• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2020

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.463-465
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• 2021

현재 식품 포장 및 박스에 인쇄된 유통기한 검사 방법은 일부 제품만 샘플링하여 사람의 눈으로 검사하는 방법이다. 이러한 샘플링 검사는 극히 일부분의 제품만 검사 가능하다는 한계를 지니고 있다. 따라서 카메라를 활용한 정확한 검사가 요구된다. 본 논문에서는 제품 포장에 인쇄된 유통기한 결함 검출방법에 인공지능 기술인 딥 러닝 객체인식 기술 모델을 제안한다. 제안된 방법으로는 딥러닝 객체인식 모델 중에 Faster R-CNN 모델을 이용해 인쇄된 유통기한을 검출을 학습하고 Faster R-CNN 방법을 이용해서 수집된 칼라이미지를 그레이 이미지와 이진화 이미지로 변환한 이미지에 대해 각각 성능을 비교하고 검출 성능을 확인한다. 딥 러닝 기술에 적용한 박스에 인쇄된 유통기한 검출 성능은 기존 비전 검사기의 검출 성능과 비슷한 검출 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.967-978
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• 2023

본 연구에서는 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하여 의미론적 분할의 정확도를 향상시키기 위한 combined segmentation network (CSN)를 제안하고 검증하였다. CSN은 세 가지 드론 데이터셋의 다양성을 고려하기 위하여 인코딩 영역의 전체를 공유하며, 디코딩 영역은 독립적으로 학습된다. CSN의 경우, 학습 시 모든 데이터셋에 대한 손실값을 고려하기 때문에 U-Net 및 pyramid scene parsing network (PSPNet)으로 단일 데이터셋을 학습할 때보다 학습 효율이 떨어졌다. 그러나 국내 자율주행 드론 영상에 CSN을 적용한 결과, CSN이 PSPNet에 비해 초기 학습 없이도 영상 내 화소를 적절한 클래스로 분류할 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 CSN이 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하고 새로운 지역에 대한 객체 인식 정확성을 향상시키는 데 중요한 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.370-379
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• 2016

최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.

• 유통과학연구
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• 제13권10호
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• pp.123-133
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• 2015

Purpose - The Korean government has devised intermodal transportation policies and granted subsidies to shippers and logistics companies that made a conversion of transportation means through the policies. This provides support by expanding the complex uniform railroad transportation and overhauling the deteriorated railroad facilities. As for 2013, however, the freight transportation percentage of railroad was 4.5% in tons and 8.5% in ton kilometers. Meanwhile, since the 1990s, developed countries such as the U.S. and Europe have been trying to expand intermodal freight transport with a legal and institutional support to build a logistics system corresponding with social and economic environmental changes. In this study, I set out to examine the effects of the intermodal freight transport policies in the EU and the U.S., and to explore the direction of setting up a rail intermodal transport system in South Korea. Research design, data, and methodology - The paper used a qualitative research methodology through the literature review. First, was an overview of Intermodal transportation in the EU, U.S. and UN. Second, it describes the development of transport in Europe and the U.S. with particular emphasis on intermodal freight transport. Third, it explores the direction of setting up a intermodal freight transport in South Korea. The last section contains concluding remarks. Results - As for the EU, it has been promoting integration between transport and intermodal logistics network designs while utilizing ITS or ICT and supports for rail freight intermodal by giving reduction to a facilities fee or subsidizing for rail freight in order to minimize the cost of external due to freight transport. On the other hand, as for the U.S., it has been made up of an industrial-led operating project and has been promoting it to improve accessibility between intermodal hubs and cargo terminals through intermodal corridor program, and an intermodal cargo hub access corridor projects, etc. Moreover, it has tried to construct intermodal transport system using ITS or ICT and to remove Barrier. As a result, in these countries, the proportion of intermodal freight transport is going to be the second significant transport compared with rail and maritime transport. An Effective rail intermodal transport system is needed in South Korea, as seen in the case of these countries. In order to achieve this object, the following points are required to establish radical infrastructure policy; diversify investment financing measures taken under public-private partnerships, legal responsibilities, improvement of utilization of existing facilities to connect the railway terminal and truck terminal, and enhancement service competitiveness through providing cargo tracking and security information that combines the ITS and ICT. Conclusions - This study will be used as a basis for policy and support for intermodal freight transport in South Korea. In the future, it is also necessary to examine from the perspective of the shipper companies using the rail intermodal transport, ie, recognition of shipper, needed institutional supports, and transportation demand forecasting and cost-effective analysis of the railway infrastructure systems improvement.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.33-45
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• 2007

본 논문에서는 개폐상태를 알릴 수 있는 스위치나 센서들을 이용하여, 수면자의 수면상태를 인식할 뿐 아니라 올바른 수면상태로 제어할 수 있는 수면제어 및 원격모니터링 시스템을 제안하였고, 이 시스템을 헬스케어 수면매트에 실제 적용한 예를 보였다. 제안한 시스템은 센서를 이용한 수면상태 감지부, 센싱데이터 검출 및 송수신부, 수면상태 제어 및 모니터링부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면상태 감지부는 접촉 방식의 개폐형식의 스위치센서를 사용하였다. 둘째, 센싱데이터 검출 및 송수신부는 임베디드 보드를 자체 개발하였으며, 실시간 데이터 추출과 수면상태 제어 및 모니터링부와는 소켓 기반의 통신이 지원된다. 그리고 세 번째 수면상태 제어 및 모니터링부에서는 입력된 센서 ID와 센싱된 데이터를 기반으로 올바른 수면자세의 유도 및 전반적인 수행상태 정보를 모니터링 하도록 하였다. 마지막으로 이들 서비스 모듈 및 그들 간의 통신구현은 실시간 객체지향형 모델인 TMO 스키마와 이들 간의 실시간 통신을 위해 분산 미들웨어로서 TMOSM을 이용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.11-22
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• 2010

본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.115-123
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• 2024

본 논문에서는 교통약자의 운행지원을 위하여 내비게이션 정보와 웨어러블 밴드를 융합한 진동 알림 시스템을 제안한다. 기존 내비게이션 시스템은 정상인을 기준으로 길 안내와 위치정보 제공에 초점이 맞춰져 있어 표준시력 및 자극의 인지 지연의 장애가 있는 교통약자에게는 안전 및 편 Stick PC의 애플리케이션으로 전송하고 변환된 신호를 웨어러블 밴드로 전달한다. 웨어러블 밴드 의성 저하로 인한 교통사고 유발의 위험성을 가진다. 제안하는 시스템은 내비게이션 운행 정보를 에 전달된 신호는 유형에 따라 좌회전, 우회전, 과속 및 이벤트 등의 구분된 진동 신호를 통하여 운전자의 운행가이드 정보로 제공된다. 구현된 시스템의 성능평가 결과, 메시지의 송수신은 안정적인 상태를 유지하였고 내비게이션 정보 수신에 따른 진동 신호의 반응속도는 평균 1.875ms로 유효한 결과를 보였다. 또한, 한국장애인고용공단 일자리 안정부 장애우를 대상으로 1개월간의 현장 적응 평가에서도 편리성, 오작동, 추가 및 개선 사항과 접근용이성 측면에서 평균 9.16점으로 매우 긍정적인 사용자 평가를 받았다. 향후 카메라와 차량의 센서를 추가하여 차량 접근이나 객체 인식 등에 대한 알림 기능을 추가하여 차량 내부와 외부의 안전에 대한 인식을 높이고, 시력 및 인지 지연 장애가 있는 운전자의 안전한 주행 환경을 구축하기 위한 연구를 계속할 계획이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.212-220
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• 2013

최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.