• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.381-388
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• 2022

인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.155-163
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• 2019

본 연구에서는 대전광역시 주요 간선도로인 유성대로를 대상으로 드론을 통해 취득한 노면 영상데이터를 기반으로 물체탐지알고리즘(Object Detection algorithm) 가운데 Tiny-YOLO-V2와 Faster-RCNN을 활용하여 아스팔트 도로노면의 균열을 인식, 균열유형을 구분하고 실험 결과차이를 비교하였다. 분석결과, Faster-RCNN의 mAP는 71%이고 Tiny-YOLO-V2의 mAP는 33%로 측정되었으며, 이는 1stage Detection인 YOLO계열 알고리즘보다 2Stage Detection인 Faster-RCNN 계열의 알고리즘이 도로노면의 균열을 확인하고 분리하는데 더 좋은 성능을 보인다는 것을 확인하였다. 향후, 드론과 인공지능형 균열검지시스템을 이용한 도로자산관리체계(Infrastructure Asset Management) 구축방안 마련을 통해 효율적이고 경제적인 도로 유지관리 의사결정 지원 시스템 구축 및 운영 환경을 조성할 수 있을 것이라 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.777-784
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• 2019

인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.166-169
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• 2017

현재 딥러닝을 이용한 연구들이 활발하게 이뤄지고 있고, 많은 분야에서 좋은 결과를 보여주고 있다. PCB(Printed Circuit Board) 기판 위에 실장 된 부품을 인식할 때 템플릿 매칭을 이용한 방식이 주를 이룬다. 하지만 템플릿 매칭은 모양과 방향, 밝기에 따라 여러 템플릿이 존재해야하고, 영상 전체를 탐색하여 매칭하기 때문에 수행시간이 오래 걸린다. 또한 인식률이 상당히 떨어지는 단점이 존재한다. 이로 인해 본 논문에서는 하나의 영상에서 여러 개의 물체를 분류할 때 사용하는 기계학습 방법 중 하나인 Faster-RCNN(Region-based Convolutional Neural Networks)을 이용하여 PCB 부품들을 인식하는 방식을 사용하였으며, 이 방법은 템플릿 매칭 방식보다 수행시간과 인식 면에서 더욱 좋은 성능을 보여준다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권3호
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• pp.305-314
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• 2021

Currently, due to COVID-19, household waste has a lot of impact on the environment due to packaging of food delivery. In this paper, we design and implement Faster-RCNN, SSD, and YOLOv4 models for municipal waste detection and classification. The data set explores two types of plastics, which account for a large proportion of household waste, and the types of aluminum cans. To classify the plastic type and the aluminum can type, 1,083 aluminum can types and 1,003 plastic types were studied. In addition, in order to increase the accuracy, we compare and evaluate the loss value and the accuracy value for the detection of municipal waste classification using Faster-RCNN, SDD, and YoloV4 three models. As a final result of this paper, the average precision value of the SSD model is 99.99%, the average precision value of plastics is 97.65%, and the mAP value is 99.78%, which is the best result.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.695-700
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• 2021

The Faster RCNN-based shellfish recognition algorithm is introduced for shellfish recognition studies that currently do not have any deep learning-based algorithms in a practical setting. The original feature extraction module is replaced by DenseNet, which fuses multi-level feature data and optimises the NMS algorithm, network depth and merging method; overcoming the omission of shellfish overlap, multiple shellfish and insufficient light, effectively solving the problem of low shellfish classification accuracy. In the complexifier test environment, the test accuracy was improved by nearly 4%. Higher testing accuracy was achieved compared to the original testing algorithm. This provides favourable technical support for future applications of the improved Faster RCNN approach to seafood quality classification.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.265-272
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• 2019

본 연구에서는 영상기반 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기법을 이용한 볼트풀림 손상검출 기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 딥러닝 및 이미지 프로세싱 기반 볼트풀림 검출 기법을 설계하였다. 영상기반 볼트풀림 검출 기법은 볼트 이미지 검출 과정 및 볼트풀림 각도 추정 과정으로 구성된다. 볼트 이미지의 검출을 위하여 RCNN기반 딥러닝 알고리즘을 이용하였다. 영상의 원근왜곡 교정을 위해 호모그래피 개념을 이용하였으며 볼트풀림 각도를 추정을 위하여 Hough 변환을 이용하였다. 다음으로 제안된 기법의 성능을 검증을 위하여 거더의 볼트 연결부 모형을 대상으로 볼트풀림 손상검출 실험을 수행하였다. 다양한 원근 왜곡 조건에 대하여 RCNN 기반 볼트 검출기와 Hough 변환 기반 볼트풀림 각도 추정기의 성능을 검토하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.33-38
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• 2020

본 논문에서는 드론에 의하여 획득된 영상을 분석하여 건축자재의 수량을 측정하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 종류와 영역을 예측하는 RCNN, 실제적인 수량 계산을 위한 사진측량법을 사용한다. 기존 연구에선 학습 데이터의 부족으로, 자재 종류 및 건축자재더미 영역 예측 정확도의 오류 범위가 컸다. 논문에서는 이러한 오류 범위를 줄이고 예측 안정성을 높이기 위해 자료 증가 방법으로 학습 데이터를 증가시킨다. 자료 증가는 학습 모델의 과적합을 막기 위해 회전에 의한 증가 방법만 사용한다. 수량 계산 방법으로는 Yaw, FOV 등의 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 영역을 찾고, 종류를 예측해 줄 RCNN 모델을 사용하고, 이 모든 정보를 종합해 논문에서 제안하는 수식에 적용하여 자재더미의 실제적인 수량을 계산한다. 제안하는 방법의 우수성은 실험을 통하여 확인한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권12호
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• pp.30-38
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• 2021

본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.175-177
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• 2022

본 논문은 시각장애인이 원하는 목적지까지 버스를 이용하여 이동하는 것을 보조하는 시스템 안에 사용될 수 있는 심층신경망에 따라 성능을 비교하였다. 이 시스템은 GPS, 경로 안내 API를 이용하여 현재 위치에서 목적지까지 이르는 경로를 찾고 안내하는 스마트폰 어플리케이션과 임베디드 보드, 심층신경망, 버스정보 API를 이용해 원하는 버스의 탑승 대기시간을 구하고 도착을 감지하는 정거장 설치형 모듈로 이루어져 있다. 정거장 설치형 모듈에 탑승할 버스 번호를 인식하기 위해서 faster-RCNN, YOLOv4, YOLOv5s 세 가지 심층신경망을 적용했고 최상 정확도와 속도면에서 YOLOv5s 심층신경망이 가장 좋은 성능을 보였다.