• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.41-47
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• 2024

시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.507-515
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• 2015

본 연구는 초음파영상에서 컴퓨터보조진단으로 유방질환의 병변인식률을 알아보고자 6가지 질감특성분석 파라미터(평균밝기, 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피) 알고리즘을 제안하였다. 2013년 8월에서 2014년 1월까지 부산소재 대학병원을 내원한 환자 중 영상의학과 전문의의 판독과 세포병리학 진단 결과를 토대로 한 90증례의 유방 초음파영상을 대상으로 하였다. 연구방법은 유방 초음파영상에서 관심영역을 $50{\times}50$ 픽셀 크기로 설정하였으며, 획득된 실험영상(정상, 양성, 악성)에 히스토그램 평활화의 전처리 과정 후 MATLAB을 이용한 질감특성분석 알고리즘의 결과값을 산출하였다. 그 결과 제안된 질감특성분석 파라미터 중 평균밝기, 왜곡도, 균일도, 엔트로피의 정상과 악성의 병변인식률은 100%로 높게 나타났으며. 정상과 양성의 병변인식률은 약 83~96%를 나타내었다. 이러한 결과는 유방질환에서 감별진단의 전처리 단계로 자동진단의 가능성을 나타내며, 향후 제안된 알고리즘의 추가적인 연구와 다양한 임상증례에 대한 신뢰성과 재현성이 제공된다면 컴퓨터보조진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파 영상에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.689-699
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• 2022

최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제43권1호
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• pp.98-104
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• 2011

효율적인 메밀 새싹채소의 수확 후 관리방법을 구축하기 위하여, 적정 염소수세와 헹굼, 예냉, 포장 처리를 새싹 재배공장에서 각기 구분하여 실시하고 관행적으로 출고하던 메밀 새싹과 비교하여 이들 처리구의 저장 중 품질특성 변화를 측정하였다. 수확 후 염소수세 및 헹굼 과정을 거친 모든 처리구의 호기성 중온균과 대장균군은 무처리 대조구에 비해 약 1 log cycle 정도 감소하였으나 저장 중 증가하여 처리구간의 차이를 구분할 수 없었다. 무처리 대조구를 포함하여 염소수세, 냉수예냉, PP 용기 밀봉포장 처리구의 생체중량 감소율은 저장기간 중 4% 이하의 낮은 수준을 유지하였다. 저장 중 새싹시료의 수분함량, 가용성 고형분함량, 표면색 등은 유의적인 차이를 확인할 수 없었고, 관능평가 측면에서도 처리구별로 유의차를 구분할 수 없었다. 결과적으로 메밀 새싹의 수확 후 관리공정에서 염소수 소독처리를 통해 오염미생물을 저감시키고, 적절한 헹굼과 예냉과정을 거쳐 기체투과성이 높은 포장재로 밀봉하는 방법을 적용한다면 새싹채소 상품의 유통 중 신선도 유지에 긍정적 효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국버섯학회지
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• 제21권4호
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• pp.222-227
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• 2023

국내에서 가장 쉽게 재배될 수 있는 느타리류 중 노랑느타리와 분홍느타리의 자실체를 이용한 가공화의 활성화를 위해 건조 조건에 따른 휘발 성분의 농도 변화를 본 연구에서 분석하였다. 노랑느타리와 분홍느타리 자실체의 갓과 대를 분리하여 -70℃에서 120시간 동안 동결건조하였고, 40, 50, 60, -70℃의 온도에서 각각 24, 24, 16, 12시간 동안 열풍건조 하였다. 건조된 시료를 분쇄하여 SPME-GC-MS로 정량분석한 노랑느타리 주요 향기성분인 t-2-nonenal은 동결건조 시 갓과 대에서 각각 164.43 ㎍/g d.w., 174.80 ㎍/g d.w.인 반면, 열풍건조 시 0.35~3.41 ㎍/g d.w., 0.98~59.88 ㎍/g d.w.로 유의하게 감소하였다. 마찬가지로, 분홍느타리 주요 향기성분인 1-octen-3-ol은 동결건조 시 갓과 대에서 각각 31.05 ㎍/g d.w., 176.17 ㎍/g d.w.인 반면, 열풍건조 시 1.59~9.66 ㎍/g d.w., 1.96~15.77 ㎍/g d.w.로 감소하였다. 또한, 대부분의 휘발 성분이 열풍건조 시 처리온도가 높아짐에 따라 농도도 감소하는 경향을 보였다. 본 연구 결과를 바탕으로 느타리류를 가공함에 있어 버섯 향과 관련한 건조 조건을 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대해본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.177-187
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• 2013

연관 규칙 탐사는 다양한 분야에서 널리 쓰이는 데이터 마이닝 기법으로 트랜잭션 데이터에 포함된 이산적인 항목들 간의 인과관계를 추출하는데 목적을 둔다. 하지만 분석자들은 때로 방대한 양의 데이터에서 추출된 많은 연관규칙들을 해석하고 활용하는데 곤란을 겪기도 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 주어진 트랜잭션 데이터에서 유용한연관 규칙을 탐색하기 위한 새로운 방법인 HTM 접근법을 제안하고자 한다. HTM 접근법은 크게 계층 군집, 테이블 뷰 및 모자이크 플롯의 세 가지 단계로 구성되며, 각 단계는 분석자들에게 적절한 시각적 표현을 제공한다. 예시를 위해 본 논문에서는 상기 접근법을 건강 검진 결과 데이터 분석에 적용하였으며, 실험결과 HTM 접근법을 통해 분석자들은 유용한 규칙들을 보다 효과적으로 탐색할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권3호
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• pp.1-10
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• 2010

본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권3호
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• pp.61-69
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• 2007

본 논문에서는 지문 인식에 있어서 정확한 특징점 추출이 가능하도록 지문 이미지의 전처리를 개선하는 새로운 방법을 제안하였다. 지문 이미지는 자동 지문인증 시스템의 인증률 향상에 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 방향지향성 필터에 기초한 새로운 전처리 알고리즘을 적용하여 지문 이미지의 유효 융선 벡터와 융선 확률을 이용하여 품질이 낮은 지문 이미지를 지문인식에 더 적합하도록 품질을 항상시켰다. 품질이 좋지 않은 지문 이미지는 융선 구조가 불명확하고, 융선 사이에 잡음 점들이 많이 포함되어 있기 때문에 제안된 지문 이미지 향상 알고리즘을 통해서 그 잡음이 제거되고 융선이 더 선명하게 추정되었다. 이로 인하여 융선의 지역적 방향과 주파수를 더 정확히 추출 할 수 있다. 이 결과는 지문인식의 후처리 알고리즘에서 특징점을 정확하게 추출 할 수 있게해준다. 아울러 가짜 특징점이 생길 확률이 낮아지므로 이를 제거 할 때 함께 없어지는 진짜 특징점 수도 감소 시켜 준다. 두 가지 방법으로 이루어진 실험에서는 반도체 지문센서로부터 얻어진 이미지를 이용한 인증률 테스트의 향상도 측정방법과, IEEE 공인인증 데이터베이스인 FVC2002 DB3 지문이미지 데이터를 이용하여 기존의 알고리즘과 제안된 알고리즘의 인증률을 측정하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권10호
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• pp.499-506
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• 2001

Terrain Following이란 가상환경 내에서 지형의 표면을 이동할 때 지형의 모양에 따라 자연스럽게 지표 위를 이동할 수있게 하는것으로 가상환경내에서 중력의 효과를 실현해 주는 기술이다. Terrain Following 을 하기 위한 전통적인 접근 방법은 충돌감지(Collision Detection)알고리즘을 이용한 것이지만, 일 거인 충돌감지 알고리즘은 Terrain Following에 적용시키는 것은 계산에 드는 시간 비용이 너무 크다. 이러한 어려움 때문에 많은 가상환경 및 시뮬레이션 분야에서는 높이(z)가 일정한 지형을 사용함으로써 이러한 문제들을 회피하고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 네비게이션시 발생하는 근접성(Locality)에 기반한 인접지역 탐색(Neighboring Area Search ) 기법을 사용하여 Terrain Following 알고리즘의 수행 시간을 단축시켜 Terrain Following 을 적용시키는데 발생하는 부하를 줄일 수 있는 알고리즘의제시를 목적으로 한다. 이는 Terrain Following 기법 자체의 속도 향상을 기대할수 있고 동시에 Terrain Following을 구현하고 유지하는데 드는 부하를 줄임으로써 가상현상을 구축하는데 사용되는 웨크스테이션을 Terrain Following 이외에 다른 부분의 구현에 이용할 수 있는 부가적 효과를 가져다 줄수 있다. 줄수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.465-472
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• 2003

얼굴영상을 효율적으로 처리하기 위해선 먼저 인력영상에서 얼굴영역과 얼굴을 구성하는 각 요소를 검출하고 얼굴의 회전각을 추정하는 전처리과정이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 얼굴의 크기와 머리회전, 조명의 변화가 허용되고 피부색과 비슷한 배경이 얼굴에 병합되는 경우에도 얼굴과 요소들(눈, 입)을 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 변환된 HSV 컬러 좌표계상의 대역적 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보로 얼굴후보영역을 지정한 뒤, 같은 방법으로 얼굴후보영역 안에서 입술영역을 검출한다. 입술영역의 횡축 기울기로 x축에 대한 회전각을 추정한 후, 얼굴의 모양정보와 요소의 위치정보를 이용해 얼굴임을 확정한다. 다음으로 양안의 조합으로 이루어진 부분 템플릿매칭을 통해 눈을 검출한 뒤, 얼굴의 넓이를 참조한 3차원 공간상에서의 눈의 위치를 계산하여 y축 회전각을 추정한다. 다양한 얼굴영상에 대해 실험을 실시한 결과, 본 알고리즘의 유효성을 확인하였다.