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Efficient CT Image Denoising Using Deformable Convolutional AutoEncoder Model

  • Eon Seung, Seong;Seong Hyun, Han;Ji Hye, Heo;Dong Hoon, Lim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권3호
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    • pp.25-33
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    • 2023
  • CT 영상의 획득 및 전송 등의 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 질을 저하시키는 요소로 작용한다. 따라서 이를 해결하기 위한 잡음제거는 영상처리에서 중요한 전처리 과정이다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional autoencoder (CAE) 모형에서 기존 컨볼루션 연산 대신 deformable 컨볼루션 연산을 적용한 deformable convolutional autoencoder (DeCAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. 여기서 deformable 컨볼루션 연산은 기존 컨볼루션 연산보다 유연한 영역에서 영상의 특징들을 추출할 수 있다. 제안된 DeCAE 모형은 기존 CAE 모형과 같은 인코더-디코더 구조로 되어있으나 효율적인 잡음제거를 위해 인코더는 deformable 컨볼루션 층으로 구성하고, 디코더는 기존 컨볼루션 층으로 구성하였다. 본 논문에서 제안된 DeCAE 모형의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 그리고 포아송 잡음에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, DeCAE 모형은 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터와 이를 개선한 Bilateral 필터, NL-means 방법 뿐만 아니라 기존의 CAE 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

다짐품질관리를 위한 IoT 기반 DCPT 적용 평가 (Evaluation of Compaction Quality Control applied the Dynamic Cone Penetrometer Test based on IoT)

  • 김지선;김진영;김남규;백성하;조진우
    • 한국지반신소재학회논문집
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    • 제21권4호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 토공사에서 다짐품질관리를 위해 일반적으로 평판재하시험 및 현장밀도시험 등이 실시되며, 다짐확인을 위한 추가 분석이 동반된다. 최근 IoT(Internet of Things) 기반의 디지털 환경이 조성되면서 스마트 다짐품질관리가 가능한 DCPT(Dynamic Cone Penetration Test) 장비가 개발되었고, 이러한 디지털 DCPT 시스템은 실시간 다짐에 대한 위치·시간정보와 작업자의 이력관리가 가능하게 되었다. IoT 기반의 DCPT 시스템은 기존의 다짐품질시험의 시간적·비용적 단점을 개선하고 현장에서 유연하게 적용가능하게 되었으며, 현장다짐 지표인 DPI(Dynamic Cone Penetration Index)의 기록과 저장이 자동화 되었다. 본 연구에서는 이러한 DCPT 장비를 현장 적용하여, 현장 적용 데이터인 DPI를 통해 다짐강도의 경향을 확인하였다. 그 결과 최종다짐에서 초기다짐의 DPI보다 1.4배 감소하여 지표에서 10~14cm 깊이인 노상 다짐층의 다짐강도 증가를 확인할 수 있었으며, 다짐결과비교를 위한 평판재하시험의 지지력 계수의 경향과 동일하게 최종 다짐시 다짐강도 증가경향을 확인할 수 있었다. 또한 기존 아날로그 DCPT의 경우가 아닌 IoT DCPT장비를 사용하므로 인원 및 시간을 저감한 시험수행이 가능하였으며 측정데이터의 스마트기기 전송을 통해 다짐정보의 실시간 확인이 가능하게 되었다. 이러한 스마트 기능이 추가된 IoT 기반 DCPT장비를 통해 DPI로 실시간 다짐관리 가능성을 확인할 수 있었으며, DPI에 대한 국내 다짐 재료 및 실내시험조건에 대한 추가연구와 평판재하시험과의 상관성에 대한 연구가 지속적으로 이루어진다면 다짐관리 및 확인 용도로 IoT 기반 DCPT장비가 폭넓게 활용될 수 있을 것이라 판단된다.

군집 로봇의 임무 검증 지원을 위한 디지털 트윈 기반 통신 최적화 기법 (Digital Twin-Based Communication Optimization Method for Mission Validation of Swarm Robot)

  • 김관혁;김한진;권준형;하범수;허석행;구지훈;손호정;김원태
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권1호
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    • pp.9-16
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    • 2023
  • 로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

블록체인 기반 선원 임금지불을 위한 스마트 컨트랙트 설계 (Designing a Blockchain-based Smart Contract for Seafarer Wage Payment)

  • 유상록;김광일;안장영
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권7호
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    • pp.1038-1043
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    • 2021
  • 안정적인 선원 수급을 위해서는 선원의 임금 보장이 필수적이다. 하지만 선원들이 임금을 제대로 받지 못하는 임금체불 분쟁이 발생하고 있다. 본 연구에서는 선원 임금체불을 해결하기 위해 블록체인 기반 스마트 컨트랙트를 이용하여 임금지불 자동체결시스템을 설계하였다. 설계한 시스템은 정보등록부, 매칭처리부, 평점관리부, 스마트 컨트랙트를 배포하기 위한 임금 송금 등으로 구성된다. 매칭처리부는 선원과 선주의 자동알림설정을 위해 임금, 선종/어업, 직위, 면허 등 4가지 변수의 가중치 합이 임계값보다 넘으면 전송되도록 설계하였다. 또한, 평상시 근로조건을 상호 간 잘 이행해 나갈 수 있는 매개체 역할을 위해 평균과 중앙값을 조합하여 평점관리방식을 제시하였다. 스마트 컨트랙트는 중개자 없이 당사자 간 근로계약을 자동으로 이행하게 함으로써 선주에 의한 임금체불 문제뿐만 아니라 선원에 의한 선불금 사기, 무등록 직업소개소업자의 횡령, 선원수첩 위조 등의 문제들이 자연히 해결될 것이다. 이러한 시스템 설계가 상용화되어 제도적으로 활성화될 경우, 선원에게는 안정적인 임금보장과 더불어 선주에게는 인력수급의 어려움이 해결될 것으로 기대된다. 향후 본 시스템 개발을 위해 로컬 환경에서 테스트할 예정이다.

무선 센서 네트워크에서 링크 상태 및 트래픽 분산 정보를 이용한 효과적인 라우팅 방법 (An Efficient Routing Scheme based on Link Quality and Load Balancing for Wireless Sensor Networks)

  • 김선명;양연모
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.11-19
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    • 2010
  • ZigBee는 WPAN(Wireless Personal Area Networks)을 위해 IEEE 802.15.4 표준에 근거하여 저비용, 저전력 소모를 위해 만들어진 표준이다. ZigBee 표준에서 라우팅을 위해 AODV(Ad-hoc On-Demand Distance Vector)와 트리 라우팅(Tree Routing) 두 가지 방법이 제시되었다. 트리 라우팅은 IEEE 802.15.4 MAC 계층의 토폴로지 형성 과정 동안에 만들어진 부모-자식 관계에 근거하여 센서 노드로부터 싱크 노드(Sink node)로 데이터를 전송한다. 이 방법에서 새로운 노드가 네트워크에 가입하기 위해 RSSI(Received signal strength indicator) 신호가 가장 강한 노드를 부모 노드로 선택한다. 그러므로 트래픽 분산이 이루어지지 않아 일부 노드는 많은 트래픽 양을 전달하게 되고 에너지는 빠르게 고갈된다. 본 논문에서는 트래픽 분산을 위해 링크 품질과 트래픽 양 정보를 이용하는 새로운 메트릭(Metric)을 제시한다. 제안되는 방법은 RSSI 신호 세기를 사용하는 대신에 새롭게 제안된 메트릭을 사용하여 부모 노드를 선택하여 네트워크에 가입한다. TinyOS TOSSIM(TinyOS mote SIMulator) 환경에서 시험을 통하여 제안한 방법이 기존 트리 라우팅 방법에 비해 우수한 성능을 가짐을 알 수 있다.

탄소중립을 향하여: 데이터 센터에서의 효율적인 에너지 운영을 위한 딥러닝 기반 서버 관리 방안 (Towards Carbon-Neutralization: Deep Learning-Based Server Management Method for Efficient Energy Operation in Data Centers)

  • 마상균;박재현;서영석
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권4호
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    • pp.149-158
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    • 2023
  • 최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.

하계 전기, 전자연합학술회의 및 산학협동 심포지엄 초록

  • 대한전기학회
    • 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

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증강현실 시각화를 위해 K-최근접 이웃을 사용한 BIM 메쉬 경량화 알고리즘 (BIM Mesh Optimization Algorithm Using K-Nearest Neighbors for Augmented Reality Visualization)

  • 빠 빠 윈 아웅;이동환;박주영;조민건;박승희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권2호
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    • pp.249-256
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    • 2022
  • 최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

시나리오 기반의 스마트폰 취약점에 대한 보안방안 연구 (Study on security method for scenario-based smartphone vulnerability)

  • 이재호;손민우;이상준
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.835-844
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    • 2018
  • 최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.

위성정보에 의한 강우예측과 홍수유출 및 범람 연계 해석 (I): 이론 및 모형의 개발 (Rainfall Forecasting Using Satellite Information and Integrated Flood Runoff and Inundation Analysis (I): Theory and Development of Model)

  • 최혁준;한건연;김광섭
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권6B호
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    • pp.597-603
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    • 2006
  • 본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.