• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.936-939
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• 2022

최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.848-859
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• 2022

본 논문은 일반적으로 사용되는 2D 디스플레이 또는 HMD (Head-Mounted Display) 기반 VR (Virtual Reality, VR) 서비스에서 탈피하여, 대형 가상현실 공연장을 위한 360도 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Phase 1, 2, 3의 연구개발 단계를 밟아 6DoF (Degrees of Freedom) 시점 자유도를 지원하는 360도 비디오 스트리밍 시스템을 개발하는 것을 최종목표로 하고 있으며, 현재는 Phase 1: 대형 가상현실 공연장을 위한 3DoF 360도 비디오 스트리밍 시스템 프로토타입의 개발까지 완료되었다. 구현된 스트리밍 시스템 프로토타입은 서브픽처 기반 Viewport-dependent 스트리밍 기술이 적용되어 있으며, 기존 방식과 비교하였을 때 약 80%의 비트율 감소, 약 543%의 영상 디코딩 속도 향상을 확인하였다. 또한, 단순 구현 및 성능평가에서 그치지 않고, 실제 미국 UCSB (University of California, Santa Barbara)에 위치한 대형 가상현실 공연장 AlloSphere에서의 시범방송을 수행하여, 향후 Phase 2, 3 연구단계를 위한 연구적 기반을 마련하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.119-133
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• 2022

음식 문화 및 산업과 관련한 대표적 특징들 중에는 음식 배달 주문 산업이 성장하고 있다는 것과 유튜브와 같은 1인 미디어에서의 소위 '먹는 방송' (먹방)이 최고의 인기 콘텐츠로 자리 잡았다는 사실 등을 거론할 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에 근거하여 두가지 초점을 두어 연구하고자 하였다. 먼저, 유튜브 먹방과 먹방 댓글에서 확인되는 대중들의 감성이 관련 음식의 배달 이용 건수에 영향을 미치는지를 회귀분석 모형을 통하여 확인하고자 하였다. 다음으로, 대한민국에서 대표적인 주문 음식인 치킨의 배달 이용 건수 데이터와 유튜브 먹방 댓글 데이터와 날씨 데이터를 활용하여, 머신 러닝을 통한 치킨 배달 주문 예측 모형을 구현하였다. 2015년 6월 3일부터 2019년 9월 30일까지 총 1,580개의 데이터를 활용하였고, 날씨 변수로서의 온도, 습도, 강수량과 유튜브 먹방 변수로의 영상에 달린 댓글 수, 댓글의 긍정어 수, 중립어 수, 부정어 수 등을 수집하였다. 본 연구에 활용된 데이터의 유튜브 먹방과 먹방 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하기위해 선형 회귀 방법론을 사용하였으며, 예측모델을 위해 사용된 머신 러닝은 Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest, Gradient Boost이다. 본 연구를 통해 유튜브 먹방과 댓글의 감성이 배달 이용 건수에 영향 미침을 확인하였고 예측 모형 또한 기존 모델보다 성능이 좋아짐을 Root Mean Square Error 값을 통하여 확인하였다. 본 연구는 먹방의 광고 효과를 확인하였으며, 배달 업종에서의 경영에 활용할 수 있는 함의를 제공하고자 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.57-66
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• 2022

도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.274-284
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• 2022

국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R²는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R² = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R² = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2022

고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.

• 청정기술
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• 제16권2호
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• pp.117-123
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• 2010

본 연구에서는 Au(I) 이온을 함유한 시안 용액으로부터 다른 형태의 금을 회수하기 위하여 생체흡착 후 탈착하는 방법과 생체흡착 후 회화하는 방법을 제안하였다. 생체흡착제로는 아미노산 발효 공정에서 발생하는 균체 폐기물(Corynebacterium glutamicum)을 사용하였다. 바이오매스의 흡착 특성을 알아 보기 위하여 pH edge 실험을 수행하였으며, 그 결과 흡착성능은 pH 2-3 부근에서 우수한 결과를 보였다. 또한, 등온흡착 실험 결과를 Langmuir 모델에 적용한 결과 Au(I)의 최대 흡착량은 pH 2.5에서 35.15 mg/g이었다. 흡착 속도론 실험을 통해 흡착 평형은 60분 이내의 짧은 시간 내에 이루어지는 것을 확인하였다. Au(I)을 회수하기 위하여 바이오매스에 흡착된 Au(I)을 탈이온수를 이용하여 탈착을 시켰으며, 탈착효율은 91%로 평가되었다. 이 결과는 바이오매스를 이용하여 흡착과 탈착을 통해 1가 금을 효과적으로 회수할 수 있음을 보여준다. 영가 형태로 회수하기 위하여, 금을 흡착하고 있는 생체흡착제를 회화하여 환원된 형태의 금을 성공적으로 회수하였으며, 회분 중 금의 순도는 85% 이상이었다. 따라서 본 연구에서 제시한 생체흡착 후 탈착(1가 형태) 공정과 생체흡착 후 회화(영가 형태) 공정은 회수하고자 하는 금의 산화수에 따라 선택하여 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.200-208
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• 2022

본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권2호
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• pp.62-76
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• 2023

최근에 활발히 적용되고 있는 머신러닝 기반 탄성파 내삽 기법들은 대부분 모음 자료를 2차원 영상화 하여 빠짐을 채우는 방법으로 하는 훈련(training)-추론(inference) 전략에 기초하므로 완벽히 채워진 다수의 모음자료가 훈련을 위해 필요하게 된다. 이 연구는 이와는 달리 트레이스 기반 내삽을 수행하는 내삽 기술의 훈련-추론 전략을 기본으로, 불규칙한 빠짐이 있는 현장자료 만을 이용하여 훈련-추론을 모두 수행할 수 있는 머신러닝을 이용한 트레이스 기반 불규칙한 빠짐의 내삽 기술을 제시하였다. 이 연구에서는 불규칙한 빠짐이 있는 자료를 훈련과 추론에 체계적으로 사용하는 최대 연속빠짐 간격에 따라 정해지는 네트워크를 구성하는 방법 및 훈련하는 방법을 기술하였다. 또한, 서호주 Exmouth Sub-basin 지역의 Vincent 유전에서 얻어진 시간 참반사 보정된 탄성파 자료에 개발된 방법을 적용한 후, 예측 결과를 전통적인 내삽 방법의 결과와 비교 및 분석하였다. 신호대잡음비나 구조유사성과 같은 정량적인 지표를 통해 두 방법 모두 내삽 성능이 높은 것을 확인하였으며, 모든 주파수 대역에서도 골고루 좋은 결과를 보임을 확인하였다.