• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권4호
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• pp.253-263
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• 2021

콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.591-597
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• 2022

최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.171-182
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• 2022

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제8권2호
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• pp.137-141
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• 2022

To inspect the power facility faults using artificial intelligence, it need that improve the accuracy of the diagnostic model are required. Data augmentation skill using generative adversarial network (GAN) is one of the best ways to improve deep learning performance. GAN model can create realistic-looking fake images using two competitive learning networks such as discriminator and generator. In this study, we intend to verify the effectiveness of virtual data generation technology by including the fake image of power facility generated through GAN in the deep learning training set. The GAN-based fake image was created for damage of LP insulator, and ResNet based normal and defect classification model was developed to verify the effect. Through this, we analyzed the model accuracy according to the ratio of normal and defective training data.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.197-204
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• 2020

The ImageNet dataset is a large scale dataset and contains various natural scene images. In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN)-based weighted ensemble technique for the ImageNet classification task. First, in order to fuse several models, our technique uses weights for each model, unlike the existing average-based ensemble technique. Then we propose an algorithm that automatically finds the coefficients used in later ensemble process. Our algorithm sequentially selects the model with the best performance of the validation set, and then obtains a weight that improves performance when combined with existing selected models. We applied the proposed algorithm to a total of 13 heterogeneous models, and as a result, 5 models were selected. These selected models were combined with weights, and we achieved 3.297% Top-5 error rate on the ImageNet test dataset.

• Design & Manufacturing
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• 제15권3호
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• pp.1-6
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• 2021

An artificial neural network model based on a deep learning algorithm is known to be more accurate than humans in image classification, but there is still a limit in the sense that there needs to be a lot of training data that can be called big data. Therefore, various techniques are being studied to build an artificial neural network model with high precision, even with small data. The transfer learning technique is assessed as an excellent alternative. As a result, the purpose of this study is to develop an artificial neural network system that can classify burr images of light guide plate products with 99% accuracy using transfer learning technique. Specifically, for the light guide plate product, 150 images of the normal product and the burr were taken at various angles, heights, positions, etc., respectively. Then, after the preprocessing of images such as thresholding and image augmentation, for a total of 3,300 images were generated. 2,970 images were separated for training, while the remaining 330 images were separated for model accuracy testing. For the transfer learning, a base model was developed using the NASNet-Large model that pre-trained 14 million ImageNet data. According to the final model accuracy test, the 99% accuracy in the image classification for training and test images was confirmed. Consequently, based on the results of this study, it is expected to help develop an integrated AI production management system by training not only the burr but also various defective images.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.454-456
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• 2001

본 논문에서는 비디오 영상열 내에 컴퓨터가 생성한 가상의 3D 영상을 이음새 없이 추가하기 위한 문제에 초점을 맞추고 있다. 2단계의 견고한 통계적인 메소드는 추적된 커브들의 모델-영상 대응점으로부터 보다 정확한 자세를 평가하기 위하여 자세 계산을 위해 사용되었다. 또한, 관점의 정확성 향상을 위하여 두 개의 연속하는 영상들간에 매치될 수 있는 핵심점을 카메라 움직임에 대한 상관관계 함수로 사용하여 매칭 에러와 reprojection 에러를 포함한 비용함수를 최소화함에 의해 관점을 향상시킨다. 비디오 영상내 객체 영상과 가상의 3D 영상간에 발생하는 폐색 공간문제를 해결하기 위하여 반 자동 알고리즘을 제안하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제46권3호
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• pp.248-254
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• 2019

Background No head to head comparison is available between surgical lip lifting and upper lip filler injections to decide which technique yields the best results in patients. Despite the growing popularity of upper lip augmentation, its effect on societal perceptions of attractiveness, successfulness and overall health in woman is unknown. Methods Blinded casual observers viewed three versions of independent images of 15 unique patient lower faces for a total of 45 images. Observers rated the attractiveness, perceived success, and perceived overall health for each patient image. Facial perception questions were answered on a visual analog scale from 0 to 100, where higher scores corresponded to more positive responses. Results Two hundred and seventeen random observers with an average age of 47 years (standard deviation, 15.9) rated the images. The majority of observers were females (n=183, 84%) of white race (n=174, 80%) and had at least some college education (n=202, 93%). The marginal mean score for perceived attractiveness from the natural condition was 1.5 points (95% confidence interval [CI], 0.9-2.18) higher than perceived attractiveness from the simulated upper lip filler injection condition, and 2.6 points higher (95% CI, 1.95-3.24) than the simulated upper lip lift condition. There was a moderate to strong correlation between the scores of the same observer. Conclusions Simulated upper lip augmentation is amenable to social perception analysis. Scores of the same observer for attractiveness, successfulness, and overall health are strongly correlated. Overall, the natural condition had the highest scores in all categories, followed by simulated upper lip filler, and lastly simulated upper lip lift.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제50권6호
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• pp.406-417
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• 2020

Purpose: This study investigated whether the placement of ribose cross-linked collagen (RCLC) membranes without primary soft tissue closure predictably resulted in sufficient alveolar ridge preservation in contained and non-contained extraction sockets. Methods: Membranes were positioned across extraction sockets, undermining full-thickness flaps, and the gingival margins were fixed by double-interrupted sutures without crossed horizontal mattress sutures for 1 week. In non-contained sockets, a bone substitute was used to support the membrane within the bony envelope. Radiographs and clinical images obtained 4 months later were analyzed by ImageJ software using non-parametric tests. Results: In 18 patients, 20 extraction sockets healed uneventfully and all sites received standard-diameter implants (4.1, 4.8, or 5.0 mm) without additional bone augmentation. Soft tissues and the muco-gingival border were well maintained. A retrospective analysis of X-rays and clinical photographs showed non-significant shrinkage in the vertical and horizontal dimensions (P=0.575 and P=0.444, respectively). The new bone contained vital bone cells embedded in mineralized tissues. Conclusions: Within the limitations of this pilot study, open healing of RCLC membranes may result in sufficient bone volume for implant placement without additional bone augmentation in contained and non-contained extraction sockets.