• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.270-278
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• 2022

본 연구는 무대재배 복숭아 '미황'을 대상으로 성숙기간 중 RGB 영상을 취득한 후 다양한 품질 지표를 측정하고 이를 딥러닝 기술에 적용하여 복숭아 과실 숙도 분류의 가능성을 탐색하고자 실시하였다. 취득 영상 730개의 데이터를 training과 validation에 사용하였고, 170개는 최종테스트 이미지로 사용하였다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용한 성숙도 자동 분류를 위하여 조사된 품질 지표 중 경도, Hue 값, a^*값을 최종 선발하여 이미지를 수동으로 미성숙(immature), 성숙(mature), 과숙(over mature)으로 분류하였다. 이미지 자동 분류는 CNN(Convolutional Neural Networks, 컨볼루션 신경망) 모델 중에서 이미지 분류 및 탐지에서 우수한 성능을 보이고 있는 VGG16, GoogLeNet의 InceptionV3 두종류의 모델을 사용하여 복숭아 품질 지표 값의 분류 이미지별 성능을 측정하였다. 딥러닝을 통한 성숙도 이미지 분석 결과, VGG16과 InceptionV3 모델에서 Hue_left 특성이 각각 87.1%, 83.6%의 성능(F1 기준)을 나타냈고, 그에 비해 Firmness 특성이 각각 72.2%, 76.9%를 나타냈고, Loss율이 각각 54.3%, 62.1%로 Firmness를 기준으로 한 성숙도 분류는 적용성이 낮음을 확인하였다. 추후에 더 많은 종류의 이미지와 다양한 품질 지표를 가지고 학습이 진행된다면 이전 연구보다 향상된 정확도와 세밀한 성숙도 판별이 가능할 것으로 판단되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 인지과학
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• 제34권2호
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• pp.85-110
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• 2023

타인의 시선 방향과 시각적 표적이 나타나는 위치가 일치할 때 표적에 대한 탐지가 빠르고, 정확해지는 것을 시선 단서 효과(gaze cueing effect)라 한다. 시선 단서는 얼굴의 방향(orientation)에 의해 영향 받을 수 있는데, 얼굴이 똑바로(upright) 제시될 때는 강력한 시선 단서 효과가 나타나지만 얼굴이 180° 회전되어 거꾸로(inverted) 제시될 때는 일부 연구에서만 유의한 시선 단서 효과가 보고되었다(예, Tipples, 2005). 본 연구는 얼굴의 위아래가 거꾸로 제시될 때 시선이 주의를 유도하는 단서로 작동할 수 있는지 재확인하고, 얼굴의 방향 뿐 아니라 배경의 방향, 시선 단서와 표적 간의 시간 간격(SOA) 등 시선 단서에 영향을 미칠 수 있는 변인들을 체계적으로 조작하여 시선 단서의 효과를 살펴보고자 하였다. 실험 결과, 선행 연구와 달리 거꾸로 된 얼굴에서도 유의한 시선 단서 효과가 관찰되었으며, 이러한 결과는 배경이 없거나(실험 1), 배경이 있을 때(실험 2와 3) 모두 일관되게 관찰되었으며, 얼굴과 배경의 방향 간 상호작용은 유의하지 않았다. 또한 SOA가 짧을 때(150 ms) 모든 얼굴과 배경 방향 조건에서 유의한 시선 단서 효과가 관찰되었으나, SOA가 길 때는(1000 ms) 시선 단서 효과가 유의하지 않았다. 본 연구는 거꾸로 된 얼굴에서도 비교적 짧은 SOA 조건의 경우(150 ms) 유의한 시선 단서 효과가 일관적으로 관찰됨을 보여줌으로써 과거 거꾸로 된 얼굴에서 유의한 시선 단서 효과를 얻지 못했던 일부 연구 결과의 신뢰도와 반복 관찰 가능성에 의문을 제기함은 물론, 얼굴과 배경의 다양한 방향에서도 시선이 향하는 방향으로 주의가 유도될 수 있음을 보여주는 추가적 증거를 제공했다는 점에서 의미가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1225-1234
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• 2023

작물의 수분 스트레스는 생육 단계와 온도 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이는 생육에 부정적이고 생산량에 피해를 줄 수 있다. 원격탐사 기법을 이용한 보다 정확한 스트레스 탐지를 위해서는 수분 결핍의 가뭄뿐만 아니라 폭염 조건도 함께 고려할 필요가 있으며, 작물 반응을 민감히 표현할 식생지수를 선정하고 그 변화 값을 이해해야 한다. 본 연구는 콩을 대상으로 영양생장기와 생식생장기로 구분해 가뭄과 폭염 조건에서의 MERIS terrestrial chlorophyll index (MTCI)와 chlorophyll/carotenoid index (CCI)를 측정하였다. 엽록소 농도에 민감한 MTCI는 가뭄에 민감하게 감소했으며, 폭염이 동시에 발생했을 때는 그 정도가 컸다. 광합성능과 상관이 있는 CCI는 비교적 가뭄에 민감하지 않으나, 폭염을 동반하면 큰 폭으로 감소했다. 수분 결핍 회복 후 MTCI는 피해 전보다 값이 증가했으며, CCI는 열 스트레스에 민감해졌다. 이러한 결과는 원격탐사를 활용해 콩의 수분 스트레스를 평가하고 관수 일정을 조정하는 데에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1085-1095
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• 2023

위성데이터를 활용한 시계열 데이터는 다양한 분야에서 변화 탐지와 모니터링에 필수적인 자료로 활용되고 있다. 시계열 데이터 생성에 관한 선행 연구에서는 데이터의 통일성을 유지하기 위해 주로 단일 영상을 기반으로 분석하는 방식이 사용되었다. 또한 공간 및 시간 해상도 향상을 위해 다종 영상을 활용하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 시계열 데이터의 중요성은 계속해서 강조되지만, 데이터를 자동으로 수집하고 가공하여 연구에 활용하기 위한 산출물은 아직 제공되지 않고 있다. 따라서 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자가 설정한 지역의 위성정보를 자동으로 수집하고 시계열 데이터를 생성하는 기능을 제안한다. 본 연구는 한 종류의 위성영상뿐만 아니라 동일 지역의 여러 위성데이터를 수집하고 이를 시계열 데이터로 변환하여 산출물을 생성하는 것을 목표로 하며, 이를 위한 위성영상 자동 수집 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하면 사용자는 관심 있는 지역을 설정함으로써 해당 지역에 맞게 데이터가 수집되고 Crop되어 즉시 활용할 수 있는 데이터를 생성할 수 있다. 실험 결과로는 웹 상에서 무료로 제공되는 Landsat-8/9 OLI 및 Sentinel-2 A/B 영상의 자동 획득이 가능함을 확인하였으며, 수동 입력을 통해 별도의 고해상도 위성영상도 함께 처리할 수 있었다. 고해상도 위성영상을 기준으로 자동 수집 및 편집된 영상 간의 정확도를 비교하고 육안 분석을 수행한 결과, 큰 오차 없이 결과물을 생성할 수 있음을 확인했다. 이후 시계열 데이터 간 상대적 위치 오차 최소화 및 좌표가 획득되어 있지 않은 데이터 처리 등에 대한 연구 및 다양한 위성영상을 활용한 시계열 데이터 생성 기능 추가가 계획되어 있다. 위성영상을 활용한 시계열 데이터의 생성 방법이 정립되고, 국토위성, 농림위성과 같은 국내 위성정보를 이용한 시계열 데이터가 효과적으로 활용될 경우, 국토·농림·산업·해양 분야에서 다양한 응용 가능성이 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.9-15
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• 2024

최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.509-523
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• 2023

고준위방사성폐기물 처분장은 고온, 다습, 방사선의 복합적인 환경 조건에 노출되며 이로 인해 구조물의 열화가 가속된다. 따라서 처분장에 대한 구조물 건전성 모니터링이 필수적이며 균열 탐지, 강도 추정 등을 위해 피에조 센서가 활용된다. 다만 처분 터널 및 처분 용기에 설치되는 모니터링 센서는 교체 및 제거가 불가능하기 때문에 모니터링 센서의 정량적인 수명을 평가하고 적합성을 판단해야 한다. 본 연구에서는 가속수명시험을 활용하여 모니터링용 피에조 센서에 대한 수명을 평가하였다. 고온 조건에서 나타나는 피에조 센서의 고장 모드와 고장 메커니즘을 도출하였으며 온도 스트레스가 피에조 센서 수명에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 온도 스트레스에 대한 가속수명시험을 수행하여 와이블 수명 확률 분포 및 아레니우스 가속모형을 통해 온도 스트레스와 피에조 센서 수명 간의 관계식을 제시하고 수명을 평가하였다. 본 연구에서 제시된 온도 스트레스와 수명 간의 관계를 통해 보다 정확한 수명 평가를 위한 복합스트레스 가속수명시험 설계에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.29-38
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• 2024

정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권3호
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• pp.351-360
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• 2024

드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.