• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.31-40
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• 2023

교통약자의 이동권을 보장하기 위해서 이동지원 편의시설 확충, 특별교통수단 공급, 데이터·AI 기반으로 이동패턴 분석으로 대중교통 노선 계획 및 요금정책 수립 등 국내외에서는 다양한 정책과 서비스가 시행되고 있다. 그러나 서비스 이용자인 교통약자 관점에서 필요한 상황에서 원하는 교통수단을 보다 편리하게 이용하기에는 여전히 서비스 편의성을 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 교통약자 이동편의 증진을 위한 정책과 서비스를 살펴보고, 교통약자 이동지원을 위한 마이데이터 기반 서비스 모델을 제시한다. 제시한 서비스 모델에서는 교통약자가 개인별 상황에 따라 교통수단을 자유롭게 선택하여 이용할 수 있고, 국가 또는 지자체가 제공하는 교통복지 바우처 혜택을 동일하게 제공받을 수 있다. 제시한 서비스 모델은 개인데이터를 안전하게 수집하고 활용할 수 있도록 지원하는 마이데이터 플랫폼, 마이데이터 기반으로 교통복지 수혜 대상자 인증, 서비스 이용 후 요금정산을 위한 결제 기능을 핵심 구성요소로 정의하고 있다. 본 연구에서는 제시한 서비스 모델을 구현하고 대전시의 교통약자를 대상으로 실증서비스를 실시함으로써 이용자 관점에서의 서비스 만족도를 조사하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.729-735
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• 2021

Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.41-46
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• 2023

인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.133-140
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• 2023

리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권2호
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• pp.233-243
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• 2023

본 연구는 고등학생의 자기결정성 동기가 운동만족, 운동지속의도에 미치는 영향 관계를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 2022년 3월을 기준으로 서울, 경기지역의 고등학교에 재학 중인 남학생 440명을 대상으로 온라인 설문지를 배포하여 자기평가기입법을 통해 설문을 작성하도록 하였다. 같은 패턴의 응답, 미완성된 응답 등 불성실한 응답자 94부를 제외한 346부를 유효 표본으로 선정하였다. 자료처리는 SPSS 24.0와 IBM AMOS 18.0 통계 프로그램을 이용하여 빈도분석, 확인적요인분석, 상관관계분석을 진행하였으며, 요인 간 구조적 관계를 파악하기 위하여 구조방정식모형 분석을 통해 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 자기결정성 동기 요인 중 유능성, 관계성은 운동만족에 정(+)의 영향을 주지만, 자율성은 운동만족에 부(-)의 영향이 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 고등학생의 자기결정성 동기와 운동지속의도는 관련이 없는 것으로 나타났다. 셋째, 운동만족과 운동지속의도의 관계에서는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.41-49
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• 2022

최근 열화상 카메라의 수요 증가와 함께 열화상 카메라를 활용한 연구 또한 관심이 높아지고 있다. 그 중, 기존의 드론에 열화상 카메라를 부착하여 촬영하는 등의 단순 촬영에서 나아가 열 영상 처리를 통한 디지털 트윈 구축, 영상화된 데이터를 통한 관리 시스템 구축 등 열 영상 처리 후 데이터를 응용한 연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 열화상 카메라를 처리하는 과정에서 생성되는 화소값인 DN값(Digital Number)이 실제 표면 온도로 변환하기 위한 관계식 유도과정에서 방사율이 DN값에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구를 진행하였다. DN값은 열 영상의 스펙트럼 밴드 값을 나타내는 숫자로 열 영상 데이터를 구성하는 중요한 요소이다. 하지만 DN값은 실제 표면 온도를 표시하는 온도 값이 아닌 열이 높고 낮음을 밝기로 표시한 밝기 값으로 실제 표면 온도와 비 선형적인 관계이다. 그러므로 열화상 카메라로 획득한 영상 이미지의 DN값을 실제 표면 온도와 관계성을 보일 수 있다면 데이터를 처리하기 수월하며, 더 많은 활용성을 기대할 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 우선, 실제 표면 온도와 열 영상의 DN값의 관계를 분석하고, 열화상 카메라와 같은 원리로 작용하는 비접촉 열화상 온도계가 실제 표면 온도에 근접한 참값으로 변환할 수 있도록 방사 조정을 진행하였다. 그 결과 실제 표면 온도 및 DN값의 관계 그래프와 방사 조정된 비접촉 열화상 온도계 및 DN값의 관계 그래프가 유사한 선형관계를 보였으며 방사율을 조정하기 전보다 조정한 후의 비접촉 온도가 실제 표면 온도에 더 근접한 결과를 얻었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6B호
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• pp.579-587
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• 2010

기상청에서 제공하는 강우수치예보정보를 활용하여 10일이내의 중기유량예측을 수행하였다. 기상청의 원시예보자료로는 2일예보를 위한 RDAPS와 10일예측을 위한 GDAPS예측자료를 활용하였다. 수치예보의 정확도를 제고하기 위하여 강우상세 정보를 생산할 수 있는 강수진단모형(QPM)과 QPM모의결과에 내재된 계통적 편이를 제거하기 위하여 분위사상과정 (Quantile Mapping)을 적용하였다. QPM모의결과를 유출모형의 입력정보로 활용하기 위하여 일관적인 체계를 갖춘 유역강수 정보로 변환하여, 장기연속유출모형인 SSARR모형을 이용하여 금강유역내 주요지점에서의 유량예측을 수행하여 유량예측에 대한 검증을 수행하였다. 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 강수예측을 수행한 결과 2일예측인 RQPM의 경우 기간 총강수량을 기준으로 실적강우대비 89.7%의 강수모의값을 보임으로서 양호한 예측성능을 확인할 수 있었다. 유량예측모의에 있어서는 2일예측의 경우 일부 강우사상에서 예측누락과 예측오류가 발생하였지만 전반적으로 유량예측이 양호한 수준이었다. 다만, 하류지점의 경우 조절유량에 의한 유출모형보정의 어려움과 수위-유량관계곡선의 신뢰도저하등의 이유로 예측성능이 떨어지는 경우도 있었다. GQPM에 대한 10일강우예측은 첨두강수와 강수총량에 있어서 다소 과소한 모의값을 보이고 있으며, 강수보정효과도 RDAPS에 비하여 저조한 수준이었다. 이 부분은 강수예측의 사후보정으로는 한계가 있는 것으로 보여지며 원시예측모형의 안정화를 통하여 개선할 수 있는 부분으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.75-91
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• 2023

GPR을 활용한 지중 매설관로의 비파괴 탐사에 있어서 다중 관로의 경우 관로에 의한 음영영역이 탐사결과에 많은 영향을 미친다. 다중 관로의 음영영역은 관로들의 위치 및 직경에 의해 변화되며 음영영역 내에서는 신호가 전파되지 못하기 때문에 탐지가 불가능하다. 본 연구에서는 FDTD 수치해석을 활용하여 다중 관로의 배치 및 직경에 따라 쌍곡선 형태로 나타나는 관로신호의 특성을 분석하였다. 관로의 배치는 수평, 수직, 대각 배치로 총 3가지 형태에 대한 분석을 수행하였으며, AGC를 활용하여 신호를 증폭하고 각각의 배치형태에서 나타나는 음영영역과 신호 특성의 차이를 분석하였다. 수평 배치에서는 두 관로가 근접할수록 두 쌍곡선 형태 사이에 새로운 쌍곡선 형태가 나타난다. 수직 배치에서는 쌍곡선 좌우 신호가 탐색 가능하여 이를 활용하면 하단 관로를 탐지가능할 것으로 보이나, 상단 관로의 직경이 하단 관로보다 큰 경우에는 탐지가 힘들 것으로 판단된다. 대각 배치의 경우, 지표면의 음영영역의 위치에 따라 다른 특성을 보인다. 장비의 가탐범위 내에 음영영역이 존재하는 경우 신호의 비대칭형태의 신호 특성을 보이며, 음영영역이 가탐범위 외부에 존재하는 경우에는 두 관로의 신호 특성에 영향을 거의 미치지 않는 것으로 나타났다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권4호
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• pp.127-134
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• 2008

울진원전 3,4 호기의 가상적 중대사고로 인한 종합적인 경제적 리스크를 평가하였다. 이 연구의 목적을 위해 방사능 구름이 내륙을 향하는 것으로 가정하였다. 평가과정에서 불확실한 인자의 정량화에는 전문가 판단 및 의견도출에 유용한 것으로 알려진 델파이 기법을 이용하였다. 종합적인 경제적 리스크는 직접영향 비용과 간접영향 비용으로 구분되므로, 먼저 직접영향에 대한 비용을 평가하고, 예측된 가중치들 이용하여 직접영향 대비 간접영향 비용을 평가하였다. 행동학적 접근방법인 델파이 문제점을 보완하기 위해 수학적 접근방법인 베이지안 기법을 자료처리 과정으로 하는 모형을 적용하여 간접영향에 대한 경제적 충격량을 예측하였다. 1D 몬테칼로분석(MCA)으로 평가한 간접피해에 대한 가중치는 평균 2.59, 중앙값 2.08로 OECD/NEA에서 제시하는 가중치 1.25보다 높게 나타났다. 작은 국토나 방사선에 민감한 대중 성향과 같은 인지들이 패널의 판단에 영향을 미쳤을 수 있다. 직접피해 평가모델의 모수를 U형과 V형으로 구분하고 2D MCA를 사용한 종합적 경제적 리스크는 중앙값의 50%ile을 기준으로 2006년 국내총생산의 3.9%에 해당되었으며, 직접피해 영향이 가장 큰 자산 및 전력손실 비용을 제외하면 총 경제적 리스크는 국내총생산의 2.2% 수준이었다. 이 결과는 원전 비상계획과 대응태세 준비에 대한 투자 정당화에 참조 자료로 이용될 수 있다.