• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.132-141
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• 2019

매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.1015-1026
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• 2019

Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권5호
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• pp.503-512
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• 2021

The purpose of this study is to check the extent to which "instruction of physician or dentist" defined in the Medical Service Technologists, etc. Act is applied in relation to radiography examination procedures for radiological technologists. In addition, it is intended to present basic data on the requirement to revise the Medical Service Technologists, etc. Act in the radiological technologist's duty area and scope of work, The subjects of this study were radiological technologists with license, and the response data were collected after sending the questionnaire link written on the online questionnaire form. The final number of respondents were 1,018, and the response rate was 6.8%. Most of the negative responses were "I have never received 'instruction' for radiologic examination by a physician or dentist, including a radiologist in a medical environment." There were a high perception that "the professionalism in radiation examination on radiological technologists are higher than that of a physician or dentist." They answered that the current continuing education has a great impact on maintaining and continuing professionalism and learning new knowledge in the radiology field. In addition, the radiological technologists provide a very high level of education in areas related to radiography procedure ethics such as patient care, patient safety, and patient privacy protection, as well as specialized fields such as radiation-related examination methods, radiography examination dose, and patient exposure dose. Radiological technologists replied that they were receiving it consistently. In conclusion, in the current medical environment, the 'instruction' of a physician or dentist cannot be seen as being realistically performed. The phrase 'instruction' of a physician or dentist as defined in the Medical Service Technologists, etc. Act is considered inappropriate in respect of the fact that the state recognizes the qualifications of the medical service technologist through a license. It is thought that revision to a new term suitable for the current medical environment is necessary.

• 정보보호학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.11-22
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• 1999

LMS 적응필터는 많은 신호처리 응용분야에서 광범위하게 사용되고 있으나 반복 적 최소 자승 (RLS) 적응 필터와 비교해서 주어진 안정상태 평균 자승 에러에 대한 수렴특성이 떨어진 다. 본 논문은 LMS 알고리즘의 수렴속도를 향상시키기 위해 폐기된 탭 입력 데이터를 몇 개의 한정된 버퍼를 이용 탭 가중치를 적응적으로 조절하여 수렴특성을 개선한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 스텝 크기 매 개변수 $\mu$값의 증가는 보다 빠른 수렴속도와 평균 자승에러를 감소시키는 효과를 가지므로 데이터 재순 환 버퍼 구조에서 탭 가중치의 갱신에 비례하여 평균 자승 에러의 수렴속도가 재순환 버퍼 B를 증가시 켜 수렴속도가 (B+1)배 만큼 증가한다. 데이터 버퍼 알고리즘을 이용한 제안된 TDL 필터가 LMS 알고 리즘과 동일한 수렴조건을 가지고 실행될 때 연산복잡성의 실질적 부담감을 배제하고 채널 간의 상호심 볼간섭을 보다 효율적으로 제어하면서 적응 횡단선 필터의 수렴속도를 증기시켜 개선한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.83-97
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• 2021

무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.148-153
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• 2020

합성곱 신경망 모형에서 높은 정확도를 얻기 위해서는 최적의 하이퍼파라미터를 설정하는 작업이 필요하다. 하지만 높은 성능을 낼 수 있는 하이퍼파라미터 값이 정확히 알려진 바가 없으며, 자료마다 최적의 하이퍼파라미터 값이 달라질 수 있기 때문에 매번 실험을 통해서 찾아야만 한다. 또한, 하이퍼파라미터 값들의 범위가 넓고 조합 수가 많기 때문에 시간과 계산량을 줄이기 위해서는 최적값을 찾기 위한 실험 계획을 먼저 한 후에 탐색을 하는 것이 필요하다. 그러나 아직까지 합성곱 신경망 모형에서 하이퍼파라미터 최적화를 위하여 실험계획법을 이용한 연구 결과가 보고되지 않았다. 본 논문에서는 이미지 분류 문제에서 통계방법 중 하나인 실험계획법의 요인배치법을 이용하여 실험 계획을 하고 합성곱 신경망 분석을 한 후에, 높은 성능을 갖는 값을 중심으로 그리드 탐색을 하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 제안한다. 실험 계획을 통하여 각 하이퍼파라미터들의 탐색 범위를 줄인 후에 그리드 탐색을 함으로써 효율적으로 연산량을 줄이고 정확도를 높힐 수 있음을 보였다. 또한 실험 결과에서 모형 성능에 가장 큰 영향을 주는 하이퍼파라미터가 학습률이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.333-337
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• 2021

반려동물은 인간에게 신체적, 정신적, 사회적으로 유익한 효과를 주고 있어 코로나19(COVID-19)시대를 살아가는 우리에게 큰 위안을 준다. 또한 지금은 4차 산업혁명의 정보통신기술의 융합 시대이기도 하다. 초고령사회를 눈앞에 둔 우리나라는 OECD 국가 중 1위인 자살률은 정서적인 안정에 효과적인 반려동물이 답이 될 수 있다. 본 연구는 65세 이상의 노인들이 20% 이상 되는 초고령사회를 눈앞에 둔 대한민국이 해결해야 할 문제 중 하나인 노인의 정서적 안정에 효과가 큰 반려동물에 관한 연구이다. 반려동물에 대한 양육 지식이 양육 만족도에 미치는 영향을 관리수준과 전염병인식을 통하여 조사하였다. 반려동물의 관리수준은 반려동물의 양육만족도에 매우 유의깊게 (p<0.001) 영향을 미쳤지만, 전염병인식은 통계적인 의미가 없었다 (p>0.05). 반려동물의 양육 지식을 갖고 양육을 하면 양육 만족도는 높아지고, 보다 행복한 삶을 누릴 수 있다. 반려동물에 대한 양육지식은 개인적인 학습도 중요하지만 정책적인 배려로 교육기관을 통한 교육을 뒷받침하는 것 또한 필요할 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.25-33
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• 2021

머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.583-589
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• 2021

본 연구는 반려동물의 증가로 인한 반려동물 동거가구의 재난증가를 대비하기 위한 가상현실 개발에 대한 연구이다. 저출산·고령화와 함께 나타나는 1인가구와 딩크족의 증가는 특히 반려동물로 인한 재난의 위험성을 높이고 있다. 이러한 재난에는 우선적으로 반려동물 양육에 따른 화재발생 증가가 있다. 화재발생 빈도가 제일 높은 것은 반려동물로 인한 전기레인지 화재이다. 특히 고양이로 인한 전기레인지 화재의 빈도수가 제일 높다. 반려동물로 인한 화재를 줄이기 위해 주인의 주의깊은 예방조치가 필요하다. 반려동물의 양육은 정서적 교류로 인한 펫로스 증후군을 유발한다. 주인의 부주의로 인한 재난으로 에스컬레이터에서의 반려동물의 상해와 엘리베이터에서의 주인의 상해가 있다. 에스컬레이터와 엘리베이터에서의 상해를 줄이기 위해서는 기본적 예절로서 반려동물을 안고 에스컬레이터와 엘리베이터를 이용하는 기본예절이 필요하다. 이러한 반려동물로 인한 재난을 줄이기 위해서 가상현실을 활용할 필요가 있다. 가상현실은 재난을 극복하기 위한 사전 훈련에 있어 물리적 공간이 없어도 체험이 가능하므로 실제 재난사례들을 몰입감 있게 경험할 수 있다. 따라서 반려동물로 인한 화재, 주인의 부주의로 인한 재난, 펫로스 증후군의 감소 방안을 가상현실을 통해 학습하는 것은 재난예방과 사회적 비용 감소에 크게 공헌할 것이다.