• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.1213-1218
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• 2018

최근 비전분야에 소개된 Mask R-CNN은 객체 인스턴스 세분화를위한 개념적으로 간단하고 유연하며 일반적인 프레임 워크를 제시한다. 이 논문에서는 열적외선 카메라로부터 획득한 열감지영상에서 발열체인 인스턴스에 대해 발열부위의 세그멘테이션 마스크를 생성하는 동시에 이미지 내의 오브젝트 발열부분을 효율적으로 탐색하는 알고리즘을 제안한다. Mask R-CNN 기법은 바운딩 박스 인식을 위해 기존 브랜치와 병렬로 객체 마스크를 예측하기 위한 브랜치를 추가함으로써 Faster R-CNN을 확장한 알고리즘이다. Mask R-CNN은 훈련이 간단하고 빠르게 실행하는 고속 R-CNN에 추가된다. 더욱이, Mask R-CNN은 다른 작업으로 일반화하기 용이하다. 본 연구에서는 이 R-CNN기반 적외선 영상 검출알고리즘을 제안하여 RGB영상에서 구별할 수 없는 발열체를 탐지하였다. 실험결과 Mask R-CNN에서 변별하지 못하는 발열객체를 성공적으로 검출하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.268-276
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• 2015

A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.154-161
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• 2018

최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.15-23
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• 2016

본 논문에서는 오픈 환경에서 4G 보안 모델에 대한 연구이다. 4G 네트워크는 여전히 많은 보안 문제를 가지고 있고 전문가가 주시해야할 많은 문제들이 존재한다. 본 논문에서는 기대하지 못한 서비스를 일으키는 많은 보안 위험에 대해서 알아본다. 4G는 IP 기반과 이종 네트워크로 이루어져 있어 많은 문제를 일으키는 주된 요인이다. 본 연구에서는 4G 표준안에서 보안 문제와 취약성에 대해서 다루고 있다. 또한 WiMax 와 3GPP LTE구조에서 수행될 수 있는 여러개의 구조에 본 연구에서 제공되는 문제점과 취약성에 대해서 테스트를 하였다. 마지막으로 본 연구에서는 미래취약성에 대한 잠재적인 영역과 경고 주의가 있는 4G 평가 영역에 대해서도 다루고 있다 이 연구를 4G 네트워크 취약성에 대한 문제에 적용시켜 보다 좋은 네트워크 구조를 개발하면 학습도 보다 빠르게 이루어져 빅데이터 분석에 유용하다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권1호
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• pp.83-95
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• 2020

실제 복잡다난한 농작물 밭 환경에서 잡초를 정밀하게 검출하는 것은 이전의 접근방법들로는 이미지 프레임을 정확하게 처리하는 속도 면에서 부족했다. 식물의 질병 분류 문제가 중요시 되는 상황에서 특히 작물의 잡초 문제는 큰 화제가 되고 있다. 이전의 접근방식들은 빠른 알고리즘을 사용하지만 추론 시간이 실시간에 가깝지 않아 통제되지 않은 조건에서 비현실적인 해결책이 된다. 따라서, 복잡한 벼 잡초 검출 과제에 대한 탐지 모델을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 우리의 접근 방식의 추론 시간은 잡초 검출 과제에서 상당한 시간절약을 보여준다. 실제 조건에서 실제로 적용할 수 있는 것으로 나타난다. 주어진 예시들은 쌀의 두 가지 성장 단계에서 수집되었고 직접 주석을 달았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.57-63
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• 2012

최근, 초고속 인터넷망의 발전으로 실시간으로 화상회의 시스템 구축이 가능하게 되었다. 아직도 SD 급의 소프트웨어 코덱을 사용한 화상시스템이 존재하며 모바일 시스템을 이용한 양 방향 시스템이 있지만 대부분 화상시스템으로 영상만 주고받는 실정이다. 본 연구에서는 HD 웹-캠을 사용하여 양 방향 실시간 방송교육 시스템을 구축하고 모바일 시스템에서도 동시에 청취 가능한 시스템을 개발했다. 이를 위해 H.264 표준 영상 압축 기술을 이용한 고대역 압축 기술을 적용하였고, 스마트폰 방송을 위한 스트리밍 서버를 개발하여 적용했다. 영상공유, 문서, 웹-공유가 실시간으로 가능하게 되었다. 또한, WiFi 존에서 사용되는 사설 IP를 언제 어디서나 사용 가능하게 공인 IP로 변환 가능한 기술인 IP 터널링 기술을 적용했다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제19권1호
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• pp.95-116
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• 2017

지수함수의 미분에 대한 경험이 없는 학생들을 대상으로 자연상수 e를 구성하는 과정과 자연상수 e에 대한 이해를 기반으로 지수함수 $y=2^x$의 x=0에서 미분계수를 구하는 일련의 과정을 교수실험을 통하여 관찰하였다. 본 연구의 목적은 학생들의 반응을 일반화하는 것에 있는 것이 아니라, 실험에 참여한 학생들의 다양한 반응 분석을 통하여 미적분 관련 수학적 개념 지도에 대한 시사점을 찾아 제시하고자 하였다. 본 연구와 같이 학습자의 이해 방식과 구성 방식에 대한 연구 자료의 축적은 이후 미적분 관련 학습 모델을 제시하는데 중요한 기초 자료가 될 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제28권2호
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• pp.159-175
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• 2011

본 연구의 목적은 세 개의 웹 기반 지도서비스의 탐색성을 평가하고 탐색성 향상을 위한 제안을 하는 것이다. 실험 방법으로 참가자들에게 탐색성 평가지를 수행할 때 생각을 말로 표현하도록 하고 실험 후 웹 기반 설문을 실시하였다. 또한 연구자들은 탐색성 실험과정을 관찰, 기록하고 모든 실험이 끝난 후 집단 토론을 실시하였다. 탐색성 향상을 위해, 선택과 끌기 기능의 표준화, 눈금이 있는 확대 기능, 아이콘과 버튼 기능의 설명력 향상, 컴퓨터 하드웨어의 가능한 변화를 제안하였다. 웹 기반 지도서비스의 탐색성을 향상함으로써 각 서비스의 이용법을 학습하는 시간은 물론, 이용자의 지리정보에 대한 요구를 만족하는 시간을 줄일 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.429-436
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• 2004

본 논문에서는 침도를 추가한 뉴우턴법과 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 고정점 알고리즘은 학습파라미터와 무관한 빠른 성분분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 두 가지 독립성분분석 각각을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 10개의 혼합영상 분리에 각각 적용한 결과, 제안된 두 가지 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 첨도가 추가되지 않은 기존의 기법들에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석들은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있다. 한편 할선법의 제안된 기법이 뉴우턴법의 제안된 기법보다 빠르면서도 우수한 분리성능이 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.468-475
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• 2014

추천시스템은 선호 데이터가 대형화, 컴퓨터 처리능력과 추천 알고리즘 등에 의해 실시간 추천이 어려워지고 있다. 이에 따라 추천시스템은 대형 선호데이터를 분산처리 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 하둡 분산처리 플랫폼과 머하웃 기계학습 라이브러리를 이용하여, 선호데이터를 분산 처리하는 방법을 연구하였다. 추천 알고리즘은 아이템 협업필터링과 유사한 동시발생 행렬을 이용하였다. 동시발생 행렬은 하둡 클러스터의 여러 노드에서 분산처리를 할 수 있으며, 기본적으로 많은 계산량이 필요하지만, 분산처리과정에서 계산량을 줄일 수 있다. 또한, 본 논문은 동시발생 행렬처리의 분산 처리과정을 4 단계에서 3 단계로 단순화하였다. 결과로서, 맵리듀스 잡을 감소할 수 있으며, 동일한 추천 파일을 생성할 수 있었다. 또한, 하둡 의사 분산모드를 이용하여 데이터를 처리하였을 때 빠른 처리속도를 보였으며, 맵 출력 데이터가 감소되었다.