• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.444-447
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• 2008

사람의 얼굴은 표정, 조명 등에 따라 다양한 형태 변화가 있어 입력 영상마다 대표 특징을 정확히 찾는 것은 어려운 문제이다. 얼굴의 많은 특징 점 중에서 눈동자 부분은 얼굴 인식 등 다양한 부분에 있어서 얼굴 영역의 특징 점으로 가장 많이 이용되는 특징 점들 중 하나이다. 본 논문에서는 다양한 조명하에서의 단일 얼굴 영상에 대해 유전자 알고리즘과 템플릿 정합을 이용하여 빠르게 눈을 검출하는 방법을 제안한다. 조명과 배경에 강건한 검출 성능을 얻기 위해 눈동자 후보점을 찾아서 초기 개체군 생성에 이용하였으며, 각각의 개체는 템플릿의 기하학적 변환 정보로 구성되어 템플릿 정합에 의해 눈동자가 검출된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.451-453
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• 2011

본 논문에서는 챔퍼 디스턴스 매칭(chamfer distance matching)를 이용하여 위성 영상 상의 북한군 자주포진지(self-propellent artillery position)를 매칭하는 기법을 제안한다. 먼저 입력되는 위성 영상을 잡음환경에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 이용하여 에지(edge)를 추출한다. 추출된 에지 영상의 각 픽셀에 대해 가장 가까운 에지까지의 거리를 나타내는 거리 변환(distance transform) 영상을 생성한다. 템플릿 영상은 다양한 자주포진지 영상에서 샘플링된 영상으로 에지를 추출한 후 거리 변환을 거친다. 마지막으로 템플릿 영상을 입력된 거리 변환 영상에 윈도우 슬라이딩(window sliding)하여 최소값의 가지는 위치를 구한다. 제안 기법은 잡음에 강인한 가우시안-라플라시안 연산자를 사용하여 기상조건에 의한 입력 영상의 편차에도 효율적인 매칭이 가능하다. 또한 에지 기반의 챔퍼 매칭을 이용하기 때문에 비 균일 조명 환경에서도 강인한 매칭이 이루어진다. 전산 모의 실험에서 제안 알고리즘은 입력 위성 영상 상의 자주포진지를 적은 계산량으도 신뢰있게 매칭함을 보여준다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권2호
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• pp.17-29
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• 2007

함정탑재 유도무기 획득시 RAM분석의 목표 값 제공과 ROC 분석의 기초자료로 제공되는 OMS/MP는 소요군에서 작성토록 되어 있으나, 함정의 특수한 환경에 따른 정량화 된 데이터획득 및 관련 작성지침이 정립되지 않아 개발자중심의 제품개발 및 신뢰성 있는 무기체계 획득이 미흡한 실정이다. OMS/MP는 미래 전장 환경과 새로운 교리에 부합된 신 무기체계의 개발에 있어서 전 평시 어떻게 운용될 것인가를 전투개발자 측면에서 체계적이고 정량적으로 기술한 수락시험의 기준이 되는 가장 핵심이 되는 부분이다. 본 연구는 무기체계 개발시 군의 적정 요구성능과 연구개발자에게 최적의 무기체계 설계개념을 제공하는 정량화된 OMS/MP 개발 및 RAM 목표 값 산출 프로세스를 제시하였으며, 이를 기반으로 한 함정탑재 유도무기에 대한 OMS/MP 작성 템플릿을 개발했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.30-40
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• 2022

심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제34권4호
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• pp.264-268
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• 2021

이 연구에서 우리는 3차원 계층적 나노구조화된 유/무기 복합 표면을 가진 소수성 코팅/필름을 제조하는 방법을 제안한다. 먼저 근접장 나노패터닝(PnP)이라 불리는 첨단 포토리소그래피 기술을 통해 에폭시 기반의 대면적 3차원 정렬 나노다공성 템플릿을 준비하였다. 이후, 딥 코팅을 통해 평균 직경이 22 nm인 실리카 나노입자를 템플릿에 조밀하게 함침시켜 계층적 구조화된 표면을 구현하였다. 표면에 공존하는 마이크로 및 나노 스케일 거칠기로 인해, 제조된 복합 필름은 대조군에 비해 물에 대한 높은 접촉각(>137도)을 나타내었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 소재 및 공정은 전통적인 코팅/필름 분야에서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.421-424
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• 2004

Product-Line 기반의 소프트웨어 개발은 특정 도메인의 소프트웨어 제품군 내의 공통성과 가변성 분석을 통한 공통 아키텍처의 추출과 재사용으로 개발의 생산성과 효율성을 향상시킨다. 일반적인 Product-Line 기반 방법론에 따르면, 재사용되는 핵심자산은 아키텍처, 컴포넌트, 등의 소프트웨어 내부 비즈니스 로직에 한정되어 있으며, 실제로 소프트웨어 개발에 있어 많은 비용이 지출되는 UI(User Interface), 데이터베이스 등의 설계 및 개발에 대한 내용은 언급되어 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발에 필요한 UI 모듈을 핵심자산의 형태로 Product-Line 에서 사용할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. UI 모듈을 설계하여 명세하는 방법과 설계된 UI를 디자인 템플릿과 연결하여 내부 로직과 연계하는 방법에 대해 설명한다. 이 방법을 이용하면 Product-Line을 위한 핵심자산 구성시 UI 모듈을 포함할 수 있어 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.273-282
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• 2022

MPEG 내 VCM 그룹은 머신을 위한 비디오 코덱을 표준화하는 것으로 목표로 하고 있다. VCM 그룹은 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 3가지의 머신비전 태스크를 포함한 데이터 세트와 데이터 세트 별 기준 데이터인 Anchor를 제공하고 있으며, 평가 템플릿을 이용하여 후보 기술군과 Anchor의 압축 대비 머신비전 성능을 비교할 수 있다. 하지만 성능 비교는 머신비전 태스크 별로 분리하여 수행되고 있으며, 다수의 머신비전 태스크에 대한 성능 평가를 수행할 수 있는 비트스트림을 생성할 수 있는 데이터는 별도로 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 인공 지능 기반 멀티 태스크를 위한 비디오 코덱의 성능 평가 방안에 대해 제안한다. 하나의 비트스트림의 크기 척도인 픽셀 당 비트수(BPP, Bits Per Pixel) 와 각 태스크의 정확도 결과인 Mean Average Precision(mAP)를 기반으로 산술 평균, 가중 평균, 조화 평균 등 총 3가지의 멀티 태스크 성능 평가 지표를 제안하며 mAP 결과를 기반으로 성능 결과를 비교하고자 한다. 멀티 태스크에서 태스크 별 mAP 결과 값의 범위의 차이가 있을 수 있으며 차이로 인해 생길 수 있는 성능 평가와 관련된 문제를 방지하고자 정규화한 mAP 기반 멀티 태스크 성능 결과를 산출하고 평가하고자 한다.