• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.120-125
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• 2013

본 논문에서 우리는 워게임에서 가상군의 행위를 결정하는 목표지향행위계획방법과 상황변동 시 상황에 따라서 새로운 계획을 시행하는 재 계획방법에 대하여 제안한다. 이러한 행위계획 방법은 기존의 유한상태기계(Finite State Machine)를 이용한 행위결정 방법보다 유연하고 다양한 상황을 보다 현실적으로 묘사할 수 있기 때문에 풍부한 표현력을 제공할 수 있다. 따라서 가상군의 행위를 실제 군인과 유사한 수준으로 모사할 수 있는 장점이 있다. 다만, 유한상태기계처럼 결정적이지 않기 때문에 가상군의 행위결정 과정을 분석하거나 의도적으로 특정한 행위를 수행하도록 하는 데에 있어서는 어려움이 따른다. 우리는 본 논문에서 제안한 방법을 공군 전투비행기 모델에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다. 그 결과 실제 군인이 상황에 대처하는 것과 유사하게 행위를 결정하는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 행위계획 방법과 실험결과 그리고 향후 연구과제에 대하여 설명한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.773-781
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• 2013

허프 변환은 데이터 손실 및 왜곡이 포함된 영상에서도 직선 정보 추출에 용이한 장점이 있어 컴퓨터 비전 분야의 응용분야에 널리 사용되어 왔다. 그러나 허프 변환의 보팅 과정은 비효율적인 연산구조와 많은 메모리 접근횟수로 인해 실시간 처리 임베디드 비전 시스템에 적용하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 허프 변환의 개선된 보팅 정책을 제시하고, 이를 적용하여 적은 하드웨어 자원 사용량으로 실시간 성능을 만족하는 허프 변환의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 보팅 정책은 인접한 픽셀 간의 관계를 이용하여 보팅 연산 과정의 오버헤드를 줄였으며, 하드웨어 재사용성을 높임으로서 효율적인 연산구조를 가진다. 이러한 개선된 보팅 정책을 적용한 제안된 하드웨어 구조는 인접한 픽셀들의 보트 값을 병렬적으로 연산하고 저장하여 시간당 처리량을 높인다. 제안 구조의 장점은 순차적 연산 방식 대비 매우 적은 추가 하드웨어 자원만으로 이러한 성능 향상을 위한 병렬화를 달성한다는 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.146-147
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2017년 10월 8일 시점 1개월 기간을 설정하여 "사물인터넷" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 키워드에 대한 1위 연관 검색어는 기술(995)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권5호
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• pp.1196-1206
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• 2021

목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30-50예씩 수집하여, 총 783명 환자의 CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및 통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.120-130
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• 1994

전자기기 생산시 기관에 부품을 장착하고 기판 뒷면의 리드선을 절단할 때, 현재까지는 회전절단기를 사용했었는데, 이 방법에서는 한쪽 방향에서만 힘을 가하여 절단함으로써 접촉불량의 한 원인이 되곤 했다. 특히 양면에 부품을 장착하는 경우나 유연한 기관이나 정밀을 요구하는 경우, 부품의 리드선이 매우 굵은 경우에는 사람의 손으로 일일이 절단해야 했다. 그래서 로봇팔을 이용하여 니퍼로 절단하는 방법이 도입되기 시작하였는데, 절단할 리드선의 위치를 하나하나 입력시켜 주어야 했다. 본 논문에서는 여러 방향에서 입력되는 정면도로써 절단할 리스선의 좌표를 구해 내는 방법을 제안하고, 시뮬레이션과 실험을 통하여 실현가능성을 확인하였다. 저가의 감시용 CCD카메라를 이용하여 실험한 결과 88.81%가 1mm이하의 오차를 가졌는데, 적응성 공기압니퍼를 이용한 경우 절단이 가능한 범위ㅣ내이었다. 더욱 정밀한 카메라 및 측정환경을 갖춘다면 본 논문에서 제안하는 방법으로 매우 정밀하게 측정이 가능하리라 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1B호
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• pp.71-79
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• 2011

본 논문은 어플리케이션에 최적화된 임베디드 시스템 설계에 있어 효율적인 설계 공간을 탐색할 수 있도록 머신 기술 언어를 기반으로 한 컴파일드 코드 방식 시뮬레이터 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템 event-driven 시뮬레이션의 융통성을 유지하면서 많은 시뮬레이션 시간을 소요하는 인스트럭션 펫치와 디코딩 과정을 정적으로 결정하여 빠른 수행시간을 갖는 컴파일드 코드 방식 시뮬레이터를 생성한다. 생성된 시뮬레이터는 임베디드 코어의 성능 측정을 위한 사이클 수준과 인스트럭션 수준의 시뮬레이션을 가진다. 구축된 컴파일드 코드 방식 시뮬레이터 생성기의 효율성을 확인하기 위해 JPEG 인코더 어플리케이션에 대한 아키텍처 탐색을 수행하였다. 제안된 시스템은 MIPS R3000 프로세서의 초기 임베디드 코어로 시작하여 어플리케이션에 최적화된 임베디드 코어를 얻어내었다. 이 과정에서 많은 시뮬레이션 시간이 요구되었다. 사이클 수준 컴파일드 코드 빙식 시뮬레이터는 event-driven 시뮬레이션의 정확성을 가지며 평균 21.7%의 향상된 시뮬레이션의 수행 속도를 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.686-697
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• 2017

고령자들의 정신적/육체적 건강 유지를 위해 디지털 메디신 (Digitial Medicine)의 일환으로 일상에서의 운동 프로그램을 사용하는 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 특히 웨이러블 기기에 부착된 센서를 활용한 운동 처방과 분석 방법은 IoT 기술을 헬스케어 분야에 적용시키는 대표적인 예로 제시된다. 본 연구에서는 현재 수원시 노인정신건강센터에서 운영하는 운동 프로그램에서 기존에 수기로 수집되고 작성되는 데이터 분석의 신뢰성을 개선하고 노인들의 운동 동기를 촉구하고자 스마트밴드와 BLE 스캐너 장치를 활용하여 IoT(Internet of Thing)기반 행동 인터벤션(intervention) 시스템을 구현한다. 실제 운동 처방과 운동 데이터 분석을 통해 행동 인터벤션 시스템을 테스트하여 데이터 수집과 분석의 무결성을 검증하고 시스템의 개발과 적용에 대한 일련의 과정을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권10호
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• pp.239-246
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.578-589
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• 2014

윈도우 영상은 흔히 컴퓨터에서 응용프로그램을 실행하였을 때, 모니터를 통해 출력되는 화면을 의미하여, 웹페이지, 동영상 플레이어 및 여러 가지 응용프로그램을 모두 포함한다. 웹페이지는 다른 어플리케이션에 비해 다양한 종류의 정보를 다양한 형태로 전달한다. 이러한 웹페이지와 같은 윈도우 영상은 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 그러나 텍스트와 영상은 정보가 다른 형태로 제공되기 때문에, 엄연히 다른 특성을 가지고 있는 요소들을 지역적으로 분리할 필요성이 있다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였다. 이러한 분류기법을 통해 분류된 하위 영상은 3D입체영상 변환, 영상 검색, 영상 브라우징등과 같은 응용을 가질 수 있다. 영상을 분류하는 방법에는 여러 가지가 존재할 수 있으나, 본 논문에서는 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였고, 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 이를 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권1호
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• pp.287-292
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• 2018

ICT(Information and Communications Technologies)기술이 중심이 되는 디지털 멀티미디어 환경은 우리의 상상을 현실의 다양한 경험으로 바꾸어주었다. 고도의 정보화 사회에서 요구되는 인간과 기계의 커뮤니케이션 수단으로 탄생한 플렉시블 디스플레이(Flexible display)는 시장을 다변화시키고, 사물인터넷등과의 연계를 통해 새로운 시장을 창출해 내고 있다. 플렉시블 디스플레이의 인터페이스는 입력 또는 출력의 결과로 물리적 형태를 제공할 수 있기 때문에 사용자 중심의 인터페이스 디자인이 무엇보다 중요하다. 이에 본 논문의 연구자는 플렉시블 디스플레이의 사용자 조작에 따른 물리적 변형과 특성에 대해 문헌과 사례조사를 통해 연구했다. 연구 결과 사용자 경험을 위한 플렉시블 디스플레이 인터페이스 디자인 가이드라인을 다음과 같이 제시한다. 첫째, 다양한 형태의 디스플레이 환경에서 사용자에게 필요한 기능을 최대한 제공할 수 있도록 디자인되어야 한다. 둘째, 인터페이스를 활용함에 있어서 다중 사용자의 시야각에 방해 요소는 제거되어야 한다. 셋째 터치와 접촉 이외에 플렉시블 디스플레이에서 가능한 사용자의 모든 조작행위가 고려되어야 한다. 넷째 플렉시블 디스플레이의 가변적 상황에 따라 사용자 경험을 위한 인터페이스디자인도 달라져야 한다. 위 가이드라인은 향후 다양한 플렉시블 디스플레이가 출시된 후, 실증적인 사용자 경험에 대한 분석과 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.