• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권4호
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• pp.55-61
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• 2024

최근 들어 노후화된 콘크리트 구조물의 비중이 점차 늘어나는 추세다. 이는 대다수의 구조물이 기대수명에 근접하고 있기 때문이다. 이 같은 구조물은 정확한 점검과 지속적인 관리가 필수적으로 요구되며, 철저한 점검이 이루어지지 않을 경우 본래의 기능과 성능이 저하되어 안전사고로 이어질 수 있음은 자명한 사실이다. 따라서 딥러닝과 컴퓨터 비전을 이용한 객관적인 점검 기술에 대한 연구가 활발하기 이뤄지고 있다. 특히 고해상도는 미세한 균열뿐만 아니라 박락과 철근 노출까지 정확하게 관찰할 수 있으며, 딥러닝을 통해서 자동화 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 딥러닝은 다양하고 다수의 훈련 데이터가 있어야지만 높은 탐지 성능을 보장할 수 있지만, 콘크리트의 표면 손상은 비정상 장면으로 일반적으로 촬영하여 확보할 수 있는 데이터가 아니므로 훈련 데이터의 수는 부족할 수밖에 없다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 이 연구에서는 stable diffusion을 통해 균열, 박락, 철근 노출을 포함하고 있는 콘크리트 표면 손상 영상을 생성하는 방법을 제안했다. 이는 문자열과 영상이 쌍을 이룬 데이터로 새로운 손상 영상을 합성하는 방법이다. 이를 위해서 총 678장의 훈련 데이터 세트를 구축했고, low rank adaptation을 통해서 fine-tuning을 수행했다. 이때 stable diffusion의 세 가지 기저 모델에 따른 생성 영상의 품질을 비교했다. 결과적으로 가장 다양하고 고품질의 콘크리트 손상 영상을 합성하는 방법을 완성했다. 이 연구는 향후 데이터 부족 문제 해결에 기여하여 딥러닝 기반 손상 탐지 알고리즘의 정확도 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권7호
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• pp.613-622
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• 2024

Objective: In Korea, radiology has been positioned towards the early adoption of artificial intelligence-based software as medical devices (AI-SaMDs); however, little is known about the current usage, implementation, and future needs of AI-SaMDs. We surveyed the current trends and expectations for AI-SaMDs among members of the Korean Society of Radiology (KSR). Materials and Methods: An anonymous and voluntary online survey was open to all KSR members between April 17 and May 15, 2023. The survey was focused on the experiences of using AI-SaMDs, patterns of usage, levels of satisfaction, and expectations regarding the use of AI-SaMDs, including the roles of the industry, government, and KSR regarding the clinical use of AI-SaMDs. Results: Among the 370 respondents (response rate: 7.7% [370/4792]; 340 board-certified radiologists; 210 from academic institutions), 60.3% (223/370) had experience using AI-SaMDs. The two most common use-case of AI-SaMDs among the respondents were lesion detection (82.1%, 183/223), lesion diagnosis/classification (55.2%, 123/223), with the target imaging modalities being plain radiography (62.3%, 139/223), CT (42.6%, 95/223), mammography (29.1%, 65/223), and MRI (28.7%, 64/223). Most users were satisfied with AI-SaMDs (67.6% [115/170, for improvement of patient management] to 85.1% [189/222, for performance]). Regarding the expansion of clinical applications, most respondents expressed a preference for AI-SaMDs to assist in detection/diagnosis (77.0%, 285/370) and to perform automated measurement/quantification (63.5%, 235/370). Most respondents indicated that future development of AI-SaMDs should focus on improving practice efficiency (81.9%, 303/370) and quality (71.4%, 264/370). Overall, 91.9% of the respondents (340/370) agreed that there is a need for education or guidelines driven by the KSR regarding the use of AI-SaMDs. Conclusion: The penetration rate of AI-SaMDs in clinical practice and the corresponding satisfaction levels were high among members of the KSR. Most AI-SaMDs have been used for lesion detection, diagnosis, and classification. Most respondents requested KSR-driven education or guidelines on the use of AI-SaMDs.

• Design & Manufacturing
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• 제14권1호
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• pp.8-14
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• 2020

In general, auto parts production assembly line is assembled and produced by automatic mounting by an automated robot. In such a production site, quality problems such as misalignment of parts (doors, trunks, roofs, etc.) to be assembled with the vehicle body or collision between assembly robots and components are often caused. In order to solve such a problem, the quality of parts is manually inspected by using mechanical jig devices outside the automated production line. Automotive inspection technology is the most commonly used field of vision, which includes surface inspection such as mounting hole spacing and defect detection, body panel dents and bends. It is used for guiding, providing location information to the robot controller to adjust the robot's path to improve process productivity and manufacturing flexibility. The most difficult weighing and measuring technology is to calibrate the surface analysis and position and characteristics between parts by storing images of the part to be measured that enters the camera's field of view mounted on the side or top of the part. The problem of the machine vision device applied to the automobile production line is that the lighting conditions inside the factory are severely changed due to various weather changes such as morning-evening, rainy days and sunny days through the exterior window of the assembly production plant. In addition, since the material of the vehicle body parts is a steel sheet, the reflection of light is very severe, which causes a problem in that the quality of the captured image is greatly changed even with a small light change. In this study, the distance between the car body and the door part and the door are acquired by the measuring device combining the laser slit light source and the LED pattern light source. The result is transferred to the joint robot for assembling parts at the optimum position between parts, and the assembly is done at the optimal position by changing the angle and step.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1522-1534
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• 2015

본 연구에서는 미리 구축해 놓은 학습데이터 없이도 입력된 작문이 주어진 작문 주제에 적합한 내용인지 아닌지를 자동으로 판단할 수 있는 방법을 제안한다. ConceptNet은 다양한 종류의 문서에서 추출한 자연언어 문장들로부터 구축된 그래프 형태의 지식베이스이다. 본 연구에서는 작문 주제에 해당하는 작문 프롬프트(essay prompt)와 ConceptNet만을 이용하여 문서의 주제-이탈 여부를 판별하는 방법을 제안한다. ConceptNet에서 두 개념간의 최단 경로를 찾고 이에 대한 의미 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 이를 이용하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 내용을 ConceptNet의 개념들로 매핑하고 이 개념들 사이의 의미 유사도를 계산하여 작문 프롬프트와 수험생 작문 사이의 주제 부합 여부를 판단한다. 8개의 작문 시험을 수행하여 얻은 수험생 작문 데이터에 대하여 평가를 수행한 결과 기존의 연구에 비해 좋은 성능을 얻을 수 있었다. ConceptNet을 활용하면 유의미한 단순 추론이 가능하기 때문에 본 연구에서 제안한 방법은 추론을 요하는 작문 문제에도 적용 가능함을 보였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제29권5호
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• pp.384-390
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• 2012

본 연구는 심초음파를 이용한 심박출량 측정의 정확성을 평가하고, 수의학에서 심박출량 측정을 위해 처음 적용되는 Automated Contour Tracking method (ACT method)와 다른 심초음파 측정 방법간의 비교를 위한 목적으로 실시되었다. 따라서 본 연구에서는 흡입마취된 비글견에서 심초음파를 이용한 세가지 심박출량 측정 방법 (modified Simpson's method, left ventricular outflow method 그리고 ACT method)과 절대적 표준법으로 사용되어 오고 있는 열희석법의 성적을 비교 분석하였다. 결과의 검정은 피어슨 상관계수와 선형 회귀 분석법을 사용하였다. 실험에 사용된 실험견은 심혈관계 및 전신상태에 이상이 없는 10마리 비글견이며 호흡마취 유도하에 평가가 실시되었다. 실험은 심초음파법으로 측정한 다음 연이어 열희석법으로 측정하는 순서로 진행되었다. 세 가지 심초음파 측정법들은 모두 열 희석법과 유의적인 상관관계(p < 0.05)에 있음을 알 수 있었고 특히, 세 가지 방법 중에서는 ACT method에서 상관관계가 가장 높음을 확인할 수 있었다. 본 실험에서 심초음파를 이용한 심박출량 측정법은 절대적인 심박출량을 제시하지 못하였다. 하지만 심박출량 측정의 절대적 표준법으로 사용되는 열희석법과 유의적인 상관관계가 있음이 확인 되었으므로 심박출량의 간접적인 정보로 활용함으로써 환자의 마취시에 발생할 수 있는 혈역학적 장애의 발견이나 교정을 위해서 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제21권4호
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• pp.439-458
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• 2005

An automated analysis system for water soluble constituents in $PM_{2.5}$ has been developed. The system consists of a high capacity multi tube diffusion scrubber (MTDS), a low temperature particle impactor (LTPI), and two ion (anion and cation) chromatography (IC) systems. Atmospheric particles have been collected by passing sample air through a thermostated MTDS followed by a LTPI. This system allows simultaneous measurements of soluble ions in $PM_{2.5}$ at 30 minutes interval. At the air sampling flow rate of 1.0L/min, the detection limits of the overall system are in the order of tens of $ng/m^3$. This system has been successfully used for the measurement of particulate components of Seoul air from April 2003 to January 2004. $SO_4^{2-},\;NO_3^-,\;NH_4^+,\;NO_2^-,\;Cl^-,\;Na^+,\;K^+,\;Ca^{2+},\;and\;Mg^{2+}$ are the major ionic species for $PM_{2.5}$ at Seoul. Among them, $SO_4^{2-},\;NO_3^-\;and\;NH_4^+$ are the most abundant ions, contributed up to $86\%$ of the total and the concentrations were higher than those in any other urban sites in the world except for Chinese cities. There are high pollutant episodes which contribute about $15\~20\%$ of annual average values of the major ions. During the episode, the all parcels were transported from the asian continent and $PM_{2.5}$ were significantly neutralized. This suggests that aged and long range transported pollutants caused the high pollutant episodes. They showed a distinct daily and seasonal variations:they showed a peak in the early morning caused by the night-time accumulation of particulate matters. Atmospheric reactions including gas-to-particle reactions and inter-particle reactions and meteorological parameters including relative humidity and ambient temperature were described with related to the $PM_{2.5}$ 5 concentrations. All of the ionic species showed higher concentrations during the spring than those for summer and winter.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.409-418
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• 2022

본 논문에서는 연주자 자세의 그라운드 트루스 획득을 위한 반자동 주석 방법인 SAAnnot-C3Pap를 제안한다. 기존 음악 도메인에서 2차원 관절 위치에 대한 그라운드 트루스를 획득하기 위하여 2차원 자세 추정 방법인 오픈포즈를 활용하거나 수작업으로 라벨링 하였다. 하지만 기존의 오픈포즈와 같은 자동 주석 방법은 빠르지만 부정확한 결과를 보인다는 단점이 있고, 사용자가 직접 주석을 생성하는 수작업 주석화의 경우 많은 노동력이 필요하다는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 그 둘의 절충 방안인 반자동 주석화 방법인 SAAnnot-C3Pap을 제안한다. 제안하는 SAAnnot-C3Pap은 크게 3가지 과정으로 오픈포즈를 사용하여 자세를 추출하고, 추출된 부분 중 오류가 있는 부분을 슈퍼바이즐리를 사용하여 수정한 뒤, 오픈포즈와 슈퍼바이즐리의 결과값을 동기화하는 과정을 수행한다. 제안하는 방법을 통하여 오픈포즈에서 발생하는 잘못된 2차원 관절 위치 검출 결과를 교정할 수 있었고, 2명 이상의 사람을 검출하는 문제를 해결하였으며, 연주 자세 그라운드 트루스 획득이 가능하였다. 실험에서는 반자동 주석 방법인 오픈포즈와 본 논문에서 제안하는 SAAnnot-C3Pap의 결과를 비교·분석한다. 비교 결과, 제안하는 SAAnnot-C3Pap는 오픈포즈로 잘못 수집된 자세 정보를 개선한 결과를 보였다.

• 분석과학
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• 제21권1호
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• pp.41-47
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• 2008

소변 중 암페타민계 5성분(amphetamine; AP, methamphetamine; MA, 3,4-methylenedioxyamphetamine; MDA, 3,4-methylenedioxymethamphetamine; MDMA, 3,4-methylenedioxyethylamphetamine; MDEA)의 동시분석을 위하여 기존의 액체상추출(liquid-liquid extraction; LLE) 방법과는 달리 감정과정의 자동화가 가능한 고체상추출(solid-phase extraction, SPE) 방법을 도입하였다. 시험관에 소변 3 mL와 0.1 M 인산완충액 1 mL (pH 7.0)를 넣고, 자동추출장치를 이용하여 추출하고, 증발 건고하여 유도체화 한 다음 GC/MS로 분석하였다. 그 결과 검정곡선의 직선성 상관계수 ($r^2$)는 AP와 MDA [농도범위 34.0 (AP), 28.0 (MDA)~1000.0 ng/mL] 및 MA, MDMA, MDEA (농도범위 50.0~2000.0 ng/mL)에서 0.994 이상으로 나타났다. 그리고 각 성분들의 검출한계 (LOD)는 4.0~10.0 ng/mL 범위였고, 정량한계 (LOQ)는 12.0~34.0 ng/mL 범위였다. 상대 회수율은 5성분 모두 93.5~107.7%로 측정되었다. 정밀도 (precision)와 정확도 (accuracy)는 각각 1.9~14.8%와 -8.7~14.8 % 범위 값을 나타냈다. 본 실험방법을 실제 남용자 소변에 적용한 결과 메스암페타민 또는 엑스터시 투약자를 신속하고 정확하게 동시에 확인할 수 있었다.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.52-61
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• 2024

조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.