재의 형상 비교를 통해 정확한 크기를 측정할 수 있고 변화를 발견할 수 있었다. 문화재의 관람객이나 조경가 등에 의해 촬영된 과거의 사진들을 확보하게 된다면 그 당시에 입체 형상을 재현할 수 있을 것으로 보인다. 이러한 기술이 확산된다면 정원유산의 과거 형상을 추정하고 변화를 고찰하는데 정확성과 신뢰성을 높일 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제17권3호
• /
• pp.442-453
• /
• 2021

연구목적: 본 연구에서는 국외 선진 조사기구의 운영현황을 조사하고 착안점 도출을 통해 우리나라 조사기구가 나아가야 할 방향을 고찰하고자 한다. 연구방법: 미국, 일본, 스웨덴 등 선진 조사기구의 설립배경, 조직구성, 주요업무 및 기능, 사고조사 절차 등 조직 운영 현황과 기능을 조사하였다. 연구결과: 첫째 모든 조사기구들의 설립 목적과 기능은 유사 재난·사고의 재발방지를 위함이며, 원인조사, 법·제도·정책 등의 개선권고, 권고사항에 대한 이행점검 등을 주요업무로 하고 있다. 둘째, 중립적 입장에서 공정한 조사가 가능하도록 부처 소속이 아닌 대통령 직속의 독립기구로 운영하고 있다. 셋째, 조사결과의 전문성을 인정받을 수 있는 권위를 보유하고 있다. 즉, 전문성 축적이 가능한 상시 전문인력 확보를 통한 상설조직으로 운영하고 있으며, 심층조사와 수준높은 권고안 마련을 통해 조사결과에 대한 권위를 확보하고 있다. 결론: 국외 재난조사 기구는 국가적 요구와 사회적 재난 갈등을 해소하기 위해, 원인조사의 공정성, 정확성과 전문성을 강화함과 동시에 독립성을 확보하고, 대규모 재난시 국가 차원의 신속한 사고조사 운영실태를 총괄·조정하기 위하여 조직의 위상을 확보하고 있다. 유사재난·사고의 악순환이 반복되는 것을 방지하기 위해서 우리나라는 부처별로 분산된 조사 기능을 효율적으로 연계할 필요가 있다. 또한, 다수부처와 관련된 재난·사고 발생 시 국가차원에서 총괄·조정 및 컨트롤타워를 구성·운영할 수 있도록 제도적인 개선이 필요하다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.156-167
• /
• 2021

본 논문에서는 5세대 이동통신 네트워크 서비스의 커버리지를 확장하고, 빌딩내에서의 안정적인 무선 네트워크 연결해 주는 5G 광중계기의 인빌딩용 디지털 송수신 유닛 설계를 제안한다. 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛은 신호처리부, RF 송수신부, 광입출력부, 클록발생부 등의 4개 블록으로 구성된다. 신호처리부는 CPRI 인터페이스의 기본 동작과 4채널 안테나 신호의 조합 및 외부에서의 제어 명령에 대한 응답 등 중요한 역할을 수행한다. 또, JESD204B 인터페이스로 고품질의 IQ 데이터를 송수신 한다. 파워 앰프를 보호하기 위해 CFR, DPD 블록이 동작한다. RF 송수신부는 안테나로부터 수신된 RF 신호를 AD 변환하여 JESD204B 인터페이스로 신호처리부에 전달되고, 신호처리부에서 JESD204B 인터페이스로 전달된 디지털 신호를 DA 변환하여 안테나로 RF 신호를 송신한다. 광입출력부는 전기신호를 광신호로 변환하여 송신하고, 광신호를 전기신호로 변환하여 수신한다. 클록발생부는 광입출력부의 CPRI 인터페이스에서 공급되는 동기 클록의 지터(Jitter)를 억제하고, 신호처리부와 RF 송수신부에 안정적인 동기 클록을 공급한다. CPRI 연결전에는 로컬 클록을 공급하여 CPRI 연결 준비 상태로 동작한다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 구동을 위한 디지털 송수신 유닛의 정확성을 평가하기 위해서 Xilinx 사의 MPSoC 계열의 XCZU9CG-2FFVC900I를 사용하였고 설계 툴은 Vivado 2018.3을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 5G 광중계기 디지털 송수신 유닛이 ADC로 입력되는 5G RF 신호를 디지털로 변환하여 CPRI를 통해 JIG로 전달하는 Uplink 동작과 JIG로부터 CPRI를 통해 전달받은 Downlink 데이터 신호를 DAC로 출력하는 기능과 성능을 평가하였다. 실험결과는 평탄도, Return Loss, Channel Power, ACLR, EVM, Frequency Error 등이 목표로 한 설정 값 이상의 성능이 나타남을 확인 할 수 있었다.

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