• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2272-2278
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• 2011

원양어선을 보유한 회사에서 조업 중인 어선의 항해정보를 파악하기 위해 기존의 수작업에 의한 항해 현황판을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 인터넷에 연결된 PC 또는 DID(Digital-Information Display)를 통해 선박 항해 위경도 표시 및 어획량 등 각종 항해 정보를 지도기반에서 visual하게 display하도록 설계한다. DB에 저장된 항해중인 37척의 원양어선 항해정보를 Flash 기술 기반의 RIA(rich Internet application)를 통해 역동적으로 화면구현이 가능한 Web Application 구축에 중점을 두었다. 다수의 어선상태를 한 화면에서 실시간으로 파악할 수 있기 때문에 항해정보를 모니터링하고, 의사결정을 신속히 가능하게 함으로 운영자 및 사용자에게 정보사용의 만족도를 높일 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권1호
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• pp.8-15
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• 2022

Background: We developed a machine vision technology program that tracks patients' real-time breathing and automatically analyzes their breathing patterns. Materials and Methods: To evaluate its potential for clinical application, the image tracking performance and accuracy of the program were analyzed using a respiratory motion phantom. Changes in the stability and regularity of breathing were observed in healthy adult volunteers according to whether the breathing pattern mirrored the breathing guidance. Results and Discussion: Displacement within a few millimeters was observed in real-time with a clear resolution, and the image tracking ability was excellent. This result was consistent even in the sections where breathing patterns changed rapidly. In addition, the respiratory gating method that reflected the individual breathing patterns improved breathing stability and regularity in all volunteers. Conclusion: The findings of this study suggest that this technology can be used to set the appropriate window and the range of internal target volume by reflecting the patient's breathing pattern during radiotherapy planning. However, further studies in clinical populations are required to validate this technology.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2021

현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.80-80
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• 2022

Estimation of heading date of paddy rice is laborious and time consuming. Therefore, automatic estimation of heading date of paddy rice is highly essential. In this experiment, deep learning classification models were used to classify two difference categories of rice (vegetative and reproductive stage) based on the panicle initiation of paddy field. Specifically, the dataset includes 444 slanted view images belonging to two categories and was then expanded to include 1,497 images via IMGAUG data augmentation technique. We adopt two transfer learning strategies: (First, used transferring model weights already trained on ImageNet to six classification network models: VGGNet, ResNet, DenseNet, InceptionV3, Xception and MobileNet, Second, fine-tuned some layers of the network according to our dataset). After training the CNN model, we used several evaluation metrics commonly used for classification tasks, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. In addition, GradCAM was used to generate visual explanations for each image patch. Experimental results showed that the InceptionV3 is the best performing model in terms of the accuracy, average recall, precision, and F1-score. The fine-tuned InceptionV3 model achieved an overall classification accuracy of 0.95 with a high F1-score of 0.95. Our CNN model also represented the change of rice heading date under different date of transplanting. This study demonstrated that image based deep learning model can reliably be used as an automatic monitoring system to detect the heading date of rice crops using CCTV camera.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.57-67
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• 2010

최근까지 도시시설물 관리를 위해 활용된 GIS 기술은 주로 2차원 기반의 GIS 기술이었다. 하지만 도시시설물은 3차원 공간상에 존재하며 이를 2차원으로 추상화시키면 정보의 손실이 일어나게 된다. 또한 도시 공간 내에 점차 시설물의 수가 증가하고 있고 대부분의 도시시설물이 지하공간에 위치하기 때문에 2차원 기반의 시스템에서 도시 내 모든 시설물의 정보를 통시에 파악하고 관리하는 것이 어려워지고 있다 본 논문에서는 멀티 텍스처 기법을 이용한 다차원 도시시설물 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3차원 상에서 도시시설물을 가시화하여 데이터의 손실을 줄이고 정보의 가독성을 높이며, 2차원 벡터 데이터의 3차원 라스터 변환을 통한 가시화 기법을 개발하여 다양한 2차원 GIS 의 공간분석 결과를 3차원 데이터와 동시에 활용할 수 있도록 한다. 또한 3차원 데이터를 처리하는 경우에 시스템의 속도 및 성능이 저하되어 활용 효율성이 떨어지는 문제를 해결하기 위하여 다중 스레드 프로세스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 기술은 기존에 텍스처를 통해 보여주던 센서의 상태정보를 3차원 영상, 시설물 데이터와 함께 시각정보로 표출함으로써 직관적인 시설물 모니터링이 가능해졌다는데 의의가 있다.

• 터널과지하공간
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• 제15권1호
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• pp.28-38
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• 2005

근래에 들어 진행된 시추공을 이용한 각종 측정 장비의 개발에 따라 지하정보의 가시화는 중요한 관심의 초점으로 대두되었다. 이를 위해 시추공벽 영상의 모니터링과 동시에 여러 가지 분석틀을 제공할 수 있는 장비가 개발되고 있으나 불량한 암반조건이나 소수의 엔진이어만이 접근할 수 있는 곳에서는 그 장비의 활용이 극히 제한적이다. 그리하여 최소한의 기능만을 보유하고 휴대가 가능한 시추공 카메라가 개발되어 상용화 되고 있다. 본 연구에서는 휴대용 시추공 카메라를 이용하여 얻은 지하정보를 토대로 암반 내에 발달해있는 불연속면의 분포를 3차원으로 가시화 하는 수리학적인 형식화 과정과 가시화된 이미지의 해석방법을 제시하고 이에 대한 사례연구로서 두 지역에 적용하였다. 형식화 과정은 3차원 공간좌표에서 불연속면의 방향성분(경사각, 경사방향 및 심도)이 지시한 위치관계를 시추공의 선주향(trend)와 주향경사(plunge)의 변화에 기초하여 고찰함을 의미하며, 그 결과 일련의 조건식을 유도한다. 두 지역에 대한 사례연구를 통해, 본 연구에서 제시한 가시화 기법이 국지적인 불연속면의 분포가 중요한 경우 지반공학적(geotechnical)으로 유용한 수단이 될 수 있음을 알 수 있다.

• 생태와환경
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• 제45권4호
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• pp.482-489
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• 2012

어류는 수체 내에 서식하기 때문에 시각적으로 행동이나 이동을 연구하는 데에는 어려움이 있다. 원격측정방식 중 하나인 수중음향측정 방식(acoustic telemetry)은 수생 생물 특히, 어류에 효과적으로 적용되는 방식으로 이동경로 및 거리, 패턴의 분석에 효과적이다. 본 연구에서는 국내에 서식하는 잉어과 어류인 눈불개를 대상으로 하여 수중음향측정방식을 적용, 서식처범위(home range)와 이동패턴에 대한 모니터링을 시행하였다. 연구는 금강 하구둑부터 백제보까지의 약 70 km 구간을 대상으로 총 9 개체의 눈불개를 하구둑(Sc1-3)과 백제보(Sc4-9)에서 각각 방류하여 모니터링을 진행하였다. 하구둑에서 방류한 개체들은 방류지점으로부터 12.7 km 상류지점까지를 서식처 범위로 하여 이동하는 패턴을 나타냈고, 백제보에서 방류한 개체들은 가장 하류까지 이동한 Sc6 (방류지점에서 직선거리로 53.4 km 하류까지 이동)을 제외하고 대부분 방류지점에서 7.2 km 하류 지역을 서식처 범위로 이용하고 있었다. 상대적으로 크기가 작은 Sc7, 8, 9 개체는 큰 이동을 보이지 않았다. 눈불개의 총 이동거리는 개체의 체장의 크기와 관련이 있는 것으로 나타났고($r_s$=0.715, p=0.03), 또한 이동 개체와 이동하지 않은 개체 비교 시 이동 개체들의 체장이 통계적으로 유의하게 큰 것으로 확인되었다(Mann-Whitney U test, p=0.024). 따라서 눈불개의 이동 범위는 크기와 관련이 있고, 체장이 커질수록 총 이동거리가 늘어나는 것으로 나타났다. 비록 모니터링 개체수가 많지 않았지만 대상종의 이동과 관련된 의미 있는 자료들의 수집이 가능하였으며, 연구방식이 전반적으로 국내의 다양한 어류에 안정적으로 적용이 가능하기 때문에 향후 어류의 이동을 모니터링을 하는데 있어서 활용가치가 높을 것으로 판단되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.751-760
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• 2018

현재 다짐공사는 작업자가 정해진 다짐횟수, 두께, 속도, 진동여부 등을 자신의 경험에 의해 개별적으로 판단하고 감독자의 육안 검사에 의해 다짐공사의 품질측정이 이루어지고 있으며, 작업 후 대표성이 떨어지는 재래식 다짐강도 측정방법인 일점시험(Spot test)을 통하여 후속 단계의 작업을 진행하고 있는 실정이다. 따라서 다짐작업 결과에 대한 정량적 확인이 불가능하며, 시공부실로 인한 문제점이 제기될 가능성이 상존하고 있다. 본 연구에서는 여러 가지 시험조건에서 실제 현장규모로 다짐을 수행한 후 연속 다짐강도 측정 방법과 재래식 다짐강도 측정 방법과의 비교를 통해 연속 다짐강도 측정 방법의 사용 타당성을 입증하였다. 타당성 입증은 연속 다짐강도 측정방법인 GPS (Global Positioning System)와 가속도계로 구성된 IC (Intelligent Compaction) 롤러의 CMV (Compaction Meter Value)를 분석하는데 있으며, 입증된 결과를 토대로 일점시험을 배제한 현장 전 범위 품질확인이 가능하다. 품질 확인은 본 연구에서 개발한 다짐공사 관제프로그램에 시각화되며, 이를 통해 현장관리자는 다짐작업과 동시에 실시간 품질 모니터링이 가능하다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권3호
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• pp.148-154
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• 2005

망막에서 나오는 활동전위와 같이 복잡한 신경망을 거쳐 처리되는 전기신호를 분석하기 위해서는 기존의 단일 전극 기록법으로는 어렵다. 단일 전극을 통한 활동전위의 기록은 개개의 신경세포 특성을 알아내는 데에는 유용한 방법이나 신경세포 간의 시간적, 공간적인 관계는 알아낼 수 없다는 한계를 가지고 있으므로 이같은 한계를 극복하기 위하여 다채널 전극을 이용한 신경신호 기록방법이 최근에 개발되어 널리 이용되고 있다. 다채널전극 기록 방식인 MEA60 시스템은 세포 밖에 위치한 60개의 전극이 생체신호를 동시에 기록한다. 세포 fi에 위치한 각각의 전극이 포착한 신경 신호는 하나의 망막신경절세포 반응이라기보다는 여러 세포의 반응이 동시에 기록될 가능성이 높다. 그러므로 여러 세포의 반응이 함께 기록된 신호로부터 각각의 세포로부터 나오는 파형을 구분하는 작업이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 다채널 전극으로 기록한 망막 신경절세포 신호로부터 MATLAB을 이용하여 활동전위 파형을 검출하고 분류하는 과정을 구현하여 보았다. 이러한 분류과정은 추후 진행되는 신호분석방법인 자극 후 시간 히스토그램(poststimulus time histogram, PSTH), 자기상관관계(autocorrelogram), 상호상관관계(cross-correlogram)를 보기 위하여 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocess) 과정이다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용한 파형 구분 프로토콜을 확립하였을 뿐만 아니라 이러한 프로토콜이 신경절 세포의 활동전위 파형을 검출하는 데 유용한 방법임을 입증하였다