• 비파괴검사학회지
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• 제26권4호
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• pp.211-219
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• 2006

초음파 서모그라피는 초음파 진동 에너지 여기에 의한 물체의 표면 및 표면 아래에 존재하는 결함부위의 선택적 발열 특성을 적외선 열영상 카메라로 관측하는 것이다. 결함(균열, 박리, 공극 등) 이 존재하는 구조물에 초음파 진동 에너지를 입사시킬 경우 결함 부근에서의 국부적인 발열로 인해 건전 부위와의 급격한 온도차를 드러내는 핫 스폿이 관측된다. 초음파 진동 에너지 여기에 의한 핫 스폿 관측 및 분석을 통해 결함을 진단하는 것이 초음파 서모그라피를 이용한 비파괴 결함 진단 방법이다. 이를 이용한 결함 검출을 위해서는 초음파의 진동에너지를 검사 구조물에 효율적으로 전달하는 것이 중요하다 본 논문에서는 초음파 서모그라피를 이용한 실시간 결함검출에 대해 기술한다. 초음파 진동에너지의 입사 방향에 따른 결함 검출 특성을 평가하기 위해 진동에너지의 전달 방향을 시편과 수직 또는 수평방향으로 각각 입사시켰다. 각각의 입사 방향에 따른 초음파 트랜스듀서 양단에 인가되는 전압을 디지털 오실로스코우프로 계측 비교하였다. 결함 검출에 사용한 시편은 14 mm 두께의 SUS 균열(crack) 시편, PCB 기판(1.8 mm), 인코넬 600 판(1.0 mm) 및 CFRP 판(3.0 mm)의 4종류이다. 4종류의 시편에 대해 280ms 펄스폭의 초음파에너지를 수직 수평으로 각각 입사시켰다. 4종류 모두 수직방향으로 초음파 진동에너지를 입사시켰을 때 수평방향에 비해 전달 손실이 적었다. 복합재료인 PCB, CFRP 판은 수직방향으로 초음파 진동에너지를 입사시켰을 때 수평방향에 비해 결함 위치에서 열이 크게 발생하였으며 선택적 발열 현상도 3배 이상 지속되었다. 금속재료인 인코넬 600판과 SUS 시편은 수평방향이 수직방향보다 핫 스폿이 빨리 관측되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.497-510
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• 2022

농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제17권2호
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• pp.87-94
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• 2005

목 적 : 공작실에서 block을 제작할 때 중금속이 사용된다. 이때 발생하는 중금속 분진 및 발연(發煙)은 인체에 위해를 준다. 이러한 중금속의 측정과 분석을 통해 심각성을 인식한다. 또한 그에 따른 해결방안을 강구하는 것이 논문의 목적이다. 대상 및 방법 : 논문에 사용되는 기구는 유도 결합 플라즈마 방출분광기이며, 대전 시내 4개 대학병원 방사선 종양학과 공작실(비스무스, 납, 주석, 카드뮴)을 대상으로 하였다. 실험방법은 ppb 단위로 포집하여 비교 분석하고, 체내 및 혈중 중금속 기준치를 통한 공기 중 중금속의 기준치를 계산하며 중금속 임시 기준치를 설정하였다. 결 과 : 지하생활공간 공기 질 관리법에서 정해진 납과 카드뮴의 기준치(24시간 기준)는 $3{\mu}g/m^3$과 $2{\mu}g/m^3$이다. 그리고 비스무스와 주석은 체내 및 혈중 기준치와 다른 중금속 기준치를 통해 $7{\mu}g/m^3$과 $6{\mu}g/m^3$로 정하였다. 대전지역 4개 대학병원 공작실 내부 중금속 측정치를 작업 유무에 따라 비교한다. 비작업 시에는 측정치 대부분이 기준치 이하로 나왔다. 하지만 작업을 하고 있을 경우에는 높은 수치를 나타났다. 또한 차폐체의 구성 비율에 따른 검출 비율의 연관성도 보였다. 결 론 : 작업종사자의 중금속 오염 심각성에 대한 해결방법은 근본적인 부분에서 찾아야 한다. 병원에서는 국소 배기장치의 설치 및 주기적 성능 점검, 보호구 제공 등이 시행되어져야 한다. 또한 작업자는 지속적인 관심과 위생관리, 중금속 오염에 대한 부분을 인식해야 한다. 마지막으로 학회 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제51권9호
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• pp.971-976
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• 2008

목 적 : 결핵 감염 관리에 있어서 잠복 결핵 감염을 찾아 내어 예방적 화학요법을 시행하는 것은 주요 핵심이다. 결핵에 노출된 소아에서 잠복 결핵 감염 진단을 위해 투베르쿨린 피부반응과 최근 널리 쓰이기 시작한 체외 검사법으로 결핵 특이항원 자극에 의한 T 세포의 $IFN-{\gamma}$ 분비능 측정 (QFT-G IT)이 있다. 잠복 결핵 감염 진단에 있어 두 검사법의 차이를 알아보고자 본 연구를 진행하였다. 방 법 : 2006년 10월 1일부터 2007년 4월 30일까지 6개월 간 총 111명의 소아를 대상으로 투베르쿨린 반응과 QFT-G IT 검사를 시행하였고, 동일 기간 내인 2개월 간 진단 된 성인 결핵 환자 29명에서 동일한 검사 결과를 후향적으로 알아보았다. 결 과 : 결핵 환자와의 가까운 접촉력을 주소로 내원한 무증상의 환자 33명 중 15% (5명)에서 QFT-G IT 검사 양성 소견을 보였고, 투베르쿨린 피부반응은 42% (14명)에서 양성결과를 보여 두 검사 간의 일치율은 낮았다(${\kappa}=0.39$). 성인 결핵 환자에서 QFT-G IT 양성율은 86.2%였고, 결핵균 배양 검사 양성율은 48.2%였다. 배양검사 양성이면서 QFT-G IT 음성이었던 환자는 12.5%였다. 결 론 : 소아에서 잠복 결핵 감염을 진단함에 있어 가족력을 근저에 둔 투베르쿨린 피부반응 검사를 시행하되 접촉력이 불분명하거나 지속적이지 않았을 경우 혹은 BCG 접종 효과로 의심되는 경우 결핵균 특이항원 자극 $IFN-{\gamma}$ 분비능 측정이 보조적 수단으로 사용 될 수 있을 지는 아직 확실하지 않으며 향후 수년 간 다 기관 연구가 필요하다.

• Childhood Kidney Diseases
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• 제3권1호
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• pp.57-63
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• 1999

목 적 : 신질환의 조기 진단을 위한 집단뇨검사 방법으로 단백뇨와 혈뇨검사를 동시에 시행하여 그 결과를 분석함으로써 집단뇨검사에서 잠혈검사 추가가 가지는 진단적 의의를 알아 보고자 하였다. 방법 및 대상 : 1차 선별검사는 전국 33개교 26,508명의 고등학교 1년생(16세군)을 대상으로 하였고 정밀검사는 서울시 1개교 875명의 고등학교 1년생(16세군)을 대상으로 실시하였다. 방법은 1997년 8월부터 12월까지 4개월간 한국 건강관리 협회와 공동으로 학교에서 무작위로 채취된 소변을 Combur-10 $N^{(R)}$ M (Boehringer Mannheim, Germany)검사지로 단백뇨, 혈뇨, 농뇨, 아질산염 등을 검사하였다. 양성자의 기준은 단백뇨, 혈뇨, 농뇨가 $1^{+}$ 이상인 경우와 아질산염에 양성반응이 나오는 경우로 정하였다. 실제 신질환의 감별을 위한 정밀검사는 1차 집단뇨검사 양성자를 대상으로 본원에서 실시하였다. 결 과 : 1) 1차 집단검사 결과에서 단백뇨 유병율은 $0.73\%$, 혈뇨 유병율은 $2.69\%$, 농뇨 유병율은 $0.23\%$ 그리고 아질산염 유병율은 $0.03\%$로 조사 되었다. 2)서울지역 1개교(875명)선별 정밀검사 결과: 1차검사 단백뇨 양성자 8명($0.91\%$)중 1명은 기립성 단백뇨, 나머지 7명은 일시적 단백뇨로 확인되었다. 1차검사 혈뇨 양성자는 41명($4.86\%$)이었고 이중 재검이 가능했던 33명중 6명만이 지속적인 혈뇨 양성자였고, 다시 시행한 정밀검사에서 한명만이 무증상 단독 혈뇨증으로 확인되었으며 나머지 5명은 정상이었다. 1차 소변검사 이상자 52명에 대한 혈액검사 및 초음파검사는 모두 정상이었다. 1차검사에서 혈뇨 양성자 33명중 1명(약$3\%$)만이 신질환이 의심되는 경우였고 나머지 32명($91\%$)은 정상이었다. 결 론 : 1) 혈뇨검사는 위양성이 높기 때문에 ($97\%$) 집단뇨검사에 포함시킬 경우 불필요한 시간과 경비의 낭비가 있을수 있다고 생각된다. 2) 집단뇨검사는 검사 기관에 따라 얻어지는 결과의 차이가 심하기 때문에 단일 기관으로 통합 관리해야 할 것이다. 3) 요로감염증의 선별검사에서 농뇨와 아질산염 검사는 양성율이 낮으므로 그 효용성에 대한 연구는 좀더 필요하다고 생각된다.