• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.50-53
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• 2022

최근 위조 외국 선박이 국내항을 여러번 입출항한 경우가 있었다. 선박에는 국제해사기구(IMO)가 선박을 식별하기 위해 부여한 선박 고유 일련번호가 있으며 2004년 이후 건조된 모든 선박에 IMO 표시를 의무적으로 해야 한다. 대표적인 물류 플랫폼인 공항과 항만의 경우 보안체계가 필수적이지만 항만에서의 보안체계를 세우는 것은 어렵고 사각지대가 많아 보안체계의 미흡으로 인한 보안문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 객체인식 및 OpenCV를 이용하여 항만 보안시스템을 설계한다. 보안시스템 프로세스는 선박 입항시 객체 인식 후, 선박의 IMO번호를 추출하여 입항 기록이 있는 선박의 경우 특징점 매칭을 통해 동일한 선박인지 판단하고, 최초 입항 선박의 경우 입출항 DB에 선박 이미지 및 IMO번호를 저장한다. 본 논문의 시스템을 통해 항만보안시스템을 활용하여 입항 관리 인력 단축으로 인한 효율성 증가와 미허가 입항으로 발생하는 부대 비용 절감을 통한 항만 물류 업무 효율성 및 체계 개선과 보안시스템 도입을 통해 항만 보안을 강화할 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.733-735
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• 2014

표본기반 초해상도(Super Resolution 이하 SR) 기법은 데이터베이스에 저장된 고해상도 영상의 패치와 저해상도 영상의 패치 사이에 대응관계를 이용하여, 저해상도의 입력영상에 가장 유사한 고해상도 패치를 덧붙여서 고해상도를 구성하는 방식이다. 이러한 방식은 한 장의 영상만으로 고해상도 영상을 얻을 수 있고, 위의 과정을 반복하여 2배 이상의 확대된 영상을 얻을 수 있어서 기존의 고전적 SR의 문제점을 해결할 수 있다. 표본기반 SR의 방법들 중 네이버 임베딩(Neighbor Embedding 이하 NE) 기법의 기본 원리는 지역적 선형 임베딩이라는 매니폴드 학습방법의 개념과 같다. 그러나 네이버 임베딩의 빈약한 일반화 능력으로 인하여 알고리즘의 성능을 크게 저하시킨다. 이유는 국부학습 데이터 집합의 크기가 너무 작아서 NE 알고리즘의 성능을 현저히 저하시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 일반화 능력이 뛰어난 Support Vector Regression(이하 SVR)기반 개선된 NE를 제안하였다. 저해상도 입력 패치가 주어지면 SVR 기반 개선된 NE를 이용하여 고해상도의 해당 화소 값을 예측하였다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법 및 NE 기법 등에 비해 정량적인 척도 및 시각적으로 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국노년학
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• 제40권2호
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• pp.325-340
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• 2020

치매 증상의 진행 지연 및 관리비용의 절감을 위해서는 치매를 조기에 발견하여 관리하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 치매와 관련된 인지신경학적 손상을 측정할 수 있는 간단한 그림검사인 도형모사검사를 개발하여, 치매 선별 가능성을 확인하고자 하였다. 또한, 도형모사검사의 이미지 데이터에 대한 기계학습을 통해 검사 채점의 자동화 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 270명의 일반 및 손상집단 참가자들에 대하여 도형모사검사, MMSE-DS, 그리고 시계그리기 검사를 수행하였다. 분석 결과, 도형모사검사의 점수는 높은 내적 일치도를 보였을 뿐만 아니라, 다른 두 검사 점수와 유의한 상관을 보여 검사의 타당성을 확인하였다. 세 검사의 치매 선별 정확도를 비교하기 위해 판별분석을 시행한 결과, 다른 두 검사와 비교했을 때 도형모사검사가 일반 및 손상 집단을 각각 90.8% 및 77.1%의 정확도로 예측하여, 집단에 대한 예측 수준이 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 또한, 신경과 진단을 통한 임상 결과를 통해, MMSE-DS를 통해 선별하지 못했던 치매 사례들을 도형모사검사를 이용하여 선별할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, 도형모사검사의 이미지 데이터를 이용한 기계학습을 수행한 결과, 73.70%의 정확률로 집단을 예측하는 것을 확인하였다. 본 연구는 기존에 사용되어 온 치매 선별 검사의 한계를 보완하여, 시행과 채점이 간편한 새로운 그림검사를 개발하였다는 점에서 의의를 지닌다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.67-75
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• 2018

Symantec의 인터넷 보안위협 보고서(2018)에 따르면 크립토재킹, 랜섬웨어, 모바일 등 인터넷 보안위협이 급증하고 있으며 다각화되고 있다고 한다. 이는 멀웨어(Malware) 탐지기술이 암호화, 난독화 등의 문제에 따른 질적 성능향상 뿐만 아니라 다양한 멀웨어의 탐지 등 범용성을 요구함을 의미한다. 멀웨어 탐지에 있어 범용성을 달성하기 위해서는 탐지알고리즘에 소모되는 컴퓨팅 파워, 탐지 알고리즘의 성능 등의 측면에서의 개선 및 최적화가 이루어져야 한다. 본고에서는 최근 지능화, 다각화 되는 멀웨어를 효과적으로 탐지하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 멀웨어 탐지 기법인, stream order(SO)-CNN과 incremental coordinate(IC)-CNN을 제안한다. 제안기법은 멀웨어 바이너리 파일들을 이미지화 한다. 이미지화 된 멀웨어 바이너리는 GoogLeNet을 통해 학습되어 딥러닝 모델을 형성하고 악성코드를 탐지 및 분류한다. 제안기법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.

• 동양고전연구
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• 제62호
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• pp.145-176
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• 2016

본고는 개인의 덕성(德性)과 사회적 덕행(德行)의 보편적 가치와 규범이 제시되어 있는 유가(儒家) 경전(經典)을 토대로 군자(君子)다운 지도자상은 어떠한 것인가를 파악하는 작업이다. 따라서 인간다움을 참다운 것으로 삼고, 인간관계의 사회성을 제대로 실천하는 유덕자(有德者)의 가치관에 대하여 논의하고 있다. 군자상의 진면목은 조화의 균형 감각이 있고 자기 수양에 엄격하며 인간관계의 상생적 가치를 창출하는 등 진선미가 삼위일체로 융합되는 '성기성물(成己成物)'의 참된 인물상(人物像)이라는 점을 찾아보고자 한다. 유가(儒家)에서 말하는 성인(聖人), 현인(賢人), 대인(大人), 군자(君子) 등은 인간세상을 이끌어가는 사회지도자를 의미한다. 그들은 무엇보다도 인간다운 도리를 지키며 사회풍토를 아름답게 교화하고 정신과 물질(物質)의 조화(調和) 인격(人格)과 능력(能力) 경제(經濟)와 도덕(道德)을 겸비한 인물로 지목(指目)하고 있다. 현대 사회인들은 순수한 지성(知性)문화의 가치보다는 물질적 가치의 선호도(選好度)에 따라 개인적인 성장(成長)을 꾀하고, 시각적으로 보여 지는 외형적인 무한경쟁(無限競爭)에 편중되어 있다. 오늘날 디지털 시대에 자신의 개성을 연출하는 것은 부정할 수는 없지만, 외모(外貌)에 집착(執着)하여 지나친 다이어트로 건강미를 상실하고, 그로 인(因)한 정신적 스트레스는 외모 집착과 외모중시의 병적인 폐단을 불러일으키고 있다. 이러한 현상을 극복(克復)하기 위해 절실하게 요청되는 대안으로 내적 소양과 외적 전문성을 고루 겸비한 온전한 인격체, 즉 이른바 "문질(文質)이 빈빈(彬彬)"한 진선미(眞善美)의 융합적 지도자상이 필요하다고 하겠다. 유교사상은 수기치인(修己治人)의 도(道)를 현실에서 실천하는 것이다. 수기는 개인적으로는 덕성적 능력을 계발하여 도덕적 인격을 함양하는 것이며, 치인은 사회적으로는 함께 일하는 올바른 인간관계를 갖도록 소통(疏通)하는 것이다. 이 때문에 leader 또는 지도자는 자신뿐만 아니라 타인까지도 감화시킬 수 있어야 한다. 수기치인은 '스스로의 덕성을 가다듬어 다른 사람들을 이끈다.'는 의미이다. 참다운 지도자는 수기(修己)를 통해 자기성찰과 자기정립을 한 다음에 치인(治人) 또는 남들과 함께 살아가는 안인(安人)의 경지에 서게 되는 것이다. 모든 물건에는 값어치가 있고 나름대로의 德이 있듯이. 인간 역시 인격과 덕성(德性)을 갖추고자, 배우고 익혀 자신만의 전문성 신뢰성 그리고 인격과 능력을 겸비하여, 자신만의 브랜드(Brand)가치를 창출해 내고자 한다. 개인의 인격(人格)은 높은 지위나 재력 권력에서 나오는 것이 아니다. 인격이란 개인의 덕성으로서 자기수양을 통하여 마음에 조금도 티가 없는 상쾌함으로, 굳이 한자로 표현하자면 맑고 깨끗한 '소쇄(瀟灑)'에 부합된다고 할 수 있다. 즉 인간이 天性으로 품부 받은 덕성인 지(知) 인(仁) 용(勇)을 겸비한 지극히 인간다움의 인격(人格)을 지닌 지도자상으로 군자상(君子像)을 제시한다. 자아개발은 self leader, 즉 수기(修己)를 통하여 덕성수양과 자아경영의 힘을 기르게 된다. 관계영역의 leader(治人)는 자신(自身)의 덕성(德性)을 덕행(德行)으로 미루어 가는 즉 남의 입장에서 생각하는 역지사지(易地思之)의 마음으로 확대(擴大) 시킬 수 있다. 이처럼 자신의 마음을 미루어 남을 생각하는 리더십을 "대학(大學)"에서는 "혈구지도(?矩之道)"라고 한다. 논자의 견해는, 인격미(人格美)는 지(知) 인(仁) 용(勇)'으로 덕성(德性)의 씨앗을 일구고 상생미(相生美)는 '서(恕)'로써 타인(他人)에게 행동으로 보여주는 덕행의 마땅한 올바름을 구현하며 조화미(調和美)는 '혈구지도(?矩之道)'로써 남을 나처럼 아끼고 사랑하여 나와 같은 마음 즉 보편적 원리인 덕화(德和)를 구현할 수 있다고 여긴다. 이처럼, 지도자상의 자질은 자신의 소양과 남을 배려하는 마음이 총체적으로 잘 조화를 이룰 때 지도자가 지니고 있는 능력을 무한히 발휘하며, 많은 사람들과 공생(共生) 공존(共存)하며 서로 승승적(乘勝的)관계로 거듭 성장해 나갈 수 있는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.43-49
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• 2019

초고속의 유무선 인터넷은 다양한 형태의 미디어 데이터를 손쉽게 획득할 수 있는 유용한 창구이다. 이에 반해, 일반인들이 개인 정보가 노출된 대상 객체를 포함하고 있는 미디어 데이터까지도 인터넷을 통해 용이하게 획득할 수 있으므로 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 여러 가지 종류의 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 객체를 학습 알고리즘을 이용해 강인하게 검출하고, 검출된 대상 객체 영역을 효과적으로 블로킹하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 뉴럴 네크워크 기반의 학습 알고리즘을 사용해 영상으로부터 개인 정보를 포함하고 있는 대상 객체만을 검출한다. 그런 다음, 격자형 모자이크를 생성해 이전 단계에서 검출된 대상 객체 영역 위에 오버랩함으로써 개인 정보를 포함하고 있는 객체 영역을 효과적으로 블로킹한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 입력되는 다양한 영상으로부터 개인 정보가 노출된 대상 영역을 강인하게 검출하고, 검출된 영역을 모자이크 처리를 통해 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 객체 블로킹 방법은 객체 보안, 물체 추적, 영상 블로킹 등과 같은 컴퓨터 비전과 관련된 여러 응용 분야에서 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.21-30
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• 2021

일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.

• 자동차안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.35-41
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• 2021

In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.81-103
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• 2005

신경계의 뉴런 구조는 흥분 뉴런과 억제 뉴런으로 구성되며 각각의 흥분 뉴런과 억제 뉴런은 주동근 뉴런(agonistic neuron)에 의해 활성화되며 길항근 뉴런(antagonist neuron)에 의해 비활성화 된다. 본 논문에서는 인간 신경계의 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 퍼지 논리를 이용한 생리학적 퍼지 신경망을 제안한다. 제안된 구조는 주동근 뉴런에 의해 흥분 뉴런이 될 수 있는 뉴런들을 선택하여 흥분시켜 출력층으로 전달하고 나머지 뉴런들을 억제시켜 출력층에 전달시키지 않는다. 신경계를 기반으로 한 제안된 생리학적 퍼지 신경망의 학습구조는 입력층, 학습 데이터의 특징을 분류하는 중간층, 그리고 출력 층으로 구성된다. 제안된 퍼지 신경망의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 정확성이 요구되는 의학의 한 분야인 기관지 편평암 영상 인식과 영상 인식의 주요 응용 분야인 차량번호판 인식에 적용하여 기존의 신경망과 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 생리학적 퍼지 신경망이 기존의 신경망보다 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 인식에 있어서도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.