• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.329-334
• /
• 2004

전자후각(I-nose)시스템은, 전통적으로 음식물이나 플라스틱 제재의 생산에서 자동화된 품질관리 시스템에 사용되어 왔으나, 최근 호흡가스 등을 통해 당뇨, 호흡 및 소화기 질환과 감염 등을 검사하는 진단영역으로 그 응용분야를 확대하고 있다 이러한 질병과 연관이 없는 휘발성 유기화합물(volatile organic compound, YOC) 에 대하여 I-nose 의 센서어래이는 센서 물질과 휘발성 화합물 사이의 반응으로 인해 고유한 반응을 보이며, 신호의 profile 에 그 흔적을 남긴다. 본 연구에서는 센서어래이의 반응 신호를 profile 형태로 유지 및 분석함으로써 I-nose 의 가스시료 인식 성능을 보다 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 신호의 profile 에는 패턴인식을 위한 기존의 개별적인 특성(feature) 보다 많은 정보가 들어 있으며, 이를 가스의 구분에 효과적으로 이용하기 위해 디지털 영상처리에서 사용되는 패턴 매칭을 응용한time-profile방법을 새롭게 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해, 반도체 공정에 의해 제작된 16채널의 초소형 가스센서 어래이를 사용해 측정된 8종류의 각기 다른 가스시료들에 대하여, 동종 및 이종 가스간의 매칭의 정도를 산출하였다. 기존의 방법과 비교한 결과 동종과 이종 가스간의 뚜렷한 구별이 가능하여 이를 패턴인식에 사용하면 E-nose의 가스 인식 성능을 향상시킬 것으로 전망된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제46권8호
• /
• pp.857-871
• /
• 2013

최근 국지성 집중호우, 돌발홍수와 같은 급격한 기상변화로 인한 피해가 증가함에 따라, 레이더와 위성영상 등 원격탐측 방법을 사용한 강우 예측 및 관측에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 자료지향형 모형의 하나인 뉴로-퍼지기법(ANFIS : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System)을 사용하여 유역 유출량을 산정하였고, 레이더 단기 강우예측 모형인 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation; Germann et al., 2002, 2004) 강우예측자료를 입력변수의 하나로 사용하였다. 뉴로-퍼지기법 및 레이더 강우예측자료를 사용한 홍수량 산정의 적용성 평가를 위해 충주댐 상류유역의 2010년 및 2011년 홍수기에 발생한 6개의 강우사상을 사용하여 모형 생성 시 사용한 강우자료의 종류에 따른 결과를 비교하고, 입력변수 조합에 따른 15개 모형을 구성하여, 모형 구성과정의 군집화 방법을 변화시키며 이에 따른 결과를 비교 분석하였다. 연구 결과, 기 발생한 홍수사상 중 가장 큰 홍수사상을 사용하여 모형을 생성할 경우 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났고, 모형의 생성이 가능한 범위 안에서 비교적 clustering 반경이 클수록 홍수량 산정의 정확도가 높아지는 것으로 나타났다. 충주댐 유역의 홍수량 예측에서는 t+6~t+16시간의 예측에서 MAPLE 강수예측자료를 사용한 모형의 홍수량 산정 결과의 정확도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권7호
• /
• pp.279-286
• /
• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_4호
• /
• pp.1925-1934
• /
• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.73-80
• /
• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.221-241
• /
• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.363-368
• /
• 2003

Landsat TM 영상을 이용, 명암차가 높은 산악 지역에 적용해왔던 알고리즘을 개선하여 비교적 명암차가 낮고 충적층이 넓게 분포하는 지역의 선구조를 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 수치지형모델에 대하여 Local Enhancement를 이용, 평탄한 지역으로부터 충적층을 추출하였다. Zevenbergen & Thorno's Method를 3×3moving windowing을 통해서 최대 경사방향과 경사를 이용하여 충적층을 지나는 선구조 요소를 추출하고 다시 Hough 변환을 이용해서 1차 선구조를 추출하였다. 이로부터 충적층의 직각방향의 지형단면의 경사를 유추해서 spline 보간법을 이용해 단면의 최저점을 구하고 이 구해진 점들을 다시 Hough 변환을 이용해서 최종 선구조를 추출하였다. 본 연구에서 사용한 알고리즘은 기존 알고리즘에서 사용된 소창문보다 훨씬 큰 충적층이 분포하는 지역의 지형 경사가 수렴하는 부분에 선구조가 뚜렷이 나타남을 볼 수 있다. 최대경사방향과 경사를 구해서 얻어진 1차 선구조와 최종선구조에서 선구조 방향이 다소 차이를 보인다. 1차 선구조의 수직방향 지형단면의 자료를 이용함에 있어, 지형 단면의 시작점과 끝지점을 임의적으로 결정하는 것이 아니라, 충적층을 가로질러 최고점까지 또는 다음 충적층이 나을 때까지의 자료를 이용해서 보간법을 사용하였고, 충적층의 넓이에 따라 보간할 자료량의 차이에 의한 오차가 발생할 수 있다. 넓은 충적층에서 선구조가 잘 추출되는 반면에 좁은 충적층이 분포하거나 계곡에 해당하는 지역에서는 경사수렴부와 일치하지 않는 선구조가 추출되었다. 이는 향후 계속적으로 연구해서 보완되어야 할 것으로 사료된다. 차원에서 기준치 설정 및 주기적인 측정을 통해 지속적으로 관리를 해야 한다. 그리고 정기적인 특수건강진단의 실시와 같은 근본적인 해결방안을 찾아야겠다.l rectangular type to a wed농e type. The Proposed wedge shape makes the absorption length longer for obliquely incident photons, thus increasing the detection efficiency and suppressing leakage coefficient. For the BGO detectors of 4-8mm width, the computer simulation result of the system using wedge detectors reveals resolution improvement to the system using conventional detectors. For the system composed of 200 BGO detectors of 8mm width with 2 point sampling motion, the simulation resolution system using conventional detectors. For the very high resolution system of 3-7mm FWHM, the characteristics of the detector shape and size is studied by computer simulation.n, but also such efficient a parameter as to perform almost like entropy.소한 1대

• 감성과학
• /
• 제26권3호
• /
• pp.149-160
• /
• 2023

본 연구에서는 뇌혈류 신호를 측정할 수 있는 시변자계 기반의 비접촉식 직물센서를 설계하여 뇌혈류 신호 검출 및 감성평가의 가능성을 탐색하고자 하였다. 직물센서는 40 denier의 은사를 30합사 한 후 컴퓨터 기계 자수하여 코일형 센서로 구현하였다. 뇌혈류 측정 실험을 위해 코일형 센서를 경동맥 부위에 부착하고, ECG (Electrocardiogram) 전극과 RSP (Respiration) 측정 벨트를 부착 및 착용하도록 하였으며, 동시에 초음파 진단기기를 사용해 도플러 초음파 검사(Doppler Ultrasonography)를 수행하여 혈류 속도를 측정하였다. 피험자에게 Meta Quest 2를 착용시키고, 실험을 위해 조작된 영상 시각 자극을 보여주면서 혈류 신호를 측정한 후 시각 자극에 대한 감성평가 설문지를 작성하도록 하였다. 측정 결과, 도플러 초음파 검사를 통해 측정된 혈류 속도 신호에 변화가 생길 때 직물센서로 측정한 신호도 함께 변화하는 것으로 나타났다. 이를 통해 코일형 직물센서를 이용하여 뇌혈류활동 신호를 측정할 수 있다는 것을 검증하였다. 또한, 감성평가를 위하여 ECG 신호와 PLL 신호(직물센서 신호)에서 추출한 HRV를 계산해서 비교한 결과, 시각 자극으로 인한 교감신경계와 부교감신경계의 활성화에 따른 비율의 변화에 대해서는 직물센서로 측정한 신호와 ECG 신호를 이용해 계산한 값이 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 시변자계 기반의 코일형 직물 센서를 통해 뇌혈류 변화 측정 및 감성 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.158-167
• /
• 2006

본 연구는 DMZ 및 민통선지역의 토지피복 변화양상을 생태학적 측면에서 파악해보는데 목적을 두고 있다. 한반도 허리를 가르는 대상형 지역인 DMZ에 대하여 남북간 왕래가 잦은 서부지역에 대하여 토지피복특성을 파악해 보았는데, 비접근지역인 연구지역 특성상 본 연구에서는 위성영상자료를 활용하여 토지피복의 현황 및 변화특성을 파악해 보았다. '80년대 중반(Landsat TM, '87.05.20) 및 2000년대 초반의 영상(Landsat ETM+, '02.06.06)을 활용함으로써 최근 15년 동안 토지피복이 어떻게 변화했는지 파악하였으며, 생태적 가치가 큰 DMZ 지역의 토지피복 분류정확도를 높이기 위하여, 선형분광혼합화소분석(linear spectral mixture analysis : LSMA)을 이용하였다. 이 분석법은 하나의 화소를 단일한 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리, 각 화소의 토지피복의 혼합정도를 세분화 한 후 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 화소값 별로 분할영상(fraction image)을 생성하였는데, 본 연구에서는 식생, 토양, 수문의 3가지 화소에 대한 분할영상을 생성하였다. 분석결과 토지피복 가운데 산림지역의 면적이 가장 많은 감소를 가져왔는데, 남한지역의 경우 산림의 $39.04km^2$가, 북한지역은 $52.37km^2$가 다른 토지피복으로 변화되었다. 농경지의 경우 북한은 농경지 면적의 $56.15km^2$가 나대지로 변화되었는데, 이는 남한에 비하여 농경지 관리가 소홀하여 나대지 상태로 방치되고 있음을 알 수 있다. 공간적인 측면에서 볼 때, 민통선지역의 경우 전반적으로 토지피복의 변화가 나타나고 있으며, DMZ 내부의 경우도 장단반도 주변지역, 파주시 및 북한 판문군지역의 경우 그 변화가 민통선지역과 비슷한 양상을 보이고 있다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.344-356
• /
• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.