이미지에서의 자동 객체 인식은 컴퓨터 비젼 및 패턴 분석을 포함한 많은 분야에서 아주 중요한 이슈중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰과 같은 개인용 이동형 단말기가 빠르게 보급되면서, 그러한 기술들을 지원할 필요성이 커지게 되었다. 이러한 단말기들은 대개 카메라, GPS, 가속도 센서 등과 같은 장치들을 갖추고 있으며 사용자들에게 다양한 서비스를 편리한 인터페이스를 통해 제공하고 있다. 하지만 제한된 시스템 자원 때문에 처리속도가 비교적 느리다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 전처리 과정과 단순 지역 특징을 기반으로 한 객체 인식 성능 향상 기법을 제안한다. 전처리 단계에서는, 우선 객체 종류별 이미지로부터 각 객체의 특징이라고 생각되는 부분을 자동으로 판별하고 비슷한 부분끼리 분류한 다음 이들의 특징을 추출하고 학습한다. 질의 영상에 대해 우선 지역 특징 후보들을 파악한 다음 전처리 과정에서 학습된 정보와 비교하여 객체인식을 하게 된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 객체 인식 성능을 보인다.
본 연구에서는 펜톤산화 공정을 축산폐수의 전처리 시스템으로 활용하고자 초기 pH, $H_2O_2/Fe^{2+}$ 비율, $H_2O_2/Fe^{2+}$ 약품주입량, 응집 및 침전을 위한 중화제 등과 같은 펜톤산화의 적정 운영조건을 도출하는 실험적 연구를 실시하였다. 적정 조건을 도출하기 위해 교반시험기를 이용하여 120 rpm에서 2시간 동안 각 조건을 변화시키면서 펜톤산화 반응을 진행한 후 2시간 동안 침전시켜 그 상등액의 잔류 과산화수소, $COD_{Cr}$, SS 등을 분석하였다. 실험결과 도출된 최적조건은 초기 pH는 4, $H_2O_2/Fe^{2+}$비율은 10:1, $H_2O_2/Fe^{2+}$ 약품주입량은 5,000/500mg/L 그리고 중화제로는 $Ca(OH)_2$가 양호한 것으로 나타났다. 이러한 최적 조건에서 펜톤산화에 의해 축산폐수의 $COD_{Cr}$ 제거율은 43% 그리고 SS는 84%의 제거율을 나타내었다.
본 논문은 전처리를 이용하여 고해상도 영상을 얻어내는 효율적인 이미지 스티칭 기술을 제안한다. 2D스캐너는 문서처리를 위해 다양한 분야에서 꾸준히 사용되고 있으나 용지 크기 및 재질의 제한을 가지고 있다. 이런 한계를 저가 시스템으로 극복하기 위해서, 본 논문에서는 고해상도의 파노라마 영상을 생성하기 위한 효율적인 영상 스티칭 방법을 제안한다. 크기가 큰 문서를 모바일폰을 이용하여 스캔하기위해서, 촬영 높이를 고정해줄 간단한 휴대형 거치대를 이용하여 입력 영상 집합을 준비한다. 영상 정합 성능을 개선하기 위해서 전처리를 적용한 후, 연결 포인트를 검색한다. 알파 블렌딩으로 고해상도의 파노라마 이미지를 생성한다. 제안하는 기술은 기존 기술인 Open CV가 제공하는 영상 스티칭 기술보다 빠르고 간편하게 결과 영상을 제공한다. 실험 결과는 제안하는 기술이 기존 방법보다 약 3배 빠르며 성능 또한 더 우수함을 보여준다.
일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 두 단백질의 구조적 유사성을 기반으로 한 단백질 비교를 위해서 전처리 기법으로서의 주성분분석기법을 소개한다. 기존의 백본 및 알파탄소 간의 거리행렬(distance matrix), 2차 구조 비교기법, 구역(segment)단위의 비교 기법과 같은 단백질 비교 기법들은 위치이동(translation)와 회전(rotation)에 불변한(invariant) 차이를 구하기 위하여 거리행렬을 이용하였다. 그리고, 난 다음 이들의 최적화 과정을 거쳤다. 그러나, 본 논문에서 제시하는 전처리 기법으로서의 주성분분석기법은 단백질 구조를 전체적인 구조 관점에서 위치를 정렬시킨 후에 단백질 간의 구조를 비교하는 방식이다. 단백질의 구조의 방향성(Orientation)을 맞춘 다음에는 다양한 단백질 표현으로 구를 비교할 수 있다. 본 논문에서는 두 단백질의 구조의 유사성을 측정하기 위한 간결한 단백질 표현(representation)으로 3 차원 에지 히스토그램을 사용하였다. 이 기법은 방향성을 정렬하기 위하여 기존의 방법에서 사용되었던 반복적인 거리계산을 통한 최적화하는 과정을 없앰으로써 단백질 구조 비교 시간을 단축할 수 있는 새로운 단백질 구조 비교 패러다임을 가능하게 한다. 따라서, 이 패러다임을 통하여 적절한 단백질 구조 방향성 정렬과 단백질 구조 표현을 이용한 단백질 구조 비교 검색 시스템은 많은 양의 단백질 구조 정보로부터 원하는 형태의 단백질 구조를 빠른 시간에 검색할 수 있는 장점을 가질 수 있다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
최근 사이버보안 패러다임의 변화에 따라, 인공지능 구현 기술인 기계학습과 딥러닝 기법을 적용한 이상탐지 방법의 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 공개 데이터셋인 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 GRU(Gated Recurrent Unit) 신경망 기반 침입 탐지 모델의 이상(anomaly) 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 전처리 기술에 관한 비교 연구를 수행하였다. 또한 정상 데이터와 공격 데이터 비율에 따른 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)을 적용한 오버샘플링 기법 등을 사용하여 오버샘플링 비율에 따른 탐지 성능을 비교 및 분석하였다. 실험 결과, 시스템 콜(system call) 특성과 프로세스 실행패스 특성에 Doc2Vec 알고리즘을 사용하여 전처리한 방법이 좋은 성능을 보였고, 오버샘플링별 성능의 경우 DCGAN을 사용하였을 때, 향상된 탐지 성능을 보였다.
복합 이벤트 스트림 처리 시스템(Complex Event Processing System)은 연속적으로 발생하는 이벤트의 스트림을 효율적으로 처리하기 위한 시스템으로써, IoT 시스템에서 처리되는 센서 데이터 등 최근 생활 속에서 그 필요성이 많이 나타나고 있다. 그러나 아직은 질의 처리의 성능에 대해 개발자의 책임으로 돌리고 있는 부분이 있어 이용에 세심한 주의가 요구되고 있다. 그 중 한 예로, 향상된 성능을 가지는 동일한 의미의 질의를 선정하기 위한 충분할 만큼의 안내는 제공되고 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 이벤트 스트림 처리 시스템의 성능 개선을 위한 질의 전처리 도구를 제안한다. 이 도구는 입력된 질의를 분석하여 성능에 나쁜 영향을 미치는 패턴의 질의로 판정 되면, 성능을 향상시킬 수 있는 대안을 제시해줌으로써 개발자들의 스트림 질의 성능에 대한 부담을 덜어주게 된다. 결과적으로 디버깅, 테스팅, 성능 조정의 어려움을 해소하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.
전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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