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심층학습을 이용한 영상정보 기반 호흡신호 분류 (Classification of Respiratory States based on Visual Information using Deep Learning)

  • 송주현;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.296-302
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    • 2021
  • 본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.

손목 움직임 기반 휴식, 걷기, 달리기 분류에 관한 연구 (A Study on Method of Classification by Walking Resting and Running Based on Motion of Wrist)

  • 하정호;김준호;최선탁;조위덕
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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    • pp.172-175
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    • 2016
  • 본 논문은 손목에 부착된 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 움직임 기반의 휴식, 걷기, 달리기(느린속도, 빠른속도)를 분류하는 방법에 관한 연구이다. 초당 32회 표본 값의 가속도 정보에서 특징 신호인 평균, 표준편차를 산출하고 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다. 분류 기준이 모호한 상태전이 신호에 대해 6가지 상태로 분류하여 구해진 총 10개의 행동상태 정보를 2차원 평면에 사영하고 최종적으로 K-means 군집화 기법을 적용하여 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다.

다중 시기/편광 SAR 자료를 이용한 지표 피복 구분

  • 박노욱;지광훈;권병두
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 한국지구과학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.79-84
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    • 2005
  • 이 논문에서는 구름과 같은 기상 상태의 제약 없이 자료 획득이 가능한 SAR 자료를 이용하여 토지 피복 특성을 구분하고자 하였다. 기존 단일 주파수, 편광 상태의 자료만을 제공하는 SAR 자료를 이용한 분류에서의 낮은 분류 정확도를 향상시키고자 이 논문에서는 다중 시기 C 밴드 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공하는 Radarsat-1(HH)와 ENVISAT(VV) 자료를 분류에 이용하였다. 분류 기법으로 Random Forests를 적용한 결과, 단일 편광 상태의 자료만을 이용하였을 때에 비해서 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

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대화 상태 추적 모델을 활용한 공황 장애 점진적 조기 위험 검출 시스템 (Incremental Early Risk Detection using Dialogue State Tracking for Panic Disorder)

  • 이채빈;이근배
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.497-501
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    • 2022
  • 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.

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하천의 생태보전과 수량확보

  • 최지용
    • 하천과문화
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    • 제2권4호
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    • pp.113-119
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    • 2006
  • 우리나라의 하천의 경우에도 환경생태 평가지수 방법과 같은 하천의 생태를 평가하고 분류할 수 있는 방안을 도입하여 하천의 상태에 따라 하천의 환경 상태를 분류하고 각 상태에 적정한 하천유지유량을 공급할 수 있도록 하는 방법을 모색하는 것도 고려해 볼 수 있다.

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딥러닝 네트워크를 통한 택배 상자 파손 분류 (Classification for the Breakage of the Package Boxes using a Deep Learning Network)

  • 김은강;김성하;신혜선;김소연;이범식
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.250-253
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    • 2022
  • 본 설계에서는 택배의 현재 상태를 확인 후 택배 상자의 파손 유무를 분류하고 사진으로 제공하는 기술을 제안하였다. 본 설계에서는 딥러닝 네트워크를 통해 훈련된 인공지능을 통해 일반 상자와 파손 상자를 분류하고, 파손 상태일 시 소비자와 택배사에 알람으로 보고하는 것을 주 기능으로 하고 있다. 딥러닝 네트워크 훈련을 위해 약 1,000장의 데이터셋을 직접 구성하고 학습하였다. 본 설계에서 사용된 택배 상자 파손 여부 분류기의 분류 정확도는 93.33%이고, 이 분류 성능은 택배 상자의 상태를 분류하는 데 있고, 정확도의 분류 성능이라고 할 수 있다.

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자동 변화 감지를 위한 딥러닝: 벚꽃 상태 분류를 위한 실시간 이미지 분석 (Deep Learning for Automatic Change Detection: Real-Time Image Analysis for Cherry Blossom State Classification)

  • 박승보;김민준;김근미;김정태;김다예;함동균
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.493-494
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    • 2023
  • 본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.

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컴퓨터 사용자의 감성상태 및 감성유발상황에 관한 연구 (Identifying emotion states of users and the related situations under computer environment)

  • 박흥국;임좌상;황민철;이재광
    • 한국감성과학회:학술대회논문집
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    • 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.67-71
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    • 1999
  • 본 연구는 감성의 객관적 분류기술을 기반으로 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 감성컴퓨터를 개발하기 위한 목적으로 진행되었으며, 컴퓨터 사용자를 대상으로 컴퓨터 사용 시에 자주 경험하는 감성상태를 나타내는 어휘와 감성유발상황을 브레인 스토밍과 설문을 통하여 조사하고 분석 및 분류하였다. 컴퓨터 사용자가 컴퓨터를 사용할 때 느끼는 감성상태를 표현하는 어휘는 쾌.불쾌 및 각성.이완의 2 차원적으로 분류하였으며, 컴퓨터 작업환경에서 감성상태를 유발하는 상황도 결과적으로 2 차원적으로 분류되었다. 이는 2 차원적 감성분류알고리즘의 개발과, 특히 부정적 감성을 경감시킬 수 있는 사용자 인터페이스 개발을 위한 기초연구에 활용될 수 있다.

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접지임피던스 및 접지전류 분류율 계산 프로그램 개발 (Computation Programs for Grounding Impedance and Shunt Current Ratio of Grounding System)

  • 김재이;고영혁
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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    • pp.228-229
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    • 2002
  • 접지설계시, 과도상태와 정상상태의 접지진단을 위해서는 무엇보다도 접지전류의 분류상태를 정확히 측정하는 기술의 확립이 필요하며, 필드측정의 타당성 검증을 위해서는 시뮬레이션이 병형되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 접지임피던스 및 접지전류 분류율 계산을 정확하게 실행하여 필드측정치에 대한 검증과 접지설계의 안정성과 경제성을 도모하기 위한 효과적인 프로그램을 개발하였다.

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물질의 세 가지 상태에 대한 개념 변화에 초등교사들의 토론이 미치는 영향과 분류활동 결과의 분석 (The Effect of Elementary School Teachers’ Discussion on Their Conceptual Changes Related to Three States of Matter and Analysis of Results of Classification Activities)

  • 최정인;백성혜
    • 대한화학회지
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    • 제59권4호
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    • pp.320-335
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    • 2015
  • 이 연구의 목적은 생활에서 접할 수 있는 다양한 물질들을 분류하는 활동을 통하여 초등교사의 물질의 세 가지 상태에 대한 개념을 조사하고, 분류활동 결과에 대한 토론을 통해 개념변화가 이루어진 후 새롭게 분류한 결과가 합의에 도달하는지 알아보는데 있다. 이를 위하여 교육대학원에서 초등과학교육을 전공하는 초등 교사 25명과 I지역 소재의 초등 교사 10명을 선정하였다. 이들에게 분류 활동을 포함한 검사지의 투입과 분류 활동의 관찰, 그리고 면담을 통하여 자료를 수집하였으며, 수집된 자료는 양적 분석과 질적 분석을 병행하여 분석하였다. 연구 결과 초등교사는 주로 거시적 관점으로 물질의 세 가지 상태의 개념을 이해하고 있었고, 순물질이 아닌 혼합물일 경우 물질의 상태 분류에 어려움을 겪었다. 분류 결과에 대한 토론 후 교사들의 개념은 변화하였으며 새롭게 만들어진 개념으로 분류활동을 하였을 때 그 결과 역시 합의점에 도달하지 못하였다. 이러한 연구의 결과는 과학의 개념이 모든 사람에게 동일하게 합의되는 과정이 쉽지 않음을 보여준다. 따라서 분류라는 과학탐구과정이 갖는 본성의 이해를 도모하고 다양한 물질을 상태 분류할 수 있는 기능을 향상시킬 수 있도록 하는 교사교육이 요구된다. 더불어 혼합물의 분류에 대한 논의도 필요하다.