• 한국산업정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.116-123
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• 2007

평판 디스플레이 부품시장 및 관련 개발장비 시장의 확대에 따른 백라이트 생산업체들의 수가 크게 증가했음에도 불구하고 LCD부품의 색재현에 좋지 못한 영향을 끼치는 백라이트 표면의 이물이나 백점, 스크래치와 같은 결함검사는 여전히 작업자의 육안에 의존하고 있는 실정이다. 그러나 육안검사에서는 작업자의 신체상태나 작업능력에 따라 검사정밀도와 검사속도 등이 달라질 수 있기 때문에 검사품질의 일관성을 유지시키기 어려울 뿐만 아니라 전체 공정의 효율도 저하시킨다. 본 연구에서는 백라이트 표시면치육안 결함검사를 자동화할 수 있는 백라이트 표면결함 검사시스템 개발에 관해 연구하였으며, 이를 위해 컴퓨터비젼시스템을 구성하고 검사공정을 위한 운용프로그램과 검사작업에 필요한 작업자 인터페이스 그리고 결함정보 추출을 위한 영상처리모듈을 구현하였다 또한, 이진화된 결함화소들 간의 연결구조로부터 고립된 결함영역을 추출하기 위해 레이블 테이블과 결함 인덱스를 사용한 레이블링 알고리즘을 고안하였다. 본 검사시스템의 검사성능을 평가하기 위한 실험결과, 시각적으로 식별가능 한 모든 결함영역이 검사시스템에 의해 검출됨에 따라 본 연구의 검사시스템이 작업자의 육안검사를 대체하기에 만족할만한 성능을 보임을 착인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.83-89
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• 2023

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.335-347
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• 2024

개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-477
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.942-952
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• 2006

본 논문에서는 흉부 CT 영상의 밝기값 정보를 사용하여 폐 구조물을 자동 분할하기 위한 방법을 제안한다. 본 제안방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구성된다. 첫 번째, 영상의 밝기값 차이를 이용하여 폐 구조물을 분할하기 위해 최적 임계값 기법을 사용하여 임계값을 계산한다. 두 번째, 흉부 CT 영상에 2차원 영역성장법의 역 연산을 사용하여 배경으로부터 흉부를, 흉부로부터 기관지 및 폐를 단계적으로 분할한다. 이 때, 밝기값이 비슷한 다른 영역들을 3차원 연결화소군 레이블링을 통해 제거한다. 세 번째, 흉부 CT 영상에 3차원 분기 기반 영역성장법을 적용하여 기관과 좌우 기관지를 분할한다. 네 번째, 기관지 및 폐에서 기관지를 영상 감산함으로써 정확한 폐 영역을 얻는다. 마지막으로, 히스토그램 분석을 통해 임계값을 계산하고 기관지 및 폐에 밝기값 기반 임계값 기법을 적용하여 폐혈관을 분할한다. 제안방법의 정확성을 검증하기 위해 폐, 기관지, 폐혈관의 분할 결과에 대해 육안평가를 수행한다. 제안한 3차원 분기 기반 영역성장법을 통한 기관지 분할 결과를 평가하기 위해 기존 영역성장법으로 분할한 결과와 비교한다. 실험 결과는 제안 분할 방법이 폐, 기관지, 폐혈관을 자동으로 정확하게 추출함을 보여준다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.47-55
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• 2022

사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권2호
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• pp.102-111
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• 2023

자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.123-132
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• 2023

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).