• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.57-66
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• 2011

심장 질환을 예방하기 위해서는 정기적인 검진을 통해 심장 기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 정기적인 검진에서 심장 기능은 심장을 촬영한 후에 관측자가 이를 수작업을 통하여 처리하여 혈류량과 심박구출률 등을 분석함으로서 이루어지나, 시간도 오래 걸리며 관측자에 따른 변이성이 문제가 된다. 본 논문에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 분할하는 자동화된 알고리즘을 제안한다. 코일 위치에 따른 왜곡을 보정하고, K-평균 클러스터링 기법을 이용하여 좌심실 내부를 분할한다. 영상의 왜곡 및 잡음에 의하여 발생하는 분할 오류는 그래프 탐색 기법을 적용하여 수정하였다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 38명의 지원자 그룹에 대하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 전문가에 의한 수동윤곽검출 결과와 GE MASS 소프트웨어와 비교하였다. 결과에 따르면 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 혈류량의 차이는 평균적으로 이완기에 6.2mL${\pm}$5.6 및 수축기에 2.9mL${\pm}$3.0, 심박구출률의 차이는 2.1%${\pm}$1.5로 높은 정확성을 보였다. 특히 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 발생하던 사용자 간섭률을 최소화하여 자동화 성능을 향상하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1543-1550
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• 2004

영상 열을 이용한 3차원 구조 복원 기법은 기하학 기반의 전통적인 3차원 모델링 기법의 대안으로 복잡한 대규모 장면을 쉽고 빠르게 모델링 할 수 있는 효과적인 수단이다. 이러한 모델은 모션을 통한 구조 복원기법을 통해 주로 얻어진다. 그러나 모션을 통한 구조복원 기법은 매우 복잡한 기하학 구조와 현란한 컬러를 포함한 물체의 경우, 적용하기에 어려움이 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 평면거울 기반의 새로운 물체 복원 기법을 제안한다. 본 기법은 장면에 포함된 기하구조의 암묵적인 단서를 이용하는 대신 장면 속에 기하학적 단서 즉, 거울의 위치 정보를 강제로 삽입하여 가상 카메라의 위치 정보를 추출한다 구해진 가상 카메라의 위치 정보를 통해 장면의 복잡도에 무관한 3차원 기하 구조를 복원할 수 있다. 이를 위해 먼저 복원하고자 하는 장면을 포함한 평면거울의 영상 열을 포착한다. 다음으로 거울의 위치 정보를 이용하여 가상 카메라의 내, 외부 파라미터를 추정한다. 구해진 카메라 파라미터는 거울의 위치 정보 추출 시 발생하는 에러를 포함하고 있기 때문에 영상 열에 존재하는 코너점들의 대응관계를 이용하여 재 보정한다 마지막으로 구해진 가상 카메라의 내부 및 외부 파라미터 정보를 통해 3차원의 구조를 복원한다 본 논문에서 제안한 알고리즘을 다양한 영상을 통해 실험한 결과 신뢰할만한 구조 복원이 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.54-60
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• 2004

얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권1호
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• pp.149-160
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• 2014

최근 스마트폰에 내장된 센서 및 디바이스를 이용한 응용 개발 및 활용 방안에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 스마트폰을 활용한 사진측량시스템 개발에 앞서 근접한 대상물의 3차원 위치결정에서의 스마트폰 영상의 정확도를 분석하고, 그 활용 가능성을 평가하는 것이다. 먼저, 자동 초점과 무한대 초점에서 카메라 검정이 수행되었다. 카메라 검정에서 렌즈 왜곡 계수의 결정은 balance 방식과 unbalance 방식의 왜곡 모델을 이용하였고, 16가지 프로젝트로 구분하여 검정한 결과, 모든 경우에 1 mm 이내의 번들조정 RMS 오차를 나타냈다. 또한 S와 S2 모델에 대한 자동 및 무한대 초점에서 왜곡 곡선의 패턴이 거의 유사하게 나타나 초점 모드에 따른 왜곡 패턴의 변화는 극히 미소한 것으로 판단된다. 자동과 무한대 초점에 따른 결과 비교와 다중영상 처리에 사용된 소프트웨어에 따른 결과 비교에서 모든 경우에 ${\pm}3$ mm 이내의 표준편차를 나타내어 초점 모드와 왜곡 모델에 따른 3차원 위치결정에서의 결과 차이는 거의 없는 것으로 판단된다. 끝으로 토탈스테이션에 의한 검사점 성과를 최확값으로 하고 각 프로젝트별로 결정된 검사점 성과를 관측값으로 하여 각 방법별 잔차에 대한 통계치를 계산한 결과, 모든 프로젝트에서 X, Z방향에 비해 촬영거리방향인 Y방향으로 비교적 큰 오차가 발생했다. 이상과 같이 근접 대상물의 3차원 위치결정에 있어 정확도 측면에서 스마트폰 카메라의 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.3455-3459
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• 2014

본 논문은 전자기 발사체에서 피투사체의 높은 발사력을 위한 코일건 설계 및 실험을 다루고 있다. 현재 코일건은 전자기 발사체에 적용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 코일건은 솔레노이드 형태의 코일에 전류 인가 시, 플레밍의 오른손 법칙에 의하여 발생하는 전자기력에 의해 피투사체를 추진시키는 원리이다. 피투사체의 발사력은 코일에 흐르는 전류가 생성하는 자기력과 비례한다. 전류는 코일의 수명에 영향을 미치므로 전류의 한계점이 존재한다. 따라서, 전류의 한계점을 초과하지 않고 피투사체가 받는 자기력이 최대가 되는 코일건의 설계가 요구된다. 이를 위해 먼저 코일건의 자속밀도, 자기력을 계산하고, Onderdonk's 식을 이용하여 코일의 전류 한계점을 찾는다. 솔레노이드를 설계하기 위해서 전류 한계점을 초과하지 않는 조건을 만족하며 코일건의 자기력을 최대로 가지는 권수를 알아낸다. 설계 결과에 따라 시제품을 제작하여 피투사체의 속도를 측정하기 위한 실험을 하였다. 발사된 피투사체는 CCD 카메라를 이용하여 촬영 및 분석하였으며, 평균속도 21m/s임을 알 수 있었다. 또한, 상용 전자기 해석 소프트웨어 MAXWELL을 이용한 자속 밀도 해석값와 실험값을 비교한 결과, 오차는 약 9.5%이었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권3호
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• pp.179-188
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• 2008

멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.239-251
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• 2010

다계층 구조를 갖는 현대의 기업용 분산 애플리케이션에서 비즈니스 엔티티는 로직을 구현한 각 계층의 서비스 컴포넌트들을 관통하는 일종의 횡단관심사이다. 비즈니스 엔티티가 변화하면 이와 관련된 서비스 컴포넌트들은 비록 구현된 기능이 바뀔 필요가 없을지라도 새로운 타입의 비즈니스 엔티티를 다룰 수 있도록 수정되어야 한다. 본 연구팀은 이전 연구에서 서비스 컴포넌트로부터 외부화된 데이터인 비즈니스 엔티티에 대한 가변성을 효율적으로 처리하기 위한 DTT 컴포넌트 모델(Data Type-Tolerant Component Model)을 제안하였다. DTT 컴포넌트 모델은 서비스 컴포넌트들과 비즈니스 엔티티들 간의 직접적인 결합을 없앰으로써 서비스 컴포넌트들이 수정되지 않고도 새로운 비즈니스 엔티티들을 처리할 수 있게 된 반면, 이들을 중재하는 데이터 타입 컨버터를 개발해야 하는 부담이 발생한다. 이에 본 논문에서는 서비스 컴포넌트의 SCDT(Self-Contained Data Type)와 비즈니스 엔티티의 각 속성에 대한 메타데이터로 온톨로지를 사용하는 방법과, 이를 이용하여 데이터 타입 컨버터 코드를 생성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 온톨로지 기반 DTT 컴포넌트 모델은 컴퓨터가 에러 없이 데이터 타입 컨버터를 자동으로 생성할 수 있게 함으로써, 서비스 컴포넌트들의 재사용성과 데이터 가변성 처리 효율을 크게 향상시킨다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.402-410
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• 2006

연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71ms에서 44ms 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권5호
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• pp.508-524
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• 2006

이 논문에서는 정적 프로그램 분석(static program analysis)과 통계적 분석(statistical analysis)의 조합을 가지고 실제적인 C 프로그램을 검증한 경험을 보고한다. 정적 분석과 통계적 분석의 조합은 입력 프로그램에 제한을 두지 않는 정적 분석기에서 발생하는 불가피한 허위 경보를 줄이기 위한 것이다. 우리는 ANSI C 프로그램이 실행 중에 겪을 수 있는 모든 배열 참조 오류(buffer overrun)를 찾아주는 정적 프로그램 분석기 아이락(Airac, Array Index Range Analyzer for C)을 고안하고 구현하였다. 분석의 안전성(soundness)을 유지하면서 프로그램 분석 분야에서 오랫동안 축적된 기술들을 활용하여 분석 비용 절감 및 정확도 향상을 달성했다. 대상 프로그램에 제한을 두지 않는 안전한 분석은 정확도에 한계가 있으므로 불가피한 허위 경보가 존재할 수 있다. 이러한 허위 경보(예를 들어 530만 줄짜리 상용 C 프로그램에 대한 분석 결과 아이락은 970개의 배열 참조 오류 경보를 발생시켰으나 그 중 737개는 허위 경보였다.)에 대처하기 위해 우리는 통계적 사후 분석을 시도하였다. 통계적 사후 분석은 주어진 경보가 실제 오류를 가리킬 확률을 계산한다. 이렇게 계산된 확률은 두 가지 방법으로 사용된다. 1) 경보를 걸러내거나, 2) 실제 오류에 대한 경보일 가능성이 높은 것들을 우선적으로 사용자에게 보여준다. 우리는 리눅스 커널 프로그램과 알고리즘 교과서의 프로그램들을 대상으로 실험을 수행했다. 우리 실험에서 실제 오류를 놓칠 위험이 허위 경보의 위험의 3배라고 설정한 경우 74.83%의 허위 경보를 걸러낼 수 있었고, 참일 확률이 높은 경보부터 검증하는 경우 15.17%의 허위 경보만이 실제 오류 50%와 섞여 있었다.