• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.40-51
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• 2021

실내 도면 획득을 위해 실내 형상정보를 습득할 수 있는 MLS (Mobile Laser Scanning)가 건설업에서 주목받고 있다. MLS의 특성상 스캐닝 중 LiDAR (Light Detection and Ranging)의 움직임을 발생하며, 이로 인해 습득된 포인트가 왜곡되는 skew가 발생한다. 이러한 skew를 보정하고 정확한 형상정보를 획득하기 위해 관성측정장치를 활용한 de-skewing 기법에 관한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 해당 연구들은 관성측정장치를 활용하기 어려운 환경에서 사용하기 어려운 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 MLS로 습득한 실내 2차원 PCD (Point Cloud Data)를 대상으로 관성측정장치를 사용하지 않은 de-skewing 기법을 제시하였다. 해당 알고리즘은 인접한 스캔 지점의 포인트 간의 스캔 매칭을 통해 skew를 보정하였다. TLS (Terrestrial Laser Scanning)로 습득한 기준 데이터와 본 알고리즘을 통해 de-skewing을 진행한 데이터를 비교하여 검증하였으며, 모든 조건에서 면적 오차를 평균 49.82% 감소하여 본 알고리즘을 통해 관성측정장치 없이 정확한 실내 도면 도출이 가능함을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.141-151
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• 2019

개체 간의 상호 작용을 나타내기 위해 그래프 데이터 형태의 네트워크가 많은 애플리케이션에서 사용되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 처리해야할 네트워크의 크기가 점점 커짐에 따라 하나의 서버에서 이를 처리하기 어려워졌기 때문에 분산 처리의 필요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 그래프 데이터가 분산 저장되어있는 환경에서 서브 그래프 탐색을 효율적으로 수행하기 위한 분산 처리시스템을 제안한다. 불필요한 탐색을 줄이기 위해 데이터의 통계정보를 활용해 확률적인 스코어링을 통해 탐색 순서를 정한다. 그래프 네트워크의 정점과 차수의 관계는 데이터의 종류에 따라 다른 특성을 보일 수 있기 때문에 여러 분포적 특성을 갖는 그래프에 대해 다른 스코어링 방법을 통해 불필요한 탐색을 줄이기 위한 스코어를 계산하여 탐색 순서를 결정한다. 결정된 순서에 따라 그래프가 분산 저장된 서버에서 순차적으로 탐색한다. 성능평가에서는 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 비교를 수행하였으며, 그 결과 기존 기법보다 탐색 시간이 약 3~10% 향상됨을 보였다.

• 구강회복응용과학지
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• 제35권1호
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• pp.11-19
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• 2019

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 사용해 본 경험자와 무경험자에 의한 두 종류 캐드 소프트웨어의 사용자 편의성 및 만족도를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어에 경험이 있는 20명의 치기공사와 캐드 소프트웨어를 사용해보지 않은 12명의 경북대학교 치과대학 학생에게 두 종류의 캐드 소프트웨어(ExoCad, Deltanine)를 이용하여 임플란트 맞춤 지대주(implant custom abutment)를 디자인하도록 하였다. 그리고 구조화된 설문지(1단계: 기본 정보 및 파일 불러오기, 2단계: 지대주 디자인 전 조건 설정, 3단계: 지대주 디자인 설정, 4단계: 전체적인 만족도)를 작성하도록 하였다. 수집된 자료의 통계분석은 Mann-Whitney U test를 사용하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 4단계로 나누어 진 21개 문항에 대해 평가된 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 디자인 편의성과 만족도는 1단계의 두 문항에서 모두 Exocad 소프트웨어에서 유의하게 높았습니다. 2단계 및 3단계의 경우 경험이 있는 참가자는 Deltanine 소프트웨어가 훨씬 뛰어나다고 평가했습니다. 4단계에서는 두 문항 모두 Exocad 소프트웨어에서 높은 평가를 받았습니다. 결론: 2 종류 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 편의성 및 만족도 조사에서 Exocad 소프트웨어가 전체적으로 높은 평가를 받았다. 하지만 디자인 과정 중 핵심인 2, 3단계에서 유경험자는 Deltanine 소프트웨어를 높게 평가하였다. 따라서 그외 부분을 보강하면 Deltanine 소프트웨어는 임상에서 널리 사용될 수 있을 것이다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.31-39
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• 2018

최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.

• 대한치과의료관리학회지
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• 제7권1호
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• pp.39-43
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• 2019

Smartphone usage has become so common that it has reached 2 billion people in the last year. As a result of this, hospitals have started making use of smartphones at various medical sites and research services for patients. This study aimed to establish support for developing a long distance program for patients with implants who have difficulty visiting clinics or with busy modern lives, by using smartphones for oral hygiene management instruction. The data were collected for 12 weeks, from July 24 to October 21, 2015, for patients who agreed to participate in the study. Although the subjects found the process of transferring photos via smartphone to be cumbersome (75%), the satisfaction level of the oral hygiene management program was excellent for all participating patients, and they all wanted to continue with further management using this process. The results from the phone satisfaction survey showed that oral hygiene self-management after oral hygiene control training by smartphones was mostly equal to previous habits (87.5%) or had partially increased but had not decreased. The need for data on more varied age groups and the issues of protecting the security of personal information on smartphones require further study. However, our study confirmed the efficacy of using electronic media (smartphones) for oral hygiene management in patients with a dental implant due to their improvement of oral hygiene performance as evidenced by less bleeding from probing on post-program visit.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_2호
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• pp.1579-1590
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• 2020

본 논문에서는 고해상도의 위성영상을 활용하여 도시의 변화 양상을 분석하기 위하여 SPADE기반의 U-Net과 객체 영역기반 변화탐지 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크는 기존의 U-Net에서 공간 정보를 잃지 않기 위해 SPADE를 사용했다. 고해상도 위성영상을 활용한 변화탐지 방법은 계획, 예측 등 다양한 도시 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있다. IR-MAD 등 전통적인 방법인 화소 기반의 변화탐지를 수행할 경우, 다중 시기 영상 간의 기후, 계절 변화 등에 의해 화소의 변화가 민감하기 때문에 미변화 지역들이 변화 지역으로 오탐지될 가능성이 매우 크다. 이에 본 논문에서는 시계열 위성영상에서 도시를 구성하는 객체에 대한 변위를 정확하게 탐지하기 위해 도시를 구성하는 주요 공간 객체를 정의하고, 딥러닝 기반 영상 분할을 통해 추출한 후 영역 간의 변위 오차를 분석하여 변화탐지를 수행한다. 변화 양상을 분석하기 위한 공간 객체로 건축물, 도로, 농경지, 비닐하우스, 산림 영역, 수변 영역의 6개로 정의하였다. KOMPSAT-3A 위성영상으로 학습한 각 네트워크 모델을 시계열 KOMPSAT-3 위성영상에 대한 변화탐지를 수행한다. 객관적인 성능 평가를 위한 변화탐지 지표는 F1-score, Kappa를 사용한다. 제안하는 변화탐지 기법은 U-Net, UNet++ 대비 뛰어난 결과를 보이며, 평균 F1 score는 0.77, kappa는 77.29의 성능을 확인할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2022

고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σ_MTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.589-600
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• 2022

탄도형 체외 충격파 치료기의 출력 에너지를 측정하는 Dry Test Bench(DTB)의 신뢰성을 검증하기 위해, 상용 탄도형 충격파 치료기에 대해 Laser Doppler Vibrometer(LDV)로 측정된 충격파의 음향 에너지와 비교했다. 실험 결과, DTB로 측정된 역학적 에너지는, 동일한 출력 설정에서, 5 % 이내의 변동성을 보이며, 치료기의 전 출력 설정 범위에서 LDV로 측정된 충격파의 음향 에너지와 선형적인 상관성(adj. R² = 0.991)을 확인했다. 두 측정 방법의 상관성과, LDV을 이용하여 공기 및 수중에서 측정된 충격파 음향 에너지의 상관성(adj. R² = 0.995)을 통합하면, DTB 측정으로부터 수중에서 발생된 충격파의 energy flux density를 평균 7.85 % 오차로 추정된다. DTB는 치료기의 출력에너지에 대한 정보만 제공하기 때문에, IEC61846 및 IEC63045에서 요구하는 다양한 충격파의 음향 출력을 시험하는 도구로 적합하지 않다. 그러나 측정 원리가 단순하고 사용이 용이한 DTB는 제조사 및 사용자가 탄도형 Extracorporeal Shock Wave Therapy(ESWT) 치료기의 성능을 관리하는 목적으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제32권1호
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• pp.78-88
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• 2022

Objectives: To develop the smart sensor to protect worker's health from chemical exposure by adopting ICT (Information and Communications Technology) technologies. Methods: To develope real-time chemical exposure monitoring system, IoT (Internet of Things) sensor technology and regulations were reviewed. We developed and produced smart sensor. A smart sensor is a system consisting of a sensor unit, a communication unit, and a platform. To verify the performance of smart sensors, each sensor has been certified by the Korea Laboratory Accreditation Scheme (KOLAS). Results: Chemicals (TVOC; Total Volatile Organic Compounds, Cl₂: Chlorine, HF: Hydrogen fluoride and HCN: Hydrogen cyanide) were selected according to a priority logic (KOSHA Alert, acute poisoning statistics, literature review). Notifications were set according to OEL (occupational exposure limit). Sensors were selected based on OEL and the capabilities of the sensors. Communication is designed to use LTE (Long Term Evolution) and Wi-Fi at the same time for convenience. Electronic platform were applied to build this monitoring system. Conclusions: Real-time monitoring system for OEL of hazardous chemicals in workplace was developed. Smart sensor can detect chemicals to complement monitoring of traditional workplace environmental monitoring such as short term and peak exposure. Further research is needed to expand the scope of application, improve reliability, and systematically application.