• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.193-200
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권7호
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• pp.339-345
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• 2016

전 세계적으로 게임시장은 지속적인 성장을 하고 있는 반면 아케이드 및 비디오 게임 시장은 성장이 정체되어 있다. 이러한 정체 속에서 30여년 동안 롱런을 하고 있는 마리오 시리즈의 2015년 최신작 "슈퍼마리오 메이커" 커스터마이즈 게임 타이틀의 눈에 띄는 판매율과 성장은 특이하다. 커스터마이즈의 연구에 있어서 선행 연구로 진행된 게임 커스터마이즈의 문헌과 연구들은 대부분 게임 캐릭터와 관련된 내용들이 주를 이루고 있었다. 본 연구에서 게임 유저들이 갖고 있는 커스터마이즈의 인식과 욕구에 대하여 설문조사 한 결과 커스터마이즈 기능 중 게임의 룰과 캐릭터 관련 부분을 커스터마이즈 하고 싶어하는 것으로 조사되었다. 슈퍼 마리오 메이커가 인기를 끌며 높은 수익을 내고 있는 원인과 더불어 커스터마이즈가 주된 컨셉인 이 게임속의 커스터마이즈 특징적 요소들은 무엇인지를 분석하였다. 분석결과 게임 진행 룰의 커스터마이징이 가능, 게임 사용자간의 데이터 공유, NFC 피규어 캐릭터의 콘텐츠 마케팅적 접목, 지속적이고 새로운 커스터마이징 기능의 업데이트 제공 등 4가지 특징들로 분석되었다. 게임 커스터마이징은 기존의 캐릭터에서 벗어나 더 많은 분야에 까지 활용함은 많은 유저들을 만족시키는데 도움이 될 것이라 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.388-396
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• 2017

얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권4호
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• pp.321-333
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• 2002

웹 기반 서비스의 급속한 성장으로 다양한 서비스를 이용할 수 있도록 웹 환경에서 공간 데이타의 동시 변경이 가능해야 한다. 웹 기반 GIS 응용은 다양한 사용자 층에 대한 요구를 만족시키기 위하여 다양한 서비스 데이타를 필요로 하고, 이 데이타들은 지속적으로 변경되어야 한다. 또한 웹 환경에서 사용하는 HTTP 프로토콜은 연결 해제(Connectionless)와 상태 비유지(Stateless)를 가정한다. 그러나 웹 환경에서 웹 클라이언트에 의한 데이타 변경 시, 긴 트랜잭션이 특징인 공간 데이타베이스 등의 응용은 클라이언트 간의 동시성과 서버 데이타의 일관성 유지에 문제점을 발생시킨다. 이 논문에서는 웹 환경에서 웹 클라이언트가 서버 측의 공간 데이타를 변경할 때 서버 데이타의 일관성 유지를 위한 해결책을 제시한다. 웹 환경에서 공간 데이타를 변경할 때 HTTP 프로토콜의 연결 해제와 상태 비유지에 의해서 발생하는 휴면 영역 잠금(Dormancy Region Lock) 문제를 영역 잠금 기법인 RX(Region-exclusive) 잠금과 주기적인 메시지(ALIVE_CLIENTi) 전송에 의해서 해결한다. 그리고 이 방법을 기반으로 한 프로토콜을 제시하고, 메인 메모리 공간 데이타베이스 시스템인 사이버맵을 이용한 시스템 설계 및 구현을 통하여 검증하고 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.253-265
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• 2021

본 연구에서는 위성영상 촬영 한계를 극복하고 재배 필지 현황 파악 기술 발전에 기여하고자 무인기 영상 및 딥러닝 모형을 이용하여 옥수수 재배 필지 추출 방법을 제안하였다. 연구대상지역은 충북 괴산군 감물면 이담리 일대로 설정하고, 무인기 촬영을 통해 해당지역의 정사영상을 취득하였다. 모형에 필요한 학습자료는 현장조사 자료와 팜맵을 이용하여 구축하였다. 본 연구에 적용한 딥러닝 모형은 의미론적 분할 모형인 Attention U-Net을 이용하였다. 모형의 성능 평가는 학습과정을 거친 후 비학습 자료를 이용하여 옥수수 재배 필지 추출에 대해서 실시 하였다. 모형 성능평가 결과 정밀도는 0.94, 재현율은 0.96 및 F1-Score는 0.92로 나타났다. 본 연구에 적용한 Attention U-Net방법은 옥수수 재배 필지를 효과적으로 추출할 수 있는 방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구 방법은 옥수수는 물론 다른 작물에 대한 재배 필지 구분에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.883-896
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• 2023

인간 활동 영역이 산지 곳곳에 퍼져 있는 한국에서는 산불이 주거지역이나 각종 시설물을 위협하는 경우가 잦다. 따라서 산불 이후 대책 마련과 피해 복구를 위해 피해 범위를 빠르게 파악할 필요가 있으며, 이러한 경우 원격탐사가 유용한 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2019년 4월에 발생한 고성·속초 산불 피해지역에 k-nearest neighbor (kNN) 알고리즘을 적용하여 피해 범위를 탐지하는 실험을 수행하였다. 다양한 인공지물을 포함하는 지표와 숲이 혼재된 지역 특성을 고려하여 적절한 공간 해상도와 시간 해상도를 제공하는 Sentinel-2 multispectral instrument (MSI) 자료를 사용하였다. Sentinel-2 MSI의 여섯 밴드와 정규식생지수(NDVI), 정규탄화지수(NBR)를 분류 특성으로 사용하였다. 산불 피해지역과 비피해 지역에서 무작위로 추출된 2,000개 지점 정보를 이용하여 kNN 분류기를 훈련시켰다. 분류 성능을 높이기 위해 데이터에서 특이값을 제거하고 임상도를 병용하였다. 다양한 이웃(neighbor) 수와 분류 특성 조합을 적용하여 산불 후 데이터를 이용한 실험과 산불 전후 데이터 차이를 이용한 실험을 수행하였다. 산불 전후 데이터 차이를 이용하였을 때 더 우수한 분류 성과를 얻을 수 있었지만, 산불 후 데이터만을 이용한 경우에도 피해지역의 범위를 파악할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.75-87
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• 2024

사물주소는 공법 상 주소가 아니라는 점에서 행정력 측면의 차이는 분명히 존재하지만 위치표현이라는 측면에서는 오히려 도로명주소와 동일 또는 그 이상으로 더 유연하고 세밀하게 위치표현이 가능하므로 도로명주소와 함께 전 국토의 위치를 표현할 수 있도록 적절한 위치에 부여되고 관리될 수 있도록 개선되어야 한다. 기존 도로명주소법, 건축법, 주소정보기본도작성·관리규정 등의 관련 법령에 대한 분석결과를 토대로 도로명주소와 사물주소를 비교한 결과 사물주소체계가 가진 근원적인 한계가 존재함을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 크게 제도척 측면과 부여대상 측면으로 구분하여 사물주소 체계에 대한 개선 방안을 제시하고자 하였다. 제도적 측면으로는, 첫째 주소부여대상이라는 용어에 대한 명확한 정의와 함께 통일을 통해 상하위 법령의 개선이 필요하고, 둘째 건축법 상건물 중 거주에 사용되지 않는 시설물에는 사물주소로 통일하여 부여하며, 셋째 사물주소 부여대상을 지형지물의 유형별로 주소정보기본도의 등록사항을 구분함으로써 이종의 공공데이터와 연계 활용이 용이하도록 해야 한다. 부여대상 측면에서는, 첫째 특정 시설물에는 모두 사물주소가 부여되어 있다는 인식을 줄 수 있도록 해당 범주의 모든 시설물에 부여해야 하고, 둘째 아무런 시설물이 없어도 다수가 이용하는 장소에는 사물주소를 부여할 수 있도록 할 필요가 있다.