• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권3호
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• pp.71-78
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• 2011

본 논문은 웨이블릿 도메인 상에서 부모와 자식 부밴드간의 비독립성에 기반한 영상 스테그분석 방법을 제안한다. 제안한 방법은 커버 영상과 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상에 대해 3-레벨 Haar UWT 웨이블릿 변환을 수행하여 12개의 부밴드로 분해한 후 부모와 자식 부밴드간의 통계적 의존성을 분석한다. 이러한 통계적 의존성은 비밀 메시지가 삽입된 스테고 영상의 경우 커버 영상과 상당한 차이를 보이므로 커버 및 스테고 영상을 구분하기 위한 특징으로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 분해된 12개의 각 부모와 자식 부밴드간의 조인트 특성 함수에 대해 첫 9차의 통계적 모멘트를 추출함으로써 총 72차의 통계적 조인트 모멘트를 특징 벡터로 사용한다. 추출된 특징 벡터는 MLP(다층 퍼셉트론 신경망) 분류기에 입력되어 커버 영상과 스테고 영상을 학습하고 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 LSB 및 SS, BSS 삽입 방법에 의한 다양한 삽입률의 스테고 영상을 사용하였으며, 실험 결과 제안한 기법은 기존의 기법에 비해 삽입 정보 유무의 검출율을 향상시킬 뿐만 아니라 판별의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.241-246
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• 2016

Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.162-169
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• 2008

필름 복원은 오래된 필름에서 손상된 영역을 검출하고 복원하는 것으로 최근 고화질의 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 급증함에 따라 많은 연구자들로부터 관심을 받고 있다. 여러 손상요인 중 가장 빈번하게 나타나는 요인은 스크래치다. 따라서 본 논문에서는 모든 종류의 스크래치를 검출하고 이를 복원함으로써 자동으로 스크래치를 제거할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다양한 종류의 스크래치를 제거하기 위하여 스크래치의 공간 정보를 이용한다.: 1) 스크래치는 주변 화소에 비해 밝거나 어두운 밝기 값을 가진다. 2) 대부분의 스크래치는 세로의 가늘고 긴 직선 형태로 나타난다. 제안한 시스템은 스크래치 검출과 스크래치 복원으로 구성된다. 다양한 종류의 스크래치들은 신경망 기반의 텍스처 분류기와 모폴로지 기반의 형태필터링을 통해 검출되며, 검출된 손상 영역은 양선형 보간법을 이용하여 복원된다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위하여 모든 종류의 스크래치에 대해 실험하였고, 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 종류의 스크래치를 강건하고 효율적으로 제거할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.333-340
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• 2022

코로나19는 모두로 하여금 초조하고 불안하게 만들고, 사람들간에는 거리두기가 필요하다. 코로나19로 인해 심리적으로 초조하고 불안 해 지고 거리두기가 필요해졌다. 대학교에서는 학기 초에 정신건강에 대한 단체 평가와 검사가 이루어진다. 본 연구에서는 다층감지기 신경망 모델을 채택하고 훈련시켜 딥러닝을 진행했다. 훈련이 끝난 후, 실제 사진과 동영상을 입력하고, 안면탐지를 진행하고, 표본에 있는 사람의 얼굴 위치를 알아낸 후, 그 감정을 다시 분류하고, 그 표본의 예측한 감정 결과를 그림으로 보여주었다. 결과는 다음과 같다. 테스트 시험에서는 93.2%의 정확도를 얻었고, 실제 사용에서는 95.57%의 정확도를 얻었다. 그중 분노의 식별율은 95%, 혐오의 식별율은 97%, 행복의 식별율은 96%, 공포의 식별율은 96%, 슬픔의 식별율은 97%, 놀라움의 식별율은 95%, 중립의 식별율은 93%이었다. 본 연구의 고효율적 정서 식별 기술은 학생들의 부정적 정서를 포착하는 객관적 데이터를 제공 할 수 있다. 딥러닝의 감정식별 시스템은 심리건강을 향상하기 위한 데이터들을 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.249-251
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• 2022

본 연구에서는 뇌파를 이용하여 드론을 제어하기 위한 기계학습을 논의한다. 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 제어대상으로 정의하였고 이를 제어하기 위한 뇌파의 신호를 전두엽을 대상으로 하는 Fp1·Fp2 2채널 건식 전극(NeuroNicle FX2) 뇌파 측정장비를 통하여 5.19초동안 각 제어대상과 연관된 행동의 운동 심상을 눈을 뜬 상태에서 측정(Sampling Rate 250Hz, Cutoff Frequency 6~20Hz) 하였다. 측정된 뇌파신호에 대해 매틀랩의 분류학습기를 이용해서 삼중 계층 신경망, 로지스틱 회귀커널, 비선형 3차 SVM 학습을 실시하였으며 학습결과 로지스틱 회귀 커널 학습에서 드론의 이륙과 전진, 후진, 좌측 이동 그리고 우측 이동을 위한 가장 높은 정확도를 가지고 있음을 클래스 참양성률로 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.173-198
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• 2016

본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.101-108
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• 2020

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로 환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위장관 교차점을 추정하였을 때, 88% 환자는 위장에서 소장으로 변화하는 위장관 교차점(유문판) 의심 구역 안에 들어왔으며, 소장에서 대장으로 변화하는 위장관 교차점(회맹판)의 경우 100% 환자가 위장관 교차점 의심 구역 안에 들어온 것을 확인할 수 있었다. 100프레임 범위로 위장관 교차점 의심 구역을 찾을 수 있었으며, 판독자가 초당 10프레임의 속도로 판독을 진행한다면 10초안에 위장관 교차점을 찾아낼 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.57-65
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• 2010

본 논문은 스테가노그래피 알고리즘에 대한 블라인드 스테그분석 기법을 제안한다. 제안하는 스테그분석기법은 두 가지 형태의 특징 벡터를 추출한다. 첫 번째로, 영상에 정보를 은닉한 후 웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성이 변한다는 것을 관찰하고 히스토그램의 위치 변화를 특징으로 이용한다. 두 번째로, 웨이블릿 특성 함수의 통계적 모멘트를 특징으로 이용한다. 첫번째 형태의 특징은 영상을 3-레벨 웨이블릿 변환하여 9개의 고주파 부대역에서 각각 하나의 특징을 추출하여 총 9개의 특징 벡터 얻는다. 두 번째 형태의 특징은 각 부대역별로 3차 모멘트까지 추출하여 39개의 특징 벡터를 얻는다. 총 48개의 특징 벡터를 교사학습을 이용하여 학습한 후 스테고 영상과 커버 영상을 분류한다. 다층 퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 두 가지 형태의 특징을 입력으로 하여 삽입 데이터의 존재유무를 판별한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여 CorelDraw 데이터베이스 영상이 사용되었고 LSB 방법과 SS방법, blind SS방법, F5방법으로 다양한 삽입률의 스테고 영상을 생성하여 실험한다. 민감도와 특이도, 에러율, ROC 커브 면적 등을 이용하여 제안 방법이 기존의 스테그분석 방법보다 삽입 정보 유무를 검출하는데 효과적임을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 전기의세계
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• 제27권5호
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• pp.33-54
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• 1978

(차례) 1.산학협동심포지업 (1)우리나라에서의 연구개발과 산학협동 (2)산학협동과 산업계의 역할 (3)산학협동의 현황과 진로 2.학술회의A (1)전력게통의 계층구조와 협조원리에 관한 연구 (2)2중층괴상회전자 유도전동기의 이론해석 (3)초고주파가열장치에 사용하는 철공진변압기의 해석적 설계 (4)한국전기기시험연구소 대전력단락 시험설비설계 (5)직류전동기제어를 위한 Thyristor Chopper정류회로에 관한 연구 (6)선로의 개폐정보를 포함하는 전력계통의 상태추정 (7)단일신경세포에 대한 ITEM 신호 특성 3.학술회의B (1)MMM-1 Computer System의 설계 및 제작 (2)Adaptive Delta Modulation System의 성능비교 연구 (3)6GHZ FMD마이크로파 무선전송장치의 개발 (4)적선도에 의한 회로망함수의 결정 (5)동맥혈압의 해석과 그의 전기적 유사모델 (6)피부감각의 정보전달 특성에 관하여 (7)선형직접회로의 공정설계 및 그 특성 조성 (8)DH L.D의 전기적포화현상에 관한 이론적 해석 (9)Potocoupler를 이용한 Isolator 4.학술회의C (1)Al-Al$_{2}$O$_{3}$ -Al박막구조의 전기적 특성 (2)이종금속에 샌드위치된 고분자물질의 단락전조 (3)유전체가 일부체워진 직 6면체의 캐비티의 다중모오드 해석 (4)반도체 가스 검지소자의 제조 및 그의 전기적 특성 (5)실리콘 산화공정에 대한 실험적 고찰 (6)진공증착법에 의한 InSb 박막제도에서 열처리효과 (7)(Ba$_{1}$-xBix) Tio$_{3}$ PTC thermistor의 첨가량의 최적건안 (8)금속박막증착시 두께조절 5.특별강연회 (1)일본에 있어서의 절력계통공학연구 (2)Linear Motor의 최근개발동향량도 높았다. valine과 leucine 및 aspartic acid, glycine과 glutamic acid, leucine과 aspartic acid 간에는 고도의 정상관, glycine과 serine, valine과 phenylalanine, threonine과 proline, phenylalanine과 arginine, methionine과 glutamic acid, histidine과 lysine 간에는 유의 정상관, 그리고 isoleucine과 lysine 간에는 유의한 부상관이 있었다. 4. lysine 함량은 단백질 함량과 정산곤, isoleucine 함량은 단빅질 함량과 부상관을 보였으며, alanine, valine, leucine 함량은 지방함량과 각각 유의한 정산관을 보였다. 5. 대두 단백질은 7.5% acrylamide gel 전기영동에 의해 품종에 따라 12～16개의 구성분으로 분리되었으며, 이들중 주구성분들은 상대이동도가 0.06(a), 0.14(b). 0.24(d) 이었고, 구성분 b의 함량이 품종간에 가장 변이가 컸으며, 구성분 b는 그밖의 주요 구성분들의 함량과 부의 상관이 있었고, 구성분 a는 단백질 함량과 정상관이 있었다. 6. 종실단백질 구성분들의 조합 특성 면에서 공시 86품종은 11개 유형군으로 분류되었으며, 우리나라와 일본품종은 미국품종에 비해 단백질구성분 조성이 훨씬 다양하였다. 7. 이동도가 매우 빠른 단백질 구성분 o(Rm 0.77) p(Rm 0.81)를 모두 갖고 있는 품종은 3품종, 모두 갖고 있지 않은 품종은 1품종이었고, 나머지 82품종은 o나 p중 한 구성분을 갖고 있었으며 그 분포율은 30 : 65 이었는데 미국계 품종은 우리나라 품종에 비해 구성분 o를 간고 있는 비율이 현저히 적었다. 8. 대두 종실은 개화후 22일까지 완만히, 그 이후 20～30일간 급속히