• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.588-591
• /
• 2003

본 논문에서는 한글의 구조적인 특징을 이용하여 이를 효과적으로 인식할 수 있는 신경망을 설계해보았고, 이를 이용하여 주민등록증에 있는 이름을 인식하는 시스템을 구성해 보았다. 본 시스템은 한글의 6형식에 따른 구조적인 특징을 효과적으로 구분하기 위해 형식을 구분하는 신경망을 먼저 구성하여 형식별로 분류한 뒤, 형식에 따라 자모음을 분리하여 각 형식에 따라 구성된 2차 신경망으로 입력을 하여 인식하는 구조로 설계되었다. 훈련용 데이터는 각 형식 별로 자소를 분리해서 얻은 영상들을 자소별 평균이미지로 만들어서 이를 조합하여 만든 글자로 사용하였다. 그래서 같은 형식의 같은 자음이라도 글자의 모양과 위치가 조금 다른 것에 대해서 강인한 훈련을 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 국부 평균을 적용함으로써 잡음에 효과적으로 대응하였다. 100명의 주민등록증을 컴퓨터 카메라를 이용하여 입력 받아서 테스트한 결과 98.1％의 높은 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.203-206
• /
• 2002

최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인 상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반 문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정 부호와 텍스트 간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화 하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.510-512
• /
• 2022

컴퓨터 비전 분야에서 오랫동안 사용되었던 CNN(Convolution Neural Network)은 오분류를 일으키기 위해 악의적으로 추가된 섭동에 매우 취약하다. ViT(Vision Transformer)는 입력 이미지의 전체적인 특징을 탐색하는 어텐션 구조를 적용함으로 CNN의 국소적 특징 탐색보다 특성 픽셀에 섭동을 추가하는 적대적 공격에 강건한 특성을 보이지만 최근 어텐션 구조에 대한 강건성 분석과 다양한 공격 기법의 발달로 보안 취약성 문제가 제기되고 있다. 본 논문은 ViT가 CNN 대비 강건성을 가지는 구조적인 특징을 분석하는 연구와 어텐션 구조에 대한 최신 공격기법을 소개함으로 향후 등장할 ViT 파생 모델의 강건성을 유지하기 위해 중점적으로 다루어야 할 부분이 무엇인지 소개한다.

• 한국조경학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.96-105
• /
• 2010

본 연구는 창원시 내동천에 분포하는 귀화식물에 대한 연구를 통해 도시하천의 생태적 특성과 귀화식물의 관리방안에 대한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 연구결과는 다음과 같다. 귀화식물의 수는 18과 38속 43종 2변종 등 45분류군으로 요약되었다. 생태계교란야생식물은 애기수영, 돼지풀, 가시박 등 3분류군이었다. 귀화식물의 생활형 분석 결과, 교목 2분류군, 관목 1분류군, 지표식물 3분류군, 반지중식물 7분류군, 지중식물 1분류군, 일년생식물 31분류군으로 나타났다. 내동천의 도시화지수와 귀화율은 16.6%, 25.1%였다. 종단구조별 분석 결과, 귀화식물은 상류 30분류군, 중류 42분류군, 하류 32분류군으로 나타났다. 도시화지수의 경우 상류 11.1%, 중류 15.5%, 하류 11.8%, 귀화율의 경우 상류 21.7%, 중류 33.3%, 하류 37.2%로 분석되었다. 횡단구조별 분석 결과, 귀화식물은 제방 39분류군, 둔치 30분류군, 수변 7분류군으로 나타났다. 도시화지수의 경우 제방 14.4%, 둔치 11.1%, 수변 2.6%였고, 귀화율의 경우 제방 30.5%, 둔치 30.6%, 수변 20.0%로 분석되었다. 귀화식물 관리방안의 경우 애기수영, 돼지풀, 가시박은 생태계를 교란시키고, 자생식물 생육에 악영향을 미치기 때문에 효율적인 방제가 필요하다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.115-127
• /
• 2024

본 연구는 Transformer 모듈을 기반으로 다양한 구조의 모델을 구성하고, 토지피복 분류를 수행하여 Transformer 모듈의 활용방안 검토를 목적으로 하였다. 토지피복 분류를 위한 딥러닝 모델은 CNN 구조를 가진 Unet 모델을 베이스 모델로 선정하였으며, 모델의 인코더 및 디코더 부분을 Transformer 모듈과 조합하여 총 4가지 딥러닝 모델을 구축하였다. 딥러닝 모델의 학습과정에서 일반화 성능 평가를 위해 같은 학습조건으로 10회 반복하여 학습을 진행하였다. 딥러닝 모델의 분류 정확도 평가결과, 모델의 인코더 및 디코더 구조 모두 Transformer 모듈을 활용한 D모델이 전체 정확도 평균 약 89.4%, Kappa 평균 약 73.2%로 가장 높은 정확도를 보였다. 학습 소요시간 측면에서는 CNN 기반의 모델이 가장 효율적이었으나 Transformer 기반의 모델을 활용할 경우, 분류 정확도가 Kappa 기준 평균 0.5% 개선되었다. 차후, CNN 모델과 Transformer의 결합과정에서 하이퍼파라미터 조절과 이미지 패치사이즈 조절 등 다양한 변수들을 고려하여 모델을 고도화 할 필요가 있다고 판단된다. 토지피복 분류과정에서 모든 모델이 공통적으로 발생한 문제점은 소규모 객체들의 탐지가 어려운 점이었다. 이러한 오분류 현상의 개선을 위해서는 고해상도 입력자료의 활용방안 검토와 함께 지형 정보 및 질감 정보를 포함한 다차원적 데이터 통합이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
• /
• pp.627-627
• /
• 2015

기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제17권12호
• /
• pp.81-92
• /
• 2019

잡초는 농작물에 막대한 피해를 주는 주요한 개체이다. 잡초를 효과적으로 제거하기 위해서는 정확한 분류를 하고 제초제를 사용하여야 한다. 컴퓨팅 기술의 발전으로, 영상 기반의 기계학습 방법들이 이 분야에서 연구되고 있고, 특히 합성곱 신경망 기반의 모델들이 공공데이터에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 실제 응용단계에서는 많은 파라미터 수와 연산량 때문에 GPU와 같은 좋은 하드웨어 조건에서만 잘 작동된다. 본 논문은 계층적 구조 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안된 모델은 적은 파라미터 수로 21개의 외래 잡초 종을 최대 97.2612%의 정확도로 성공적으로 분류하였다. 이를 통해 적은 수의 파라미터를 사용하는 제안된 모델은 네트워크 기반의 분류 서비스에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권4호
• /
• pp.86-93
• /
• 2024

기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
• /
• pp.360-363
• /
• 2009

토목구조물의 설계 패러다임이 2차원에서 3차원으로 전환될 때 효율성과 재활용성의 관건이 되는 기술적 제약사항이 호환성이다. 대부분의 캐드 엔진이 형상모델 수준에서 호환성 혹은 연계성을 지원하고 있지만 3차원 정보모델에서 요구하는 정보모델의 호환성은 지원하고 있지 않은 실정이다. 이 논문에서는 콘크리트 박스 교량에 대해서 3차원 교량 정보 모델을 구성하고 건설 프로세서에서 이를 활용할 수 있는 방안을 시범적으로 적용한 사례를 정리하였다. 적용 대상 구조물은 FSM 공법으로 시공되는 경간 40미터의 콘크리트 박스거더 교량이다. 견적, 시공시뮬레이션, 해석 등의 프로세서의 요구사항을 반영한 분류체계에 따라 형상모델의 체계를 정의하고 각각의 형상모델 단위에 정보를 부여하는 방식을 사용하였다. 개별 프로세서를 위한 솔류션에서 이러한 형상과 정보가 연계된 내용을 받아들이거나 캐드 엔진에서 필요한 형태로 내보내는 방식을 모두 시도하였다. 3차원 형상 모델과 시간이 부여된 4D 시뮬레이션을 활용하여 공사 스케쥴에 따라 모델 레이어 분류 작업으로 공사 진행 단계가 가상으로 보여진다. 시범 적용을 통해서 가상건설 시스템의 구성하는 개별 솔류션 혹은 정보체계에 대한 문제점과 개선사항을 도출하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
• /
• pp.165-165
• /
• 2011

내진 설계규정이 적용되기 이전에 시공되어 사용 중인 교량의 경우 지진 발생시 교각의 파괴 또는 구조적 피해는 교량 전체 시스템의 붕괴를 초래하므로 지진하중에 대하여 피해를 최소화해야 한다. 이를 위해 내진설계규정이 적용되기 이전의 교량 또는 지진취약지역으로 분류된 곳의 교량, 사회적 중요도가 높은 교량에 대해 교각의 내진성능보강을 실시하고 있다. 2007년 말 국토해양부가 관리하고 있는 11,940개 교량 중 지진 발생시 피해가 우려되는 1,342개(일반국도 682개, 고속국도 600개) 교량에 대해 2006년부터 내진보강이 착수되었고 2009년에는 확대 추진하여 일반국도 80개교, 고속국도 100개교에 대한 보강을 실시하였다. 이와 같이 확대 추진되고 있는 정책에 반해, 내진보강 기술 및 제품이 부족하고 새로운 내진보강재 개발이 불가피해지고 있는 것이 현실이다. 소성영역에서의 횡방향 철근은 지진 시 종방향 철근의 좌굴과 콘크리트의 압축강도저하를 방지하며, 전단보강철근으로도 중요한 역할을 하여 교각의 전단강도를 증가시킨다. 그러나 이러한 횡방향 철근은 초기 설계에 의한 시공이 종료된 후 기존의 성능을 증가시키기 위하여 철근량을 증가하거나 단면의 변화를 주기에는 매우 어려운 일이다. 따라서 내진성능을 위한 단면력 증가를 위하여 다양한 재료의 보강재와 형식이 사용되고 있다. 본 연구에서는 원형교각 모델의 구조해석을 이용해 내진성능평가를 선행한 후 실험체를 제작, Helical Bar를 보강하여 준정적 실험을 통해 내진보강성능을 평가하였다. 압축설계강도 $f_{ck}=240kgf/cm^2$를 기준으로 교량등급 2등교인 일반적인 도로교의 1/4축소모형을 설계, 기초부는 $1,200{\times}600{\times}600$ (mm)으로 철근과 콘크리트로 구성하였으며, 기둥부는 직경 400mm, 높이 1,250mm 크기의 철근콘크리트 원형 교각 실험체를 제작하였다. 제작된 실험체는 총 3개로, 분류는 무보강 일반 실험체, Helical Bar 직경에 따른 분류, 보강간격에 따른 분류로 나누어진다.