• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 인지과학
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• 제19권3호
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• pp.311-330
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• 2008

주의가 주어진 위치에 발현되는 공간적 주의는 주의 착점으로부터 거리가 멀어질수록 점진적으로 감소한다. 이에 근거하여 지각과 단기 기억 수준에 작용하는 시각적 주의의 공간적 패턴을 조사하였다. 실험 1에서는 시야의 한 지점에 사전 단서(pre-cue)를 제시한 후 시각적 차폐를 동반한 표적 자극을 변별하는 지각적 처리 과제(perception-intensive task)와 차폐 자극이 없이 단서 위치의 항목을 기억해야 하는 기억 처리 과제(memory-intensiv, task)가 사용되었다. 지각 과제에서 표적 변별 정확도는 주의 착점에서 가장 높았고 인접한 위치에 제시된 표적일 경우 단서 위치로부터 거리가 멀어질수록 점진적으로 저하되었다. 반면에 기억 과제에서는 단서 위치에 제시된 기억 항목만이 정확히 재인되었으며 인접한 항목들에 대한 기억 재인은 우연 수준에 머물렀다. 실험 2는 지각 처리 과제에서도 객체(object) 수준의 공간적 주의가 작용함을 보여주어 기억 과제에서 관찰된 객체 중심적 주의 효과가 경우에 따라서는 지각적 처리 과정에서도 발현될 수 있음을 보여주었다. 이 결과는 선별적 주의 효과는 위치 중심적 모형의 예견에만 국한되지 않고 요구되는 정보 처리 수준의 공간적 특성에 따라 위치 중심적 또는 객체 중심적으로 융통성 있게 작용함을 시사한다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.106-115
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• 2017

This study has analysed the characteristics of observation by presence of objects in exhibition spaces through eye-tracking. The area with prevailing observation by the change of observation time with visual-perception response to the presence of objects has been analyzed to figure out the mechanism of sensibility estimation which can take place while the visual-perception is being estimated in spaces. Research results are able to ascertain that First, it was very characteristic that the signs right and left were observed more when there were no objects while when there were objects they were observed prevailingly. Second, the characteristics by section when there were any objects showed that there were more high observation scale I (more than 1000ms). When there were any objects with the number of areas where all the participants prevailed commonly, the scale was more, also. Third, in the process of acquiring any visual-perception information in spaces, the element of landmark can be regarded as a control point for space cognition, where the objects (people) became landmark when there were the objects but the signs became landmark when there were no objects. Fourth, the polynomial trend line of the changes to prevailing observation frequency by observation time shows that there was a gradual average value in general when there were any objects and then after the time range[8] the prevailing observation frequency increased. Without any objects, after a particular time range the value sharply dropped along with the increase of observation time because no objects to be observed prevailingly couln't be seen. The gradual average value means that some elements in the space were prevailingly observed all the time.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.907-917
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• 2023

최근 자율주행 자동차는 운전자 지원 시스템에 딥러닝 기술을 적용하여 운전자에게 편의성을 제공하고 있지만, 딥러닝 기술이 적대적 회피 공격(adversarial evasion attacks)에 취약함이 밝혀졌다. 본 논문에서는 객체 인식 알고리즘인 YOLOv5(You Only Look Once)를 대상으로 MI-FGSM (Momentum Iterative-Fast Gradient Sign Method)를 포함한 5가지 적대적 회피 공격을 수행하였으며 객체 탐지 성능을 mAP(mean Average Precision)로 측정하였다. 특히, 본 논문에서는 모폴로지 연산을 적용하여 적대적 공격으로부터 노이즈를 제거하고 경계선을 추출하여 YOLO가 객체를 정상적 탐지할 수 있는 방안을 제안하고 이를 실험을 통해 그 성능을 분석하였다. 실험 결과, 적대적 공격을 수행했을 때 YOLO의 mAP가 최소 7.9%까지 떨어져 YOLO가 객체를 정확하게 탐지하지 못하는 것을 87.3%까지 성능을 개선하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1585-1609
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• 2013

Over recent years, enormous amounts of research in wireless sensor networks (WSNs) have been conducted, due to its multifarious applications such as in environmental monitoring, object tracking, disaster management, manufacturing, monitoring and control. In some of WSN applications dependent the energy-efficient and link reliability are demanded. Hence, this paper presents a routing protocol that considers these two criteria. We propose a new mechanism called Reliable Routing Scheme for Energy-Balanced (RRSEB) to reduce the packets dropped during the data communications. It is based on Swarm Intelligence (SI) using the Ant Colony Optimization (ACO) method. The RRSEB is a self-adaptive method to ensure the high routing reliability in WSNs, if the failures occur due to the movement of the sensor nodes or sensor node's energy depletion. This is done by introducing a new method to create alternative paths together with the data routing obtained during the path discovery stage. The goal of this operation is to update and offer new routing information in order to construct the multiple paths resulting in an increased reliability of the sensor network. From the simulation, we have seen that the proposed method shows better results in terms of packet delivery ratio and energy efficiency.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.389-399
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• 1999

본 연구는 물체의 자유낙하에 대하여 아동들이 어떠한 정신모형을 가지고 있는지를 밝히며, 이러한 정신모형에 어떤 발달적인 차이가 있는지를 알아보고자 한다. 크기, 무게, 모양, 색깔, 그리고 크기와 무게와의 상충등의 차원에서 각기 다른 물체쌍들을 제시하여 어느 것이 먼저 떨어질 것인지 또는 동시에 떨어질 것인지를 예측하게 함으로써 문제유형에 따라 학생들이 자유낙하에 대하여 어떤 정신모형을 형성하고 있는지를 살펴보고자 한다. 학생들의 예측과 설명 후에 실제로 물체의 자유낙하를 직접 관찰하게 한 다음 학생들이 관찰한 것을 어떻게 기술하는 가도 비교한다. 초등학교 1, 3, 5학년과 중학교 1학년의 학생을 실험대상으로 한다. 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 초등학교 5학년과 중학교 1학년의 학생들이 초등학교 1학년과 3학년 학생들보다 물체의 자유낙하에 대한 예측율이 높았다. 둘째, 물체의 자유낙하에 대한 예측에 있어서 크기와 무게와의 상충문제가 가장 어려웠다. 셋째, 물체의 자유낙하의 관찰에 있어서는 학년간에 차이가 없었다. 넷째, 물체의 자유낙하의 관찰에 있어서 크기와 무게와의 상충문제가 가장 어려웠다. 다섯째, 초등학교 1학년과 3학년에 있어서는 물체의 자유낙하에 대한 예측과 관찰간에 차이가 있었다. 초등학교 5학년과 중학교 1학년에 있어서는 물체의 자유낙하에 대한 예측과 관찰간에 모양문제(초등학교 5학년)와 무게문제(중학교 1학년)를 제외하고는 차이가 없었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8A호
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• pp.859-867
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• 2004

최선형 서비스를 지향하는 인터넷에서 양질의 미디어 스트리밍을 서비스하기 위해서는 시간에 따라 변하는 네트워크 대역폭에 적응할 수 있는 스트리밍 기법이 필요하다. 본 논문에서는 미디어 패킷들의 중요도에 기반 한 적응형 전송 기능을 가진 MPEG-4 스트리밍 시스템을 설계하고 구현한다. 구현 시스템은 기초 스트림 제공자, 동기계층, DMIF 계층 등의 기본 MPEG-4 시스템 구성요소들과 데이터 우선순위화에 따른 FEC 제어 기반 적응형 전송 모듈로 구성된다. 구체적으로, 동기 계층 패킷들은 객체 단위에 기반하여 우선순위화되어 전송모듈로 전달되며 신뢰적 전송을 위해 FEC 부호화된다. FEC 조합은 수신측 피드백 정보에 따라 동적으로 조절되며 대역폭 제한에 맞추어 중요도가 떨어지는 패킷들을 폐기한다. 에뮬레이션기반 테스트베드에서의 실험 결과는 제안 시스템이 네트워크 대역폭 변동의 영향을 줄이고 스트리밍 서비스의 질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.2158-2164
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• 2015

u-GIS 환경에서는 실시간으로 유입되는 공간 데이터 스트림으로 인해 발생되는 부하를 제한하기 위한 연구가 계속되고 있다. 그러나 기존의 비공간 데이터 기반의 부하 제한 기법은 공간 데이터의 특성을 고려하지 않아 공간 질의 처리의 정확도를 감소시킨다. 또한, 공간 데이터 기반의 부하 제한 기법도 공간 데이터 스트림의 입력 빈도 변화와 공간 데이터의 밀집도를 반영하지 않아 질의 처리 정확도와 질의 처리 성능이 저하되는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 u-GIS 환경에서 부하 발생 빈도를 최소화하고 연속 질의 처리 성능과 정확도를 향상시키기 위해 공간 데이터의 밀집도와 공간데이터스트림의 입력 변화량을 이용하여 동적으로 부하를 제한하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 부하제한 요구시 공간 이용도에 따라 질의에 참여할 확률이 낮은 데이터를 샘플링함으로써 연속 질의 처리 결과의 정확도와 질의 처리 속도를 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.282-291
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• 2001

본 논문에서는 시스톨릭 어레이에 기반한 모양 적응적 이산 여현 변환(SADCT)의 효율적 VLSI 구조를 제안한다. 모양 적응적 이산 여현 변환은 이산 여현 변환과 달리 변환 크기가 각 블록에서의 객체의 모양에 따라 가변적이므로 기존의 시간 순환구조에서는 각 처리소자의 이용도와 처리속도가 모두 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 메모리를 필요로 하지 않는 시스톨릭 어레이에 기반한 구조를 제안한다. 제안된 구조에서는 1차원 SADCT를 연속적으로 수행함으로 처리속도를 향상시키고 첫 번째 열의 처리소자들을 마지막 열의 처리소자들과 연결하고, 입력 데이터는 각각의 재배열된 블록에서의 최대 데이터 크기에 따라 각 열에 병렬로 입력하여 처리소자의 이용도를 향상시켰다. 제안된 구조는 VHDL로 기술하고 MentorTM를 이용하여 기능검증을 수행하였다. 검증결과, 하드웨어 복잡도가 다소 증가하나, 처리속도는 기존의 방법에 비해 두 배정도 향상되었다.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제9권2호
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• pp.297-302
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• 2021

자율주행을 위해서 개발된 LiDAR의 가격이 획기적으로 하락하면서 여러 가지 분야에 LiDAR가 적용되기 시작하였다. 청소기 로봇과 자율배송 로봇 그리고 장애물 자동 회피 드론이 대표적인 예이다. LiDAR는 2D 카메라나 3D 카메라가 조명에 취약하다는 단점을 보완하면서 물체의 위치를 실시간으로 파악하는 유일무이의 수단이 되고 있다. 본 논문에서는 병실에 2D Lidar를 설치하여 환자의 움직임을 모니터링하는 방법을 제안하다. 심리적으로 불안정하거나 자살을 시도하려는 의도가 있거나 정신병적인 소견이 있어서 집중적인 감시가 필요한 환자가 홀로 병실에 있을 경우 2D LiDAR로 환자의 움직임을 감시하고 적절한 알람을 관리실에 보냄으로써 환자를 효율적으로 감시할 수 있는 방법을 고안하였다.