• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.63-71
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• 2020

본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.33-45
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• 2020

본 논문은 최근 다양한 종류의 웨어러블 디바이스가 헬스케어 도메인에 급증하여 사용되고 있는 상황에서 최신 첨단 기술이 실제 메디컬 환경에서 개인의 질병예측이라는 관점을 바라본다. 사용자 참여형 웨어러블 디바이스를 통하여 임상 데이터와 유전자 데이터, 라이프 로그 데이터를 병합하여 데이터를 수집, 처리, 전송하는 과정을 걸쳐 딥뉴럴 네트워크의 환경에서 학습모델의 제시와 피드백 모델을 연결하는 과정을 제시한다. 이러한 첨단 의료 현장에서 일어나는 메디컬 IT의 임상시험 절차를 걸친 실제 현장의 경우 대사 증후군에 의한 특정 유전자가 질병에 미치는 영향을 측정과 더불어 임상 정보와 라이프 로그 데이터를 병합하여 서로 각기 다른 이종 데이터를 처리하면서 질병의 특이점을 확인하게 된다. 즉, 이종 데이터의 딥뉴럴 네트워크의 객관적 적합성과 확실성을 증빙하게 되고 이를 통한 실제 딥러닝 환경에서의 노이즈에 따른 성능 평가를 실시한다. 이를 통해 자동 인코더의 경우의 1,000 EPOCH당 변화하는 정확도와 예측치가 변수의 증가 값에 수차례 선형적으로 변화하는 현상을 증명하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.150-158
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• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.524-539
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• 2022

생성형 인공지능 기술의 발달로 가상 휴먼 제작이 가능하며, 텍스트 정보만으로도 가상 휴먼에 의한 강의 동영상을 제작할 수 있다. 이로써 가상 휴먼이 교육 콘텐츠의 효율적 작성과 수강자들의 재미와 만족감을 유도할 것으로 기대하고 있다. 그러나 아직 가상 휴먼 기술이 수강자들의 만족감에 이르도록 하는 과정을 본격적으로 실증한 연구는 거의 존재하지 않는다. 따라서, 본 연구의 목적은 가상 휴먼의 가장 주된 특징인 인간 유사도가 인간의 체험 및 만족감에 영향을 미치는지를 실증 분석하는 것이다. 특히 언캐니밸리 이론의 인간 유사도를 시각 및 언어 차원의 유사도로 분류하였으며, 체험경제모델을 이론적 근거로 하여 만족감에 도달하는 과정을 부분 최소 제곱 구조방정식 모형(PLS-SEM)으로 분석해 가설 검정하였다. 본 연구의 대상은 중국의 전문 조사 기관의 직장인 패널을 대상으로 온라인으로 수행했다. 분석 결과 가상 휴먼의 시각적 차원의 인간 유사도 및 언어 차원의 인간 유사도는 모두 체험경제 요소(교육, 오락, 심미, 일탈)에 긍정적인 영향을 주었으며, 이들 체험경제 요소는 모두 만족감에 유의한 영향을 주었다. 본 연구의 결과를 근거로 가상 휴먼에 의한 교육 콘텐츠 설계 시의 유의할 점 등 시사점을 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.93-98
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• 2022

디지털 신기술의 발전으로 인하여 다양한 학습도구에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있다. 이러한 학습도구에도 인공지능에 대한 기술을 적용하거나 빅데이터 기술 등을 적용한 스마트한 기능을 통한 학습도구들이 여러 가지 환경에 적용되도록 개발되어지고 있다. 이러한 스마트한 학습 도구들은 교육적인 효과와 학습의 효율을 높이는데 많은 기여를 하고 있다. 최근 대학에서도 다양한 학습도구들이 적용이 되면서 스마트 출결부터 스마트 학습을 위한 솔루션들을 도입하여 학생들의 학습효율을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 이러한 대학의 스마트 학습 도구를 통한 기업의 맞춤형 프로젝트를 진행할 때 프로젝트 진행에 대한 효율성을 높이고 결과에 대한 확장성을 높일 수 있는 스마트 학습도구에 대한 설계를 제안하고자 한다. 제안된 스마트한 학습 도구는 실무 능력을 향상시킬수 있는 기업 맞춤형 프로젝트들이 원활하게 학습도구로 활용이 되어 실무형 기업 프로젝트에 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가질 것으로 기대된다. 제안된 프로젝트 기반의 스마트한 학습 도구 모델은 추후에 관련 LMS로 구축이 되어 실질적인 프로젝트 진행에 적용하여 활용성을 확인하고 제안된 스마트 학습 도구 모델에 대한 부분을 수정 보완하여 프로젝트 기반의 스마트한 학습기능을 강화하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.55-61
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• 2022

현재 경찰과 소방이 범죄신고, 긴급출동과 같은 구조 상황발생 시 통화권영역 내에서는 이동통신 사업자가 구축한 네트워크,와이파이,GPS기반의 긴급 구조용 측위시스템을 활용하여 요구조자의 단말과 직접 연동하여 예상위치를 정밀 측위를 하고 있다. 그러나 산악구조의 경우 조난자가 산악지형의 음영지역에 위치하거나 단말의 방전(power off) 시에는 단말과 직접 연동하여 정밀 측위가 불가능하며 마지막 접속 기지국 정보만을 받고 있어 수색의 위치를 한정할 수 없으므로 구조 골든타임 확보가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 개선방안으로 시계열 기지국 정보, 위치정보 및 조난자의 성별, 나이, 행동적 특성을 반영한 이동성 모델과 지능형 추론을 기반으로 하는 전파분석 및 위치추정 시뮬레이션과 같은 이동통신 포렌식 기술을 통해 조난자의 예상 위치정보의 확률에 따른 히트맵 방식의 시각화를 통해 위치정보의 정확성을 높여 소방, 수색대의 수색지역을 축소하여 신속하고 정확한 인명구조에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.279-284
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• 2022

블렌디드 러닝방식을 통해 디자인 교육에 대한 블렌디드 러닝 방식의 연구로서, 더 발전된 학습자 주도의 맞춤형 디자인 교육이 가능한 것을 제안하고자 한다. 대면 수업에서의 이해와 비대면에서의 장점을, 원격 수업에서 적절한 방식으로 보충할 수 있다. 발전한 인공지능과 빅데이터 기술은 디자인 분야 수업에서의 정량화된 데이터를 토대로 학습자의 수준과 관심에 맞는 개별화되고 세분화 된 맞춤형 학습 자료와 효과적인 학습 방법을 제공할 수 있다. 본론에서는 알 라 카르테 모델 (A La Carte) 제안을 통한 시·공간의 제약을 넘는 방식의 적용으로 수업의 효율을 극대화를 제안하였다. 언제 어디서나 들을 수 있는 원격 수업으로 소외 지역에 사는 학생들에게 제공되는 교육의 질과 교육 격차 해소에도 가능하다. 창의융합형 미래 인재를 양성하는 목표로서, 빠른 기술 발전 속도를 가지고 달라지고 있기에. 이에 발맞춘 학습 방법의 변화에 적응력을 지닐 필요가 있다. 알 라 카르테 모델 (A La Carte) 제안을 통한 인포그래픽 가상공간 디자인과 구축과정에 대한 분석을 제시하였다. 단순히 지식을 습득하는 것이 아니라, 지식을 선별하고, 구분하고, 학습하고, 자신만의 지식으로 손쉽게 재탄생시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1120-1128
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• 2022

해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km²의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2023

최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.