• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.588-590
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• 2022

선박에 대한 위치와 자세 공유는 다양한 변화가 있는 해상환경에서 안전한 항해와 효율적 운용을 도모하기 위한 아주 중요한 사항이다. 이를 위한 기술로 AIS(Automatic Identification System)가 대표적으로 활용이 되고 있다. 선박내 통신규약의 일종인 NMEA-0183을 통해 자함(ownship) 및 타선의 정보를 수집하여 항행에 큰 도움을 준다. 더 나아가 이 기술은 지상의 관제소 및 항공 영역에까지 공유되어 해상의 안전한 항행과 사고예방 및 대처용으로도 적극적으로 활용되고 있다. 이러한 AIS의 장점으로 인해 국제해사기구에 의해 국제여객선과 300톤 이상의 선박에 대해서는 AIS 탑재가 의무화된 상황이다. AIS는 장거리 송출을 위해 VHF(Very High Frequency) 밴드 영역을 사용하며, 이러한 특성으로 인해 타선의 정보를 모니터링하는 시스템에서는 필요 이상의 타깃들의 정보가 수집되고 표출이 되는 상황이다. 본 연구에서는 모니터링 시스템의 표출영역을 고려한 효율적인 AIS 데이터 추출 방안을 제시한다. 아울러, 이를 통해 결과적으로 모니터링 시스템의 처리 및 네트워크 부하를 감소시키고 타 체계의 타깃 정보와의 형평성 있는 표출을 유도한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.137-147
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• 2023

Purpose The domestic aquaculture industry in South Korea utilizes both formulated feeds and live feeds for the cultivation of fish. While nutrient-rich live feeds, particularly using fry, have been preferred since the past, formulated feeds are gaining attention due to issues related to overfishing and environmental concerns. Formulated feeds are advantageous for storage and supply but require a sustained feeding regimen due to the comparatively slower growth rate compared to live feeds. As the aging population in rural areas leads to a shortage of labor, automated feeding systems are increasingly being adopted in aquaculture facilities. To enhance the efficiency of such systems, it is crucial to quantitatively analyze the behavioral changes in fish based on the presence or absence of feed. Design/methodology/approach In the study, RGB cameras and infrared cameras were used to analyze fish activity according to feeding, and an outline extraction algorithm was applied to analyze the differences resulting from this. Findings Unlike RGB cameras, infrared cameras are more suitable for analyzing underwater fish activity as they convert objects' thermal energy into images. It was observed that Canny, Sobel, and Prewitt filters showed the most distinct identification of fish activity.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.125-134
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• 2024

The novel coronavirus 2019 is called COVID-19 has outspread swiftly worldwide. An early diagnosis is more important to control its quick spread. Medical imaging mechanics, chest calculated tomography or chest X-ray, are playing a vital character in the identification and testing of COVID-19 in this present epidemic. Chest X-ray is cost effective method for Covid-19 detection however the manual process of x-ray analysis is time consuming given that the number of infected individuals keep growing rapidly. For this reason, it is very important to develop an automated COVID-19 detection process to control this pandemic. In this study, we address the task of automatic detection of Covid-19 by using a popular deep learning model namely the VGG19 model. We used 1300 healthy and 1300 confirmed COVID-19 chest X-ray images in this experiment. We performed three experiments by freezing different blocks and layers of VGG19 and finally, we used a machine learning classifier SVM for detecting COVID-19. In every experiment, we used a five-fold cross-validation method to train and validated the model and finally achieved 98.1% overall classification accuracy. Experimental results show that our proposed method using the deep learning-based VGG19 model can be used as a tool to aid radiologists and play a crucial role in the timely diagnosis of Covid-19.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.27-41
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• 2023

최근 많은 분야에서 기계학습에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 상당수의 연구들이 학습 모델의 성능을 개선하는 최신 방법론을 제시하고 있다. 본 연구에서는 방법론의 개발 못지않게 기계학습에 투입되는 훈련용 데이터의 '품질'을 개선하는 것 역시 중요하다는 점에 착안하여, 코퍼스 분석에서 자주 사용되는 '부분 문법' 처리 프로세스를 통해 훈련 데이터의 품질을 향상시키는 방법을 제시한다. 우리나라 100대 기업에 근무하는 재직자들이 채용플랫폼에 게시하는 방대한 양의 비정형 기업 리뷰 텍스트 데이터를 수집하고, 데이터 품질을 부분 문법 프로세스로 개선한 후, 부분 문법이 적용된 분류 모델이 적용되지 않은 모델보다 분류 성능이 우수함을 확인하였다. 분류 카테고리는 직원 몰입의 5가지 요인으로 상정하였는데, 국내 직장인들이 기업 리뷰가 각 유형별로 빈도에 차이가 있는지를 분석하였다. 추가로 리뷰 양상이 코로나 팬데믹 전후로 어떠한 변화가 있었는지도 분석하였다. 본 연구를 통해 국내 직장인들의 생생한 일터 경험들을 자동적으로 식별하고 분류하여, 이직을 포함한 주요한 조직문화 현상의 행태와 유발 원인 등을 유추해 볼 수 있는 근거를 제공한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1173-1183
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• 2023

한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.457-470
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• 2019

Synthetic Aperture Radar(SAR)영상을 이용한 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition(ATR))은 날씨와 주야에 영향을 받지 않는 장점으로 감시, 정찰, 및 국토안보 등의 분야에서의 관심이 증대되고 있다. 그러나 SAR 자동표적인식은 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제로 인해 자동으로 표적을 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경과 유사한 Extended Operating Conditions(EOC)에서의 ATR 문제에 대한 분석을 수행하였다. 특히, 표적의 폐색 조건과 훈련 영상과 테스트 영상의 관측 부각 차이에 따른 표적 식별률의 변화를 정량적으로 분석하였다. 관측 부각은 $30^{\circ}$와 $45^{\circ}$로 구분하였으며, 10%부터 50%까지의 다양한 폐색 조건에 대한 영상을 생성하기 위해 SARBake 알고리즘을 적용하였다. 표적에 대한 정량적인 식별률은 표적인식 분야에서 대표적으로 이용되는 템플릿 매칭과 Adaboost 알고리즘을 적용해 분석하였다. 분석 결과 관측부각에 따른 식별률은 두 알고리즘 모두 $45^{\circ}$에서 $30^{\circ}$보다 30%이상 급감했다. $30^{\circ}$의 관측 부각에서 템플릿 매칭은 75.88%, Adaboost 알고리즘은 94.46%로 Adaboost의 식별률이 높았다. 폐색 조건에 따른 식별률은 템플릿 매칭의 경우 폐색이 없을 때 95.77%에서 10%의 폐색 조건일 때 52.69%로 식별률이 급감하였다. Adaboost 알고리즘의 경우 폐색이 없을 때 85.16%, 10%의 폐색 조건일 때 68.48%로 폐색 조건에서의 식별률이 높았다. Adaboost 알고리즘은 50%의 폐색조건에서도 52.48%로 템플릿 매칭이 동일한 조건에서 30% 이하의 식별률을 보이는 것에 비해 전반적으로 높은 식별률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1195-1202
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• 2016

최근 다양한 분야에 빅데이터 기술을 활용하기 위한 방법에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 해상-빅데이터는 인터넷 공간에 있는 정보들이 아닌 선박의 항해통신장비로부터 발생 및 수집되는 수많은 정보로 정의할 수 있다. 한편, 해상 교통량의 증가함에 따라 해양 사고도 증가하고 있으며, 이에 따라 해양 안전에 관한 요구가 증대되고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위한 일환으로, 본 논문에서는 해상에 있는 수많은 선박으로부터 수신되는 대량의 AIS 메시지 데이터를 기반으로 선박의 항적 표시 및 해상교통량 통계 분석을 전자해도를 통해 시각적으로 표현하는 시스템을 개발한다. 또한, 유용성 검증을 위해 개발한 시스템을 활용하여 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 수행하였다. 이를 통해 개발한 시스템의 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 통해 선박의 항적 표시, 비정상적인 운항 패턴, AIS 장비의 이상 유무, 해상교통량 통계 분석 등에 활용 가능함을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권1호
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• pp.21-32
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• 2008

RFID 시스템은 비가시 거리에서의 무선통신을 이용한 자동식별 기능을 제공하고 다양한 환경변화에 대해 적응력이 뛰어난 기술로서 최근 여러 산업분야와 개인 생활환경에 있어서 응용범위를 넓혀가고 있다. 그러나 기존의 RFID 응용시스템들은 하나의 태그에 하나의 객체 식별정보가 저장되는 구조를 기반으로 하고 있기 때문에 RFID 시스템의 응용이 증가될수록 많은 태그들이 혼재하게 되어 사용자 관점에서의 불편을 초래하게 된다. 또한 많은 태그들에 저장되는 개인정보가 RFID 무선통신의 불안정성으로 인하여 공격에 노출됨으로써 심각한 사생활 침해의 문제를 종종 야기하고 있다. 따라서 RFID 시스템의 확대 발전을 위해서는 안정적인 정보보안을 바탕으로 한 응용들 간의 효율적인 정보공유 방법이 요구된다. 이러한 측면에서 본 논문에서는 하나의 태그로 다수 개의 RFID 응용 객체에 접근할 수 있도록 하는 다중 객체 접근 방식의 RFID 태그 구조를 설계하고, 이에 적합한 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 저사양의 태그구조 하에서도 통신을 방해하는 다양한 공격에 강인하도록 설계되었다. 특히 본 논문에서는 여러개의 리더에 대한 인식 동작을 효율적으로 수행하기 위해 응용 객체별로 보안 레벨을 부여하고, 보안 레벨에 따라 각각 다른 인증 절차를 수행하도록 한다. 마지막으로 다양한 실험 및 분석을 통하여 제안한 인증 기법이 기존의 방법들과 비교하여 효율적임을 증명한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.13-26
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• 2007

최근 국내 외에서는 고속도로 및 여러 도시에 ITS를 도입하여 차량검지기 자료를 수집, 활용하고 있다. 국내에서는 이들 자료를 주로 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등 실시간 정보에 국한되어 이용되고 있으나, 국외에서는 이들 분야 외에 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적에도 활용하고 있다. 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 국내외 연구를 조사, 분석하고 이를 통해 시사점을 도출하여 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다. 연구범위는 고속도로 등의 연속류 구간과 고속국도 우회도로의 단속류 구간에 설치된 루프검지기와 영상검지기 같은 차량검지기 자료를 대상으로 한다. 다만 자료가공 부문의 자료융합에 대한 연구는 루프검지기의 지점검지자료와 GPS Probe, AW(Automatic Vehicle Identification)의 구간검지자료를 융합하는 것이 대부분이므로 이 연구에 한하여 구간검지자료를 대상으로 한 것도 포함한다. 이를 위해 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 최근 국내외 학술대회 발표논문, 학술지 논문, 연구보고서를 1) 자료수집, 2) 자료가공, 3) 자료저장, 4) 자료품질 부문으로 구분하고 각 연구에 대한 연구대상 차량검지기, 연구목적, 연구방법론등을 분석하였다. 또한 각 부문별 국내외 연구동향 비교와 시사점을 제시함으로써 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.