• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.66-71
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• 2019

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제10권4호
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• pp.263-265
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• 2012

We developed a user-friendly, interactive program to simultaneously cluster and visualize omics data, such as DNA and protein array profiles. This program provides diverse algorithms for the hierarchical clustering of two-dimensional data. The clustering results can be interactively visualized and optimized on a heatmap. The present tool does not require any prior knowledge of scripting languages to carry out the data clustering and visualization. Furthermore, the heatmaps allow the selective display of data points satisfying user-defined criteria. For example, a clustered heatmap of experimental values can be differentially visualized based on statistical values, such as p-values. Including diverse menu-based display options, QCanvas provides a convenient graphical user interface for pattern analysis and visualization with high-quality graphics.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.35-36
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• 2022

본 논문은 딥러닝 사람 자세 추정 모델이 사람의 관절 키포인트를 예측하는데 관절의 2차원 면적에 의해 키포인트별 𝜎, 즉, 표준 편차를 가지는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)을 예측하는 방법을 제안한다. 각 관절 키포인트에 대해 다른 𝜎를 가지는 정답 히트맵(Ground Truth Heatmap)과 제안한 Gaussian Mixture Block를 모델에 추가해서 관절의 크기를 맞는 히트맵을 예측한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.461-463
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• 2023

본 연구는 실시간 MOT(Multiple-Object-Tracking)의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기법을 적용한 MOT 모델을 설계한다. 연구에서 사용하는 Backbone 모델은 TBD(Tracking-by-Detection) 기반의 Tracking 모델을 사용한다. Heatmap Detection을 통해 객체를 검출하고 Transformer 기반의 Feature를 연결하여 Tracking 한다. 제안하는 방법은 Anchor 기반의 Detection의 장시간 문제와 추적 객체 정보 전달손실을 감소하여 실시간 객체 추적에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권10호
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• pp.19-28
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• 2023

과실 수확 분야에서 다양한 계절성과 수확 비용 상승 등으로 자동 로봇 수확에 대한 관심이 증가하고 있다. 빛의 변화, 바람에 의한 진동, 나뭇잎 및 가지 겹침 등 복잡한 과수원 환경에서 정확한 사과 검출은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 로봇 자동 사과 수확에 유리한 데이터셋과 적응형 히트맵 회귀 모델을 소개한다. 사과 데이터셋은 사과 위치뿐만 아니라 가시성을 같이 레이블링하였다. 가시성에 따라 가우시안 모양을 조절하는 적응형 히트맵 회귀 모델을 사용하여 사과 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과 MAP@K가 K=5와 K=10일 때 0.9809, 0.9801로 사과 수확 로봇에 응용 가능한 성능을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.84-87
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 문서영상에서 표 안의 셀 경계선을 히트맵 회귀(heatmap regression)로 추정함으로써 표의 구조를 인식하는 방법을 제안한다. 표는 기본적으로 행과 열로 이루어져 있기 때문에, 제안하는 방법에서는 먼저 1 차원 벡터 형태로 세로/가로 방향의 행/열 경계선 위치를 찾고, 이에 병합된 셀을 처리하기 위해 경계선이 그어져야 할 위치를 2 차원으로 추정한 결과를 적용하여 온전한 표의 경계선을 구한다. 이러한 구조를 통해 제안하는 방법은 표의 행과 열에 대한 정보를 효과적으로 이용함과 동시에, 복잡한 후처리 없이 병합된 셀을 처리할 수 있는 이점을 보인다. 실험은 1 차원의 행/열 경계선 위치를 반영하는 두 가지 방식에 대해 PubTabNet[11]에 대해 진행하여 결과를 보였다.

• 자동차안전학회지
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• 제16권1호
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• pp.29-34
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• 2024

This paper presents a multi-label lane detection method for autonomous vehicles based on deep learning. The proposed algorithm can detect two types of lanes: center lane and normal lane. The algorithm uses a convolution neural network with an encoder-decoder architecture to extract features from input images and produce a multi-label heatmap for predicting lane's label. This architecture has the potential to detect more diverse types of lanes in that it can add the number of labels by extending the heatmap's dimension. The proposed algorithm was tested on an OpenLane dataset and achieved 85 Frames Per Second (FPS) in end to-end inference time. The results demonstrate the usability and computational efficiency of the proposed algorithm for the lane detection in autonomous vehicles.

• Environmental Engineering Research
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• 제24권4호
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• pp.680-689
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• 2019

Temperature effects on the generation of brake wear particles from railway vehicles were generated, with a particular focus on the generation of ultrafine particles. A real scale brake dynamometer test was repeated five times under low and high initial temperatures of brake discs, respectively, to obtain generalized results. Size distributions and temporal patterns of wear particles were analyzed through visualization using clustered heatmaps. Our results indicate that high initial temperature conditions promote the generation of ultrafine particles. While particle concentration peaked within the range of fine sized particles under both low and high initial temperature, an additional peak occurred within the range of ultrafine sized particles only under high initial temperature. The timing of peak occurrence also differed between low and high initial temperature conditions. Under low initial temperature fine sized particles were generated intensively at the latter end of braking, whereas under high initial temperature both fine and ultrafine particles were generated more dispersedly along the braking period. The clustered correlation heatmap divided particle sizes into two groups, within which generation timing and concentration of particles were similar. The cut-off point between the two groups was approximately 100 nm, confirming that the governing mechanisms for the generation of fine particles and ultrafine particles are different.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2801-2816
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• 2016

Owing to their low scalability, weak support on big data, insufficient data collaborative analysis and inadequate situational awareness, the traditional methods fail to meet the needs of the security data analysis. This paper proposes visualization methods to fuse the multi-source security data and grasp the network situation. Firstly, data sources are classified at their collection positions, with the objects of security data taken from three different layers. Secondly, the Heatmap is adopted to show host status; the Treemap is used to visualize Netflow logs; and the radial Node-link diagram is employed to express IPS logs. Finally, the Labeled Treemap is invented to make a fusion at data-level and the Time-series features are extracted to fuse data at feature-level. The comparative analyses with the prize-winning works prove this method enjoying substantial advantages for network analysts to facilitate data feature fusion, better understand network security situation with a unified, convenient and accurate mode.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-688
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• 2023

Bone age assessment is a crucial task in pediatric radiology for assessing growth and development in children. In this paper, we explore the potential of Vision Transformer, a state-of-the-art deep learning model, for bone age assessment using X-ray images. We generate heatmap outputs using a pre-trained Vision Transformer model on a publicly available dataset of hand X-ray images and show that the model tends to focus on the overall hand and only the bone part of the image, indicating its potential for accurately identifying the regions of interest for bone age assessment without the need for pre-processing to remove background noise. We also suggest two methods for extracting the region of interest from the heatmap output. Our study suggests that Vision Transformer holds great potential for bone age assessment using X-ray images, as it can provide accurate and interpretable output that may assist radiologists in identifying potential abnormalities or areas of interest in the X-ray image.