• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권3호
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• pp.131-135
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• 2022

Due to COVID-19, Correct method of wearing mask is important to prevent COVID-19 and the other respiratory tract infections. And the deep learning technology in the image processing has been developed. The purpose of this study is to create the type of mask wearing dataset for deep learning models and select the deep learning model to detect the wearing mask correctly. The Image dataset is the 2,296 images acquired using a web crawler. Deep learning classification models provided by tensorflow are used to validate the dataset. And Object detection deep learning model YOLOs are used to select the detection deep learning model to detect the wearing mask correctly. In this process, this paper proposes to validate the type of mask wearing datasets and YOLOv5 is the effective model to detect the type of mask wearing. The experimental results show that reliable dataset is acquired and the YOLOv5 model effectively recognize type of mask wearing.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.571-580
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• 2022

해양침적쓰레기는 유령어업으로 인한 폐어구들로 인해 많은 피해와 쓰레기 추정량 편차 증가 등의 문제를 일으키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 폐어구 사용량, 유통량, 유실량, 회수량에 대한 실태 파악을 위해 실시간 해양침적쓰레기 감지 인공지능 시스템을 구현하고, 성능 개선을 위한 방법에 대해 연구한다. 실시간 객체인식에 우수한 성능모델인 yolov5모델을 활용하여 시스템을 구현하였고, 성능개선 방법으로는 학습데이터의 '데이터 선별 과정'과 '클래스 세분화' 방법을 적용하였다. 결론적으로 비선별된 데이터셋과 클래스가 세분화된 데이터셋의 객체인식 결과보다 불필요한 데이터를 선별하거나 특징 및 용도에 따라 유사 항목을 세분화 하지 않은 데이터셋의 객체인식 결과는 해양침적쓰레기 인식에 개선된 결과를 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.83-95
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• 2022

본 논문은 자율주행 차량 적용을 위한 객체 검출과 거리 추정을 수행하는 시스템을 제안한다. 객체 검출은 최근 활발하게 사용되는 딥러닝 모델 YOLOv4의 특성을 이용해서 입력 이미지 비율에 맞춰 분할 grid를 조정하고 자체 데이터셋으로 전이학습된 네트워크로 수행한다. 검출된 객체까지의 거리는 bounding box와 homography를 이용해 추정한다. 실험 결과 제안하는 방법에서 전반적인 검출 성능 향상과 실시간에 가까운 처리 속도를 보였다. 기존 YOLOv4 대비 전체 mAP는 4.03% 증가했다. 도심로 주행시 빈출하는 보행자, 차량 및 공사장 고깔(cone), PE드럼(drum) 등의 객체 인식 정확도가 향상되었다. 처리 속도는 약 55 FPS이다. 거리 추정 오차는 X 좌표 평균 약 5.25m, Y 좌표 평균 0.97m으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권3호
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• pp.627-637
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• 2023

As the population and income levels rise, meat consumption steadily increases annually. However, the number of farms and farmers producing meat decrease during the same period, reducing meat sufficiency. Information and Communications Technology (ICT) has begun to be applied to reduce labor and production costs of livestock farms and improve productivity. This technology can be used for rapid pregnancy diagnosis of sows; the location and size of the gestation sacs of sows are directly related to the productivity of the farm. In this study, a system proposes to determine the number of gestation sacs of sows from ultrasound images. The system used the YOLOv7-E6E model, changing the activation function from sigmoid-weighted linear unit (SiLU) to a multi-activation function (SiLU + Mish). Also, the upsampling method was modified from nearest to bicubic to improve performance. The model trained with the original model using the original data achieved mean average precision of 86.3%. When the proposed multi-activation function, upsampling, and AutoAugment were applied, the performance improved by 0.3%, 0.9%, and 0.9%, respectively. When all three proposed methods were simultaneously applied, a significant performance improvement of 3.5% to 89.8% was achieved.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.261-273
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• 2024

This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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• pp.23-35
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• 2023

Steel bolted joint is an important part of steel structure, and its damage directly affects the bearing capacity and durability of steel structure. Currently, the existing research mainly focuses on the identification of corroded bolts and corroded bolts respectively, and there are few studies on multiple states. A detection framework of corroded and loosened bolts is proposed in this study, and the innovations can be summarized as follows: (i) Vision Transformer (ViT) is introduced to replace the third and fourth C3 module of you-only-look-once version 5s (YOLOv5s) algorithm, which increases the attention weights of feature channels and the feature extraction capability. (ii) Three states of the steel bolts are considered, including corroded bolt, bolt missing and clean bolt. (iii) Line segment detector (LSD) is introduced for bolt rotation angle calculation, which realizes bolt looseness detection. The improved YOLOv5s model was validated on the dataset, and the mean average precision (mAP) was increased from 0.902 to 0.952. In terms of a lab-scale joint, the performance of the LSD algorithm and the Hough transform was compared from different perspective angles. The error value of bolt loosening angle of the LSD algorithm is controlled within 1.09%, less than 8.91% of the Hough transform. Furthermore, the proposed framework was applied to fullscale joints of a steel bridge in China. Synthetic images of loosened bolts were successfully identified and the multiple states were well detected. Therefore, the proposed framework can be alternative of monitoring steel bolted joints for management department.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.355-366
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• 2022

본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.281-288
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• 2022

According to statistics conducted by the Korea Coast Guard, the number of accidents on small boats under 5 tons is increasing every year. This is because only a small number of people are on board. The previously developed maritime distress and safety systems are not well distributed because passengers must be equipped with additional remote equipment. The purpose of this study is to develop a distress awareness system that recognizes man over-board situations in real time. This study aims to present the part of the passenger tracking system among the small ship's distress awareness situational system that can generate passenger's location information in real time using deep learning based object detection and tracking technologies. The system consisted of the following steps. 1) the passenger location information is generated in the form of Bounding box using its detection model (YOLOv3). 2) Based on the Bounding box data, Deep SORT predicts the Bounding box's position in the next frame of the image with Kalman filter. 3) When the actual Bounding Box is created within the range predicted by Kalman-filter, Deep SORT repeats the process of recognizing it as the same object. 4) If the Bounding box deviates the ship's area or an error occurs in the number of tracking occupant, the system is decided the distress situation and issues an alert. This study is expected to complement the problems of existing technologies and ensure the safety of individuals aboard small boats.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1249-1258
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• 2022

해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.735-740
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• 2022

건설업은 사망자 수가 가장 많이 발생하는 산업이며, 다양한 제도 개선에도 사망자는 크게 줄어들지 않고 있다. 이에 따라, CCTV 영상에 인공지능(AI)을 적용한 실시간 안전관리가 부각되고 있다. 건설현장의 영상에 대한 AI를 적용한 근로자 탐지연구가 진행되고 있지만, 건설업의 특성상 복잡한 배경 등의 문제로 인해 성능 발현에 제한이 있다. 본 연구에서는 근로자의 탐지 및 자세 추정에 대한 성능 향상을 위해 YOLO 모델과 OpenPose 모델을 융합하여, 복잡 다양한 조건에서의 근로자에 대한 탐지 성능을 향상시켰다. 이는 향후 근로자의 불안전안 행동 및 건강관리 측면에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.