• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.232-234
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 얼굴 인식을 이용하여 실시간 360 공간 Classroom 과 실시간을 기반으로 한 가상 360 공간 Classroom 을 제안한다. MTCNN 을 이용한 얼굴 검출 및 Inception Resnet V1 모델을 이용한 딥러닝 기법을 통해 얼굴인식을 진행하고 HSV 색공간 기반의 화자 판별, 아바타 Rendering, 출석 체크 등을 진행한다. 이후 시각화를 위해 제작한 Web UI/UX 를 통해 사용자에게 현실과 가상 공간을 넘나드는 Twin Classroom 을 제공한다. 따라서 사용자는 새로운 화상 교육 플랫폼에서 보다 개선되고 생동감 있는 Classroom 에서 교육을 받을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.542-544
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• 2020

최근 분산전원 시스템의 증가로 인해 계통연계 인버터의 사용이 꾸준하게 증가해 왔다. 계통연계 인버터의 제어를 위해 많이 사용되는 PI 제어기는 구조가 간단하여 제어기 구성이 쉽다는 장점이 있지만 계통 전압에 예상치 못한 전압 외란이 발생할 경우 전류 품질이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 LCL 필터를 사용하는 계통연계 인버터의 상태공간 모델을 이용하여 공진제어기와 적분제어기가 결합된 전 상태궤환 제어기법을 제시한다. 또한 계통외란과 주파수 변동으로 인해 발생하는 주파수 검출성능 향상을 위해 SOGI-PLL을 사용하여 시스템의 안정성을 보장한다. 제안된 기법의 타당성과 성능이 PSIM 시뮬레이션을 통하여 입증된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.443-444
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• 2020

본 논문에서는 여러 개의 측방 유동 스트립을 형광분석을 통한 정량분석을 할 수 있는 장비의 각 스트립에 인쇄된 바코드를 카메라를 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 각 슬롯의 스트립 유무를 판단하고, 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법으로 검출하여 바코드 영역을 찾는다. 각 비트 영역은 바코드 설계 데이터와 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 이용하여 결정된다. 각 비트의 값은 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정하였다. 다양한 조명 아래에서 취득한 영상들로부터 스트립 유무 판단, 시작 비트 위치 탐색 성공 여부 및 각 비트 값을 결정 등을 위한 판정 값을 가우시안 모델을 이용하여 계산하였다. 실험 결과 모든 판정 오류는 무시할 만 하였다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.22 no.2
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• pp.128-132
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• 2023

Recently, with the development of deep learning technology, research on pedestrian attribute recognition technology using deep neural networks has been actively conducted. Existing pedestrian attribute recognition techniques can be obtained in such a way as global-based, regional-area-based, visual attention-based, sequential prediction-based, and newly designed loss function-based, depending on how pedestrian attributes are detected. It is known that the performance of these pedestrian attribute recognition technologies varies greatly depending on the type of backbone network that constitutes the deep neural networks model. Therefore, in this paper, several backbone networks are applied to the baseline pedestrian attribute recognition model and the performance changes of the model are analyzed. In this paper, the analysis is conducted using Resnet34, Resnet50, Resnet101, Swin-tiny, and Swinv2-tiny, which are representative backbone networks used in the fields of image classification, object detection, etc. Furthermore, this paper analyzes the change in time complexity when inferencing each backbone network using a CPU and a GPU.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.22 no.2
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• pp.40-44
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• 2023

The defect detection based on deep learning requires minimal loss and high accuracy to pinpoint product defects. In this paper, we confirm the loss rate of deep learning training based on disc-shaped artificial scaffold images. It is intended to compare the performance of Cross-Entropy functions used in object detection algorithms. The model was constructed using normal, defective artificial scaffold images and category cross entropy and sparse category cross entropy. The data was repeatedly learned five times using each loss function. The average loss rate, average accuracy, final loss rate, and final accuracy according to the loss function were confirmed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.460-464
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• 2019

번역 품질 예측은 기계번역 시스템이 생성한 번역문의 품질을 정답 번역문을 참고하지 않고 예측하는 과정으로, 번역문의 사후 교정을 위한 번역 오류 검출의 역할을 담당하는 중요한 연구이다. 본 논문은 문장 수준의 번역 품질 예측 문제를 HTER 구간의 분류 문제로 간주하여, 번역 품질 말뭉치의 HTER 분포 불균형으로 인한 성능 제약을 완화하기 위해 인조 사후 교정 말뭉치를 이용하는 방법을 제안하였다. 결과적으로 HTER 분포를 균등하게 조정한 학습 말뭉치가 그렇지 않은 쪽에 비해 번역 품질 예측에 더 효과적인 것을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.572-573
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• 2021

By optimizing the development of IoT-type thermal image-based photovoltaic fault detection equipment and interworking with drones using a drone with an intelligent path movement function, real-time analysis of the acquired image data facilitates fault reading of solar power plants. , design a system that can read out the failure of a solar panel using the image subtraction analysis technique and the presentation of the basic technology that can improve the power generation rate of the solar power plant and make an efficient maintenance model.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.504-506
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• 2022

최근 인공지능 기술의 발달에 따라 여러 분야에 인공지능 기술이 활발히 응용되고 있다. 그중 안전 관리 분야에서 사람 인식을 통한 안전 관리 시스템의 지속적인 개발이 요구되고 있다. 그러나 실내 한정된 공간에서 사람들의 밀집도가 높은 경우 오브젝트의 중복도가 높아져 인식 성능이 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 사람의 밀집도가 높은 실내 환경에서 기존 객체 인식 기법의 성능을 분석하였다. 그리고 이러한 제한적인 환경에서 최적의 좋은 성능을 보일 수 있는 SSDLite와 MobileNetV2 모델을 기반으로 soft-NMS 기법을 적용하여 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.223-224
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• 2022

본 논문에서는 축형 척추관절염으로 발전할 수 있는 천장관절염 환자들을 진단하기 위해 장골의 관심영역을 자동 생성할 수 있는 세그멘테이션 방법을 제안한다. 다양한 MRI 기기로부터 얻은 천장관절염 환자의 영상에서 장골의 GT(Ground Truth)를 생성하였으며, 대장 용종 검출을 위한 세그멘테이션 모델인 PraNet과 지역 특징 간의 표현 능력을 활용할 수 있는 Position Attention Module을 사용하여 유의미한 성능 향상을 보여주었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.964-966
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• 2022

본 연구는 유료 OCR 서비스를 이용하여 야외 촬영 이미지의 텍스트를 검출하는 프로젝트에서 야외 촬영 텍스트를 학습시킨 Yolov4 모델을 통한 전처리 작업을 제안한다. 텍스트 감지를 통한 이미지 텍스트 전처리 진행은 불필요한 OCR 실행을 줄여 리소스를 절약하고 유료 서비스의 경우 비용 절감 효과까지 도모할 수 있다는 장점이 있다.