• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권3호
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• pp.160-165
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• 2018

This paper designed and developed the image processing system of integrating feature extraction and matching by using convolutional neural network (CNN), rather than relying on the simple method of processing feature extraction and matching separately in the image processing of conventional image recognition system. To implement it, the proposed system enables CNN to operate and analyze the performance of conventional image processing system. This system extracts the features of an image using CNN and then learns them by the neural network. The proposed system showed 84% accuracy of recognition. The proposed system is a model of recognizing learned images by deep learning. Therefore, it can run in batch and work easily under any platform (including embedded platform) that can read all kinds of files anytime. Also, it does not require the implementing of feature extraction algorithm and matching algorithm therefore it can save time and it is efficient. As a result, it can be widely used as an image recognition program.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.581-582
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• 2016

매년 많은 실종자가 발생하며 이를 인력으로 해결하는 것은 제한적이다. 본 논문은 드론을 통해 인간이 수색할 수 있는 것보다 넓은 지역의 이미지를 촬영하고, 이 이미지에서 딥 러닝 기술을 기반으로 학습시킨 모델을 통해 실종자의 특징을 인식해 그의 위치를 찾아내는 프로그램에 대해 다룬다. 드론과 인공지능을 접목한 본 프로그램을 통해 실종자들의 높은 복귀율을 기대하게 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.573-579
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• 2019

Alberta Stroke Program Early Computed Tomographic Scoring (ASPECTS) is a 10-point CT-scan score designed to quantify early ischemic changes in patients with acute ischemic stroke. However, an assessment of ASPECTS remains a challenge for neuroradiologists in stroke centers. The purpose of this study is to develop an automated ASPECTS scoring system that provides decision-making support by utilizing binary classification with three-dimensional convolutional neural network to analyze CT images. The proposed method consists of three main steps: slice filtering, contrast enhancement and image classification. The experiments show that the obtained results are very promising.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.65-70
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• 2024

인공지능 교육에 대한 관심이 증가함에 따라, 연구자들은 인공지능 교육 프로그램을 실시하기 위해 노력하였다. 그러나 예비 교사를 대상으로 개발된 연구는 현재까지 제한적인 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 예비 중등교사를 위한 인공지능 리터러시 교육 프로그램을 개발하기 위해 실시되었다. 연구 결과, 주차별 주제는 인공지능의 정의와 적용, 지능 에이전트 분석, 데이터의 중요성, 기계학습의 이해, 예측과 분류에 대한 실습, 분류와 군집에 대한 실습, 비정형 데이터에 대한 실습, 딥러닝의 이해, 딥러닝 알고리즘의 활용, 공정성, 투명성, 책무성, 안전성, 사회통합으로 구성되었다. 이 연구를 통해 예비 교사를 대상으로 인공지능 리터러시 교육 프로그램이 확대되기를 희망한다. 추후에는 교원양성기관에서 관련 교육을 실시하고, 그 효과를 분석하는 후속 연구들이 실행되기를 희망한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.693-695
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• 2018

다음은 본 논문에서는 딥러닝을 통한 한글 OCR 정확도 향상을 제안한다. OCR은 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 광학적 방법으로 감지 인식하여 디지털로 인코딩하는 프로그램이다. 현재 가장 많이 쓰이는 tesseract OCR의 경우, 영문 인식의 정확도가 높다. 하지만 한글은 복잡한 구조에 비해 학습 데이터가 적어 정확도가 떨어진다. 따라서 이 연구에서는 이미지 프로세싱을 통해 원하는 이미지에서 글자 영역을 추출하고, 이를 학습 데이터로 활용한 딥러닝으로 한글 OCR의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 기존 영문과 숫자 및 몇 가지 언어에만 국한되어 발전해왔던 OCR을 다양한 언어에도 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.699-706
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• 2021

Existing license plate recognition system is used as an optical character recognition method, but a method of using deep learning has been proposed in recent studies because it has problems with image quality and Korean misrecognition. This requires a lot of data collection, but the collection of license plates is not easy to collect due to the problem of the Personal Information Protection Act, and labeling work to designate the location of individual license plates is required, but it also requires a lot of time. Therefore, in this paper, to solve this problem, five types of license plates were created using a virtual Korean license plate generation program according to the notice of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. And the generated license plate is synthesized in the license plate part of collectable vehicle images to construct 10,147 learning data to be used in deep learning. The learning data classifies license plates, Korean, and numbers into individual classes and learn using YOLOv5. Since the proposed method recognizes letters and numbers individually, if the font does not change, it can be recognized even if the license plate standard changes or the number of characters increases. As a result of the experiment, an accuracy of 96.82% was obtained, and it can be applied not only to the learned license plate but also to new types of license plates such as new license plates and eco-friendly license plates.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.402-411
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• 2020

Power line noise in electrocardiogram signals makes it difficult to diagnose cardiovascular disease. ECG signals without power line noise are needed to increase the accuracy of diagnosis. In this paper, it is proposed DNN(Deep Neural Network) model to remove the power line noise in ECG. The proposed model is learned with noisy ECG, and clean ECG. Performance of the proposed model were performed in various environments(varying amplitude, frequency change, real-time amplitude change). The evaluation used signal-to-noise ratio and root mean square error (RMSE). The difference in evaluation metrics between the noisy ECG signals and the de-noising ECG signals can demonstrate effectiveness as the de-noising model. The proposed DNN model learning result was a decrease in RMSE 0.0224dB and a increase in signal-to-noise ratio 1.048dB. The results performed in various environments showed a decrease in RMSE 1.7672dB and a increase in signal-to-noise ratio 15.1879dB in amplitude changes, a decrease in RMSE 0.0823dB and a increase in signal-to-noise ratio 4.9287dB in frequency changes. Finally, in real-time amplitude changes, RMSE was decreased 0.3886dB and signal-to-noise ratio was increased 11.4536dB. Thus, it was shown that the proposed DNN model can de-noise power line noise in ECG.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.681-687
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• 2023

최적 운항자세 선정 기술이란 주어진 운항 배수량과 운항 선속에서 최소의 저항을 가지는 즉, 최적의 연료 소비 효율을 가지는 초기 선수흘수와 선미흘수를 제시하는 것이다. 본 논문의 주 목적은 대상선박의 유효동력 데이터를 기반으로 주어진 운항조건에서 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 선정하는 프로그램 개발하는 것이다. 본 프로그램은 인공지능 기법에 의한 파이썬 기반 GUI(Graphical User Interface)로 작성되어 선주가 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 그 과정에 있어 대상 선박 소개, 전산유체역학(CFD)을 통한 유효동력 데이터 수집, 심층학습을 사용한 유효동력 모델 학습 방법 그리고 심층신경망(DNN) 모델을 응용한 최적 운항자세 제시 프로그램을 구체적으로 설명하였다. 선박은 운항 별로 화물을 싣고 내리게 되고, 이에 화물 적재량이 변화되고 배수량이 변경된다. 선주는 배수량 별 예상 선속에 따라 최소저항을 가지는 즉, 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 알고자 한다. 개발된 GUI는 해당선박의 태블릿 PC와 앱에 설치하여 최적 운항자세 선정에 활용 가능하다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.313-321
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• 2017

One of the most frequently performed tasks in human-robot interaction (HRI), intelligent vehicles, and security systems is face related applications such as face recognition, facial expression recognition, driver state monitoring, and gaze estimation. In these applications, accurate head pose estimation is an important issue. However, conventional methods have been lacking in accuracy, robustness or processing speed in practical use. In this paper, we propose a novel method for estimating head pose with a monocular camera. The proposed algorithm is based on a deep neural network for multi-task learning using a small grayscale image. This network jointly detects multi-view faces and estimates head pose in hard environmental conditions such as illumination change and large pose change. The proposed framework quantitatively and qualitatively outperforms the state-of-the-art method with an average head pose mean error of less than $4.5^{\circ}$ in real-time.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1061-1069
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• 2021

최근 이상 기후로 인해 극한 호우 및 국지성 호우의 규모 및 빈도가 증가하여 하천 주변의 홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 하천 또는 유역 내 수문학적 시스템의 비선형성이 증가하고 있으며, 기존의 물리적 기반의 수문 모형을 활용하여 홍수위를 예측하기에는 선행시간이 부족한 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 Deep Neural Network (DNN) 및 Long Short-Term Memory (LSTM)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 울산시(태화교) 지점의 수위를 0, 1, 2, 3, 6, 12시간에 대해 선행 예측을 수행하였고 예측 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 sliding window 개념을 적용한 DNN 모형이 선행시간 12시간까지 상관계수 0.97, RMSE 0.82 m로 가장 높은 정확도를 보이고 있음을 확인하였다. 향후 DNN 모형을 활용하여 딥러닝 기반의 수위 예측을 수행한다면 기존의 물리적 모형을 통한 홍수위 예측보다 향상된 예측 정확도와 충분한 선행시간을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.