• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.184-186
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• 2004

This paper is about vision system that exhibits automatic examination of the conditions of shaft's worm. The system is composed of three part : image acquisition, vision algorithm, and user interface. The image acquisition part is composed of motor control, illumination and optics. The vision algorithm examines the parts by labeling algorithm using shaft image. User interface is divided into two parts, user interface for feature registering with control value settings and user interface for examination operation. The automatic inspection system of this research is a tool for final examination of shaft worm. This tool can be practically used in production lines with simple adjustments.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권7호
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• pp.233-240
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• 2022

최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.56-67
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• 2023

최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다

• Applied Microscopy
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• 제44권3호
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• pp.83-87
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• 2014

Electron tomography (ET) is a useful tool to investigate three-dimensional details based on virtual slices of relative thick specimen, and it requires complicated procedures consisted of image acquisition steps and image processing steps with computer program. Although the complicated step, this technique allows us to overcome some limitations of conventional transmission electron microscopy: (1) overlapping of information in the ultrathin section covering from 30 nm to 90 nm when we observe very small structures, (2) fragmentation of the information when we study larger structures over 100 nm. There are remarkable biological findings with ET, especially in the field of neuroscience, although it is not popular yet. Understanding of behavior of synaptic vesicle, active zone, pooling and fusion in the presynaptic terminal have been enhanced thanks to ET. Some sophisticated models of postsynaptic density with ET and immune labeling are introduced recently. In this review, we introduce principles, practical steps of ET and some recent researches in synapse biology.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.386-398
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• 2020

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.

• 플랜트 저널
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• 제17권3호
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• pp.37-41
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• 2021

P&ID(Piping and Instrument Diagram)는 플랜트의 장치 및 계장 정보를 집약적으로 담고 있는, 엔지니어링 핵심도면이다. 한 장의 P&ID에는 심볼로 표현된 수백 여개의 정보들이 존재하며, 이에 대한 디지털 전산화 작업이 수작업으로 진행되고 있어 많은 인력과 시간이 소요된다. 기존 연구들은 CNN 모델을 이용하여 도면 객체 검출에 성공하였으나, 도면 한 장당 약 30분, 인식률은 90% 정도로 현장에서 구현하기에는 부족한 성능이다. 따라서 본 연구에서는 영역 검출과 객체 인식을 동시에 처리하는 1-stage 객체 검출 알고리즘을 제안하였다. 이미지 레이블링 오픈소스 툴을 이용하여 학습 데이터를 구축하고 딥러닝 모델 학습을 통해 도면 내 심볼 이미지 인식 방법을 제안한다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권3호
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• pp.162-170
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• 2003

이 논문에서는 한국인의 뇌 기능 영상 연구에서의 정확한 분석을 위한 한국인 뇌 확률 지도를 제작하였고 이를 실제 기능 영상 연구에 적용할 수 있도록 하는 뇌 위치 정보 추출 프로그램에 대하여 소개하였다. 한국인의 표준 뇌 확률 지도를 작성하기 위하여 정신과적 병력이 없는 정상인 76개의 뇌 영상을 서울대학교 신경정신과와 핵의학과로부터 수집하였으며, 이를 바탕으로 표준 뇌 영상을 결정하였다. 결정된 표준 뇌 영상은 숙련된 전문의로부터 89개의 해부학적 영역으로 분할하는 작업이 이루어졌다. 표준 뇌 영상에서 분할된 정보들은 자동 분할 알고리즘에서의 기준으로 사용되어 나머지 75개의 뇌 영상들에 대해서도 해부학적 정보들을 가지도록 하였다. 76개의 뇌 영상들에 생성된 각각의 89개의 해부학적 정보들은 동일 위치에서의 확률정보로서 변환되어 뇌 확률 지도를 생성하였다. 제작된 한국인의 뇌 확률지도는 한국인의 뇌에 대한 편차 정보와 해부학적인 정보를 가지며 이는 한국인의 기능 영상 연구에 있어서 보다 정확한 결과를 제시할 수 있다.