• 한국산업보건학회지
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• 제28권1호
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• pp.18-34
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• 2018

Objectives: This study aims to identify and solve problems in the consistency, procedural justification, effectiveness, and other matters concerning approaches to occupational safety and health legislation, administrative rules, and administrative guidelines. Methods: In this study of policy on the industrial safety and health law of Korea, problems were raised based on important information on the approach to occupational safety and health legislation and administrative guidelines such as notices, ordinances, and instructions, as well as on their interpretation and operation standards. Secondly, based on the identified problems in the occupational safety and health law policy, core practical methods to present improvement directions for occupational safety health policy in Korea were sought. Results: It is absolutely necessary to actively promote the infrastructure for occupational safety and health by developing and disseminating notices, guidelines, and manuals that act as contact points between laws and the field in various ways at the administrative institution level. In addition to sanctions, efforts to systematically guide and promote complex professional matters must be supported. Efforts should be made to strengthen administrative expertise so that administrative authorities can secure professional authority and fully enforce legal policies according to the purpose of legislation. In order to ensure the effectiveness of occupational safety and health law policies, it is necessary to shift the focus of the legal policy toward confirming and guiding substantial compliance with legal standards. Conclusions: As a result of the above efforts, when reliable occupational safety and health law policy is implemented, the understanding and acceptance of the legal policy for the administrative object will be increased, and the safety and health management of the enterprise will be maximized to its full extent.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5071-5078
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• 2011

본 연구는 취약계층 재가노인의 기능적 건강상태와 맞춤형 방문건강관리 서비스 만족도 및 삶의 질과의 관계를 검증하기 위한 것이다. 자료수집은 D시 B구 1개 지역보건소 방문보건센터에 등록되어 있는 65세 이상 노인 399명을 대상으로 보건보직부에서 권고하여 맞춤형 방문건강관리서비스 기록지에 사용하고 있는 측정도구를 이용하여 2010년 6월부터 9월까지 하였다. 자료분석은 SPSS 17.0 프로그램을 이용하여 t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation coefficients를 검증하였다. 연구결과, 기능적 건강상태와 삶의 질, 맞춤형 방문건강관리서비스 만족도와 삶의 질에서 정적 상관관계가 있었으며, 기능적 건강상태와 맞춤형 방문건강관리 서비스 만족도는 상관관계가 없었다. 결론적으로, 맞춤형 방문건강관리 사업의 효과적인 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권8호
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• pp.611-615
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• 2009

급증하는 디지털 사진 데이터를 내용정보를 고려하여 효율적으로 관리하기 위해서는 무엇보다도 각 사진 이미지들이 얼마나 유사한지를 밝히는 것이 중요하다. 이를 위해 사진을 블록 단위로 분할하고 높은 유사도를 가지는 상위 블록 쌍을 이용하여, 그리디 알고리즘에 기반한 2차원 정렬(alignment)을 통해 주변 블록으로 유사 매칭 영역을 확장함으로써 동일한 객체 혹은 배경을 공유하고 있는지를 판별한다. 제안하는 정렬 알고리즘을 이용해 전체 이미지상에서 최적의 매칭 유사도 값을 가지는 블록영역을 추출해낼 수 있으며, 객체의 이동이나 자세의 변경 및 카메라의 줌 변경에 구애 받지 않으면서 계산이 가능하다. 실험을 통해 다양한 사진에 대해서 제안한 방법이 어떻게 적용될 수있는 지를 알아보고, 추후의 디지털 사진 클러스터링 및 대용량 사진 관리에 유용하게 활용될 수 있음을 살펴본다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.23-29
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• 2019

차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.251-256
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• 2021

일반적인 카메라와 다르게 초당 매우 많은 개수의 프레임을 캡처할 수 있는 기능을 가진 고속의 카메라는 그동안 제한적이었던 일부의 영상 처리 기술들의 고도화를 가능하게 할 수 있다. 본 논문에서는 입력되는 초고속의 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 얼굴 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 우선 입력되는 초고속의 영상 안에 포함된 잡음 화소들을 양방향의 필터를 적용하여 효과적으로 제거한다. 그런 다음, 레티나 얼굴 모델을 사용하여 잡음이 제거된 영상으로부터 사람의 개인 정보를 대표적으로 나타내는 얼굴 영역을 강인하게 검출한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시한 알고리즘이 입력되는 컬러 영상으로부터 잡음을 제거한 다음, 생성된 모델을 사용하여 사람의 얼굴 영역을 강인하게 검출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 모델 기반의 얼굴 영역검출 방법은 실내외 건물의 모니터링, 출입문 개폐 관리, 그리고 모바일 생체 인증과 같은 영상처리 및 패턴 인식과 관련된 실제적인 많은 응용 분야의 기초 기술로 사용될 것으로 예상된다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.32-39
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• 2020

In recent years, the construction industry is getting bigger and more complex, so it is becoming difficult to acquire point cloud data for construction equipments and workers. Point cloud data is measured using a drone and MMS(Mobile Mapping System), and the collected point cloud data is used to create a 3D digital map. In particular, the construction site is located at outdoors and there are many irregular terrains, making it difficult to collect point cloud data. For these reasons, adopting a noise reduction algorithm suitable for the characteristics of the construction industry can affect the improvement of the analysis accuracy of digital maps. This is related to various environments and variables of the construction site. Therefore, this study reviewed and analyzed the existing research and techniques on the noise reduction algorithm. And based on the results of literature review, performance evaluation of major noise reduction algorithms was conducted for digital maps of construction sites. As a result of the performance evaluation in this study, the voxel grid algorithm showed relatively less execution time than the statistical outlier removal algorithm. In addition, analysis results in slope, space, and earth walls of the construction site digital map showed that the voxel grid algorithm was relatively superior to the statistical outlier removal algorithm and that the noise removal performance of voxel grid algorithm was superior and the object preservation ability was also superior. In the future, based on the results reviewed through the performance evaluation of the noise reduction algorithm of this study, we will develop a noise reduction algorithm for 3D point cloud data that reflects the characteristics of the construction site.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권3호
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• pp.211-217
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• 2023

Recently, many studies have introduced artificial intelligence systems in the surgical process to reduce the incidence and mortality of complications in patients. Bleeding is a major cause of operative mortality and complications. However, there have been few studies conducted on detecting bleeding in surgical videos. To advance the development of deep learning models for detecting intraoperative hemorrhage, three models have been trained and compared; such as, YOLOv5, RetinaNet50, and RetinaNet101. We collected 1,016 bleeding images extracted from five surgical videos. The ground truths were labeled based on agreement from two specialists. To train and evaluate models, we divided the datasets into training data, validation data, and test data. For training, 812 images (80%) were selected from the dataset. Another 102 images (10%) were used for evaluation and the remaining 102 images (10%) were used as the evaluation data. The three main metrics used to evaluate performance are precision, recall, and false positive per image (FPPI). Based on the evaluation metrics, RetinaNet101 achieved the best detection results out of the three models (Precision rate of 0.99±0.01, Recall rate of 0.93±0.02, and FPPI of 0.01±0.01). The information on the bleeding detected in surgical videos can be quickly transmitted to the operating room, improving patient outcomes.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.91-96
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• 2022

현재 카메라 기반 기술 수준으로는 센서 기반 기본 생활패턴 인지 기술은 정확한 데이터를 얻기 위해서는 불편함을 감수해야 하고, 상용화 밴드 제품은 정확한 데이터 수집이 어려우며, 행동의 동기와 원인 및 심리적 영향 등을 고려하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 생활패턴 인지를 위한 레이더 기술은 일상생활에서 주변의 사람이나 물체를 탐지하기 위해 고안된 파형을 전송하여 반사되어 오는 수신 신호를 신호 처리함으로써 물체와의 거리, 속도, 각도를 측정하는 기술을 적용하여 기존 영상 기반의 서비스에서의 사생활 보호와 같은 이슈를 보완할 수 있도록 고안하였다. 제안 시스템의 구현을 위해 TIIWR1642 칩을 기반으로 60GHz 대역 밀리미터파 FMCW 송신/수신을 위한 RF 칩셋제어, 거리/속도/각도 검출을 위한 모듈의 개발 및 신호처리 소프트웨어를 포함한 기술을 구현하였다. 생활 정보에 대한 메타 분석으로 생활패턴의 정량적 분석을 통해 개인별 맞춤형 생활패턴 추출을 통해 자기 관리 및 행동 시퀀스를 산출하여 개인별 생활패턴의 분석이 보안 및 안전 응용서비스로 가능할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.73-89
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• 2004

인터넷의 발전과 더불어 사람들이 더 많은 상품 정보에 접근할 수 있게 됨에 따라, 소비자 간(C2C) 전자시장의 거래 규모도 더욱 빨리 성장하고 있다. 시장 경제의 활성화를 위한 소비자 간 전자상거래의 역할이 더욱 강조됨에 따라 소비자 간 전자상거래를 효율적으로 지원할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 이러한 연구들은 단순히 시간 흐름에 따라 동일한 상품의 가격만을 협상하는 것에 초점을 맞추고 있다. 협상의 대상을 서로 다른 유사한 상품으로 확장하기 위하여 고객은 가격 외에도 배송 시간이나 결제 방법 등 거래 행위와 관련된 속성까지 포함한 상품의 다양한 속성들에 대하여 협상할 수 있어야 한다. 이 요건을 만족시키기 위해, 본 연구에서는 고객을 대행하는 에이전트가 판매자 및 구매자 양측의 효용을 높이기 위해 가격 외에도 상품 및 거래의 다양한 속성들에 대해 협상할 수 있는 자동협상 방법론과 이러한 방법론을 적용하는데 기반이 되는 에이전트 마켓플레이스를 제안한다. 제안된 e-마켓플레이스와 에이전트를 지원하기 위한 프로토콜과 관련된 시스템 구조들도 동시에 개발하였다.