• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.381-388
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• 2023

스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.351-360
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• 2016

최근 딥 러닝을 중심으로 빠르게 발전하고 있는 기계학습 분류 알고리즘은 기존의 방법들보다 뛰어난 성능으로 인하여 주목받고 있다. 딥 러닝 중에서도 Convolutional Neural Network(CNN)는 영상처리에 뛰어나 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)에서 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 차량용 임베디드 환경에서 CNN을 소프트웨어로 동작시켰을 때는 각 Layer마다 연산이 반복되는 알고리즘의 특성으로 인해 수행시간이 길어져 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 CNN의 실시간 처리를 위하여 Convolution 연산 및 기타 연산들을 병렬로 처리하여 CNN의 속도를 향상시키는 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하기 위하여 Xilinx ZC706 FPGA 보드를 이용하였다. 입력 영상은 $36{\times}36$ 크기이며, 동작주파수 100MHz에서 하드웨어 수행시간은 약 2.812ms로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1209-1216
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• 2020

본 연구에서는 무인항공기 원격탐사 기법과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 활용한 해안표착폐기물 탐지기법을 제안한다. 항공영상 내에 존재하는 해안표착폐기물을 탐지하기 위해 심층신경망 기반 객체 인식 알고리즘을 제안하였다. PET, 스티로폼, 기타 플라스틱의 3가지 클래스의 이미지 데이터셋으로 심층신경망 모델을 훈련시켰으며, 각 클래스별 탐지 정확도를 Darknet-53과 비교하였다. 이를 통해 해안표착 폐기물을 무인항공기를 통해 성상별 모니터링할 수 있었으며, 향후 본 연구에서 제안하는 방법이 적용될 경우 해변 전체에 대한 성상별 전수조사가 가능하며, 이를 통해 해양환경 감시 분야의 효율성 증대에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권3호
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• pp.100-106
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• 2021

Measuring Intima-media thickness (IMT) with ultrasound images can help early detection of coronary artery disease. As a result, numerous machine learning studies have been conducted to measure IMT. However, most of these studies require several steps of pre-treatment to extract the boundary, and some require manual intervention, so they are not suitable for on-site treatment in urgent situations. in this paper, we propose to use deep learning networks U-Net, Attention U-Net, and Pretrained U-Net to automatically segment the intima-media complex. This study also applied the HE, HS, and CLAHE preprocessing technique to wireless portable ultrasound diagnostic device images. As a result, The average dice coefficient of HE applied Models is 71% and CLAHE applied Models is 70%, while the HS applied Models have improved as 72% dice coefficient. Among them, Pretrained U-Net showed the highest performance with an average of 74%. When comparing this with the mean value of IMT measured by Conventional wired ultrasound equipment, the highest correlation coefficient value was shown in the HS applied pretrained U-Net.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.389-395
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• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제25권3호
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• pp.151-157
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• 2022

Various approaches have been applied to transform aquaculture from a manual, labour-intensive industry to one dependent on automation technologies in the era of the fourth industrial revolution. Technologies associated with the monitoring of physical condition have successfully been applied in most aquafarm facilities; however, real-time biological monitoring systems that can observe fish condition and behaviour are still required. In this study, we used a video recorder placed on top of a fish tank to observe the swimming patterns of rock bream (Oplegnathus fasciatus), first one fish alone and then a group of five fish. Rock bream in the video samples were successfully identified using the you-only-look-once v3 algorithm, which is based on the Darknet-53 convolutional neural network. In addition to recordings of swimming behaviour under normal conditions, the swimming patterns of fish under abnormal conditions were recorded on adding an anaesthetic or lowering the salinity. The abnormal conditions led to changes in the velocity of movement (3.8 ± 0.6 cm/s) involving an initial rapid increase in speed (up to 16.5 ± 3.0 cm/s, upon 2-phenoxyethanol treatment) before the fish stopped moving, as well as changing from swimming upright to dying lying on their sides. Machine learning was applied to datasets consisting of normal or abnormal behaviour patterns, to evaluate the fish behaviour. The proposed algorithm showed a high accuracy (98.1%) in discriminating normal and abnormal rock bream behaviour. We conclude that artificial intelligence-based detection of abnormal behaviour can be applied to develop an automatic bio-management system for use in the aquaculture industry.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.51-79
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• 2022

본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1923-1929
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• 2021

지구관측위성은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 높은 활용성과 시장성으로 인해 많은 국가에서 개발 하고 있다. 우리나라는 국가 우주개발 계획에 따라 다양한 지구관측위성을 개발하고 있으며, 그 중에서 다목적 실용위성 시리즈는 가장 대표적인 저궤도 위성이다. 지금까지 총 5기의 다목적실용위성이 발사되어 국가 영상 수요를 충족하고 있으며, 국가기관을 비롯하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 특별호에서는 다목적실용 위성 시리즈의 다양한 영상자료를 이용한 자료처리, 분석 및 활용과 관련된 연구에 대해서 소개하고자 한다. 한편 후속 다목적실용위성 영상자료의 차질 없는 활용을 위해서는 고해상도 영상에 적합한 자료처리 및 활용 연구가 계속되어야 하며, 특별호를 통해서 관련 연구 내용이 지속적으로 공유될 수 있도록 할 예정이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.23-29
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• 2019

본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.