• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권3호
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• pp.247-256
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• 2014

최근, 조류 관측을 위하여 카메라나 레이더 등이 도입되어 보다 정확하고 효율적인 관측이 가능해지게 되었다. 특히, 레이더를 활용하여 조류를 관측하는 방법에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 레이더 조류학이라는 분야가 생겨나게 되었다. 기상 레이더, 공항 탐색 레이더, 추적 레이더 등 여러 종류의 레이더가 조류 관측에 활용되고 있지만, 접근성을 비롯하여 경제성 및 이동성에 많은 제약을 가지고 있어 선박용 레이더가 널리 사용되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 선박용 FMCW 레이더를 이용하여 원격 조류 관측 및 통계 분석 기능을 제공하는 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해 널리 알려져 있는 물표 인식을 위한 이미지 처리 기법을 적용하였다. 또한 개발한 시스템을 이용하여 두 차례 실험을 실시하였고, 움직이는 조류가 관측됨을 확인하였다. 그 결과, 각종 레이더 수치 값 조정 등의 개선점을 파악하고 이를 수정하였으며, 조류 관측 분야에 시스템의 적용가능성을 확인하였다. 개발한 시스템은 조류 관측에 관한 연구 뿐 아니라 환경 평가 등의 분야에 도입될 수 있을 것이며, 향후에는 조류 관측을 보다 정확하게 분석하여 통계내고, 조류의 이동 경로를 추적하는 것에 관한 연구가 필요하다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권2호
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• pp.229-238
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• 2019

목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.257-270
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• 2022

본 논문에서는 AI 엣지 디바이스를 이용한 스마트 팩토리 위험도 개선시스템 및 위험도 개선방법을 설계한다. 스마트 팩토리 위험도 개선시스템은 AI 엣지 디바이스를 이용하여 스마트 팩토리에서 작업자의 작업수행 과정을 수집, 분석, 예방 및 신속 대처하고, 작업자의 작업 수행시 불량률을 개선하면서 작업시 발생 가능한 위험을 저감할 수 있다. 특히 작업자 이미지 정보, 작업자 생체정보, 장비 구동 정보 및 제조된 제품의 품질정보에 기초하여 위험도 이상 조건을 설정할 수 있고, 효율적이고 정확도 높은 작업이 되도록 위험도 개선이 가능하다. 또한 스마트 팩토리 내부의 카메라 및 IoT 센서 등에서 수집된 데이터는 모두 클라우드로 보내지 않고 AI 엣지 디바이스에서 처리하고, 필요한 데이터만 클라우드 등으로 전송할 수 있으므로 처리 속도가 빠르고, 보안에 관한 문제가 적다는 장점이 있다. 추가적으로 AI 엣지 디바이스를 사용함으로써 클라우드로 데이터 전송량이 감소하여 데이터 통신비 및 데이터 전송 대역폭을 확보하는 비용이 절감되는 장점이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.41-43
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• 2022

최근 코로나-19의 유행에 따른 전염병 예방 및 차단을 위해 비접촉 생체 정보 취득 및 분석 기술이 주목을 받고 있다. 습식 및 부착형 생체정보 취득 방법은 정확하게 생체정보를 측정 할 수 있는 장점이 있지 만 밀 접촉에 따른 전염이 높아지는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사람의 지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등의 생체 정보를 자동화된 장치로 추출하는 비접촉 방식은 빅데이터와 AI 기술 적용으로 데이터 처리 속도가 빨라지고 인식 정확도가 높아지면서 다양한 산업에서 활용이 증가하고 있다. 그러나, 비접촉식 생체 데이터 취득 기술의 정확도가 개선되었지만, 비접촉 방법은 측정 대상 객체를 둘러싸고 있는 외부 온도, 습도, 조도 등의 주위 환경에 많은 영향을 받아 측정정보가 왜곡되는 현상이 발생하고 또한 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 생체정보 분석을 위한 개인화 정보(이미지, 신호 등)의 해석을 위한 맥락기반 생체신호 모델링 기법을 제안 한다. 맥락기반 생체정보 모델링 기법은 성능 개선을 위해 생체정보 측정의 정황 정보와 사용자 정보를 복합적으로 고려하는 모델을 제시한다. 제안 모델은 예측 값 확률을 최대화할 수 있는 맥락기반 신호 해석을 통한 특징 확률분포를 기반으로 신호 정보를 분석한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.237-250
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• 2023

본 연구에서는 UAV기반 항공사진측량에 의해 정사사진 및 DEM을 생성하고 이를 침수흔적도 제작을 위한 정밀조사에 적용하고자 하였다. 2012년 9월 제6호 태풍 산바(Sanba)의 영향으로 제방붕괴 및 내수침수 피해가 발생한 구미시 고아읍 농경지를 연구대상지역으로 선정하였다. UAV사진측량 성과의 최적 정확도를 얻기 위해 연구지역에 19점의 GCP 최적 배치상태에서 Pix4Dmapper 소프트웨어를 이용한 영상처리를 통하여 점군 데이터, DEM 및 정사영상을 생성하였다. loudCompare의 CSF Filtering를 적용하여 지면요소와 비지면요소로 point cloud를 분리한 후 GRASS GIS 소프트웨어에서 비지면요소만을 사용하여 최종적으로 보정된 DEM을 생성하였다. 최종 생성된 DEM으로부터 추출한 침수위 및 침수심 데이터와 한국국토정보공사(LX)의 공공데이터 포털사이트를 통하여 제공된 2012년 당시 같은 지역에 대한 기존 자료의 침수위 및 침수심 데이터를 비교하여 제시하였다.

• 핵의학기술
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• 제19권2호
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• pp.87-92
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• 2015

SPECT에서 Uniformity는 균일한 방사능을 갖는 선원에 대하여 균일한 영상을 제공하는 능력이다. 영상에서 다양한 이유로 불균일이 발생하게 되고, 불균일은 artifacts를 발생시켜 임상적으로 진단하는데 영향을 줄 수 있다. Uniformity correction map은 검사에 사용되는 방사성 동위원소를 이용하여 영상에서 Uniformity의 변동폭을 최소화 시켜주는 역할을 한다. 본원에서 시행되고 있는 $^{201}Tl$을 이용한 심근 SPECT에서는 $^{99m}Tc$으로 기본 설정되어 있는 Uniformity correction map을 사용하고 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$ 두 가지 핵종으로 Uniformity correction map을 각각 설정하였을 때 영상의 질에 차이가 있는지 비교 분석하고, 영상의 질을 최적화 할 수 있는 방법에 대하여 모색해 보고자 한다. 장비는 GE Ventri Gamma camera, Flood phantom, Jaszczak ECT phantom을 이용하였다. 실험에 앞서 Collimator를 제거한 상태에서 Detector 표면 중심으로부터 2.5 m 떨어진 지점에 1 cc 주사기에 $^{99m}Tc$ 25.9 Mbq, $^{201}Tl$ 14.8 Mbq의 방사성 동위원소를 주입한 point source를 이용하여 장비사에서 권고하는 $6{\times}10^7count$로 $^{99m}Tc$와 $^{201}Tl$ 각각의 방사성 동위원소로 Uniformity Mapping을 실시하였다. Flood phantom에는 $^{201}Tl$ 21.3 kBq/mL, Jaszczak ECT phantom에는 $^{201}Tl$ 33.4 kBq/mL를 주입하여 phantom을 제작하였다. Flood Phantom으로 획득된 데이터는 Xeleris ver 2.05 프로그램을 이용하여 Integral uniformity, Differential uniformity을 두 가지 항목에 대하여 분석하였다. Jaszczak ECT Phantom으로 획득된 데이터를 본원에서 자체 개발한 Interactive Data Language 프로그램에 입력하여 Integral uniformity, Contrast, Coefficient of variation, Spatial Resolution을 4가지 항목에 대하여 분석하였다. Flood phantom test 에서는 $^{99m}Tc$에서의 Flood I.U값은 3.6%, Flood D.U값은 3.0%으로 나타났고, $^{201}Tl$ Flood I.U값은 3.8%, Flood D.U값은 2.1%으로 나타났다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Flood I.U값은 감소하였으나 Flood D.U은 향상되어 Flood 영상에서는 크게 영상의 질이 개선되었는지는 알 수 없었다. 반면 Jaszczak ECT Phantom test에서는 $^{99m}Tc$에서의 SPECT I.U값은 13.99%, Coefficient of variation값은 4.89%, contrast값은 0.69, $^{201}Tl$에서의 SPECT I.U값은 11.37%, Coefficient of variation값은 4.79%, contrast값은 0.78로 나타났으며, 육안 분석을 실시한 Spatial Resolution 항목에서는 육안으로 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Spatial Resolution 을 제외한 SPECT I.U, Coefficient of variation, Contrast 세 항목에서 각각 18%, 2%, 13%의 향상된 수치를 보였다는 점에서 영상의 질이 개선되었음을 알 수 있었다. Uniformity correction map이 영상의 질을 크게 좌우할 수 없으나, 개선의 효과를 가져다 준다는 점에서 임상적으로 진단에 영향을 주는지 또한 다른 검사에서 또 다른 방사성 동위원소로 Uniformity correction map을 설정했을 경우 영상의 질을 개선시킬 수 있는지에 관하여 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제30권2호
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• pp.167-175
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• 2007

2001년부터 본격적으로 보급되기 시작한 PACS 도입은 영상의학과에서는 필름비용 절감, 인건비 절감, 현상액 사용량 절감, 관리업무 축소, 재 촬영 건수의 감소 등의 효과를 볼 수 있었고, 임상 의사들에게는 의료영상동시 활용, 임상정보의 증대, 진료 환자수의 증가, 의료영상 및 판독결과 활용성 증대 효과를 기대할 수 있는 것으로 알려져 있다. 환자들에게는 방사선 피폭선량 감소, 진료비 절감, 임상정보를 신속하게 알 수 있는 효과가 있다. 이에 본 저자들은 Full PACS를 도입한 서울 및 경기도의 10개 종합병원을 대상으로 하여 PACS로 인한 긍정적인 여러가지 효과 중 현상, 정착 폐수의 감소 추이를 알아보기 위하여 도입 1년 전과 도입 3년 후를 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 1개월 당 검사 건수는 7357.7건이 증가하였으나 필름 사용량은 90%가 감소하였다. 2. 현상액 월 평균 소모량은 3년 후 92%가 감소하였고, 정착액은 86%가 감소하였다. 3. 필름 1장 당월 평균 현상액 소모량은 3년 후 149%가 증가하였고, 정착액은 300%가 증가하였다. 4. 현상 폐수 발생량은 3년 후 월 평균 88%가 감소하였고, 정착 폐수는 87%가 감소하였다. 5. 3년 후 필름 1장 당월 평균 현상폐수 발생량은 377%, 정착폐수 발생량은 385%가 증가하였다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.57-62
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• 2009

목적 : 기존의 fan-beam을 이용한 triple detector system에서 parallel collimator를 이용한 dual detector system으로 변화에 있어 acquisition과 processing 부분에서 발생할 수 있는 여러 가지의 변수를 phantom과 volunteer test를 통하여 실험해 보았다. 1 day protocol brain spect를 위하여 parallel collimator에서만 적용되는 OSEM2D와 OSEM3D의 비교 분석을 중점으로 하였고, 모든 연구는 동등한 검사시간으로 fan-beam을 사용하였던 Triple gamma camera보다 parallel을 사용한 dual camera에서 보다 우수한 영상을 구현하고자 하는 목표를 지향하였다. 실험재료 및 방법 : Normal time scan과 short time scan을 실시하였고, collimator 변화에 따른 영상의 변화도 알아보았다. Jaczack performance phantom과 Body IEC phantom을 이용하여 SNR과 contrast를 평가해보았고 Hoffman 3D phantom의 실험을 거쳐 volunteer test를 실시하였다. 결과 : Normal time과 short time의 비교에서는 FLASH3D를 제외한 OSEM2D와 FBP는 분석방법으로 부적합하였다. LEAP는 resolution과 sharpness 등 전체적인 영상의 질이 기존의 fan-beam을 이용한 영상과 유사하였고, LEUHR은 감도의 저하로 1 day protocol을 적용하기 위한 scan time에는 부적합하였다. 재구성법의 비교에서는 Flash-3D를 이용한 결과들이 기존의 FBP와 OSEM-2D보다 월등히 정확함을 정성적으로 확인하였다. 결론 : OSEM3D 재구성법으로 Dual detector system에서의 1 day protocol brain SPECT 시 Fan-beam보다 sensitivity가 떨어지는 parallel collimator의 단점을 보완하면서 영상의 질 또한 de-noising과 scatter correction, resolution recovery 등의 효과를 얻을 수 있으므로 1 day protocol brain SPECT의 검사의 적용에 유용할 것으로 사료된다. 그러나 이러한 half-time method라 제공되는 다양한 프로그램의 임상적용에 대한 광범 위한 연구가 현실적으로 필요하며 향후 계속적인 연구가 기대되는 바이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 수산해양기술연구
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• 제36권3호
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• pp.175-185
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• 2000

한국 연근해에서 조업하고 있는 어선을 효율적으로 관리할 수 있는 어선관제시스템의 구축을 위한 기초 연구로서 제주도 성산포항을 거점으로 하여 조업중인 대형선망어선단의 어로과정의 ARPA 영상을 디지털신호로 변환시켜 분석하고 VTMS를 이용하여 모의실험을 행한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 대형선망어선단의 어로과정을 분석한 결과 투망소요시간은 16분, 양망소요시간은 35분이었고, 앞잡이 배가 끌어 주는 로프의 길이는 200m, 투망시 선회경은 340.8m, 선회속도는 약 6kts로써 조업 과정을 명확하게 파악할 수 있었다. (2) 실선실험에서 구한 투$.$양망과정에 유향$.$유속을 NE, 2kts와 SW, 2kts로 가상하여 시뮬레이션한 결과, 각각 SW, NE 방향으로 편위됨을 알 수가 있었다. 이와 같이 어장환경정보 또는 어업 정보나 조선정보를 관제시스템에 가미함으로써 실제조업과 같은 상황을 예측할 수 있었으며, 클로즈업시킨 화면을 통해 투 양망중 예상되는 상황과 문제점을 검토할 수 있었다. (3) 시뮬레이션에서 사용한 VTMS의 레이더 관제범위는 16mile이었고, 관제범위를 넘었더라도 타관제선으로의 이관이 가능하였다. 또한, 관제선과 집단선단들과의 거리와 방위를 측정하고 분석하면 관제선의 위치선정이 용이함을 알 수 있었다. (4) 조업선들이 어황정보와 안전항행정보를 제공받아 안전하고 효율적인 조업을 행할 수 있는 어선관제 시스템(FVTMS)의 예측모델을 제시하였다. 이와 같이 VTMS용 관제시스템을 이용하여 선단조업어선의 어로과정에 대한 시뮬레이션 한 결과, 근접조업에 따른 잦은 경보와 추적 상실 등 몇가지 기능상의 문제점이 발견되었으므로 어선관제시스템(FVTMS)에 적합한 프로그램이 시급히 개발되어야 할 것으로 사료된다. 대한 추종 성능이 현용 어로시스템에 비하여 매우 우수하기 때문에 해상에서 어로작업시 과부하에 대한 어구의 손상 방지 및 조업 효율의 향상에 크게 기여할 것으로 판단된다.Exp.2), 실험 수온 27$^{\circ}C$에서, Exp. 1에서와 동일한 3개의 수리학적 부하량에서 산소 전달률을 측정한 결과, Exp. 1에서와 같이 수리학적 부하량과 매질의 깊이의 증가에 따라 산소 전달률이 증가하였으며, 매질의 깊이가 가장 깊은 36 cm에 대해, 수리학적 부하량이 2 $m^3$/$m^2$/min 일때, 2 kg 02 kg $O_2$/kW-hr의 가장 높은 표준에어레이션효율을 나타내었다. 위의 두 실험 결과에 따라 packed column 에어레이터에서 발포스티로폼 입자를 산소전달 매질로 이용하여 산소 전달률을 증가시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.i, Cu, Y, Nb, La, Nd, Pb, Th in excess of 10 ppm. Relatively high amount of most trace elements were detected in the Hwangto. The major and minor chemical compositions of the Hwangto were different depending on the types of host rocks. However, their difference was in the similar range compared with the compositions of host rocks. electron acceptor triggers sensory transduction processes in B. japonicum.t the Christian rejection