• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제37권1호
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• pp.16-24
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• 2012

본 연구에서는 이중 모드 컴프턴 카메라의 측면 흡수부 개발을 위해 CsI(Tl) 섬광체에 실리콘 광다이오드를 결합한 섬광 검출기를 제작하였고, 이를 위한 신호처리회로를 설계 및 제작하였다. 개발된 신호처리회로는 에너지를 결정하는 파트와 타이밍을 결정하는 파트로 구성되어 있으며, 트리거 신호를 발생시키기 위해 상승 에지 선별기 및 TTL-to-NIM 로직 변환기를 포함하도록 개발하였다. 검출기와 초단의 신호처리회로(front-end electronics, FEE)는 AC 커플링 구조로 구성하였다. FEE의 잡음 특성은 전체 시스템의 성능에 크게 기여하므로 설계 시 고려해야 할 몇 가지 조건들에 대해 논의하였다. 이후 제작된 감마선 검출 시스템의 에너지 분해능 및 시간 분해능을 결정하였다. 평가된 에너지 분해능은 662 keV 피크와 511 keV 피크에 대해서 각각 12.0% 및 15.6% FWHM이었다. 시간 분해능은 59.0 ns로 평가되었다. 본 연구를 통해 제작된 섬광 검출기 및 신호처리회로의 성능이 기대에 다소 미치지 못하므로 결론에서는 성능 향상을 위한 추가 연구 방향에 대해 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.31-38
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• 2011

RAM 기반 3-D 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. MRD(Maximum Response Detector) 기법을 이용한 3-D 신경망의 인식 방법은 지도 학습에 기반을 둔 것으로서 학습을 통해 신경망 스스로가 범주를 구분할 수 없으며 잘 구분된 범주의 학습 데이터를 통해서만 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 기존 3-D 신경 회로망에 학습 데이터의 구분 없이 신경망 자체가 입력 패턴에 따라 학습하여 범주를 구분하는 비지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 신경회로망은 판별자의 수를 스스로 조절할 수 있는 구조를 가지게 되며 이는 망의 유연한 확장성을 보장한다. 0에서 9까지의 다중 패턴으로 구성된 오프라인 필기체 숫자를 무작위로 추출하여 학습 패턴으로 인식 실험을 수행하였으며 실험을 통해 신경망이 스스로 비지도 학습에 의해 판별자의 수를 결정하게 되며 이것은 신경망이 각각의 필기체 숫자에 대한 개념을 가지게 되는 것으로 해석할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.807-812
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• 2020

전 세계적으로 감염이 확산되고 있는 코로나19 바이러스의 확산 방지 및 효과적인 추적 관리를 위해 정부에서는 공공시설에 대한 전자출입명부 시스템 도입을 의무화하고 있다. 초기에는 수기로 명부를 작성하는 불편함이 컸으나, 최근에는 QR 코드를 활용한 전자출입명부 작성 시스템이 주로 사용되고 있다. 하지만, QR 코드 생성을 위한 절차가 다소 번거로운 측면이 있다. 본 논문에서는 QR 코드 생성이 불필요한 새로운 방식의 전자출입명부 작성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 딥러닝 기술로 구현된 마스크 착용 판별기와 비접촉 온도계를 활용하여 감염 의심 방문자를 효과적으로 통제한다. 또한 근거리 무선통신 기술인 비콘과 방문자의 스마트폰 앱을 연동하여 시설 출입자의 기본 정보를 서버를 통해 질병관리청에 자동 등록되도록 한다. 한편, 개인정보 보호를 위해 서버에 등록된 방문자 출입 정보는 암호화되어 보관되며, 최대 4주 후 자동 폐기된다. 제안된 시스템은 전 세계적으로 높은 확산세를 기록하고 있는 코로나 바이러스에 대한 대응은 물론 기타 신종감염병 확산 방지 및 대응에도 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.107-113
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• 1999

본 연구의 목적은 작은 부위의 종양 또는 수술후 잔여종양을 검출할 수 있는 소형 고성능 영상용 감마프로브를 개발하는 것이다. 감마프로브의 검출기 시스템을 위해 위치민감형 광전자증배관(PSPMT)을 사용하였고, -1000V의 고전압을 공급하였다. 섬광체는 직영 7.62cm, 두께 9.5mm인 NaI(Tl)를 사용하였으며, 광학그리스를 이용하여 NaI(Tl)와 PSPMT를 접합시켰다. 조준기는 평형육각구멍조준기로써 직경 1.3mm, 격벽 두께 0.22mm, 그리고 길이 40mm이었다. 신호처리시스템은 위치신호처리와 트리거신호처리로 구분되며, 위치신호처리는 전단증폭기, 주증폭기를 거쳐 가산, 감산, 제산신호회로를 이용하여 얻었고, 트리거신호는 가산증폭기, 일정분획식별기 그리고 게이트 모듈을 이용하여 얻었다. 데이터 획득은 Gamma-PF 인터페이스 보드를 경우유하여 PIP 소프트웨어와 펜티엄 PC에 제어되었다. 영상연구를 위해 점선원을 이용하여 장균이도 영상과 슬릿마스크 영상을 얻었다. 그리고 조준기를 사용하여 두 개의 구멍팬텀 영상을 얻었다. 고유공간분해능은 3.97mm이었으며, 시스템 공간분해능은 5.97mm이었다. PSPMT를 이용하여 개발한 소형 감마프로브에 의해 획득된 팬텀영상은 좋은 영상질을 보여주었으며, 임상적용을 위해서는 영상특성의 최적화 연구가 계속되어야할 것으로 생각된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.63-72
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• 2018

인간의 목소리는 사람간의 정보 전달을 위한 가장 쉬운 방법 중 하나이다. 음성의 특징은 사람마다 다를 수 있으며 발성 속도, 발성기관의 형태와 기능, 피치 톤, 언어 습관 및 성별에 따라 다르게 나타난다. 목소리는 사람의 의사소통 핵심 요소이다. 제 4 차 산업 혁명의 시대에 목소리는 사람과 사람, 사람과 기계, 기계 와 기계 사이의 주요한 의사소통 수단이 된다. 그 이유 때문에 사람들은 자신의 의도를 다른 사람들에게 명확하게 전달하려고 노력한다. 그리고 이 과정에서 목소리는 언어 정보와 함께 다양한 추가 정보가 포함되게 된다. 예를 들어 감정 상태, 건강 상태, 신뢰도와 관련되거나, 거짓말의 여부, 음주로 인한 목소리의 변화 등 다양한 언어 및 비언어 정보를 포함하며, 다양한 분석 파라미터로 나타나게 된다. 이를 활용하면 개인의 신용도를 평가하는 척도로 사용할 수 있다. 특히 성대의 기본 주파수의 특성과 성도의 공진 주파수 특성의 관계를 분석함으로써 얻을 수 있다. 이전의 연구에서 다양한 신용 상태의 변화에 따른 목소리 분석 및 특성 변화를 연구 하였다. 본 연구에서는 음성을 통해 추출 된 매개 변수를 통해 기계 학습을 통한 개인 신용 판별 기를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.457-464
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• 2021

빅데이터 시대의 도래는 데이터에서 스스로 규칙을 배우는 딥러닝의 비약적인 발전을 가능하게 하였으며, 특히 CNN 알고리즘이 거둔 성과는 모델의 구조를 넘어 소스 데이터 자체를 조정하는 수준에 이르렀다. 하지만 기존의 이미지 처리 방법은 이미지 데이터 자체를 다룰 뿐, 해당 이미지가 생성된 이질적 환경을 충분히 고려하지 않았다. 이질적 환경에서 촬영된 이미지는 동일한 정보임에도 촬영 환경에 따라 각 이미지의 특징(Feature)이 상이하게 표현될 수 있다. 이는 각 이미지가 갖는 상이한 환경 정보뿐 아니라 이미지 고유의 정보조차 서로 상이한 특징으로 표현되며, 이로 인해 이들 이미지 정보는 서로 잡음(Noise)으로 작용해 모델의 분석 성능을 저해할 수 있음을 의미한다. 따라서 본 논문은 이질적 환경에서 생성된 이미지 데이터들을 동시에 사용하는 앤드-투-앤드(End-To-End) 구조의 적대적 학습(Adversarial Learning) 기반의 이미지 색 항상성 모델 성능 향상 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 이미지가 촬영된 환경인 도메인을 예측하는 '도메인 분류기'와 조명 값을 예측하는 '조명 예측기'의 상호 작용으로 동작하며, 도메인 분류의 성능을 떨어뜨리는 방향의 학습을 통해 도메인 특성을 제거한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 이질적 환경에서 촬영된 이미지 데이터 셋 7,022장에 대한 색 항상성 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존 방법론에 비해 Angular Error 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.225-233
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• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-29
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• 2024

CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권2호
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• pp.177-189
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• 2020

본 연구에서는 예비과학교사들의 반응적 교수 역량을 향상시키기 위한 교육프로그램을 실행하고 프로그램 과정 중에 드러난 반응적 교수 실행을 분석하였다. 이를 통해 반응적 교수 실행의 유형과 유형별 특징을 도출하고, 예비과학교사들이 반응적 교수를 실행을 어렵게 만드는 요인을 확인하여 예비교사들의 반응적 교수 역량이 어떠한 조건 하에서 개발되는지에 대한 경험적 데이터를 얻고자 하였다. 이를 위하여 반응적 교수법에 대한 경험이 없는 14명의 예비과학교사들을 대상으로 실천기반 교사교육 프로그램을 설계하여 운영하였다. 프로그램은 수업관찰을 통한 의미구성, 리허설을 통한 연습, 교육실습에서 적용, 교육실습 사후성찰로 이루어졌으며, 특히 교육실습에서의 적용 단계에서 드러난 예비과학교사들의 반응적 교수 유형과 실행의 저해요인에 대해 질적 분석을 하였다. 분석 결과, 변별자 유형, 전달자 유형, 안내자 유형 및 촉진자 유형 등 4가지 유형이 도출되었고 각 유형은 공통적인 반응적 교수 단계 요소를 가지고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 실행된 교사교육 프로그램이 예비과학교사들이 학생 참여형 수업의 중요성과 반응적 교수의 교육적 효과를 인식하는 데는 효과가 있었으나, 예비과학 교사들의 반응적 교수 실행의 걸림돌이 되는 3가지 저해요인도 분석되었다. 첫째는 주어진 수업 시간 내에 정해진 학습 목표를 달성해야 한다는 압박이고, 둘째는 교육과정에 대한 경직성이며, 셋째는 교사가 수업을 이끌어가야 한다는 강박감이었다. 이러한 결과를 바탕으로 예비교사들의 반응적 교수 역량을 향상시켜 주기 위하여 시간제약에 대한 사고의 탈피, 교육과정에 대한 유연성, 수업지원자로서 교사역할 인식을 가질 수 있도록 지원할 필요가 있음을 제안하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.363-373
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• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.