• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.91-108
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• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.57-74
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• 2022

최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.85-96
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• 2023

본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.43-53
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• 2023

본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.199-206
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• 2023

본 연구는 건축시 발생되는 폐기물의 자동분류를 위해 딥러닝 알고리즘을 활용해 건출 폐기물 데이터를 각각 목재 폐기물, 플라스틱 폐기물, 콘크리트 폐기물로 분류하는 두 모델들을 통해서 성능 비교를 한다. 건축 폐기물의 분류를 위해 사용된 딥러닝 알고리즘은 합성곱 신경망 이미지 분류 알고리즘 VGG-16과 NLP를 기반으로 이미지를 시퀀스화 시킨ViT, Vision Transformer 모델을 사용했다. 건축 폐기물 데이터 수집을 위해 이미지 데이터를 전 세계 검색엔진에서 크롤링 하였고, 육안으로도 명확히 구분하기 어렵거나, 중복되는 등 실험에 방해되는 이미지는 전부 제외하여 각 분류당 1천장씩 총 3천장의 이미지를 확보했다. 또한, 데이터 학습시에 모델의 정확도 향상에 도움을 주기 위해 데이터 확대 작업을 진행해 총 3만장의 이미지로 실험을 진행 하였다. 수집된 이미 데이터가 정형화 되어있지 않은 데이터 임에도 불구하고 실험 결과는 정확도가 VGG-16는 91.5%, ViT 는 92.7%의 결과가 나타났다. 이는 실제 건축폐기물 데이터 관리 작업에 실전 활용 가능성을 제시한 것으로 보인다. 본 연구를 바탕으로 추후에 객체 탐지 기법이나 의미론적 분할 기법까지 활용한다면, 하나의 이미지 안에서도 여러 세밀한 분류가 가능해 더욱 완벽한 분류가 가능할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.56-68
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• 2022

본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.158-167
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• 2006

본 연구는 DMZ 및 민통선지역의 토지피복 변화양상을 생태학적 측면에서 파악해보는데 목적을 두고 있다. 한반도 허리를 가르는 대상형 지역인 DMZ에 대하여 남북간 왕래가 잦은 서부지역에 대하여 토지피복특성을 파악해 보았는데, 비접근지역인 연구지역 특성상 본 연구에서는 위성영상자료를 활용하여 토지피복의 현황 및 변화특성을 파악해 보았다. '80년대 중반(Landsat TM, '87.05.20) 및 2000년대 초반의 영상(Landsat ETM+, '02.06.06)을 활용함으로써 최근 15년 동안 토지피복이 어떻게 변화했는지 파악하였으며, 생태적 가치가 큰 DMZ 지역의 토지피복 분류정확도를 높이기 위하여, 선형분광혼합화소분석(linear spectral mixture analysis : LSMA)을 이용하였다. 이 분석법은 하나의 화소를 단일한 지표물로 가정하여 영상을 처리하는 기존의 기법과 달리, 각 화소의 토지피복의 혼합정도를 세분화 한 후 대상지의 토지피복 특성을 가장 잘 반영하는 순수한 화소값 별로 분할영상(fraction image)을 생성하였는데, 본 연구에서는 식생, 토양, 수문의 3가지 화소에 대한 분할영상을 생성하였다. 분석결과 토지피복 가운데 산림지역의 면적이 가장 많은 감소를 가져왔는데, 남한지역의 경우 산림의 $39.04km^2$가, 북한지역은 $52.37km^2$가 다른 토지피복으로 변화되었다. 농경지의 경우 북한은 농경지 면적의 $56.15km^2$가 나대지로 변화되었는데, 이는 남한에 비하여 농경지 관리가 소홀하여 나대지 상태로 방치되고 있음을 알 수 있다. 공간적인 측면에서 볼 때, 민통선지역의 경우 전반적으로 토지피복의 변화가 나타나고 있으며, DMZ 내부의 경우도 장단반도 주변지역, 파주시 및 북한 판문군지역의 경우 그 변화가 민통선지역과 비슷한 양상을 보이고 있다.