• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.892-904
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• 2021

An image semantic segmentation model is proposed based on improved ENet network in order to achieve the low accuracy of image semantic segmentation in complex environment. Firstly, this paper performs pruning and convolution optimization operations on the ENet network. That is, the network structure is reasonably adjusted for better results in image segmentation by reducing the convolution operation in the decoder and proposing the bottleneck convolution structure. Squeeze-and-excitation (SE) module is then integrated into the optimized ENet network. Small-scale targets see improvement in segmentation accuracy via automatic learning of the importance of each feature channel. Finally, the experiment was verified on the public dataset. This method outperforms the existing comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersection over union (MIOU) values. And in a short running time, the accuracy of the segmentation and the efficiency of the operation are guaranteed.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.9-16
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• 2020

최근 이미지 분할(Image Segmentation)에 관련되어 스마트 공장 산업과 의료 분야 등에 접목하려는 연구가 다수 진행되고 있다. 특히 딥러닝 알고리즘을 사용한 이미지 분할 시스템들은 대용량의 데이터를 높은 정확도로 학습할 만큼 발전되었다. 자율주행 분야에서도 이미지 분할을 이용하기 위해선 대용량의 데이터들에 대한 충분한 학습량이 필요하며, 실시간으로 운전자의 데이터를 처리하는 스트리밍 환경은 고속도로, 어린이보호구역 등으로 안전운행에 대한 정확도가 중요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 도로환경에 적용할 수 있는 기존 FCN(Fully Convoulutional Network) 알고리즘을 강화한 DFCN 알고리즘을 제안하였으며, DFCN 알고리즘의 성능이 FCN 알고리즘과 비교하여 손실 값 측면에서 1.3% 개선하였음을 증명하였으며, 기존 U-Net 알고리즘에 DFCN 알고리즘을 적용하여 이미지 내의 주파수의 정보를 유지하여 더 좋은 결과치를 도출함으로써 결과적으로 자율주행 환경에서 DFCN 알고리즘이 FCN 알고리즘보다 성능이 향상되었다는 것을 증명하였다.

• Spatial Information Research
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• 제14권2호
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• pp.245-260
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• 2006

이동성을 지원하는 모바일 환경에서 위치정보의 활용과 사용자 요구가 증가되고 GIS 공간 DB와 연계된 다양한 서비스가 진행되고 있다. 일반적으로 도로 DB를 구성하는 교통 네트워크의 논리적 관계의 표현은 노드-링크 구조를 사용한다. 이러한 단일 수준에 적합하게 설계된 구조는 다양한 모형 적용에 유연하지 못하고, 데이터베이스 검색과 유지관리 측면에서 비효율적이다. 본 연구에서는 동적 분할(Dynamic Segmentation)을 이용한 네트워크 모델의 설계와 구축을 통해 기존 도로망 모델의 문제점과 구축상의 한계점을 보완하고, 네트워크의 검색과 표현에 효율적인 계층 모델을 구현하고자 하였다. 설계된 모델은 다양한 수준의 단계별 표현과 계층 간 개체 관계성을 지원하며, GIS가 지닌 네트워크 공간 모델링 기능을 대폭 보완할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권3호
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• pp.12-18
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• 2020

In semiconductor manufacturing, defect detection is critical to maintain high yield. Currently, computer vision systems used in semiconductor photo lithography still have adopt to digital image processing algorithm, which often occur inspection faults due to sensitivity to external environment. Thus, we intend to handle this problem by means of using Mask R-CNN instead of digital image processing algorithm. Additionally, Mask R-CNN can be trained with image dataset pre-processed by means of the specific designed digital image filter to extract the enhanced feature map of Convolutional Neural Network (CNN). Our approach converged advantage of digital image processing and instance segmentation with deep learning yields more efficient semiconductor photo lithography inspection system than conventional system.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.193-198
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• 2008

현재 급속도로 성장하는 인터넷과, PC의 하드웨어, 소프트웨어를 기반으로, 대기업 외에도 중소기업, 소호에서도 대부분의 업무가 네트워크를 활용한 PC 기반으로 연화하고 있다. 하지만 각각의 업무 특성에 고려되지 않은 PC 환경은 사용자들에게 불편함을 야기시키고 이에 따라 각자 환경에 특성화된 PC/Network 서비스의 출현이 예고되고 있다. 본 연구에서는 소호와 중소기업을 대상으로 한 PC 사용자의 이용 행태를 맥락 질문법을 중심으로 이용 행태에 대한 Raw data 를 수집하였고, 분석에서는 Affinity Notes 와 사용자 Modeling 등의 해석 과정을 거쳐, 사용자의 PC/Network 사용 패턴, 환경, 행대 등을 Affinity Diagram 으로 분류화하였다. 분류화된 데이터와 사용자의 Metal Model 을 중심으로 크게 3 가지의 뚜렷한 사용자 이용 행태에 대한 유행을 도출할 수 있었다. 첫 번째 사용자 유행은 업무에 필요하다면 자유롭게 PC 및 네트워크를 사용하여 작업을 수행하는 'Holistic Networker' 이고, 두번째는 자신의 업무에 관해서는 능동적이지만 외적인 부분은 배타적이며 수동적인 'Unplugged Controller' 그리고 마지막 유형으로는 주어진 여건에서 벗어나지 않고 업무를 진행하는 'Passive Reactor'로 분류 할 수 있었다. 이러한 유행은 각각의 성향을 제시할 수 있었고, 이러한 유행과 성향을 바탕으로 PC/Network 기반 시스템제작 시, 서비스 정의, 기능 도출 등에 기초가 될 수 있을 것이라 본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.859-866
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• 2019

최근의 사이버 보안 위협은 특정 표적을 대상으로 하는 특징이 있으며 보안을 강화시키기 위한 지속적인 노력에도 불구하고 APT 공격에 의한 피해 사례는 계속 발생하고 있다. 인터넷망과 업무망이 분리된 망분리 환경은 외부 정보의 유입을 봉쇄시킬 수 있으나 업무의 효율성과 생산성을 위해서는 현실적으로 외부 정보의 유입을 모두 통제할 수는 없다. 이에 망연계 시스템 등 보안 정책을 강화시키고 파일 내부에 포함된 불필요한 데이터를 제거할 수 있도록 CDR 기술이 적용된 솔루션을 도입하더라도 여전히 보안 위협에 노출되어 있다. 본 연구는 망분리 환경에서 망간 파일을 전송할 때 파일의 형식을 변환하여 전송함으로써 문서삽입형 악성코드의 보안 위협을 방지하는 방안을 제안한다. 또한 포렌식 준비도를 고려하여 문서파일이 원활한 사고대응을 위한 정보를 보관할 수 있는 기능을 포함하여 망 분리 환경에서 활용할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권5호
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• pp.201-210
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• 2021

In Korean medicine, tongue diagnosis is one of the important diagnostic methods for diagnosing abnormalities in the body. Representative features that are used in the tongue diagnosis include color, shape, texture, cracks, and tooth marks. When diagnosing a patient through these features, the diagnosis criteria may be different for each oriental medical doctor, and even the same person may have different diagnosis results depending on time and work environment. In order to overcome this problem, recent studies to automate and standardize tongue diagnosis using machine learning are continuing and the basic process of such a machine learning-based tongue diagnosis system is tongue segmentation. In this paper, image data is augmented based on the main tongue features, and backbones of various famous deep learning architecture models are used for automatic tongue segmentation. The experimental results show that the proposed augmentation technique improves the accuracy of tongue segmentation, and that automatic tongue segmentation can be performed with a high accuracy of 99.12%.

• 로봇학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.31-39
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• 2019

A robot usually adopts ANN (artificial neural network)-based object detection and instance segmentation algorithms to recognize objects but creating datasets for these algorithms requires high labeling costs because the dataset should be manually labeled. In order to lower the labeling cost, a new scheme is proposed that can automatically generate a training images and label them for specific objects. This scheme uses an instance segmentation algorithm trained to give the masks of unknown objects, so that they can be obtained in a simple environment. The RGB images of objects can be obtained by using these masks, and it is necessary to label the classes of objects through a human supervision. After obtaining object images, they are synthesized with various background images to create new images. Labeling the synthesized images is performed automatically using the masks and previously input object classes. In addition, human intervention is further reduced by using the robot arm to collect object images. The experiments show that the performance of instance segmentation trained through the proposed method is equivalent to that of the real dataset and that the time required to generate the dataset can be significantly reduced.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.94-98
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• 2018

본 논문은 자율주행을 위한 실시간 의미론적 분할 방법으로 최적화된 심층 신경망 구조인 Wide Inception ResNet (WIR Net)을 제안한다. 신경망 구조는 Residual connection과 Inception module을 적용하여 특징을 추출하는 인코더와 Transposed convolution과 낮은 층의 특징 맵을 사용하여 해상도를 높이는 디코더로 구성하였고 ELU 활성화 함수를 적용함으로써 성능을 올렸다. 또한 신경망의 전체 층수를 줄이고 필터 수를 늘리는 방법을 통해 성능을 최적화하였다. 성능평가는 NVIDIA Geforce gtx 1080과 TX1 보드를 사용하여 주행환경의 Cityscapes 데이터에 대해 클래스와 카테고리별 IoU를 평가하였다. 실험 결과를 통해 클래스 IoU 53.4, 카테고리 IoU 81.8의 정확도와 TX1 보드에서 $640{\times}360$, $720{\times}480$ 해상도 영상처리에 17.8fps, 13.0fps의 실행속도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 공학교육연구
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• 제15권5호
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• pp.93-97
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• 2012

Most of ubiquitous computing devices such as stereo camera, ultrasonic sensor based MIT cricket system and other wireless sensor network devices are widely applied to the 2 Dimensional(2D) localization system in today. Because stereo camera cannot estimate the optimal location between moving node and beacon node in Wireless Personal Area Network(WPAN) under Non Line Of Sight(NLOS) environment, it is a great weakness point to the design of the 2D localization system in indoor environment. But the conventional 2D triangulation scheme that is adapted to the MIT cricket system cannot estimate the 3 Dimensional(3D) coordinate values for estimation of the optimal location of the moving node generally. Therefore, the 3D triangulation scheme based on the space segmentation in WPAN is suggested in this paper. The measuring data in the suggested scheme by computer simulation is compared with that of the geographic measuring data in the AutoCAD software system. The average error of coordinates values(x,y,z) of the moving node is calculated to 0.008m by the suggested scheme. From the results, it can be seen that the location correctness of the suggested scheme is very excellent for using the localization system in WPAN.