• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.789-795
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• 2023

디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.496-503
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• 2022

어업인의 감소와 단독조업 어선이 증가되는 현실에서, 어선의 해상안전을 위한 항해 및 무선설비의 의무장비는 계속 증가되어 왔다. 따라서 협소한 조타실에는 항해, 통신, 어로 등의 많은 장비가 설치되므로 혼잡한 상태이며, 다수의 모니터가 전면에 배치되므로 해상견시 능력을 저하시키는 요인으로 된다. 문제의 해결책으로 디지털선택호출-초단파대무선설비(VHF-DSC), 선박자동 식별장치(AIS), 어선위치발신장치(V-Pass) 등의 무선설비를 LAN 기반으로 하나의 MFD(multi function display)에 통합하여 운용하는 인터페이스를 구현하였다. 또한, MFD와 무선설비들 간의 연동으로 데이터의 교환을 위하여 IEC61162-450의 UDP 패킷과 IEC61162 센텐스를 적용하였고, 장비와 기능별로 필요한 메시지를 추가로 정의하였다. 통합된 MFD 모니터는 메뉴방식으로 쉽게 조작되며, 해상안전 관련 조난 및 긴급통신 기능과 장비별 메시지전송 상태의 확인으로 인터페이스 성능을 평가하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.91-98
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• 2023

오늘날 인공지능 산업이 발전함에 따라 여러 분야에 걸쳐 인공지능을 통한 자동화 및 최적화가 이루어지고 있다. 국내의 철도 분야 또한 지도 학습을 이용한 레일의 결함을 검출하는 연구들을 확인할 수 있다. 그러나 철도에는 레일만이 아닌 다른 구조물들이 존재하며 그중 선로 체결 장치는 레일을 다른 구조물에 결합시켜주는 역할을 하는 장치로 안전사고의 예방을 위해서 주기적인 점검이 필요하다. 본 논문에는 선로 체결 장치의 데이터를 이용하여 준지도 학습(semi-supervised learning)과 전이 학습(transfer learning)을 이용한 분류기를 학습시켜 선로 안전 점검에 사용되는 비용을 줄이는 방안을 제안한다. 사용된 네트워크는 Resnet50이며 imagenet으로 선행 학습된 모델이다. 레이블이 없는 데이터에서 무작위로 데이터를 선정 후 레이블을 부여한 뒤 이를 통해 모델을 학습한다. 학습된 모델의 이용하여 남은 데이터를 예측 후 예측한 데이터 중 클래스 별 확률이 가장 높은 데이터를 정해진 크기만큼 훈련용 데이터에 추가하는 방식을 채택하였다. 추가적으로 초기의 레이블된 데이터의 크기가 끼치는 영향력을 확인해보기 위한 실험을 진행하였다. 실험 결과 최대 92%의 정확도를 얻을 수 있었으며 이는 지도 학습 대비 5% 내외의 성능 차이를 가진다. 이는 제안한 방안을 통해 추가적인 레이블링 과정 없이 비교적 적은 레이블을 이용하여 분류기의 성능을 기존보다 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.363-370
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• 2023

도로와 주변의 상황을 정확히 인지하는 객체탐지 기술은 자율주행 분야에 핵심적인 기술이다. 자율주행 분야에 객체탐지 기술은 추론 서비스의 정확도와 함께 실시간성도 요구된다. 고성능 머신이 아닌 자원제약 기기에서 정확도와 함께 실시간성을 위한 객체탐지 기술을 적용하기 위해서는 태스크 오프로딩 기술을 활용해야 한다. 본 논문에서는 자원 제약적 기기에서 자율주행의 실시간 객체탐지를 위한 태스크 오프로딩 적용과 관련하여 태스크 오프로딩의 성능 비교, 입력 이미지 해상도에 따른 성능 비교, 카메라 객체 해상도에 따른 성능 비교 등의 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 본 실험에서 낮은 해상도의 이미지는 태스크 오프로딩 구조의 적용을 통하여 성능 개선을 도출할 수 있었고, 이는 자율주행의 실시간 기준을 충족하였다. 높은 해상도의 이미지는 성능 개선은 있었으나 통신 시간의 증가에 따른 이유로 자율 주행의 실시간 기준을 충족하지 못하였다. 이러한 실험을 통해 자율주행에서의 객체인식은 사용하는 객체인식 모델과 함께 입력 이미지, 통신 환경 등의 다양한 조건이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.283-290
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• 2023

최근 IoT 기술이 꾸준하게 발전되면서 의료 시스템, 스마트 TV 시계 등에서 많이 활용되고 있다. 소프트웨어 개발의 66%가 메모리 공격에 취약한 C 언어를 통해 개발되고 C 언어를 사용하는 IoT 기기에 위협적으로 작용한다. 스택스매싱 오버플로 공격은 사용자가 정의한 버퍼 크기보다 큰 값을 삽입하여 반환 주소가 저장된 영역을 덮어쓰게 하여 프로그램이 정상적으로 동작하지 못하게 한다. 메모리 가용량이 적은 IoT 기기는 스택스매싱 오버플로 공격에 취약하다. 또한, 기존의 백신 프로그램을 그대로 적용하게 되면 IoT 기기가 정상적으로 동작하지 못한다. 연구에서는 IoT 기기에 대한 스택스매싱 오버플로 공격을 방어하기 위해 여러 탐지 방법 중 카나리아를 사용하여 각각 무작위 값, 체크썸, DSLR(무작위 저장 위치)로 조건을 설정했다. 2개의 카나리아를 버퍼 내에 배치하여 하나는 버퍼의 끝인 반환 주소 앞에 배치하고 나머지 하나는 버퍼 내 무작위 위치에 저장했다. 이는 고정된 위치에 저장된 카나리아 값은 공격자가 위치를 예측하기 쉬우므로 무작위한 위치에 카나리아를 저장하여 공격자가 카나리아의 위치를 예측하기 어렵게 했다. 탐지 프로그램 실행 후 스택스매싱 오버플로 공격이 발생 후 각 조건을 만족하게 되면 프로그램이 종료된다. 설정한 조건을 각각 조합하여 8가지 경우의 수를 만들었고 이를 테스트했다. 이를 통해 IoT 기기에는 다중 조건을 사용한 탐지 방법보다 DSLR을 이용한 탐지 방법을 사용하는 것이 더 효율적이라는 결과를 얻었다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제24권3호
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• pp.327-340
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• 2024

Purpose: Results of initial endoscopic biopsy of gastric lesions often differ from those of the final pathological diagnosis. We evaluated whether an artificial intelligence-based gastric lesion detection and diagnostic system, ENdoscopy as AI-powered Device Computer Aided Diagnosis for Gastroscopy (ENAD CAD-G), could reduce this discrepancy. Materials and Methods: We retrospectively collected 24,948 endoscopic images of early gastric cancers (EGCs), dysplasia, and benign lesions from 9,892 patients who underwent esophagogastroduodenoscopy between 2011 and 2021. The diagnostic performance of ENAD CAD-G was evaluated using the following real-world datasets: patients referred from community clinics with initial biopsy results of atypia (n=154), participants who underwent endoscopic resection for neoplasms (Internal video set, n=140), and participants who underwent endoscopy for screening or suspicion of gastric neoplasm referred from community clinics (External video set, n=296). Results: ENAD CAD-G classified the referred gastric lesions of atypia into EGC (accuracy, 82.47%; 95% confidence interval [CI], 76.46%-88.47%), dysplasia (88.31%; 83.24%-93.39%), and benign lesions (83.12%; 77.20%-89.03%). In the Internal video set, ENAD CAD-G identified dysplasia and EGC with diagnostic accuracies of 88.57% (95% CI, 83.30%-93.84%) and 91.43% (86.79%-96.07%), respectively, compared with an accuracy of 60.71% (52.62%-68.80%) for the initial biopsy results (P<0.001). In the External video set, ENAD CAD-G classified EGC, dysplasia, and benign lesions with diagnostic accuracies of 87.50% (83.73%-91.27%), 90.54% (87.21%-93.87%), and 88.85% (85.27%-92.44%), respectively. Conclusions: ENAD CAD-G is superior to initial biopsy for the detection and diagnosis of gastric lesions that require endoscopic resection. ENAD CAD-G can assist community endoscopists in identifying gastric lesions that require endoscopic resection.

• 방사선산업학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-9
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• 2023

Since a large amount of radioactive waste is expected to be generated due to permanent shutdown of many nuclear power plants, it is necessary to prepare efficient management methods for radioactive waste. Therefore, there is a need for a based study to apply the In-Situ gamma spectrometry, which can simplify the measurement procedure. The purpose of this study is to analyze research cases of In-Situ gamma spectrometry and to analyze the sensitivity of measurement according to influencing factors on In-Situ gamma spectrometry. Research cases of five institutions, including the CERN and the Imperial College Reactor Centre (ICRC), were selected as the institutions to be investigated. Research on the In-Situ gamma spectrometry was conducted on the satisfaction of the acceptance criteria for radioactive waste and the analysis of residual radioactivity in the site. In-Situ Objective Counting System (ISOCS) was used as a major measuring device. Sampling and computer code were used to verify the analysis results. For evaluation of measuring sensitivity according to influencing factors on In-Situ gamma spectrometry, the thickness of the measurement target, the distance between the detector and the target, the angle of the collimator, and the contamination location were performed using ISOCS's Geometry Composer. In every case, based on 122 keV, the efficiency decreased as the energy increased in the high energy region, and the efficiency decreased as the energy decreased in the low energy region. As the target thickness increased, the efficiency decreased, and as the distance between target and detector increased, the efficiency decreased. As the distance between contamination and detector increased, the efficiency decreased, and as the angle of the collimator increased, the measurement efficiency increased. However, when simulating the measurement situation using Geometry Composer, the background is not considered, and the probability of incident in the background increases as the angle increases, so further research needs to be conducted in consideration of these. This study can be utilized when applying the In-Situ gamma spectrometry of radioactive waste clearance in the future.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권4호
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• pp.365-384
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• 2024

인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권5호
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• pp.677-688
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• 2007

The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.101-107
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• 2016

최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.