• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.613-618
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• 2006

본 논문은 3차원 가상 환경을 탐험하는데 있어서 빠르고 효과적으로 충돌 탐지를 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 넓은 가상 공간상에서 개체가 증가하는 것에 비례하여 충돌 탐지의 계산 비용은 기하 급수적으로 증가한다. 이를 효과적으로 처리하기 위하여 BSP-tree 분할 방식과 경계 기둥을 사용한다. BSP-tree 분할 방식은 3차원의 넓은 가상 공간을 여러 하위 공간으로 나누어 충돌 탐지가 이루어지는 공간을 축소한다. 이를 통하여 충돌 탐지 개체의 수가 증가하는 것에 따라 기하 급수적으로 증가하는 경계 기둥의 충돌 탐지 비용을 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 경계 기둥은 축소된 하위 공간 상에서 개체간 실제 충돌 탐지가 일어날 가능성 및 충돌 여부를 빠르고 간편하게 판별하도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.354-359
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• 2010

센서 네트워크는 광범위한 영역에서 다양한 환경정보를 수집 가능하다. 센서 네트워크 환경에서 발생하는 다양한 이벤트 유형 중에 군집 이벤트는 객체의 군집, 물질의 확산 등과 같은 다양한 형태로 발생한다. 센서의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트에 대한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 기법들이 연구되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들 중 이벤트를 감지한 모든 노드들의 정보를 이용하지 않고, 이벤트의 경계 정보만을 추출하여 기지국으로 전송함으로써 군집 이벤트를 탐지하는 기법이 제안되었다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높을 경우 경계에 위치한 노드들 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지를 위해 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 생성 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.955-957
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• 2017

감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권2호
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• pp.169-177
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• 2009

본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이간 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이간 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.101-108
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• 2010

센서네트워크에서 노드의 에너지 제약 특성을 고려하여 군집 이벤트를 위한 에너지 효율적인 탐지 기법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 기존에 제안된 군집 이벤트 탐지 기법들은 이벤트를 탐지한 센서 중 군집의 경계에 위치한 노드의 정보만을 추출하여 기지국으로 전송하는 방식을 취한다. 하지만 군집 이벤트의 범위가 넓어지고 센서의 배포 밀도가 높아지면 이벤트 경계에 위치한 노드들의 수 또한 증가하여 많은 전송 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 이벤트 경계 노드들의 정보를 압축/요약하여 나타낼 수 있는 인-네트워크 최소 경계 다각형을 이용한 에너지 효율적인 군집 이벤트 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대규모 센서 네트워크 환경에서 MBP 생성기법을 통해 군집 이벤트의 경계 정보를 표현한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법과의 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과, 최대 92%이상의 정확도를 유지하며 80.13% 에너지 소모량이 감소하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.152-156
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• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.152-156
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• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제17권4호
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• pp.237-247
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• 1997

경계요소법에 최소 에너지기법을 적용하여 적외선 스캐닝을 이용한 물체 내부 미지의 공동(cavity)을 탐지하는 기하학적 역 열전도 문제의 해를 구하였다. 이 문제에서 경계요소식은 에너지 최소화 과정을 적용한, quadratic programming 문제로 전환되었으며, 가상적인 내부 경계가 실제 공동의 영역 내부에 위치하도록 정의되었다. 적외선 스캐닝 표면 온도가 측정 오차의 구속 조건을 만족하도록 가상 내부 경계에서의 온도 분포를 결정한 후, 이를 내부 경계 조건으로 하는 경계요소 해석을 수행하여 미지 경계의 위치를 결정하였다. 공동 탐지 알고리듬이 제시되었고 수치해석을 통하여 역 해법에 대한 최소에너지 기법의 효과를 분석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.