• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.19-28
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• 2017

IP보안 카메라의 보급으로 원격에서 얼굴인식을 수행함에 있어 서버의 부하를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 구현되고 있다. 본 논문에서는 원격지에 있는 IP 보안 카메라 영상을 얼굴검출기능이 탑재된 DSP 보드를 통해 입력 받아 얼굴검출을 수행 한 후 해당 얼굴영역 이미지를 서버로 전송하여 이를 얼굴인식 분산 처리를 통해 얼굴인식 기능을 수행한다. 결과적으로 전체적인 서버시스템 로드를 상당히 줄이는 성과와 실시간 얼굴 인식처리를 최대 256대의 카메라를 연동하면서 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 수행할 수 있는 기술은 분산처리 서버기술을 이용하여 한 서버 당 64채널 얼굴인식을 수행하며, 4개 분산처리 서버를 운영할 경우 250여개 카메라 채널을 통한 얼굴검출 결과를 처리하는 성과를 가져올 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1061-1080
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• 2023

Artificial intelligence (AI) in radiology is a rapidly developing field with several prospective clinical studies demonstrating its benefits in clinical practice. In 2022, the Korean Society of Radiology held a forum to discuss the challenges and drawbacks in AI development and implementation. Various barriers hinder the successful application and widespread adoption of AI in radiology, such as limited annotated data, data privacy and security, data heterogeneity, imbalanced data, model interpretability, overfitting, and integration with clinical workflows. In this review, some of the various possible solutions to these challenges are presented and discussed; these include training with longitudinal and multimodal datasets, dense training with multitask learning and multimodal learning, self-supervised contrastive learning, various image modifications and syntheses using generative models, explainable AI, causal learning, federated learning with large data models, and digital twins.

• 국제학술발표논문집
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• The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.455-462
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• 2024

In the construction industry, known for its dynamic and hazardous environments, there exists a crucial demand for effective safety incident prevention. Traditional approaches to monitoring on-site safety, despite their importance, suffer from being laborious and heavily reliant on subjective, paper-based reports, which results in inefficiencies and fragmented data. Additionally, the incorporation of computer vision technologies for automated safety monitoring encounters a significant obstacle due to the lack of suitable training datasets. This challenge is due to the rare availability of safety accident images or videos and concerns over security and privacy violations. Consequently, this paper explores an innovative method to address the shortage of safety-related datasets in the construction sector by employing generative artificial intelligence (AI), specifically focusing on the Stable Diffusion model. Utilizing real-world construction accident scenarios, this method aims to generate photorealistic images to enrich training datasets for safety surveillance applications using computer vision. By systematically generating accident prompts, employing static prompts in empirical experiments, and compiling datasets with Stable Diffusion, this research bypasses the constraints of conventional data collection techniques in construction safety. The diversity and realism of the produced images hold considerable promise for tasks such as object detection and action recognition, thus improving safety measures. This study proposes future avenues for broadening scenario coverage, refining the prompt generation process, and merging artificial datasets with machine learning models for superior safety monitoring.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.73-82
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• 2009

CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

• 시큐리티연구
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• 제58호
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• pp.9-34
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• 2019

경찰은 헌법상 권리인 집회의 자유를 보장해야 하며, 동시에 이러한 권리행사에 있어서 야기될 수 있는 과도한 무질서와 불편 역시 예방하고 억제해야 하는 이중적인 책무를 부여받고 있다. 경찰은 집회 참가자에 대한 안전관리 목적 차원에서 집회시위 참가인원을 추산하고 있으며, 그 추산방식은 기본적으로 단위면적당 인구밀도 값을 통하여 "특정시점 최대 인원"을 집계하는 방식이다. 이와 대조적으로, 집회시위 주최자는 집회시위 참가인원의 숫자(규모) 자체가 집회의 성공여부로 연결되는 만큼 전체 집회에 잠깐이라도 참여한 사람까지 모두 포함하는, 다시 말해서 누적인원을 계산하는 이른바 "연인원 집계방식"을 사용하고 있다. 집계방식의 목적과 세부 방법론의 차이로 인한 추산결과의 격차는 당연한 결과임에도 불구하고, 경찰은 고의적으로 추산인원을 축소하다는 비판에 직면하자 현재는 추산결과 자체를 공개하지 않고 있다. 집회시위 추산방식에 대한 상당한 논쟁과 이슈에도 불구하고, 관련 국내 선행연구는 극소수에 불과한 것으로 확인되었다. 이마저도 경찰의 특정시점 최대인원 집계방식과 집회시위 주최자의 연인원 집계방식의 장단점을 도출하고 비교하는 정도에 그치고 있었고, 아쉽게 국외의 학술논문이나 연구에 대한 분석 부분은 전혀 찾아볼 수 없었다. 이에 본 학술논문은 "외국에서는 집회시위 인원 추산방식에 대한 어떠한 연구가 존재할까? 특정시점 최대인원방식과 연인원 누적 집계방식 외에 다른 세부 방법론은 존재하지 않는 것일까? 만약 존재한다고 한다면, 어떠한 세부 방법론이 제시되어 있을까?"라는 연구문제를 도출하였고, 이에 대한 해답을 찾기 위하여 참가인원 추산방법에 대한 해외 학술논문 및 연구결과를 분석해보았다. 이러한 분석을 바탕으로, 본 연구에서는 해외에서 연구된 참가인원 추산방식을 크게 ① 단위면적당 인구밀도 활용모델, ② 행진인원 추산모델, ③ 전자기술기반 이미지 비활용 추산모델 등, 세 가지 모델로 분류해보았고, 나아가 각각의 모델에 속하는 세부 연구결과도 요약·제시해보았다. 이를 통하여 마지막으로, 우리의 집회시위 참가인원 추산방식에 대한 개괄적인 정책 시사점 내지 향후 추진되어야 할 연구 방향성도 도출하고자 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.143-149
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• 2012

오늘날 의료영상매체의 획기적인 발전으로 각 병원에서 최신 의료장비를 도입함으로써 첨단화, 디지털화로 급변하는 추세이다. 이러한 움직임에 발맞추어 방사선 종양학과에서도 CR system을 도입하여 film system의 단점을 보완하고 병원에서 사용하고 있는 Picture Archiving and Communication System(PACS)과 Electronic Medical Record (EMR) , 그리고 Radiation therapy Treatment Planning system(RTP)의 network를 원활히 하여 업무효율 증대 및 환자에 대한 의료의 질 개선과 서비스 향상을 이루고자 하고 있는데, 방사선 종양학과의 Computed Radiography system(CR system)을 이용하여 PACS에 통합한 사례를 소개하고 그 유용성을 평가하고자 한다. 의료용 선형가속기인 MEVATRON-MX를 이용하여 현재 시행하고 있는 정도관리 중 Gantry, Collimator Star Shot, Light vs. Radiation Field Accuracy, HDR QA(Dwell position accuracy)를 시행하여 PACS 상에 구현하였고 모니터 상에서 디지털 영상을 통한 QA가 가능한지 확인하였다. 또한, 현재 S병원에서 사용 중인 Operation Control System(OCS)과 연동하여 치료에 필요한 코드를 각각의 치료에 부과하여 네트워크로 연결, CR상에 입력한 order가 나타나도록 하였으며, Planning System인 Pinacle과 PACS상의 지원 data 오류를 해결하여 PACS 상에서도 Planning 영상을 볼 수 있도록 하였다. CR system을 이용하여 L-gram, simulation image, planning image를 병원 내 어느 곳에서나 영상을 조회하고 볼 수 있게 PACS에 통합 구축되어있다. Filmless 환경에서 Dosimetry용 IP를 이용하여 Light/Radition field size 일치, gantry rotation axis의 정확성, collimator rotation axis의 정확성, brachy therapy의 Dwell position check등 QA의 시행이 가능하였다. CR system을 이용하여 방사선 종양학과에서 얻어지는 영상을 PACS에 통합함으로써 작업시간 단축과 그에 따른 불필요한 인력소모의 감소 등으로 인하여 업무효율이 증대되었지만 향후 환자정보에 대한 보안을 필요로 한다.

• 법제연구
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• 제44호
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• pp.725-756
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• 2013

대상판결은 제1사문서행위와 관련된 사안에서 스캔하여 컴퓨터모니터 화면상의 이미지를 변경함으로써 금액란을 공난으로 만들어 프린트로 출력한 사무실전세계약서를 심판의 대상으로 보고 있다. 그러나 이 출력물은 금액란이 공난으로 되어 있고, 판례는 변조행위는 진정한 문서만을 대상으로 성립될 수 있다는 관점을 취하고 있으므로 이러한 판례에 따르면 이는 변조행위의 대상으로 평가될 수 없다. 따라서 대상판결의 심판대상에 대해 사문서변조죄가 반드시 성립된다고 할 수는 없다. 그러나 변조개념에 대한 고찰과 복사문서의 문서성, 그리고 문서죄의 보호법익과 법익보호의 정도를 고려하여 변조개념을 새롭게 이해함으로써 그 개념의 확장이 가능하다면 대상사안 행위에 대한 문서변조죄의 성립이 인정될 수도 있다. 또한 이러한 논의는 본 사안의 심판대상을 대상판결의 관점과 다르게 보는 것이 가능하다는 전제 하에서 가능하다. 심판대상의 변경에 의해 제1사문서변조행위를 일련의 연속된 행위(스캔-컴퓨터모니터 화면상의 이미지 변경-출력 후 수기 변경)로 이해하게 되면 이러한 행위는 원본문서를 복사하여 만들어진 복사문서를 그 변조의 대상으로 하여 문서변조행위를 하는 것과 질적으로 달리 평가되지 않는다. 따라서 제1사문서변조행위에 대한 문서변조행위의 성립을 인정할 수 있다. 물론 이것은 변조의 행위객체와 변조의 대상의 분리가 가능하다는 전제에서 가능하다. 그리고 이것은 복사문서의 문서성에 의할 때 불가능한 것이 아니다. 이러한 분리가능성에 의하게 되면 원본문서 자체에 어떠한 변경도 가하지 않는 변조개념의 상정이 가능하게 된다. 이러한 분리에 대한 논의가 필요한 것은 심판의 대상을 변경하더라도 대상판결이 전제한 심판대상에서와 마찬가지로 그 행위의 대상이 무엇인지 포착하는 것이 쉽지 않기 때문이다. 그러나 이러한 분리개념에 의하게 되면 컴퓨터모니터 화면상의 이미지를 변조행위의 대상으로 평가할 수 있다. 물론 이것은 문서죄의 행위객체는 문서라는 일반적인 견해와 컴퓨터모니터 화면상의 이미지는 문서죄의 문서가 아니라는 판례의 관점과 충돌하는 것으로 비춰질 수 있다. 그러나 전술한 바에 따른 변조개념의 확장에 의한다면 이러한 충돌은 존재하지 않는다. 즉 변경된 심판대상에서 변조행위의 객체는 원본문서이고 변조의 대상은 기술적인 방법에 의해 그것을 담을 수 있는 형식이 배제된 채 별도로 원본문서로부터 추출된 문서의 '내용'인 것으로 볼 수 있다면 대상사안의 행위는 문서변조행위로 평가될 수 있다. 대상판결은 제2사문서변조행위에 제1사문서변조행위의 경우와 달리 심판대상을 구체적으로 적시하고 있지 않다. 그러나 대상판결의 취지상 컴퓨터모니터 화면에서 그 내용을 변경한 출력물을 심판대상으로 보고 있는 것으로 이해된다. 그러나 이에 대해 사후적 변경행위가 없다는 점에서 이를 심판대상으로 볼 수는 없다. 따라서 이에 대해서도 제1사문서변조행위와 마찬가지로 심판대상의 변경을 고려하지 않을 수 없다. 이러한 심판대상의 변경에 의하면 이는 제1사문서변조행위의 경우와 그 행위구조에 있어서 달리 이해되지 않는다. 따라서 이에 대해서도 문서변조행위로 평가될 수 있다. 결론적으로 대상사안의 행위들은 변조개념의 확장이 가능하다는 전제하에서 문서변조행위로 평가될 수 있고, 이러한 변조개념의 확장에 의한다면 컴퓨터모니터 화면상의 이미지는 문서죄의 문서로 평가될 수 없으나 변조행위의 대상으로서 그 의미를 지닌다고 할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.714-719
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• 2005

본 논문에서는 휴대폰을 이용하여 방문자의 음성이나 영상을 원격으로 확인할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다 이 시스템은 주인이 집에 없을 때라도 휴대폰으로 단문 메시지가 아닌 자동 호출 서비스를 통해 방문자가 누구인지를 알 수 있도록 설계되어 있다. 일반적으로 도어락은 홈 서버를 통해 제어되지만, 실시간 측면에서 볼 때 DTMF 신호를 이용하여 도어락을 제어하는 것이 더 효율적이다. 본 논문에서 제시하는 기술은 손님이 집에 방문하였을 경우 주인이 외출 중이더라도 시스템을 통해 주인의 휴대폰에 자동으로 전차하여 음성 및 영상으로 손님과 주인간에 통화를 가능하게 하고, 필요 시 주인이 도어락을 원거리에서 제어할 수 있게 한다. 이를 통해 주인은 방문자 확인 및 도어락 제어에 시간과 공간의 제약을 받지 않는다. 또한 휴대폰 분실 시 발생할 수 있는 보안상의 악영향을 고려하여 도어락 제어 및 환경 설정 시에 필요한 인증 절차를 기존의 패스워드 형태에서 패스워드 및 화자 인증의 혼합 형태로 설계하여 보안 체계를 향상시킨다. 그리고, 통화중에 DTMF 신호를 사용하여 도어락을 실 시간적으로 제어함으로써 도어락 제어를 위해 망에 재 접속해야 하는 기존의 문제점을 해결토록 한다.