• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.127-134
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• 2021

본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.617-628
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• 2021

가뭄은 심각한 사회적 경제적 손실을 초래하는 주요 자연재해이다. 지역 가뭄 예측은 가뭄 대비에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 동남부 부산-울산-경남 지역에서 1981년부터 2020년까지 10개 관측소의 과거 가뭄지수 및 기상 관측자료를 사용하여 가뭄을 예측하는 새로운 기계학습모델을 제안한다. 베이지안 최적화기법을 이용하여 하이퍼 파라미터가 튜닝된 Random Forest, XGBoost, Light GBM 모델을 구축하여 1개월 뒤의 6개월 시간 척도의 증발 수요 가뭄지수를 예측하였다. 단일 지점별 모델과 지역 모델을 각각 구성하여 모델 성능을 비교하였다. 또한 지역 모델을 기반으로 개별 지점의 자료에 대해 미세조정된 모델을 구성하여 모델 성능을 높일 가능성을 살펴보았다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.745-750
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• 2021

최근 미세먼지에 대한 국민들의 불안감이 증가함에 비산먼지에 대한 관심이 증가하고 있다. 비산먼지는 도로재비산먼지 다음으로 건설현장에서 많이 발생하는데 이 중 대부분을 차지하는 소규모 현장은 비산먼지 관련 규정이 없어 제대로 된 관리가 이뤄지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 소규모 현장 비산먼지 관리 규정 수립에 기여하고 비산먼지 저감방안을 마련하고자 서울시 소규모 현장에서 발생하는 비산먼지를 측정 및 분석을 진행했다. 소규모 현장에서 발생하는 비산먼지의 시간별 변동을 확인했고 담장과 난간 뒤에서 측정했을 때 상대적으로 농도가 낮은 것을 통해 비산먼지 저감방안으로 간이 펜스 설치 방안을 제시했다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.23-29
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• 2022

가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.483-490
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• 2022

말라리아는 기생충에 의해 발생하는 질병으로 전 세계에 퍼져있다. 말라리아 셀을 인식하는데 일반적으로 두꺼운 혈흔과 얇은 혈흔 검사 방법이 사용되지만 이러한 방법은 많은 수작업 계산이 필요하여 효율성과 정확성이 매우 낮을 뿐만 아니라 빈민국에는 병리학자가 부족하여 말라리아 치명율이 높다. 본 논문에서는 특징 추출기, 잔류 구조와 완전 연결층으로 구성되고, 전이 학습을 이용한 말라리아셀 이미지를 인식하는 모델을 제안한다. VGG-19 모델의 사전 학습된 파라미터가 사용될 때 일부 컨볼루션층의 파라미터는 고정되고, 모델의 데이터에 맞추기 위하여 미세조정이 사용된다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 잔류 구조가 없는 말라리아셀 인식 모델을 구현한다. 실험 결과 잔류 구조를 사용한 모델이 잔류 구조가 없는 모델에 비하여 성능이 우수 하였으며, 최신 논문과 비교하여 가장 높은 97.33%의 정확도를 보여주었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.911-919
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• 2022

본 논문에서는 교육용 로봇을 활용한 음운인식 게임 활동이 만 5세 유아들의 읽기 능력과 읽기 흥미에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해 먼저 만 5세 유아를 대상으로 하는 음운인식 게임 16종을 설계한 후, 로봇이 참여하는 실험집단용 활동과 교사가 주도하는 비교집단용 활동으로 미세하게 조정하였다. 두 가지 활동은 각각 S시 소재 어린이집 2개에 재원하는 만 5세 유아 각 15명을 대상으로 6주간 16회기에 걸쳐 진행되었다. 활동 전후 각 그룹 유아들의 읽기 능력 및 읽기 흥미를 비교한 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육용 로봇을 활용하여 음운인식 게임 활동을 진행한 실험집단이 비교집단보다 읽기 능력 특히, 총점, 단어의미, 탈락, 대치에서 보다 긍정적인 효과를 나타냈다. 둘째, 교육용 로봇을 활용하여 음운인식 게임 활동을 진행한 실험집단이 비교집단보다 읽기 흥미에서 긍정적인 효과를 나타냈다. 향후 연구에서는 교육용 로봇을 활용한 음운인식 게임 활동이 유아의 문식성과 즐거움의 동기에 긍정적 역할을 하는지를 연령별 모형을 수립하고 검증하여 발달적 추이를 살펴볼 계획이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.83-90
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• 2023

컴퓨터 비전에서 흐릿한 영상은 영상 인식률을 저하시키는 중요한 요인이다. 이것은 주로 카메라가 불안정하게 초점을 맞추지 못하거나, 노출시간동안 장면의 물체가 빠르게 움직일 때 발생한다. 흐릿한 영상은 시각적 품질을 크게 저하시켜 가시성을 약화시키며, 이러한 현상은 디지털카메라의 기술이 지속적으로 발전하고 있음에도 불구하고 빈번하게 일어난다. 본 논문에서는 합성곱 신경망으로 설계된 심층 멀티 패치 계층 네트워크(Deep multi patch hierarchical network)를 기반으로 수정된 빌딩 모듈을 대체하여 입력 영상의 디테일을 잡고 주의 집중 기법을 도입하여 흐릿한 영상 속 물체에 대한 초점을 다방면으로 맞추어 영상을 강화한다. 이것은 서로 다른 스케일에서 각각의 가중치를 측정 및 부여하여 흐림의 변화를 차별적으로 처리하고 영상의 거친 수준에서 미세한 수준까지 순차적으로 복원하여 글로벌한 영역과 로컬 영역 모두 조정한다. 이러한 과정을 통해 저하된 화질을 복구하고 효율적인 객체 인식 및 특징을 추출하며 색 항상성을 보완하는 우수한 결과를 보여준다.

• 멤브레인
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• 제33권4호
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• pp.158-167
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• 2023

환경 오염과 천연 자원의 고갈에 대한 증가하는 우려는 환경적으로 지속 가능한 기술의 개발을 촉진했습니다. 퍼바포레이션은 낮은 에너지 소비, 환경 영향 및 성능 효율로 인해 최근 수십 년 동안 주목을 받아 왔습니다. 이 방법은 막이 원하는 선택도를 충족하도록 미세 조정될 수 있기 때문에 화학 종을 분리하고 유기 용매를 탈수하는 데 사용되었습니다. 역삼투 및 증류와 같은 여러 분리 공정은 실험 환경 및 산업 응용 분야에서 모두 활용되고 있습니다. 그러나 퍼바포레이션은 작동 압력 및 온도가 낮고 거부율이 높은 등 여러 이점이 있습니다. 그럼에도 불구하고, 현재 막 기술의 상태만으로는 실용적인 응용에 대한 요구를 충분하게 할 수 없습니다. 반면, 복합막은 유기 물질과 무기 물질의 장점을 모두 활용할 수 있습니다. 많은 연구들이 현재 한계를 해결하기 위해 그래핀 산화물(GO) 및 MXene (MX)과 같은 무기 나노 물질을 고분자 막에 효과적으로 통합했습니다. 이 검토는 투과증발에서의 2D 복합막의 최근 발전을 조사하고 성능 향상을 평가합니다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.83-90
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• 2010

센서는 센서네트워크와 같은 다양한 센서시스템에 응용되고 있는 핵심부품이다. 그러나 센서는 온도에 따른 출력특성과 비선형성을 가지기 때문에 개발이 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 센서의 보정과정이 필요 하지만 현재의 센서보정과정에서는 많은 보정시간과 비용을 요구하고 있다. 그러므로 보정시간과 비용을 최소화할 수 있는 보정시스템개발이 필요하다. 본 논문에서 CO 및 $CO_2$ 센서모듈 개발과 현재의 보정방법에서의 문제점들을 해결할 수 있는 다수센서보정시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 센서모듈, 시스템보드 및 모니터링프로그램 등으로 구성되며 보정은 최소자승법을 기반 한 회귀분석 방법을 사용한다. 제안한 보정시스템의 구성 및 실험결과에 대해 소개하고 결과를 바탕으로 시스템의 유효성을 검증한다.