• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 소성∙가공
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• 제18권2호
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• pp.99-106
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• 2009

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 1999년도 Japanese Journal of Medical Physics
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• pp.141-142
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• 1999

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 동계 학술대회 논문집
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• pp.451-456
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• 2000

• Archives of Plastic Surgery
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• 제46권3호
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• pp.204-213
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• 2019

Background In implant-based breast reconstruction, acellular dermal matrix (ADM) is essential for supporting the inferolateral pole. Recent studies have compared non-sterilized freeze-dried ADM and sterilized pre-hydrated ADM, but have not assessed whether differences were attributable to factors related to sterile processing or packaging. This study was conducted to compare the clinical outcomes of breast reconstruction using two types of sterile-processed ADMs. Methods Through a retrospective chart review, we analyzed 77 consecutive patients (85 breasts) who underwent tissue expander/implant breast reconstruction with either freeze-dried ADM (35 breasts) or pre-hydrated ADM (50 breasts) from March 2016 to February 2018. Demographic variables, postoperative outcomes, and operative parameters were compared between freeze-dried and pre-hydrated ADM. Biopsy specimens were obtained for histologic analysis. Results We obtained results after adjusting for variables found to be significant in univariate analyses. The total complication rate for freeze-dried and pre-hydrated ADMs was 25.7% and 22.0%, respectively. Skin necrosis was significantly more frequent in the freeze-dried group than in the pre-hydrated group (8.6% vs. 4.0%, P=0.038). All other complications and operative parameters showed no significant differences. In the histologic analysis, collagen density, inflammation, and vascularity were higher in the pre-hydrated ADM group (P=0.042, P=0.006, P=0.005, respectively). Conclusions There are limited data comparing the outcomes of tissue expander/implant breast reconstruction using two types of sterile-processed ADMs. In this study, we found that using pre-hydrated ADM resulted in less skin necrosis and better integration into host tissue. Pre-hydrated ADM may therefore be preferable to freeze-dried ADM in terms of convenience and safety.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.3-9
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• 2005

최근 영상 처리를 이용한 교통 정보 추출은 기존의 물리적인 장비들에 비하여 상대적으로 간단한 설치와 적은 비용으로 다양한 정보를 추출하는 장점으로 인하여 널리 연구되고 있다. 이러한 영상을 기반으로 하는 교통정보 추출 알고리즘들은 영상에서 관심 정보인 차량을 정확히 추출하는데서 시작된다. 교통 정보를 추출하는 전단계로서 영상 내에서 움직이는 차량을 검출하기 위해 많이 사용되는 배경빼기(background subtraction) 연산 후 영상 이진화 과정에서 상당한 양의 노이즈가 발생하며, 이는 교통정보의 정확도에 영향을 미친다. 이러한 노이즈는 모든 교통정보가 도로를 주행하고 있는 차량들로부터 추출됨에도 불구하고 실제 영상에서는 비도로영역의 가로수나 행인이 차량과 함께 움직임으로 검출되기 때문에 발생한다. 이를 위해 본 연구에서는 차선정보를 이용하여 도로영역을 추출함으로써 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있었으며, 연산의 속도도 높일 수 있었다. 또한, 연속된 영상간의 비(ratio)를 이용하여 차량으로 인한 그림자의 효과를 최소화하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.935-940
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• 2023

인공지능과 빅데이터 분석을 위해 웹 스크래핑으로 수집된 대부분의 텍스트 데이터들은 일반적으로 대용량이고 비정형이기 때문에 빅데이터 분석을 위해서는 정제과정이 요구된다. 그 과정은 휴리스틱 전처리 정제단계와 후처리 머시인 정제단계를 통해서 분석이 가능한 정형 데이터가 된다. 따라서 본 연구에서는 후처리 머시인 정제과정에서 한국어 딕셔너리와 불용어 딕셔너리를 이용하여 워드크라우드 분석을 위한 빈도분석을 위해 어휘들을 추출하게 되는데 이 과정에서 제거되지 않은 불용어를 효율적으로 제거하기 위한 "사용자 정의 불용어 시소러스" 적용에 대한 방법론을 제안하고 R의 워드클라우드 기법으로 기존의 "불용어 딕셔너리" 방법의 문제점을 보완하기 위해 제안된 "사용자 정의 불용어 시소러스" 기법을 이용한 사례분석을 통해서 제안된 정제방법의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 제안된 방법론의 실무적용에 대한 효용성을 제안한다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• 제23권E2호
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• pp.66-73
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• 2007

The introduction of tracer gas techniques to ventilation studies in indoor environments provides valuable information that used to be unattainable from conventional testing environments. Data acquisition systems (DASs) containing analogue-to-digital (A/D) converters are usually used to function the key role that records signals to storage in digital format. In the testing process, there exist a number of components in the measuring equipment which may produce system-based inference to the monitored results. These unwanted fluctuations may cause significant error in data analysis, especially when non-linear algorithms are involved. In this study, a pre-processor is developed and applied to separate the unwanted fluctuations (noise or interference) in raw measurements and to reduce the uncertainty in the measurement. Moving average, notch filter, FIR (Finite Impulse Response) filters, and IIR (Infinite Impulse Response) filters are designed and applied to collect the desired information from the raw measurements. Tracer gas concentrations are monitored during leakage and ventilation tests in the model test room. The signal analysis functions are introduced to carry out the digital signal processing (DSP) work. Overall the FIR filters process the $CO_2$ measurement properly for ventilation rate and mean age of air calculations. It is found that, the Kaiser filter was the most applicable digital filter for pre-processing the tracer gas measurements. Although the IIR filters help to reduce the random noise in the data, they cause considerable changes to the filtered data, which is not desirable.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.345-349
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• 2005

Massive amount of satellite image processing such asglobal/continental-level analysis and monitoring requires automated and speedy georegistration. There could be two major automated approaches: (1) rigid mathematical modeling using sensor model and ephemeris data; (2) heuristic co-registration approach with respect to existing reference image. In case of ETM+, the accuracy of the first approach is known as RMSE 250m, which is far below requested accuracy level for most of satellite image processing. On the other hands, the second approach is to find identical points between new image and reference image and use heuristic regression model for registration. The latter shows better accuracy but has problems with expensive computation. To improve efficiency of the coregistration approach, the author proposed a pre-qualified matching algorithm which is composed of feature extraction with canny operator and area matching algorithm with correlation coefficient. Throughout the pre-qualification approach, the computation time was significantly improved and make the registration accuracy is improved. A prototype was implemented and tested with the proposed algorithm. The performance test of 14 TM/ETM+ images in the U.S. showed: (1) average RMSE error of the approach was 0.47 dependent upon terrain and features; (2) the number average matching points were over 15,000; (3) the time complexity was 12 min per image with 3.2GHz Intel Pentium 4 and 1G Ram.