• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.429-431
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• 2019

이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.221-235
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• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.270-272
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• 2020

본 논문은 코로나 방역의 자동화를 위한 Deep learning 기술 적용에 대해 연구한다. 2020년에 가장 중요한 이슈 중 하나인 COVID-19와 그 방역에 대해 많은 사람들이 IT분야에서 떠오르고 있는 artificial intelligence(AI)에 주목하고 있다. COVID-19로 인해 마스크 착용이 선택이 아닌 필수가 되며, 이를 통제하기 위한 모델이 필요한 상황이다. AI, 그 중에서도 Deep learning의 Object detection 기술을 일상생활 곳곳에 존재하는 영상 장치들에 적용하여 합리적인 비용으로 방역의 실시간 자동화를 구현할 수 있다. 이번 논문에서는 인터넷에 공개되어 있는 사물인식 오픈소스를 활용하여 이를 구현하기 위한 연구를 진행하였다. 또 이를 위한 Dataset 확보에 대한 조사도 진행하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.767-777
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• 2023

In modern society, user privacy is emerging as an important issue as closed-circuit television (CCTV) systems increase rapidly in various public and private spaces. If CCTV cameras monitor sensitive areas or personal spaces, they can infringe on personal privacy. Someone's behavior patterns, sensitive information, residence, etc. can be exposed, and if the image data collected from CCTV is not properly protected, there can be a risk of data leakage by hackers or illegal accessors. This paper presents an innovative approach to "machine learning based reversible chaotic masking method for user privacy protection in CCTV environment." The proposed method was developed to protect an individual's identity within CCTV images while maintaining the usefulness of the data for surveillance and analysis purposes. This method utilizes a two-step process for user privacy. First, machine learning models are trained to accurately detect and locate human subjects within the CCTV frame. This model is designed to identify individuals accurately and robustly by leveraging state-of-the-art object detection techniques. When an individual is detected, reversible chaos masking technology is applied. This masking technique uses chaos maps to create complex patterns to hide individual facial features and identifiable characteristics. Above all, the generated mask can be reversibly applied and removed, allowing authorized users to access the original unmasking image.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.378-385
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• 2023

The importance of wearing respiratory protective equipment has been highlighted even more during the COVID-19 pandemic. Even if the suitability of respiratory protection has been confirmed through testing in a laboratory environment, there remains the potential for leakage points in the respirators due to improper application by the wearer, damage to the equipment, or sudden movements in real working conditions. In this paper, we propose a method to detect the occurrence of leak holes by measuring the pressure changes inside the mask according to the wearer's breathing activity by attaching an IoT sensor to a full-face respirator. We designed 9 experimental scenarios by adjusting the degree of leak holes of the respirator and the breathing cycle time, and acquired respiratory data for the wearer of the respirator accordingly. Additionally, we analyzed the respiratory data to identify the duration and pressure change range for each breath, utilizing this data to train a neural network model for detecting leak holes in the respirator. The experimental results applying the developed neural network model showed a sensitivity of 100%, specificity of 94.29%, and accuracy of 97.53%. We conclude that the effective detection of leak holes can be achieved by incorporating affordable, small-sized IoT sensors into respiratory protective equipment.

• 시큐리티연구
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• 제14호
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• pp.311-336
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• 2007

본 연구는 생물테러리즘의 발생시 이에 대응하는 개념과 선진국들의 생물테러리즘의 대응태세를 알아본 후 한국의 대응태세를 알아보는 연구이다. 생물테러리즘의 발생에 대응하는 태세는 사건의 발생 흐름에 따라 탐지단계, 보호단계, 진단단계, 제독 및 해독단계로 구분해 볼 수 있다. 탐지단계는 한국은 접촉식으로 개발하고 있으나, 선진국에서는 원거리에서 탐지할 수 있는 장비를 개발하고 있다. 한국도 원거리에서 탐지할 수 있는 체계를 개발해야 할 것이다. 접촉식 장비도 민삼하게 작동할 수 있는 장비로 발전 되어야 한다. 보호장비중 한국의 방독면은 세계적으로 그 품질이 우수하나, 기타 피복류 등에 대해서는 첨단 과학기술을 적용할 수 있도록 개선되어야 한다. 진단 장비도 초동조치팀이 현장에 출동해서 즉시 판단할 수 있도록 하는 장비로 개발되어야 한다. 제독을 위한 물자는 인체에 무해하고, 장비에도 무리를 주지 않는 새로운 물질로 개선되는 추세로서 한국에도 이러한 물자가 확보되어야 한다. 해독을 위한 기술은 백신 및 항생제를 개발하는 것으로서 전 세계적으로 노력을 공유하여 개발할 필요가 있으며, 이를 위해 한국의 의료기술을 더욱 발전시킬 필요가 있다. 이외에도 대응매뉴얼, 훈련 모델, 공보 노력, 트라우마 증후군 대비 등의 노력을 기울여야 할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.474-486
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• 2010

본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.116-122
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• 2018

본 연구의 목적은 개발 중인 화학, 생물학, 방사능 및 원자력 특수재난 대응 격리 이송 장비의 효율성과 사용 용이성을 평가하는 것이다. 상기 개발 장비는 자체 개발한 격리, 이송, 환자 감시 모듈을 통합하여 제작하였다. 응급구조사를 대상으로 한 마네킹을 이용한 무작위 교차 실험(또는 시뮬레이션)연구이며, 모든 연구대상자는 기존 장비와 특수재난 대응 격리 이송 장비의 시제품을 교대로 사용하였다. 생체신호 변화 검출 소요 시간과 치료 적용 소요 시간으로 효율성을 평가하였고 각 감시장치, 이송카트, 격리 장치 편의성에 대한 설문조사를 통해 사용 편의성으로 평가하였다. 총 12명의 응급구조사가 연구에 참여하였고 특수재난 대응 격리 이송 장비 군의 저산소증 검출 시간이 3.5초(2.5-3.9)로 기존 장비군의 4.9초(3.8-3.9)보다 유의하게 짧았다(p < 0.05). 심전도 변화 감지 소요 시간 및 안면 마스크 산소 공급 소요 시간의 감소 경향은 있었으나 통계적 유의성은 관찰되지 않았다. 특수재난 대응 격리 이송 장비 군의 환자 감시 장치의 전반적 만족도도 특수재난 대응 격리 이송 장비 군이 4점(3.5-5)으로 기존 장비군의 3점(3-3)에 비해 높았다(p < 0.05). 특수재난 대응 격리 이송 장비 사용군이 저산소증 검출 시간이 짧았으며 기존장비에 비해 환자 감시 장치의 전반적 만족도가 높은 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.249-255
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• 2017

지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제44권5호
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• pp.513-519
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• 2006

본 연구에서는 유리(glass)와 석영(quartz)을 재질로 사용하여 MEMS(micro-electro mechanical systems) 공정을 통해 전기영동(electrophoresis)을 위한 microchip을 제작하였다. UV 광이 실리콘(silicon)을 투과하지 못하는 점에 착안하여, 다결정 실리콘(polycrystalline Si, poly-Si) 층을 채널 이외의 부분에 증착시킨 광 차단판(optical slit)에 의해 채널에만 집중된 UV 광의 신호/잡음비(signal-to-noise ratio: S/N ratio)를 크게 향상시켰다. Glass chip에서는 증착된 poly-Si 층이 식각 마스크(etch mask)의 역할을 하는 동시에 접합표면을 적절히 형성하여 양극 접합(anodic bonding)을 가능케 하 였다. Quartz 웨이퍼에 비해 불순물을 많이 포함하는 glass 웨이퍼에서는 표면이 거친 채널 내부를 형성하게 되어 시료용액의 미세한 흐름에 영향을 미치게 된다. 이에 따라, HF와 $NH_4F$ 용액에 의한 혼합 식각액(etchant)을 도입하여 표면 거칠기를 감소시켰다. 두 종류의 재질로 제작된 채널의 형태와 크기를 관찰하였고, microchip electrophoresis에 적용한 결과, quartz과 glass chip의 전기삼투 흐름속도(electroosmotic flow velocity)가 0.5와 0.36 mm/s로 측정되었다. Poly-Si 층에 의한 광 차단판의 존재에 의해, peak의 S/N ratio는 quartz chip이 약 2배 수준, glass chip이 약 3배 수준으로 향상되었고, UV 최대흡광 감도는 각각 약 1.6배 및 1.7배 정도 증가하였다.