인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.
본 논문에서는 농업 기계 시스템에서 사용하기 위한 딥러닝 알고리즘 기반의 프레임 내의 관심 영역 유사성을 이용한 새로운 후방 접근 차량 검출 알고리즘을 제안한다. 농업 기계 시스템은 후방에서 접근하는 차량만 검출해야 한다. 지나가는 자동차가 검출되면 혼란을 야기할 수 있다. 논문에서는 차량 검출을 위해 딥러닝에서 뛰어난 검출률을 나타내는 Faster R-CNN 모델을 사용하였다. 딥러닝은 뒤에서 접근하는 차량뿐만 아니라 지나가는 차량도 검출하므로 긍정오류 차량을 배제해야 한다. 본 논문에서 이를 해결하기 위해 검출된 프레임에서 관심 영역에 대한 유사성과 평균 에러를 피라미드 형태로 이용하여 접근하는 자동차만 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 평균 98.8%의 높은 검출률을 나타내었다.
도심지에는 상 하수관로, 가스관, 수소관 등 필요에 따라 여러 가지 배관이 매설된다. 매설된 배관은 시간이 경과됨에 따라 균열 등으로 노후화되면서 폭발, 누수 등의 사고 발생 위험을 가지게 된다. 이러한 위험을 방지하기 위해 많은 노후 배관 수리, 교체되지만, 배관의 위치 또한 변경될 수 있다. 변경된 배관의 위치를 확인하지 못하면 배관을 건드려서 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 GPR을 사용하여 지하 단면 영상을 얻고, Faster R-CNN을 활용하여 지하 배관의 위치를 추정해보고, augmentation을 적용하여 부족한 데이터를 늘려서 실험을 진행하였다.
본 논문은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution GAN)과 SSS(Semantic Soft Segmentation)을 이용한 객체 분할에 관한 것이다. 본 논문의 연구진이 앞서 제안한 Mask R-CNN과 SSS를 이용한 객체 분할 방법의 분할 성능은 전반적으로 양호하지만 객체의 크기가 상대적으로 작은 경우 분할 성능이 저조해지는 문제점이 있었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해소하기 위한 것이다. 제안된 방법은 Mask R-CNN을 통해 검출된 객체의 크기가 일정 기준치 이하인 경우, ESRGAN을 통해 초해상화를 수행한 후, SSS을 수행함으로써 소형 객체의 분할 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법에 따르면, 기존의 방법에 비해 크기가 작은 객체의 분할 특성을 좀 더 효과적으로 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.
산업과 기술력이 발전하면서 이에 대한 데이터의 양도 증폭하고 있으며 해당 기술력과 정보 전달에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 양을 줄이기 위해서 압축센싱을 활용하였고 해당 데이터가 객체 검출 알고리즘인 Mask R-CNN 모델에 미치는 영향을 분석하였다. 압축률이 높아질수록 이미지의 데이터 양이 줄어들면서 해상도가 낮아지는 것을 확인할 수 있었지만 객체 검출에서는 원본과 큰 차이를 보이지 않고 대부분의 객체가 검출되는 것을 확인하였다.
블랙 스크린은 비디오 월 컨트롤러의 멀티스크린에 정상적인 영상이 아닌 블랙 스크린이 표출되는 현상이다. 비디오 월 컨트롤러에서 블랙 스크린이 발생하는 빈도는 높지 않지만, 운용 중에 발생하게 되면 모니터링 업무를 수행할 수 없게 되므로 치명적인 오류라고 할 수 있다. 따라서 블랙 스크린을 감지하기 위한 시스템이 개발되고 있지만, 거짓 양성의 비율이 높고 블랙 스크린이 발생한 위치를 추정하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN을 이용하여 감지 성능을 향상시키고 블랙 스크린이 발생한 위치를 추정하는 모델을 제안한다.
In this paper, we report detection and recognition of vehicle logo from images captured from street CCTV. Image data includes both the front and rear view of the vehicles. The proposed method is a two-step process which combines image preprocessing and faster region-based convolutional neural network (R-CNN) for logo recognition. Without preprocessing, faster R-CNN accuracy is high only if the image quality is good. The proposed system is focusing on street CCTV camera where image quality is different from a front facing camera. Using perspective transformation the top view images are transformed into front view images. In this system, the detection and accuracy are much higher as compared to the existing algorithm. As a result of the experiment, on day data the detection and recognition rate is improved by 2% and night data, detection rate improved by 14%.
This study investigates the possibility of coupling empirical mode decomposition (EMD) for runoff prediction from machine learning (ML) models. Here, support vector regression (SVR) and convolutional neural network (CNN) were considered for ML algorithms. Precipitation (P), minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax) and their intrinsic mode functions (IMF) values were used for input variables at a monthly scale from Jan. 1973 to Dec. 2020 in the Grand river basin, Canada. The support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) technique was applied for finding the best combination of predictors among input variables. The results show that the proposed method outperformed the individual performance of SVR and CNN during the training and testing periods in the study area. According to the correlation coefficient (R), the EMD-SVR model outperformed the EMD-CNN model in both training and testing even though the CNN indicated a better performance than the SVR before using IMF values. The EMD-SVR model showed higher improvement in R value (38.7%) than that from the EMD-CNN model (7.1%). It should be noted that the coupled models of EMD-SVR and EMD-CNN represented much higher accuracy in runoff prediction with respect to the considered evaluation indicators, including root mean square error (RMSE) and R values.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제23권11호
/
pp.67-72
/
2023
In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.
최근 펫팸족(Pet-Family)과 같이 반려동물을 가족처럼 생각하는 가구가 증가하면서 반려동물 시장이 크게 성장하고 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 반려동물의 객체 식별을 통한 객체 분할과 신체 좌표추정에 기반을 둔 반려동물의 행동 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 CCTV를 통해 반려동물 영상 데이터를 수집한다. 수집된 영상 데이터는 반려동물의 인스턴스 분할을 위해 Mask R-CNN(Region Convolutional Neural Networks) 모델을 적용하고, DeepLabCut 모델을 통해 추정된 신체 좌푯값을 도출한다. 이 결과로 도출된 영상 데이터와 추정된 신체 좌표 값은 CNN(Convolutional Neural Networks)-LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 적용하여 행동을 분류한다. 본 모델을 바탕으로 행동을 분석 및 분류하여, 반려동물의 위험 상황과 돌발 행동에 대한 올바른 대처를 제공할 수 있는 기반을 제공할 것이라 기대한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.