International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권10호
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pp.183-190
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2022
The article analyzes the features of the formation of a person's value attitude to the worldview by means of information technologies. The present considers it necessary to form a person's value attitude to the perception of the world by means of information technologies. The explosive development of information and telecommunications technologies has become a determining factor in the development of modern society, which is called the information or Global Information Society. It is not yet fully formed, and we are all participants in the development of the Global Information Society. The article considers the basics of a harmonious worldview of a person, which is the basis for the formation of outlook ideas, views, knowledge, beliefs about the surrounding world, which determine the place and role and motivate actions in relation to the surrounding reality through the prism of value orientations. Worldview is considered as an integrity of relatively stable schemes, behaviors, feelings, thinking, vision of the surrounding world, inherent in an individual child, ethno-cultural and socio-cultural groups. The concept of "worldview" as a component of the multi-level structure of the individual's outlook is defined. The features that characterize a person's perception of the world are revealed. The main educational value of information technologies in the formation of a person's value attitude to the perception of the world is highlighted, which consists in the fact that they allow you to create an immeasurable brighter multi-sensory interactive learning environment with almost unlimited potential opportunities that fall at the disposal of both the teacher and the student. The trend of forming a person's value attitude to the perception of the world is clearly developing in the direction of mixed learning as a process that creates a comfortable information educational environment, communication systems that provide all the necessary educational information. The approach to student development by means of the educational environment and the formation, while in the person of a value attitude to the perception of the world by means of Information Technologies, has many pedagogical advantages, which is considered in the article.
본 논문에서는 교통약자의 운행지원을 위하여 내비게이션 정보와 웨어러블 밴드를 융합한 진동 알림 시스템을 제안한다. 기존 내비게이션 시스템은 정상인을 기준으로 길 안내와 위치정보 제공에 초점이 맞춰져 있어 표준시력 및 자극의 인지 지연의 장애가 있는 교통약자에게는 안전 및 편 Stick PC의 애플리케이션으로 전송하고 변환된 신호를 웨어러블 밴드로 전달한다. 웨어러블 밴드 의성 저하로 인한 교통사고 유발의 위험성을 가진다. 제안하는 시스템은 내비게이션 운행 정보를 에 전달된 신호는 유형에 따라 좌회전, 우회전, 과속 및 이벤트 등의 구분된 진동 신호를 통하여 운전자의 운행가이드 정보로 제공된다. 구현된 시스템의 성능평가 결과, 메시지의 송수신은 안정적인 상태를 유지하였고 내비게이션 정보 수신에 따른 진동 신호의 반응속도는 평균 1.875ms로 유효한 결과를 보였다. 또한, 한국장애인고용공단 일자리 안정부 장애우를 대상으로 1개월간의 현장 적응 평가에서도 편리성, 오작동, 추가 및 개선 사항과 접근용이성 측면에서 평균 9.16점으로 매우 긍정적인 사용자 평가를 받았다. 향후 카메라와 차량의 센서를 추가하여 차량 접근이나 객체 인식 등에 대한 알림 기능을 추가하여 차량 내부와 외부의 안전에 대한 인식을 높이고, 시력 및 인지 지연 장애가 있는 운전자의 안전한 주행 환경을 구축하기 위한 연구를 계속할 계획이다.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.
이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.
콩은 세계 5대 식량작물 중 하나로 식물성 단백질의 주요 공급원이다. 작물 특성상 기후변화에 따라 곡물 생산량에 큰 영향을 받기 때문에 국립농업과학원에서는 콩 품종별 생장 분석을 통해 작물표현형 연구를 진행중이다. 콩 품종별 생장 분석을 위한 생장 과정 사진 촬영은 자동화된 시스템으로 이루어지지만 생장 상태를 확인, 기록, 분석하는 과정은 수작업으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 자동화 할 수 있도록 콩 작물의 영상 데이터에서 콩잎 객체를 검출하는 YOLOv5s 모델과 검출된 콩잎의 전개 여부를 판단하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network; CNN) 모델을 설계, 학습하였다. 두 모델을 결합하고 검출된 콩잎의 좌표데이터로 층을 구분하는 알고리즘을 구현하여 콩 작물의 시계열 데이터를 입력하여 생장을 분석하는 프로그램을 개발하였고, 그 결과 콩 작물의 제2~3복엽까지 생장 시기를 판단할 수 있었다.
유방암 환자의 방사선치료에 있어 치료도중(intrafractional) 및 분할 치료 간(intefractional)에 발생되는 오차를 측정하는 자동분석소프트웨어를 개발하였다. 오차 분석 결과는 3차원 입체조형 방사선치료를 임상에 적용하기에 앞서 적절한 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)을 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 전자포탈영상장치(Electrical Portal imaging Device, EPID)로써 Portal Vision LC250 액체 충전형 이온화 검출기를 사용하였다(fast frame-averaging 모드, 초당 1.4 프레임, 256X256 픽셀). 12명의 환자에 대해 최소 7일 이상씩 영상을 획득하였다. 매 치료마다 평균 8 내지 9개의 영상을 각 빔에 대해 얻었다(분당 400 MU 선량률). 총 2,931 (720 측정을 포함하는)개의 영상을 정량적으로 분석할 수 있는 자동화 영상 분석 소프트웨어를 개발하였다. 이를 통해 호흡으로 인해 발생하는 치료도중 오차와 분할 치료간 발생하는 분할치료오차의 표준편차($\sigma$)들을 계산하였다. 신뢰 구간 95%로 임상표적체적(Clinical Target Volume, CTV)을 포함할 수 있는 PTV 마진은 $2\;(1.96\;{\sigma})$으로 계산되었다. 주로 호흡으로 인해 유발되는 치료도중오차를 보상하기 위해 필요한 PTV 마진은 2 mm에서 4 mm이었다. 반면에 분할 치료간 오차를 보상하기위해 필요한 PTV 마진은 7 mm에서 31 mm이었다. 12명의 환자에 대한 전체 평균오차는 17 mm이었다. 분할치료 간 오차는 호흡에 의해 유발되는 치료도중 오차에 비해 2배에서 15배까지 더 크게 나타났다. 유방암 치료에 있어 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT)를 적용하기에 앞서 반드시 셋업 오차의 크기를 측정하여 PTV에 적절히 반영되어야 한다. 유방에 대한 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료를 위해 반드시 필요한 것은 아니지만, 큰 PTV 마진을 줄여주기 위해서는 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 매우 유용하게 이용될 수 있다. 전자포탈영상장치 들은 본 보고서에서 기술한 바와 같은 자동분석소프트웨어를 반드시 포함하여야 한다. 이를 통해 수많은 EPID 영상들을 자동화 처리하고 오차분석을 시행함으로써 각 병원의 임상적용 방법 및 환경에 따라 상이하게 나타날 수 있는 오차의 크기를 감안한 적절한 PTV마진을 구하는데 도움을 얻을 수 있다. 이러한 장치들은 또한 최소의 노력으로 환자 치료를 관찰할 수 있는 귀중한 정보를 제공해 준다.
이미지 기반 3차원 장면은 비전 시스템, 게임, 가상현실 체험 등의 분야에서 쉽게 찾아볼 수 있다. 본 논문은 단일 영상으로부터 자동으로 3차원 가상 장면을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어린이용 도서의 팝업 이미지의 생성과 유사하다. 특히, 단일 외부 영상으로부터 장면의 3차원 기하학적 구조를 평가하기 위한 과분할 영상을 얻기 위해 텐서 보팅을 적용하였다. 텐서 보팅은 이미지의 균질 영역을 더욱더 부드러운 영역에 가깝게 만들며 영역 중심의 토큰은 매우 큰 saliency 값을 갖게 된다. 그리고 각 분할된 영역을 지면, 하늘, 수직성분 등의 대략적인 카테고리로 분류하고 라벨을 부여한다. 이 라벨은 간단한 가정 하에서 이미지를 팝업 모델로 변환시키기 위한 "잘라내기"와 "접기" 로 이용된다. 실험결과 제안된 방법은 복잡한 자연 영상에서도 성공적으로 영역 분할을 수행하였으며 분할된 영역 정보를 기반으로 구조 정보를 추론하여 3차원 팝업 영상으로 모델링하였다.
주차장은 교통시스템의 일부분으로, 최근 차량이 급증하면서 주차장의 안전성과 효율적 운영이 중요해 지고 있다. 이동 차량을 탐지하여 주차 현황을 안내하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔지만 영상 내에 빠르게 이동하는 다수의 차량을 동시에 탐지하는 것은 여전히 도전적인 문제이다. 이에 본 연구에서는 공영 주차장이나 대형 주차장에 주차 구역이 분명하고 주차 구역 내에 감시 카메라가 설치되어있는 것에 착안하여, 참조 템플릿 기반 실시간 영상처리 기법을 이용한 무인 주차 가용 정보 제공 및 안내 시스템을 개발하고자 하였다. 즉, 주차 공간 내에 참조 표식 마커로써 주정차 중인 차량의 움직임과 상황을 인지하여 차량의 크기, 형태 등 직접적인 탐지 여부에 관계없이 주차 관제가 가능한 대안적 방법을 제시하였다. 또한, 주차 정보와 층별 주차 현황을 시뮬레이션하기 위한 프로토타입 시스템을 구현하여 본 연구에서 제시한 방법론의 실제 적용 가능성을 검토하고 성능 분석을 수행하였다. 결과적으로 실시간 영상 정보를 처리하여 주차장의 총 주차 공간 수, 주차된 차량 수와 같은 주차장 통계 정보의 저장 관리가 가능하였다. 향후, 본 연구 결과는 주차 상황 분석을 통해 주차 관리를 체계적이고 효율적으로 운영하는데 있어 비용 절감과 사용자 편의를 보다 증진 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
립리딩은 잡음 환경에서 저하되는 음성 인식률의 보상과 음성을 청취하기 어려운 상황에서의 음성인식보조 수단으로 많은 연구가 시도되고 있다. 기존 립리딩 시스템은 인위적인 조명 환경이나 얼굴과 입술 추출을 위하여 미리 정해진 제한된 조건에서 실험되어 왔다. 본 논문에서는 화자의 움직임이 허용되고 컬러나 조명과 같은 환경 변화에 제한조건을 완화한 영상을 이용하여 실시간 립리딩 시스템을 구현하였다. 본 논문의 시스템은 범용으로 사용되는 PC 카메라를 통해 입력받은 영상에서 얼굴과 입술 영역을 실시간으로 검출한 후, 립리딩에 필요한 영상정보를 추출하고 이 입술 영상 정보를 이용하여 실시간으로 발성 단어를 인식할 수 있다. 얼굴과 입술 영역 검출을 위하여 조명환경에 독립성을 갖는 색도 히스토그램 모델을 이용하였고 움직이는 화자의 얼굴 추적을 위하여 평균 이동 알고리즘을 이용하였다. 검출된 입술 영역에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 실험 결과 화자종속일 경우 90%의 인식률을 보였으며 잡음이 있는 음성과 합병하여 인식률 실험을 해 본 결과, 음성 잡음비에 따라서 음성 인식률을 약 40~85%까지 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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