• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.103-112
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• 2019

위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.31-37
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• 2019

본 연구에서는 Metal 환자를 대상으로 자기공명영상검사를 할 때 발생할 수 있는 자화율 인공물을 줄이기 위해 SEMAC(Slice Encoding for Metal Artifact Correction) 기법을 사용하여 실험하였다. 실험도구는 신체 조직과 유사한 Foot&Ankle Phantom을 사용하였으며 자화율 인공물을 만들기 위해 3.8 cm의 일반 나사못을 사용하였다. 실험장비는 3.0T Magnetom Skyra를 이용하였으며, 얻어진 영상에서는 신호 꺼짐 현상이 가장 두드러지는 17번째 영상으로 면적을 측정하였다. 분석방법은 동일한 부위에서의 신호 꺼짐 현상의 면적을 측정한 후에 통계프로그램인 SPSS(Ver.25)를 사용하여 평균을 구한 후 Wilcoxon 부호순위검정(Signed Rank Test)으로 유의성을 평가하였다. 연구결과 Non SEMAC일 때의 면적은 $289.5300{\pm}23.07197mm$로 신호 꺼짐 현상이 가장 크게 나타났으며 SEMAC 사용 후 Turbo Factor를 3, 4, 5로 변화를 주었을 때 각각 $125.0200{\pm}7.45875mm$, $120.9600{\pm}12.01704mm$, $108.7900{\pm}16.53498mm$로 감소하였다. 결론적으로 본 연구는 SEMAC 사용 시 자화율 인공물을 효과적으로 감소시켜 SEMAC의 유의성을 증명하였고 TF를 함께 적용하였을 때 촬영시간 감소와 인공물의 면적을 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다.

• 터널과지하공간
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• 제31권1호
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• pp.41-51
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• 2021

치밀 저류층의 투과도 증진을 위해 개발된 수압파쇄 기술은 셰일가스와 같은 비전통자원과 심부지열 개발에 필수적인 기술 중 하나이다. 파쇄형태가 단순하고 파쇄효율이 좋지 않은 수압파쇄를 개선하기 위해 다양한 파쇄유체를 이용한 실험적 연구가 진행되었다. 물, N2, CO2 가스를 파쇄유체로 사용하여 치밀 암석에 대한 파쇄형태와 효율성을 분석하였다. 파쇄유체로 물을 일정 주입속도로 주입한 경우 순간적으로 압력이 상승하여 파쇄가 발생하였으나, 파쇄유체로 가스를 주입한 경우 서서히 압력이 증가되면서 물보다 낮은 파쇄압력을 보였다. 3D 단층촬영 기법을 이용하여 물과 가스 주입으로 생성된 균열을 관찰한 결과는 기존 공극부피 대비 파쇄 자극부피가 각각 5.71%(물), 12.72%(N2), 43.82%(CO2) 증가되었다. 또한 파쇄유체의 파쇄 효율성을 검정하기 위한 파쇄 전후 투과도 변화 실험에서는 가스 파쇄에 의해 증가되는 투과도 증가 값이 물을 이용한 파쇄보다 훨씬 높게 측정되었다. 파쇄 이후 인공균열의 생성과 주변응력에 의해 다시 균열이 닫히는 현상을 고려하여 생성된 인공균열에 구속압을 단계별로 증가시켜 투과도 변화를 측정하였다. 구속압이 2MPa에서 10MPa로 증가시켰을 경우 초기 투과도 대비 각각 89%(N2), 50%(CO2) 감소하였다. 본 연구는 가스파쇄기술이 수압파쇄보다 투과도 증진 효과가 크고 이후 주변 응력에 의한 투과도 감소가 적은 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.973-979
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• 2020

본 연구에서는 동공 반응 데이터를 수집하여 공감의 사회 감성을 객관적이고 정량적으로 추정하는 데 목적이 있다. 52명(남 26명, 여 26명)의 피험자가 실험에 참여하였다. 실험은 30초의 참조 데이터 측정 후, 공감 유무에 따라 얼굴 표정 모방 과제와 자발적 표현과제로 구분되어 두 사람은 상호작용하였고 동공을 촬영하였다. 이진화 및 원형 윤곽선 검출법의 영상처리를 활용하여 동공 데이터를 수집하였고, 이상 데이터 제거 기법을 활용해 눈 깜빡임 노이즈를 제거하였다. 공감 유무에 따른 동공 크기 데이터는 정규성 검증 및 독립표본 t 검정을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 분석 결과, 공감하는 경우(M ± SD = 0.050 ± 1.817)와 공감하지 않은 경우(M ± SD = 1.659 ± 1.514) 동공 크기가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t(92) = -4.629, p = 0.000). 판별분석을 통해 동공 크기에 따른 공감 유무를 추정하는 규칙을 정의하였고, 새로운 실험참가자 12명(남 6명, 여 6명, M ± SD = 22.84 ± 1.57세)을 대상으로 규칙을 검증(추정 정확도 75%)하였다. 본 연구에서 제안한 동공 크기 데이터를 이용한 공감의 사회 감성 추정 기술은 비접촉식 카메라 기반의 기술로 스마트 글래스와 접목되어 다양한 가상 현실 분야에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.247-257
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• 2021

본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권3호
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• pp.71-79
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• 2021

Currently, the naked eyes-based diagnosis of bone metastases on CT images relies on qualitative assessment. For this reason, there is a great need for a state-of-the-art approach that can assess and follow-up the bone metastases with quantitative biomarker. Radiomics can be used as a biomarker for objective lesion assessment by extracting quantitative numerical values from digital medical images. In this study, therefore, we evaluated the clinical applicability of non-invasive and objective bone metastases computer-aided diagnosis using radiomics-based biomarkers in CT. We employed a total of 21 approaches consist of three-classifiers and seven-feature selection methods to predict bone metastases and select biomarkers. We extracted three-dimensional features from the CT that three groups consisted of osteoblastic, osteolytic, and normal-healthy vertebral bodies. For evaluation, we compared the prediction results of the classifiers with the medical staff's diagnosis results. As a result of the three-class-classification performance evaluation, we demonstrated that the combination of the random forest classifier and the sequential backward selection feature selection approach reached AUC of 0.74 on average. Moreover, we confirmed that 90-percentile, kurtosis, and energy were the features that contributed high in the classification of bone metastases in this approach. We expect that selected quantitative features will be helpful as biomarkers in improving the patient's survival and quality of life.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.237-250
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• 2022

본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구는 골격이 있고 삼각형 메쉬로 이루어진 3D 모델의 변형을 빠른 연산 속도로 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 삼각형 메쉬 정점의 위치를 빠른 속도로 계산할 수 있는 IK 풀이 방법을 연구하고 해당 인터페이스를 개발하였다. 모델 표면상에 한 개 이상의 마커를 지정하고 마커의 목표 위치를 설정하면, 이 시스템은 마커의 목표 위치를 기준으로 가속화된 IK 풀이를 통해 모델 표면을 구성하는 삼각형 메쉬 정점의 위치를 계산한다. 메쉬의 위치를 결정하는 데에는 각 마커와 해당 마커에 영향을 미치는 관절, 그리고 해당 관절의 상위(부모) 관절에 대하여 계산을 수행하는데, 이 과정에서 빈번하게 사용되는 중복된 항(terms)이 발생한다. 이러한 중복항을 사전에 계산해 둠으로써 기존의 삼중 중첩 반복 구조의 계산 절차를 이중 중첩 반복 구조로 개선하여 모델 변형 결과를 신속하게 구현할 수 있다. 제안된 가속화된 IK 풀이 방법은 LBS 기법으로 구현된 3D 모델을 다루거나 마커 없이 단순 촬영만으로 대상 물체를 추적하는 무마커 추적 관련 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.233-240
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• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.