• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.332-334
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• 2021

산업재해로 인한 사망사고와 함께 시민재해로 인한 사망사고 발생 등이 사회적 문제로 지적됨에 따라 작업장에서 발생하는 중대재해 처벌 등에 관한 법률이 제정되어 시민의 안전권 보장과 중대재해를 사전에 방지하기 위한 노력이 요구되는 실정이다. 본 논문에서는 지게차와 같은 중장비에 작업자가 치이는 경우와 관련해 거리 예측 모델을 제안한다. 데이터는 실제 지게차와 작업자가 배회하는 환경을 CCTV로 직접 촬영한 영상을 사용했으며 유클리디안 거리 기반으로 진행하였다. 산업 현장에서 데이터 셋을 직접 구축해 YOLO-v4를 학습하고 이를 통해 거리를 예측하여 위험한 상황인지 판정하는 모델을 구현하여 종합 위험 상황 판단 모델의 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.250-252
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 물체감지 및 인식, 추적 등의 알고리즘을 사용하는 시스템에서 다양한 응용기술들이 연구되고 있다. 영상을 기반으로 동작하는 시스템의 경우, 전처리 과정으로 잡음제거를 진행하고 있으며, 시스템의 환경에 따라 정밀한 잡음제거가 요구되는 경우가 있다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 발생하기 쉬운 블러링 현상을 최소화하며 결과 영상의 디테일을 강조하기 위해 국부영역의 화소분할을 사용한 변형된 중심 가중치 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 국부 영역의 화소를 두 영역으로 분할하였을 때, 분할된 영역 중 우세한 영역의 중심을 가중치 필터 알고리즘의 기준으로 정하였다. 결과영상은 필터링 마스크 내부의 화소값에 변형된 중심 가중치를 컨벌루션하여 계산한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

사람의 체내 장기는 복잡한 구조로 되어있으며 특히, 소장은 길이가 약 7m 길이를 가지고 있어 내시경 검사가 쉽지 않고 내시경 검사 시 위험도가 높다. 현재는 캡슐 내시경으로 검사를 수행하고 있으며, 검사 시간이 매우 긴 편이다. 의사는 제거된 저장장치를 컴퓨터에 연결해 환자의 캡슐 내시경 영상을 저장 후 프로그램을 사용하여 판독하지만, 캡슐 내시경 검사 결과 영상 길이가 길어 판독 시간이 많이 소요된다. 또한 소장의 경우 융모에 의해 많은 굴곡이 존재해 검사 과정에서 영상의 폐색 영역이나 명암이 뚜렷이 나타나게 되어 검사 시 병변 및 이상징후에 관해 놓치는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 의사의 영상 판독 시간 단축과 진단 신뢰도 향상을 위해 인공신경망을 이용한 소장 캡슐 내시경 병변 검사 보조 방법을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.239-241
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• 2022

현재 대한민국에서는 교통 혼잡을 해결하기 위해 다인승 전용차로 (HOV, High Occupancy Vehicle Lanes)와 지정차로제를 시행하고 있다. 현행의 교통단속 시스템은 단속 지역 구역에 인원이 필수로 배정되며 무인 단속에 어려움이 있다. 또한, 고정식 교통단속시스템은 속도 위반 단속은 가능하나 운전자가 네이게이션을 통해 단속을 회피할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO를 통한 교통 통합 단속 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티스레딩 기술 기반의 병렬처리 차량번호 인식 기술을 적용하여 불시 단속이 가능한 이동식 교통 통합 관리시스템을 제안한다. Yolo5를 이용한 차선 인식, 차량탑승인원 판별, 차량 번호 인식 등의 알고리즘을 통합 모델을 설계하고 이를 적용한 통합시스템을 제시하였다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.81-81
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• 2022

Recently, many studies on big data based smart farming have been conducted. Research to quantify morphological characteristics using image data from various crops in smart farming is underway. Rice is one of the most important food crops in the world. Much research has been done to predict and model rice crop yield production. The number of productive tillers per plant is one of the important agronomic traits associated with the grain yield of rice crop. However, modeling the basic growth characteristics of rice requires accurate data measurements. The existing method of measurement by humans is not only labor intensive but also prone to human error. Therefore, conversion to digital data is necessary to obtain accurate and phenotyping quickly. In this study, we present an image-based method to predict leaf number and evaluate tiller number of individual rice crop using YOLOv5 deep learning network. We performed using various network of the YOLOv5 model and compared them to determine higher prediction accuracy. We ako performed data augmentation, a method we use to complement small datasets. Based on the number of leaves and tiller actually measured in rice crop, the number of leaves predicted by the model from the image data and the existing regression equation were used to evaluate the number of tillers using the image data.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권6호
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• pp.16-26
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• 2023

UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.273-282
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• 2023

최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-84
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• 2024

본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.145-155
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• 2024

디지털 전환 시대에서 소프트웨어와 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 다양한 교육자료가 개발되어 보급되고 있다. 소프트웨어 교육의 목적을 달성할 수 있도록 학교 현장에 적합한 다양한 소프트웨어 교육프로그램들이 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 중등학교 소프트웨어 교육에 적용할 수 있는 자율주행을 활용한 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 중등학교 학생들을 대상으로 적용하였다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램은 체험과 실습을 중심으로 다양한 센서들을 활용한 물체 탐지, 라인 트레이싱과 같은 다양한 동작 제어 프로그램들로 구성된 피지컬 컴퓨팅 프로그램이다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들의 소프트웨어와 인공지능에 대한 태도와 진로 지향도 그리고 소프트웨어 교육에 대한 만족도가 90% 이상이었고 제안한 교육프로그램에 대한 만족도가 95% 이상이었다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1229-1239
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• 2022

최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.