• 반도체공학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-20
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• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.403-408
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• 2007

대용량 코퍼스를 이용하는 합성단위 선택(unit selection) 기반 합성기에서 break는 자연성 및 명료성에 큰 영향을 미치는 파라미터로 unit selection 과정에서 음소 정보와 함께 중요한 특징으로 사용된다. 일본어는 피치의 상대적 높낮이로 표현되는 악센트를 가지는 언어이고, 악센트의 변화에 따라 AP(Accentual Phrase)가 결정되고 AP 경계에서 break가 형성된다. break는 규칙 기반 방식이나 통계적 방식인 J-ToBI를 이용하여 예측 할 수 있으나 다양성으로 인해 정확한 예측이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 다양한 운율 정보를 포함하고 있는 대용량 코퍼스의 장점을 이용하기 위해 break를 고정 break와 유동 break로 나누어 합성단위 검색을 수행한다. 실험 결과 제안한 합성단위 선택 방법으로 합성음의 자연성을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국지형학회지
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• 제21권4호
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• pp.69-83
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• 2014

점봉산 습지를 포함하여 정족산 무제치늪, 대암산 용늪, 오대산 질뫼늪, 지리산 왕등재늪 등 한반도 고산습지의 화분조성에서 고산 지역의 식생변천과 기후변화를 검토하였다. 약 2,000년간의 역사시대 동안 고산습지에서는 충적평야에 형성되는 저층습원과 달리 인간의 간섭이 적었다. 이들 다섯개 고산습지의 화분분석에서 Pinus와 Quercus 우점시기, 화분조성과 역사서에 근거하여 약 2,000~1,000년 BP, 약 1,000~400년 BP, 그리고 약 400년 BP부터 현재까지의 세 시기별 식생변화와 기후변화를 논의하였다. 약 1,000~400년 BP에 가장 온난했으며, 약 2,000~1,000년 BP보다 고온이었다. 약 400년 BP 이후에는 역사 시대에 가장 한랭했던 소빙기의 특징을 보인다. 역사시대 한반도 고산습지의 화분조성과 식생환경의 특징은 다음과 같다. 첫째, Quercus 속이 우점한다. 둘째는 NAP/AP 값이 지속적으로 낮아서 삼림이 울창하였다. 셋째, 해안충적평야에 비해 화분대 구분이 뚜렷하게 세분된다. 넷째, 식생에 대한 인간 간섭이 400년 BP 이후 본격적으로 이루어졌으며, 저층습원에 비해 적어도 1,500년 내지 2,000년 늦었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.41-51
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• 2024

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국작물학회지
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• 제55권2호
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• pp.177-186
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• 2010

국내에서 가장 오래된 전통주인 소곡주의 주질 개선을 위해 원료인 찰벼 품종에 따른 품질 특성을 살펴보았다. 국내 찰벼 품종 9품종으로 소곡주를 제조하여 그 품질을 비교한 결과, 백설찰벼가 소곡주 원료로서 가장 우수한 기호도 점수를 받았다. 구체적으로 살펴보면 단백질 함량은 6.9～7.5% 범위로 눈보라와 설향찰벼가 가장 낮았으며 한강찰벼가 가장 높았다. 단백질 함량과 관계된 백미의 경도 역시 설향찰벼가 가장 약하였고 백설찰벼가 가장 단단한 것으로 나타내었다. 찹쌀의 외관 특성은 품종별로 다소 상이하여 일부 육안으로 차이를 판별할 수 있었다. 호화특성은 품종 간에 차이가 뚜렷하였는데 동진찰벼의 낮은 점성은 아밀로펙틴 중 높은 단쇄 비율에 기인한 것으로 판단되었으며, 한강찰벼의 높은 점성은 아밀로펙틴의 낮은 단쇄 비율과 높은 중쇄비율 등에 기인한 것으로 판단되었다. 품종별 소곡주는 알코올 함량은 17.6～19.9%, 당도는 20.5～23.9 brix, pH 4.53～4.60, 총 산도는 4.0～4.8% 분포였으며, 당은 주로 glucose, 유기산은 주로 succinic acid로 이루어 진 것을 확인할 수 있었다. 품종 중 설향찰벼의 경우 알코올 함량이 높아 알코올 수율은 높고 잔류 당은 적은 것으로 나타났다. 품종별 색 특성은 신선찰벼를 제외하고 품종 간 차이가 크지 않았다. 찰벼 품종별로 소곡주의 관능검사를 실시한 결과 백설찰벼 소곡주의 기호도 점수가 가장 높았다. 소곡주 기호도는 포도당 등 당도가 높아 단맛이 강하고 투과율이 높아 맑은색을 갖는 특징과 관련이 높았으며, 발효 정도와 관련된 수율과는 부의 상관을 나타내었다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.71-82
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• 2013

To modify product design easily, modern CAD systems adopt the feature-based model as their primary representation. On the other hand, the boundary representation (B-rep) model is used as their secondary representation. IGES and STEP AP203 edition 1 are the representative standard formats for the exchange of CAD files. Unfortunately, both of them only support the B-rep model. As a result, feature data are lost during the CAD file exchange based on these standards. Loss of feature data causes the difficulty of CAD model modification and prevents the transfer of design intent. To resolve this problem, a tool for recognizing design features from a B-rep model and then reconstructing a feature-based model with the recognized features should be developed. As the first part of this research, this paper presents a method for decomposing a B-rep model into simple volumes suitable for design feature recognition. The results of experiments with a prototype system are analyzed. From the analysis, future research issues are suggested.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1561-1570
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• 2009

Ad Hoc 네트워크는 이동통신망이나 AP (access point)와 통신하는 무선 랜과는 달리 유사한 특징을 가진 모든 단말들이 무선채널을 통해 직접 통신하는 좀 더 진화된 통신망이 라고 할 수 있다. Ad Hoc 네트워크에서 시스템 성능을 높이려는 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중의 하나가 Cooperative 통신이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 Cooperative 통신을 실현할 수 있는 CO-MAC 프로토콜을 제안하고, 수학식을 사용하여 성능평가를 수행하였다. 도출된 성능평가 결과를 통해 IEEE 802.11 표준인 DCF 기법, 그리고 기존 연구에서 제안된 rDCF 기법과 성능비교를 통해 프레임 전송오류 확률이 증가할 때 시스템 처리량이 많이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제13권2호
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• pp.124-131
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• 2002

Speech characteristics of patients with cleft palates are resonance disorders, articulatory disorders and voice disorders. The purpose of this study is to find the acoustic, physiological and articulatory characteristics of cleft palate speakers. Thirteen control groups and 3 cleft palate patients participated in this experiment. Test words were composed of simple vowels and consonants imbedded in low vowel /a/, /p 'ap'i/ and /sasi/ according to the evaluation experiments. CSL, Video fluoroscopy, Fiberscope and Nasometer were used to analyze VOT, vowel formants, profiles of articulator, VP port images and nasalance. The results are as follows : (1) The nasalance of cleft palate patients in the high vowel /i/, stop sounds and fricative sounds were 60%, 34.8% and 44.1%, respectively. These values were higher than those of the control group. (2) Posterior articulatory movements /k'a/ in patients with cleft palates showed backward movement in comparison with the control group on Video Fluoroscopic images and palatograms. These results suggested that patients with cleft palate have the compensatory oral sounds to close the VP port. (3) The VOT in patients with cleft palates was longer than that of the control group.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.86-89
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• 2016

실내 위치 인식 기술은 Wi-Fi, Bluetooth Low Energy 등 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 실내 위치 인식 시스템의 상용화가 급증하는 추세이다. 대표적인 실내 측위 시스템인 Wi-Fi 기반 실내 측위는 고출력으로 넓은 범위에 서비스를 제공해주지만, 각 AP 마다 파워 출력이 다르기 때문에 위치 인식 측면에서의 오차가 발생하고, Bluetooth Low Energy 기반 실내 측위는 10m Cell 내에서는 정확한 인식이 가능하지반, 10m 거리 밖 오차는 매우 크다. UWB(Ultra Wide Band)[1][2][3]는 저전력으로, 3.1~10.6GHz의 대역올 이용하여, Wi-Fi의 10배 이상의 속도로 데이터를 전달한다. 이때, 데이터 전달에 사용되는 전파신호는 레이더 신호와 유사한 특징을 가져 거리측정에 사용될 수 있으며, 실내 측위 시 15cm 이내의 정확도를 가진다. 본 논문에서는 UWB의 광대역을 이용한 핑거프린팅과 정밀 측위를 위한 TDoA 기법을 이용한 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.408-411
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• 2019

고양이를 기르는 가구의 증가와 함께 건강한 애묘 방법을 찾는 애묘인 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 고양이의 건강 상태를 모니터링하기 위해 반드시 선행되어야만 하는 고양이의 행동 정보를 딥러닝 방법론을 기반으로 인식하고자 한다. 인식을 위해 먼저, 카메라 센서를 이용하여 고양이 영상 데이터를 수집한 후, 수집된 영상에서 RGB 프레임과 optical flow 프레임 정보를 각각 수집한다. 각각의 프레임은 RGB Network 와 Flow Network 에 입력되고, 두 네트워크 결과 정보에 대하여 concatenation 을 수행한다. 연계된 특징 정보는 행동 인식 알고리즘인 Two-Stream YOLO 에 입력이 되어 고양이의 행동을 인식한다. 고양이의 행동 인식은 일곱 개의 클래스로 나누어 진행하였다. 행동 인식 실험 수행 결과 mAP와 f1-score 모두에서 0.9이상의 높은 성능을 보였으며, 실시간으로 수행이 가능함을 확인하였다.