• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.206-214
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• 2022

The way to measure the extent of damage from floods and droughts is to identify changes in the extent of water systems. In order to effectively grasp this at a glance, satellite images are used. KOMPSAT-5 uses Synthetic Aperture Radar (SAR) to capture images regardless of weather conditions such as clouds and rain. In this paper, various deep learning models are applied to perform semantic segmentation of the water system in this SAR image and the performance is compared. The models used are U-net, V-Net, U2-Net, UNet 3+, PSPNet, Deeplab-V3, Deeplab-V3+ and PAN. In addition, performance comparison was performed when the data was augmented by applying elastic deformation to the existing SAR image dataset. As a result, without data augmentation, U-Net was the best with IoU of 97.25% and pixel accuracy of 98.53%. In case of data augmentation, Deeplab-V3 showed IoU of 95.15% and V-Net showed the best pixel accuracy of 96.86%.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.98-102
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• 2023

This paper presents a study on how augmenting semi-synthetic image data improves the performance of human detection algorithms. In the field of object detection, securing a high-quality data set plays the most important role in training deep learning algorithms. Recently, the acquisition of real image data has become time consuming and expensive; therefore, research using synthesized data has been conducted. Synthetic data haves the advantage of being able to generate a vast amount of data and accurately label it. However, the utility of synthetic data in human detection has not yet been demonstrated. Therefore, we use You Only Look Once (YOLO), the object detection algorithm most commonly used, to experimentally analyze the effect of synthetic data augmentation on human detection performance. As a result of training YOLO using the Penn-Fudan dataset, it was shown that the YOLO network model trained on a dataset augmented with synthetic data provided high-performance results in terms of the Precision-Recall Curve and F1-Confidence Curve.

• 센서학회지
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• 제33권1호
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• pp.18-23
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• 2024

Humanoid robots, designed to interact in human environments, require stable mobility to ensure safety. When a humanoid robot falls, it causes damage, breakdown, and potential harm to the robot. Therefore, fall detection is critical to preventing the robot from falling. Prevention of falling of a humanoid robot requires an operator controlling a crane. For efficient and safe walking control experiments, a system that can replace a crane operator is needed. To replace such a crane operator, it is essential to detect the falling conditions of humanoid robots. In this study, we propose falling detection methods using Convolution Neural Network (CNN) model. The image data of a humanoid robot are collected from various angles and environments. A large amount of data is collected by dividing video data into frames per second, and data augmentation techniques are used. The effectiveness of the proposed CNN model is verified by the experiments with the humanoid robot MAX-E1.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 한국측량학회지
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• 제1권2호
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• pp.23-29
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• 1983

Degradation of image caused by relative motion between the object and the imaging system (like a camera with its platform) is detrimental to precision photogrammetry. Principal modes of relative motion are identified. The discussion is, however, concentrated on the systematic motions, translatory and rotatory. Various analogical approaches of compensating for the image motion are cited. An analytical-computational approach is presented. This one considers the relationship of transformation bet ween the image and the object, known as the collinearity condition. The standard forms of collinearity condition equations are presented. Augmentation of these equations with regard to both translatory and rotatory motions are expounded. With ever increasing use of high speed computers (as well as analytical plotters in the realm of photogrammetry), this approach seems to be more costeffective and seems to yield better precision in the long run than other approaches that concentrate on analogical corrections to the image itself.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.449-460
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• 2021

본 논문에서는 음성위조공격탐지(Voice spoofing detection) 문제에 데이터 증강을 적용한다. ASVspoof 2017은 리플레이 공격 탐지에 대해 다루며 진짜 사람의 음성과 환경이나 녹음·재생 장치의 조건들을 다르게 하여 위조한 가짜 음성을 분류하는 것을 목적으로 한다. 지금까지 이미지 데이터에 대한 데이터 증강 연구가 활발히 이루어졌으며 음성에도 데이터 증강을 시도하는 여러 연구가 진행되어왔다. 하지만 음성 리플레이 공격에 대한 데이터 증강시도는 이루어지지 않아 본 논문에서는 데이터 증강기법을 통한 오디오 변형이 리플레이 공격 탐지에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 탐구해본다. 총 7가지의 데이터 증강기법을 적용해보았으며 그 중 DVC, Pitch 음성 증강기법이 성능향상에 도움되었다. DVC와 Pitch는 기본 모델 EER의 약 8% 개선을 보여주었으며, 특히 DVC는 57개의 환경변수 중 일부 환경에서 눈에 띄는 정확도 향상이 있었다. 가장 큰 폭으로 증가한 RC53의 경우 DVC가 기본 모델 정확도의 약 45% 향상을 이끌어내며 기존에 탐지하기 어려웠던 고사양의 녹음·재생 장치를 잘 구분해냈다. 본 연구를 토대로 기존에 증강기법의 효과에 대한 연구가 이루어지지 않았던 음성 위조 탐지 문제에서 DVC, Pitch 데이터 증강기법이 성능 향상에 도움이 된다는 것을 알아내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.322-330
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• 2021

수산 양식장에서 어류 질병을 초기에 발견하지 못하는 경우 밀폐된 공간 안에서 확산하기 때문에 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 이런 이유로 질병의 조기 발견은 양식업에서 매우 중요하다. 양식장에서 질병의 확산을 막기 위해서는 초기에 병이 든 어류를 자동식별이 가능한 방법이 필요하다. 최근 딥러닝 기반의 어류 질병 자동식별 방법이 많이 사용되고 있는데, 어류의 질병 이미지가 충분하지 않아 객체 식별에 많은 어려움이 있다. 본 논문은 질병 자동식별 예측을 위한 질병 이미지의 부족 문제를 해결하기 위해서 SinGAN 딥러닝 모델을 이용하여 정상 이미지와 질병 이미지를 합성해 다양한 어류 질병 이미지를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스에 대해서 SinGAN 기반으로 질병 이미지를 증강한다. 본 연구에서는 넙치 정상 이미지 11장에 각 질병 패턴 10가지를 합성하여서 스쿠티카병 110장, 비브리오증 110장, 림포시스티스 110장으로 총 330장을 만들었고 이를 통해 생성된 이미지는 4배수 하여 1,320장의 이미지를 생성할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.280-287
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• 2023

딥러닝의 발전은 컴퓨터 비전 문제를 해결할 수 있지만, 높은 정확도를 위해서는 대규모 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 객체 바운딩 박스와 이미지 엣지 성분을 이용한 이미지 생성 기법을 제안한다. 객체 탐지를 통해 이미지 내의 객체 바운딩 박스를 추출하고 이미지 엣지 성분을 함께 이미지 생성모델의 입력값으로 사용하여 새로운 이미지 데이터를 생성한다. 실험 결과, 제안 기법으로 생성된 이미지는 이미지 품질 평가에서 소스 이미지와 유사한 품질을 보였고, 딥러닝 훈련과정에서도 좋은 성능을 보였다.

• 에너지공학
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• 제13권2호
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• pp.152-160
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• 2004

The present study investigates on the experimental and numerical results of heat transfer in the acoustic fields induced by ultrasonic waves. The strong upwards flow which moves from the bottom surface in a cavity to the free surface called as "acoustic streaming" was visualized by a particle image velocimetry (PIV). In addition, the augmentation ratio of heat transfer was experimentally investigated in the presence of acoustic streaming and was compared with the profiles of acoustic pressure calculated by the numerical analysis. A coupled finite element-boundary element method (FE-BEM) was applied for a numerical analysis. The results of experimental and numerical studies clearly show that acoustic pressure variations caused by ultrasonic waves in a medium are closely related to the augmentation of heat transfer.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1603-1608
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• 2003

The Present Study reported on the experimental and numerical results of heat transfer in the acoustic fields induced by ultrasonic waves. The strong upwards flow called as acoustic streaming was visualized by a particle image velocimetry (P.I.V). in addition, the augmentation of heat transfer was experimentally investigated in the presence of acoustic streaming and was compared with the profiles of acoustic pressure calculated by the numerical analysis. Experimental and numerical studies clearly show that acoustic pressure variations are closely related to the augmentation of heat transfer.