• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.16-22
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• 2020

본 연구에서는 Multi-Tasking U-net를 사용하여 영역 세분화 작업(Segmentation) 과 분류 작업(Classification) 이 동시에 수행되게 함으로써 파프리카 병과 충 진단을 수행하였다. 시설 농장의 파프리카에는 병의 종류가 다양하지 않다. 이 연구에서는 비교적 발생빈도가 높은 흰가루병과 응애에 의한 피해, 정상 잎 3개의 클래스에 대해서만 진단 할 수 있도록 하였다. 이를 위한 중추 모델로는 U-net을 사용하였다. 또, 이 모델의 Encoder와 Decoder의 최종 단을 활용하여 분류 작업과 영역 세분화 작업이 각 각 수행되게하여, U-net의 Encoder가 분류작업과 영역 세분화 작업에 공유되도록 하였다. 학습 데이터로는 정상 잎 680장, 응애에 의한 피해 잎 450장, 흰가루병 370장을 사용하였다. 테스트 데이터로는 정상 잎 130장, 응애에 의한 피해 잎 100장, 흰가루병 90장을 사용하였고, 이를 통한 테스트 결과로는 89%의 인식률을 얻었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.709-715
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• 2023

본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권5호
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• pp.354-361
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• 2023

Most of spinal diseases are diagnosed based on the subjective judgment of a specialist, so numerous studies have been conducted to find objectivity by automating the diagnosis process using deep learning. In this paper, we propose a method that combines segmentation and feature extraction, which are frequently used techniques for diagnosing spinal diseases. Four models, U-Net, U-Net++, DeepLabv3+, and M-Net were trained and compared using 1000 X-ray images, and key-points were derived using Douglas-Peucker algorithms. For evaluation, Dice Similarity Coefficient(DSC), Intersection over Union(IoU), precision, recall, and area under precision-recall curve evaluation metrics were used and U-Net++ showed the best performance in all metrics with an average DSC of 0.9724. For the average Euclidean distance between estimated key-points and ground truth, U-Net was the best, followed by U-Net++. However the difference in average distance was about 0.1 pixels, which is not significant. The results suggest that it is possible to extract key-points based on segmentation and that it can be used to accurately diagnose various spinal diseases, including spondylolisthesis, with consistent criteria.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 영상 분할에서 성능을 향상하기 위해 퍼지 논리를 적용하는 퍼지 딥러닝 모델인 퍼지 U-Net을 제안한다. 퍼지 논리를 이용한 퍼지 모듈을 영상 분할에서 우수한 성능을 보이는 딥러닝 모델인 U-Net에 결합하여 다양한 형태의 퍼지 모듈을 시뮬레이션하였다. 제안된 딥러닝 모델의 퍼지 모듈은 이미지의 특징맵과 해당 분할 결과 사이의 본질적이고 복잡한 규칙을 학습다. 이를 위해 치아 CBCT 데이터에 적용하여 제안된 방법의 우수성을 입증하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 퍼지 U-Net에서 더하기 스킵 연결을 사용한 모델의 ADD-RELU 퍼지 모듈 구조의 성능이 시험용 데이터에 대해 0.7928로 가장 우수한 것을 볼 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.301-309
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• 2021

본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.251-260
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• 2022

소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.456-463
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 개입없이 고해상도 위성 영상을 활용하여 정밀한 토지피복분류를 위해 U-Net 네트워크 모델에 SPADE 구조를 결합한 SSResUNet 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크는 위성 영상의 공간적 특성을 보존하여 복잡도가 높은 환경에서도 강인한 분류모델이라는 장점이 있다. 다목적실용위성 3A 영상을 통해 학습한 결과 기존 U-Net, U-Net++ 대비 뛰어난 결과를 보였으며 평균 IoU 76.10, Dice 86.22의 성능을 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.391-394
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• 2023

일반적으로 화재 감지 시스템은 정확하고 빠르게 화재를 감지하는 것은 어려운 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 U-net을 활용하여 기존의 화재(불) 영역 추출 기법으로 Segmentation으로 보다 정밀하게 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하여 화염 영역을 추출한 뒤 U-Net으로 학습시켜 이미지를 입력하면 불 영역의 Segmentation을 추출하도록 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권3호
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• pp.100-106
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• 2021

Measuring Intima-media thickness (IMT) with ultrasound images can help early detection of coronary artery disease. As a result, numerous machine learning studies have been conducted to measure IMT. However, most of these studies require several steps of pre-treatment to extract the boundary, and some require manual intervention, so they are not suitable for on-site treatment in urgent situations. in this paper, we propose to use deep learning networks U-Net, Attention U-Net, and Pretrained U-Net to automatically segment the intima-media complex. This study also applied the HE, HS, and CLAHE preprocessing technique to wireless portable ultrasound diagnostic device images. As a result, The average dice coefficient of HE applied Models is 71% and CLAHE applied Models is 70%, while the HS applied Models have improved as 72% dice coefficient. Among them, Pretrained U-Net showed the highest performance with an average of 74%. When comparing this with the mean value of IMT measured by Conventional wired ultrasound equipment, the highest correlation coefficient value was shown in the HS applied pretrained U-Net.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.529-536
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• 2022

지난 2년 동안 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스-2(SARS-CoV-2)는 점점 더 많은 사람들에게 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 COVID-19 폐 CT 이미지를 분할하고 분류하기 위해서 서브코딩블록(SCB), 확장공간파라미드풀링(ASSP)와 어텐션게이트(AG)로 구성된 혼합 모드 특징 추출 방식의 새로운 U-Net 컨볼루션 신경망을 제안한다. 그리고 제안된 모델과 비교하기 위하여 FCN, U-Net, U-Net-SCB 모델을 설계한다. 제안된 U-Net-MMFE 는 COVID-19 CT 스캔 디지털 이미지 데이터에 대하여 atrous rate가 12이고, Adam 최적화 알고리즘을 사용할 때 다른 분할 모델에 비하여 94.79%의 우수한 주사위 분할 점수를 얻었다.