• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.549-558
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• 2021

터널과 지하시설물을 비롯한 콘크리트 토목구조물을 안전하게 관리하려면 균열 발생 여부를 정기적인 점검을 통해 알아내야 한다. 터널의 콘크리트 라이닝 표면에 발생한 균열의 위치와 형태를 검사하는 일은 주로 고소작업차를 투입하여 이루어진다. 이러한 작업은 차로를 통제한 채 이루어지므로 교통 체증을 일으키며, 점검 종사자가 위험한 환경에 노출되며, 매번 같은 종사자가 같은 터널의 같은 부위를 조사하기 어려우므로 검사 결과의 일관성이 저해된다. 본 연구는 기존 터널 영상 취득 시스템을 대상으로 딥러닝 기술을 적용해 터널 내 콘크리트 라이닝의 균열을 자동으로 탐지하는 방법을 다음과 같이 제시한다. 구체적으로는 의미론적 분할(semantic segmentation)을 수행하는 딥러닝 모델을 공개 데이터셋으로 학습시키고, 터널 영상 취득 시스템으로 취득한 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력했을 때 성능을 알아본다. 첫 번째, 공개 데이터셋을 전부 학습시켰을 경우, 두 번째, 공개 데이터셋 중 기존 터널 영상 취득 시스템 데이터셋과 관련성이 높은 데이터셋만 선택하여 학습시켰을 경우, 마지막으로 관련성이 높은 데이터셋과 균열이 없는 영상(negative example)을 선택하여 학습시켰을 경우에 대하여 성능을 비교하여 효율적인 모델 학습 방안을 모색한다. 그 결과 공개 데이터셋에서 관련성이 높은 영상과 균열이 없는 영상을 골라 학습시켰을 경우의 성능이 가장 좋았다. 향후 딥러닝 알고리즘을 터널 영상 취득 시스템에 적용할 때 효율적인 모델 학습 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.367-380
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• 2022

본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 세분류 토지피복지도를 이용한 환경가치등급 분류를 수행하여 국토환경성평가지도의 주기적인 갱신 및 제작 가능성을 제시하였다. 환경성평가지도(ECVAM: Environmental Conservation Value Assessment Map)는 62개의 법제적 평가항목과 8개의 환경·생태적 평가항목을 기준으로 국토의 환경적 가치를 5단계의 등급으로 평가한 지도이며, 1:25000과 1:5000의 두 가지 축척으로 제공되고 있다. 하지만 1:5000 축척의 환경성평가지도는 참조자료의 부재 및 상이한 제작년도 등 다양한 제약조건으로 인해 1년 단위의 느린 갱신주기로 제작되고 있다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 위성영상과 광학지수(SI: Spectral Indices) 그리고 세분류 토지피복지도를 활용하여 딥러닝 기법 중 하나인 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 정확하고 최신정보가 반영된 1:5000 환경성평가지도를 구축 가능성을 확인하고자 한다. 실험 결과, 본 연구에서 제시한 방법으로 제작한 환경성평가지도의 정확도는 각각 87.25%, 85.88%로 산출되었다. 연구의 결과를 통하여 위성영상, 광학지수 그리고 토지피복분류를 활용한 환경성평가지도의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.52-67
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• 2020

최근 북극은 매년 영구 동토층이 녹아 눈으로 덮인 땅이 드러나고 있어 해당 지역 관리를 위한 공간정보가 필요하다. 한국의 국토지리정보원(NGII)은 극지방의 공간정보를 구축하여 극지공간정보 서비스를 제공하고 있으나, 식생 정보는 제공되지 않고 있으므로 식생 공간정보 구축을 위한 추가적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 북극 스발바르제도의 뉘올레순 지역에 대한 식생 분류를 수행하기 위해 다중 시기의 Sentinel-2 영상을 사용하였다. 전처리 단계에서는 다중 시기 Sentinel-2 영상으로부터 10개 밴드와 6가지 정규 지수식을 생성하였다. 영상 분류는 8개 속성에 대한 토지피복분류를 통해 전체 식생 영역을 추출하는 과정과 전체 식생 영역 내에서 다시 세분류를 수행하는 과정으로 이루어졌다. 영상 분류 알고리즘은 OOB(Out-Of-Bag)를 통해 정확도 평가 및 변수 중요도를 산정할 수 있는 랜덤포레스트를 사용하였다. 전체 정확도는 다시기 영상이 사용되었을 경우와 식생 지수가 추가되었을 경우의 이점을 확인하기 위해 사용된 영상 수에 따라 각각 정확도를 산정하였다. 단일시기의 Sentinel-2 영상은 전체 정확도가 77%였으나, 7개의 다중 시기 Sentinel-2 영상을 기반으로 학습하였을 때, 81%로 향상되었다. 또한, 식생 지수가 추가로 사용된 학습에서 전체 정확도가 약 83%로 향상되었다. 식생 분류 시 변수 중요도는 적색, 녹색, 단파적외선-1 밴드가 가장 높은 변수로 선정되었다. 본 연구는 극지방의 식생에 대한 분류를 수행할 시 입력특성을 최적화하는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권10호
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• pp.397-402
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• 2019

암 환자에게 적절한 치료계획을 제공하기 위해 암의 진행양상 또는 환자의 생존 기간 등에 해당하는 환자의 예후를 정확히 예측하는 것은 생물정보학 분야에서 다루는 중요한 도전 과제 중 하나이다. 많은 연구에서 암 환자의 유전자 발현량 데이터를 이용하여 환자의 예후를 예측하는 기계학습 모델들이 많이 제안되어 오고 있다. 유전자 발현량 데이터는 약 17,000개의 유전자에 대한 수치값을 갖는 고차원의 수치형 자료이기에, 기존의 연구들은 특징 선택 또는 차원 축소 전략을 이용하여 예측 모델의 성능 향상을 도모하였다. 그러나 이러한 접근법은 특징 선택과 예측 모델의 훈련이 분리되어 있어서, 기계학습 모델은 선별된 유전자들이 생물학적으로 어떤 관계가 있는지 알기가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현량 데이터를 이미지 형태로 변환하여 예후 예측이 효과적으로 특징 선택 및 예후 예측을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 유전자들 사이의 생물학적 상호작용 관계를 유전자 발현량 데이터에 통합하기 위해 Node2Vec을 활용하였으며, 2차원 이미지로 표현된 발현량 데이터를 효과적으로 학습할 수 있도록 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 모델의 성능은 이중 교차검증을 통해 평가되었고, 유전자 발현량 데이터를 그대로 이용하는 기계학습모델보다 우월한 예후 예측 정확도를 가지는 것이 확인되었다. Node2Vec을 이용한 유전자 발현량의 새로운 이미지 표현법은 특징 선택으로 인한 정보의 손실이 없어 예측 모델의 성능을 높일 수 있으며, 이러한 접근법이 개인 맞춤형 의학의 발전에 이바지할 것으로 기대한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.237-257
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• 2014

본 연구는 다분야간의 학제적 융합연구를 진행하는 과정으로 뇌기반 학습 원리와 이미지 창작의 뇌과학적 기제를 고려한 예술교육의 선행 연구현황을 알아보는 과정이다. 최근에 이르러 각 분야의 교육방법을 타 분야와의 웅합적 연구 활동으로 생산해 내는 것이 트렌드로 부상하고 있고, 이에 힘입어 뇌기반 교육 융합연구의 결과들이 각 분야마다 발표되고 있다. 음악, 미술, 무용과 같은 예술 분야 또한 해당된다. 즉, 창작과 학습이 이루어지는 동안 뇌의 작동원리를 이해하고 해당 기능을 발달시킬 수 있는 여러 원리를 교수법으로 적용하면 예술적 수행 능력과 창의성이 효율적으로 신장된다는 관점이다. 애니메이션 드로잉은 단순히 사물을 똑같이 그리는 소묘적 관점에서 벗어나 움직임의 요소를 직감적으로 인식하고 대상과의 소통을 통해 연출할 수 있어야 하기에 형태구현의 인지적 관점 뿐만 아니라 고차원적 인지감각의 요소, 소통의 방법까지를 포함한 체계적인 교육방법을 개발할 필요성이 요구된다. 이에 본 연구는 애니메이션 드로잉의 전문적인 특성을 고려한 교육모형을 설계하기 위해 뇌기반 원리를 적용한 예술교육에 대한 문헌 연구결과를 제시한다. 이에 뇌기반 예술교육의 적용사례를 해외의 흐름과 국내의 흐름을 추출 분석하였다. 또한 뇌기반 원리를 적용한 미술교육연구의 사례와 드로잉관련 교육의 사례의 연구결과를 분석하였다. 분석된 결과에 따르면 드로잉관련 뇌기반 학습은 우뇌 트레이닝을 통한 관찰력과 집중력, 이미지표현과 관계된 창의력, 긍정정서의 변화에 증진 효과를 공통적으로 드러났다. 그 외에도 뇌파훈련을 통한 해외의 학습적용 사례가 있었는데 타이밍능력과 예술표현력은 HRV 훈련과 SMR, 베타1, 알파/세타파를 강화하는 뉴로피드백 훈련으로 증진 효과를 보았으며, 느린 뇌파 뉴로피드백 훈련이 스트레스를 극복하고 창의적 미술 수행능력을 향상시키는데 큰 기여를 하고 있음을 제시하고 있다. 이 연구결과가 의미하는 것은 뉴로피드백 훈련이 실험실 범위를 벗어난 예술적 실교육의 환경에서도 성공적으로 적용될 수 있다는 것을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크지만 기계를 사용해야하는 것은 교수법으로 적용하기엔 한계가 있음이 드러남으로 인해 추후 애니메이션 드로잉 교육법에 뇌기반 학습원리를 적용, 설계하기위한 분석적 토대를 마련하기에 의의가 있다 하겠다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권3호
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• pp.1008-1017
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• 2019

본 연구는 간호 대학생이 느끼는 간호사 이미지와 전공만족도가 간호전문직관에 미치는 영향을 분석하여 간호 대학생이 긍정적인 간호전문직관을 형성할 수 있도록 교육과정편성과 비교과활동의 활성화를 위한 기초자료를 제시하고자 시행하였다. 연구 대상자는 서울과 충청권 거주 대학생으로 2019년 5월 30일부터 6월 4일까지로 총 184부의 자료를 t-test, ANOVA, Pearson's Correlation Coefficient, Multiple regression analysis로 최종 분석하였다. 연구결과는 성격, 간호학 선택 동기, 간호직의 미래전망, 간호사 이미지 및 전공만족도를 예측변수로 간호전문직관을 설명하는 선형회귀모형은 통계적으로 유의하였고(F=43.637, p<.001), 회귀모형의 설명력은 간호전문직관 총 변화량의 63.6%를 설명하고 있다. 따라서 본 연구는 간호 대학생의 간호전문직관을 증가시키기 위해서 긍정적 자아상을 통한 긍정적 이미지를 창출하고 학습 만족도를 높이기 위한 교육프로그램 개발의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1233-1242
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• 2021

본 연구에서는 비정형 데이터인 사진자료를 이용하여 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 개발하였다. 침수분류를 모델 개발을 위하여 CNN기반의 VGG16, VGG19을 이용하였다. 모델을 개발하기 위하여 침수사진과 침수가 발생하지 않은 사진을 웹크롤링 방법을 이용하여 사진을 수집하였다. 웹크롤링 방법을 이용하여 수집한 데이터는 노이즈 데이터가 포함되어 있기 때문에 1차적으로 본 연구와 상관없는 데이터는 소거하였으며, 2차적으로 모델 적용을 위하여 224 × 224로 사진 사이즈를 일괄 변경하였다. 또한 사진의 다양성을 위해서 사진의 각도를 변환하여 이미지 증식을 수행하였으며. 최종적으로 침수사진 2,500장과 침수가 발생하지 않은 사진 2,500장을 이용하여 학습을 수행하였다. 모델 평가결과 모델의 평균 분류성능은 97%로 나타났으며. 향후 본 연구결과를 통하여 개발된 모델을 CCTV관제센터 시스템에 탑재한다면 신속하게 침수피해에 대한 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제5권2호
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• pp.259-273
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• 2003

본 연구는 Vinner와 Moore의 개념정의, 개념이미지, 개념이용의 이론적 체계를 활용하여 초등학생의 분수이해에 대해 조사하였다. 이를 위해 먼저 주어진 분수와 분수식으로 설명할 수 있는 상황을 설정하게 함으로써 아동의 개념이미지를 조사하였다. 두 번째로 분수가 포함된 문제해결이 분수개념이해를 바탕으로 하는 바, 다양한 분수하위개념과 관련된 문제를 제시하고 이를 해결하게 하였다. 세 번째로 분수와 분수식으로 문장제 문제를 만들어 보게 함으로써 아동의 분수개념 이용을 살펴보았다. 연구한 결과, 분수에 대한 아동의 개념이미지가 부분-전체에 제한되어 있었으며 이로 인해 다른 하위개념에 대한 이해가 부족한 것으로 나타났다. 또 분수와 분수식을 효과적으로 적용할 수 있는 문제 상황을 설정하는데 익숙하지 못했다. 아동의 분수이해를 위해서는 다양한 하위개념에 대한 균형된 이해를 돕는 학습활동이 필요하며 교과서에 분수와 분수식을 활용한 문장제 문제만들기 활동이 더 많이 제공될 필요가 있다.