• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.741-747
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• 2022

피로는 개인의 능력을 저하되게 하여 업무 수행을 어렵게 하며, 피로가 누적되면 집중력이 저하되어 안전사고를 초래할 가능성이 증가하게 된다. 피로에 대한 자각은 주관적이나, 실제 현장에서는 피로의 수준을 정량적으로 측정할 필요가 있다. 기존 연구에서 피로 수준은 다원적 피로 척도와 같은 주관적 평가에, 생체신호 분석 등의 객관적지표를 추가하여 전문가의 판단으로 측정하는 방식이 제안되었으나, 이러한 방법은 일상생활에서 실시간으로 피로도를 평가하기 어렵다. 본 논문은 현장에서 녹음한 음성 데이터를 이용하여 실시간으로 작업자의 피로 수준을 판정하는 피로도 분류 모델에 관한 연구이다. 현장에서 수집한 음성 데이터를 이용하여 로지스틱 분류, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 등의 기계학습 모델을 학습시킨다. 성능을 평가한 결과, 정확도가 0.677 ~ 0.758로 우수한 성능을 보여주었고, 이 중에서 로지스틱 분류가 가장 우수한 성능을 나타냈다. 실험 결과로부터 음성신호를 이용하여 피로도를 분류하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.9-16
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• 2023

태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.511-516
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• 2024

최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.

• 정보관리학회지
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• 제29권3호
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• pp.215-234
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• 2012

최근 대학교육에서 구성주의 교육 이론을 실천하는 방법으로서 팀 기반 학습에 대한 중요성이 점차 부각되고 있다. 그러나 이와 반대로 대학생들의 팀 과제에 대한 선호도는 매우 낮은 편이어서, 팀 과제 수행시의 정보문제 해결과정을 분석하여 대학의 정보문해 교육을 통해서 주요 문제점에 대한 해결방안을 지원할 필요성이 있다. 본 연구에서는 대학생들의 과제 중심 정보문제 해결과정을 두 차례의 인터뷰를 통해 분석한 결과 팀 과제 수행시 과제정의, 적합정보 판단, 결과와 과정의 평가, 팀원 간의 책임의 부재, 통합정리가 주요한 어려움으로서 분석되었다. 그 결과 정보문해 교육 내용에 반영할 권장사항으로서 다양한 정보원의 소개와 활용법 교육, 팀원 간의 커뮤니케이션 문제 해결, 정보의 신뢰성 판단 기준에 대한 교육, 과제 평가의 기준 및 방법이 제시되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.583-598
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• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권1호
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• pp.14-29
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• 2022

이 연구의 목적은 현행 초등 3~6학년 과학 교과서 '지구와 우주' 영역의 8개 단원 각 학습주제에 대해 초등 예비교사들이 수업에서 지도 가능하다고 판단하는 과학적 태도 하위 요소의 특징 그리고 이러한 분석 활동의 예비교사에게 미치는 교육적 효과를 조사하는 것으로, 구체적인 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 이 연구에 참가한 예비교사들은 분석 대상 총 59개 학습주제 모두에 대해 교사용 지도서에 명시된 과학적 태도의 하위 요소보다 훨씬 더 다양한 하위 요소를 수업에서 지도 가능하다고 응답했다. 이러한 예비교사들의 응답에서 과학적 태도의 하위 요소 중 '호기심', '개방성', '증거의 존중' 등은 상대적으로 높은 지도 가능성을 보인 반면에 '실패의 긍정적 수용', '비판적인 마음', '판단의 유보' 등은 상대적으로 낮은 지도 가능성을 보였다. 또한 예비교사들이 지도 가능하다고 판단한 3~4학년군 학습주제와 5~6학년군의 학습주제 간 과학적 태도 하위 요소의 수나 하위 요소의 응답률 순서 모두에서 유사한 패턴을 보였다. 둘째, 초등 예비교사의 과학 교과서 속 과학적 태도의 하위 요소 분석 활동의 교육적 효과는 과학적 태도 하위 요소에 대한 이해 증진, 과학 수업 맥락에서 과학적 태도 하위 요소의 이해·적용 안목 함양 등으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.251-260
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• 2022

소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.