• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.621-635
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• 2023

시설물 상태평가는 시설물의 사용성을 평가하고, 진단 주기를 결정하는 중요한 과정이다. 현재 수행되고 있는 인력 기반 방법은 안전, 효율, 객관성에 대한 문제를 안고 있어 이를 개선하기 위해 영상을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 연구가 수행되고 있다. 그러나 시설물 손상 데이터는 발견하기 어려워 다량의 시설물 손상 학습 데이터를 구축하기 어렵고, 이는 딥러닝 기반 상태평가에 한계로 작용한다. 본 연구에서는 영상 기반 시설물 상태평가의 학습 데이터 부족으로 인한 어려움을 개선하기 위해 파운데이션 모델(foundation model) 기반 2-step 시설물 손상 분석을 제시한다. 시설물 상태평가의 요소를 객체화와 정량화로 세분화하고, 정량화 단계에서 영상 분할(segmentation) 파운데이션 모델을 적용하였다. 본 연구의 방법은 기존 영상 분할 방법 대비 10% 포인트 이상 높은 mean intersection over union을 나타냈고, 특히 철근 노출의 경우에는 40% 포인트 이상의 성능 개선을 보였다. 본 연구의 방법이 학습 데이터 구축이 어려운 도메인에 성능 개선을 가져올 것이라 기대한다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2023

With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.61-69
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• 2022

학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.232-234
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• 2022

빅데이터는 고객 관계 관리, 관계 마케팅, 금융 업무 개선, 신용정보 및 위험 관리 분야에서 크게 활용되고 있다. 더욱이 최근에 COVID-19 바이러스로 인하여 비대면 금융거래가 보다 활발해지면서 고객과의 관계 측면에서 금융 빅데이터의 활용이 더 요구되고 있다. 고객 관계 측면에서 금융 빅데이터는 기술적인 접근보다 감성적적인 접근이 필요한 시기가 도래하였다. 관계 마케팅 측면에서도 인지적, 이성적, 합리적인 면보다는 감성적인 면을 중요시 할 필요성이 대두되었다. 하지만, 기존의 금융 데이터는 텍스트 형태의 고객 거래 데이터, 기업재무정보, 설문지등을 통하여 수집되고 활용되었다. 본 연구는 SNS를 통하여 고객의 문화 활동, 여가 활동 기반의 고객의 감성적인 이미지 데이터 즉, 비정형 데이터를 획득하여 고객의 활동 이미지를 인공지능 CNN 알고리즘으로 분석한다. 활동 분석은 다시 주석을 달은 인공지능에 적용하고, 주석에 나타난 행동 모델을 분석하는 인공지능 빅데이터 모델을 설계한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.103-110
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• 2022

Since satellite images generally include clouds in the atmosphere, it is essential to detect or mask clouds before satellite image processing. Clouds were detected using physical characteristics of clouds in previous research. Cloud detection methods using deep learning techniques such as CNN or the modified U-Net in image segmentation field have been studied recently. Since image segmentation is the process of assigning a label to every pixel in an image, precise pixel-based dataset is required for cloud detection. Obtaining accurate training datasets is more important than a network configuration in image segmentation for cloud detection. Existing deep learning techniques used different training datasets. And test datasets were extracted from intra-dataset which were acquired by same sensor and procedure as training dataset. Different datasets make it difficult to determine which network shows a better overall performance. To verify the effectiveness of the cloud detection network such as Cloud-Net, two types of networks were trained using the cloud dataset from KOMPSAT-3 images provided by the AIHUB site and the L8-Cloud dataset from Landsat8 images which was publicly opened by a Cloud-Net author. Test data from intra-dataset of KOMPSAT-3 cloud dataset were used for validating the network. The simulation results show that the network trained with KOMPSAT-3 cloud dataset shows good performance on the network trained with L8-Cloud dataset. Because Landsat8 and KOMPSAT-3 satellite images have different GSDs, making it difficult to achieve good results from cross-sensor validation. The network could be superior for intra-dataset, but it could be inferior for cross-sensor data. It is necessary to study techniques that show good results in cross-senor validation dataset in the future.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권6호
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• pp.518-539
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• 2024

Coronary computed tomography angiography (CCTA) has emerged as a pivotal tool for diagnosing and risk-stratifying patients with suspected coronary artery disease (CAD). Recent advancements in image analysis and artificial intelligence (AI) techniques have enabled the comprehensive quantitative analysis of coronary atherosclerosis. Fully quantitative assessments of coronary stenosis and lumen attenuation have improved the accuracy of assessing stenosis severity and predicting hemodynamically significant lesions. In addition to stenosis evaluation, quantitative plaque analysis plays a crucial role in predicting and monitoring CAD progression. Studies have demonstrated that the quantitative assessment of plaque subtypes based on CT attenuation provides a nuanced understanding of plaque characteristics and their association with cardiovascular events. Quantitative analysis of serial CCTA scans offers a unique perspective on the impact of medical therapies on plaque modification. However, challenges such as time-intensive analyses and variability in software platforms still need to be addressed for broader clinical implementation. The paradigm of CCTA has shifted towards comprehensive quantitative plaque analysis facilitated by technological advancements. As these methods continue to evolve, their integration into routine clinical practice has the potential to enhance risk assessment and guide individualized patient management. This article reviews the evolving landscape of quantitative plaque analysis in CCTA and explores its applications and limitations.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.37-49
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• 2021

한국의 치매 환자 수는 80만명 이상으로 추정되고 있으며, 치매의 심각성은 사회적 문제로 되고 있다. 하지만 전 세계적으로 치매를 완치할 수 있는 치료법도 약물도 아직 개발되지 못하고 있으며, 향후 급격한 고령화 추세로 인해 치매 환자 수는 더욱 증가할 전망이다. 현재로서는 치매를 조기에 발견하여 치매 증상의 경과를 늦추는 것이 최적의 대안이라 할 수 있다. 본 연구에서는 망막 내 치매를 가장 명확하게 조기 진단할 수 있는 중요 단백질인 아밀로이드 플라크를 AI 기반의 영상분석을 통해 측정하고 분석하여 치매를 조기에 진단하는 방법론을 제시하였다. 망막 데이터를 CNN을 기반으로 이진분류 학습 및 다중분류 학습을 수행하였으며, 전처리 된 망막 데이터를 기반으로 치매를 조기 진단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 개발하였다. 딥러닝 모델에 대한 정확도와 재현율을 검증하였으며, 검증 결과 재현율과 정확도 모두 충족하는 결과를 도출하였다. 향후에는 실제 치매 환자의 임상데이터를 기반으로 연구를 지속해 나갈 계획이며, 본 연구의 결과는 치매 문제를 해결하는 방안으로 활용될 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.166-178
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• 2023

본 연구는 이용자들의 인식과 경험이 내재된 소셜미디어 사진에서 경관 이미지를 분석하기 위한 방법으로 CNN 딥러닝 방법을 소개하고 평가하는 데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 힐링장소를 연구의 대상으로 설정하여 경관 이미지를 분석하였다. 연구를 위해 텍스트마이닝과 선행연구 고찰을 통해 힐링과 관련되는 7가지의 경관 형용사를 선정하였다. 이후 CNN 딥러닝 학습 사진 구축을 위해 50명의 평가자를 모집하였으며, 평가자들에게 포털사이트에서 '힐링', '힐링풍경', '힐링장소'로 검색되는 사진 중 7가지 형용사마다 가장 적합한 사진을 3장씩 수집하도록 하였다. 수집된 사진을 정제 및 데이터 증강 과정을 거쳐 CNN 모델을 제작하였다. 이후 힐링장소 경관 분석을 위해 포털사이트에서 '힐링'과 '힐링풍경'으로 검색되는 15,097장의 사진을 수집하여 이를 분류하였다. 연구결과 '기타'와 '실내'를 제외한 범주에서 '조용한'이 2,093장(22%)으로 가장 높게 나타났으며, '개방적인', '즐거운', '안락한', '깨끗한', '자연적인', '아름다운' 순으로 나타났다. CNN 딥러닝은 경관 이미지 분석에서도 결과를 도출 가능한 분석 방법임을 연구를 통해 알 수 있었다. 또한, 기존 경관 분석 방법을 보완할 수 있는 하나의 방법임을 시사하였고, 경관 이미지 학습 데이터 셋 구축을 통한 향후 심층적이고 다양한 경관 분석을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.228-231
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• 2022

공공기관이 방범 및 주차단속 등을 위해 운영하는 대부분의 CCTV는 도로 위에 위치한다. 이 CCTV들은 차량, 작업자 등에 의한 충격 또는 진동에 의한 볼트 풀림 등의 다양한 이유로 카메라 화각이 변경되는 일이 종종 있다. 수집된 영상을 기반으로 인공지능 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 서비스 대상 영역(ROI, Region Of Interest)이 영상내에서 중단없이 제공되어야 한다. 이는 영상분석을 위한 컴퓨팅파워의 효과적 운영 관점과도 관련이 있다. 본 연구에서는 도로위 마커를 기준으로 ROI를 설정하고 해당 영역내에서만 영상분석이 가능하도록 설정하며, ROI를 찾아가는 과정을 연구함으로써 인공지능 기술 적용이 극대화 될 수 있도록 설명하고 있다.