• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권11호
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• pp.403-408
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• 2014

Internet of Things(IoT) 시대에 우리 생활 주변의 많은 사물 또는 객체가 인터넷상에서 연관될 수 있다. IoT 시스템의 구축을 위해서는 다양한 네트워크로 연결된 센서 및 계측장치를 갖는 사물을 통해 IoT 환경의 센싱 데이터를 획득하고 수집을 위한 컴포넌트 개발이 필요하다. 이러한 IoT 시스템은 다양한 형태로 분산되며, 추가적으로 이러한 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 애플리케이션 간의 자료전달을 위한 요구사항으로 상호운영성을 만족해야 한다. 이 논문에서는 비동기 기반 메시징 시스템을 기반으로 한 IoT 시스템의 참조 아키텍처를 설계한다. 참조 아키텍처는 IoT 시스템을 설계과정에서 사용한다. 여기서는 참조 아키텍처의 적용을 위한 실시간 특성의 데이터 스트림 관리 방법을 논의한다. 그리고 이들 데이터의 생산 및 소비를 위한 파이프-필터 기반 프로토타입을 pub/sub 메시징 시스템인 NaradaBrokering을 활용하여 구성하는 방법을 논의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.193-202
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• 2021

고정밀 지도의 갱신은 정사영상 또는 점군 데이터 등을 원천 자료로 하여 기하 정보를 우선적으로 수정한 이후 지도를 구성하는 공간객체들 간의 연관관계를 재정립하는 방식으로 진행된다. 이러한 일련의 과정들은 기하 정보를 처리하는 데에 많은 시간을 소요하므로 차량의 실시간 경로 계획(Real-time route planning)에 빠르게 적용되기 어렵다. 따라서 이 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 경로 계획을 위한 도로 연결구조를 우선적으로 업데이트 하는 방식 및 도로 네트워크의 특징을 고려한 그래프 구조의 저장 유형을 제안하였다. 또한 제안된 방법을 실제 도로 자료에 적용해 봄으로써 실시간 경로 정보 전송 시의 활용 가능성에 대해 검토하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.80-91
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• 2010

이미지 데이터가 증가함에 따라 효율적인 검색을 위해서 이미지 데이터를 구조화해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이미지 데이터를 구조화하기 위한 대표적인 방법으로는 클러스터링이 있다. 그러나 기존 클러스터링 방법들은 클러스터링을 수행하기 전에 매개변수로서 클러스터의 개수를 사용자로부터 제공 받아야 되는 어려움이 있다. 본 논문에서는 클러스터의 개수를 사용자에게 제공 받지 않고 이미지 데이터를 클러스터링 하는 방안에 대해서 논의 한다. 제안하는 방안은 객체들 간의 상호 연관관계를 이용하여 매개변수 없이 데이터의 감추어진 구조나 패턴을 찾아내는 방법인 Cross-Association을 기반으로 한다. 이미지 데이터 클러스터링에 Cross-Association을 적용하기 위해서는 먼저 이미지 데이터를 그래프로 변환해야 한다. 그런 후에 생성된 그래프를 Cross-Association에 적용시키고 그 결과를 클러스터링 관점에서 해석한다. 본 논문에서는 또한 Cross-Association을 기반으로 계층적 클러스터링 하는 방법과 아웃라이어 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안하는 방법의 우수성을 규명하고 이미지 데이터를 클러스터링 하는데 적절한 k-최근접 이웃검색에서의 k값과 더 나은 그래프 생성 방법이 무엇인지를 제시한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권5호
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• pp.391-400
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• 2004

서로 다른 종류의 영상을 정확하게 연관시켜 복합적인 정보를 제공하는 다중모달리티 의료 영상정합기법 중 표면정보 기반 영상정합에서는 일반적으로 동일 대상에 대한 서로 다른 모달리티에서 추출된 표면 윤곽정보 사이의 거리를 최소화함으로써 매칭이 이루어진다. 그런데 동일대상에 대해 취득되는 서로 다른 두 모달리티는 관심 영역 상의 표면 특성이 서로 유사하다. 그러므로 다중모달리티 영상정합에서 표면거리와 함께 표면의 형태 특성을 고려하여 두 영상을 매칭하는 방법이 정합결과의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 동일 대상의 서로 다른 두 모달리티 뇌영상 간의 표면거리와 표면곡률을 최적화하는 정합기법을 제안한다. 영상정합은 참조영상과 테스트영상에 대한 표면정보 생성과 이 두 개의 표면정보를 최적화하는 단계로 구성된다. 표면정보 생성 단계에서는 두 모달리티로부터 관심영역의 윤곽선을 추출하고, 이 중 참조 볼륨의 윤곽선에 대해서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 구성하게 된다. 최적화 단계에서는 표면거리맵과 표면곡률맵을 참조하는 최적화 평가함수(cost function)에 의해 두 객체의 표면거리 차이와 표면곡률 차이를 최소화하는 정합 변환 값이 결정되고, 이것이 테스트영상의 변환에 적용되어 결과적으로 두 영상이 정합 되게 된다. 제안된 최적화 평가함수는 표면거리 정보만을 사용하는 평가함수에 비해 보다 견고한 정합 정확도를 보였으며 또한 본 연구는 정합결과의 볼륨 가시화를 통해 효율적인 영상 분석 수단을 제공하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.51-58
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• 2022

첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권6호
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• pp.885-899
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• 2018

본 연구는 그간 탐구 및 실험중심의 교육이 미비했던 고등학교 현장에 '과학탐구실험'이 신설 도입됨에 따라 교사의 과학탐구실험 실행과 그 과정에서 발생하는 모순을 문화역사적 활동이론(CHAT)의 관점으로 심층적으로 분석하였다. 연구참여자는 경기도에서 과학탐구실험을 전담하고 있는 신교사로, 1학기의 과학탐구실험 수업 운영에 대한 반성을 시작으로 2학기 과학탐구실험 수업 운영과 함께 과학탐구실험 운영과 관련된 활동체계 요소를 중심으로 참여자에 대한 면담, 수업에 대한 참여관찰, 과학탐구실험 운영과 관련된 현지자료 등을 분석에 사용하였다. CHAT의 6가지 활동체계 요소를 중심으로 신교사의 과학탐구실험 실행에 대한 기술적 분석을 실시하였으며, 신교사의 활동체계 내에서 발생하는 모순을 규명하였다. 신교사의 통합과학과 과학탐구실험 실행 전반에 걸쳐 드러나는 모순은 신교사(주체)와 동료교사와의 공유된 책무성의 부재(분업) 사이에서, 그리고 신교사(주체)와 상반된 내용의 직무 연수(공동체) 사이에서 발생하였다. 신교사의 과학탐구실험 실행 과정에서의 특이적 모순은 교과 특성에 대한 인식(주체)과 업무분장 시기(규칙), 탐구실험의 특징(객체)과 미비한 실험실 환경과 도구준비 과정(도구), 그리고 과학탐구실험의 목표(객체)와 평가 지침(규칙) 사이에서 발생하였다. 이러한 모순은 직 간접적으로 신교사의 과학탐구실험 교수 실천에 영향을 끼쳤으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 교사의 과학탐구실험 수업 실행을 지원하고 촉진할 수 있는 활동체계가 조성되기 위한 지원과 구조적 체제가 마련되어야 할 필요가 있다. 본 연구는 과학탐구실험이라는 신설 교과를 운영하는 과정에서 교사를 둘러싼 문화적, 구조적 요인들과 활동체계 요소들의 연관 속에서 발생하는 모순에 주목하였다는 점에서 의의가 있다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제4권2호
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• pp.66-83
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• 2007

본 연구의 목적은 성악심리치료활동이 자기의식 수준 변화에 미치는 영향을 알아보고 자기의식 수준의 차이에 따라 자기보고서에 보고하는 내용이 어떻게 다른지를 알아보는 데에 있다. 본 연구는 서울시에 위치하고 있는 E 대학교에 재학 중인 여대생 3명을 대상으로 총 10회로 약 60분간 진행되었다. 연구에 참여한 이들은 음악치료 프로그램 지원자 모집에 자발적으로 지원한 자들이며, 연구에 사용된 성악심리치료 프로그램은 4단계로 구성되었다. 성악심리치료활동을 통한 대상자의 자기의식 수준 변화를 알아보기 위해 사전사후에 자기의식검사를 실시하였으며, 매 회기 성악심리치료활동을 마친 후 자기보고서를 작성하여 보고 내용의 변화를 분석하였다. 본 연구에서는 첫째로 성악심리치료활동이 자기의식검사 점수 변화에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 성악심리치료 프로그램의 실시 전후에 자기의식검사를 실시한 결과, 자기의식검사 전체 점수와 하위개념 점수가 개인별로 다른 변화를 보였다. 자기의식검사의 전체 점수와 하위개념 점수의 사전사후 점수에는 나타나지 않은 변화를 살펴보기 위해 문항별 변화를 알아본 결과, 총 28문항 중에서 대상자 A는 13개, 대상자 B는 16개, 대상자 C는 19개의 문항이 1-2점씩 변화하였다. 이는 점수의 변화율에는 나타나지 않은 결과로 위의 내용들을 종합하면, 성악심리치료활동이 자기의식검사의 하위개념 점수의 증감에 영향을 미친다는 결론을 유추할 수 있다. 둘째로는 매 회기를 마친 후 자기보고서에 보고된 내용의 분석을 통해 성악심리치료활동이 진행되는 동안 자기의식 수준의 차이에 따라 자기보고서에 보고하는 내용이 어떻게 다른지를 알아보고자 하였다. 질적 분석 결과, 자기의식의 개인차에 따라 자신을 목소리로 표현하는 것에 대한 인식, 자신의 목소리에 대한 인식, 타인이 의식되는 정도와 내용이 회기와 개인별로 다르게 나타났다. 분석된 자기보고서의 내용을 구체적으로 살펴보면, 사적자기의식 점수와 공적자기의식 점수가 상대적으로 높은 대상자 A는 자신의 내적 사고와 감정에 대한 측면을 많이 의식하고, 사회적 객체로서의 자신에게 주의를 집중하는 경향이 자기보고서에 많이 나타났다. 또한 감정적 풍부함, 예술적 호기심과 같은 긍정적 정서 경험과 함께 특성, 상태 불안, 신경증적 경향성 등의 부정적 정서도 많이 나타났다. 반면, 대상자 A와 함께 사적자기의식 점수와 공적자기의식 점수가 상대적으로 높은 B의 경우 사회적 객체로서의 자신에게 주의를 집중하는 경향은 A와 비슷하나, 다른 사람 앞에서 불안해하고 당황하는 사회불안 관련 경향이 많이 보고되었다. 마지막으로, 다른 참여자들에 비해 상대적으로 낮은 자기의식점수를 보이는 대상자 C는 대상자 A와 B에 비해 자신의 타인을 의식하는 경향이 상대적으로 적게 보고되었으며, 특성, 상태 불안과 같은 부정적 정서도 적게 보고되었다. 이 연구는 자기의식으로 인해 활성화되는 자기평가과정으로 인해 어려움을 겪는 이들을 위한 연구라는 점과 자기(Self)와 밀접하게 연관된 목소리를 주로 사용한다는 점, 그리고 기술적 어려움의 해소를 위해 성악기술훈련을 실시하였다는 점이 의미가 있다. 또한 성악심리치료활동을 통해 정신건강과 성격발달에 긍정적인 변화를 가져올 수 있다는 사실을 시사한다.