• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.112-125
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• 2019

본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.87-98
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• 2019

인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제38권3호
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• pp.406-425
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• 2019

The purpose of this study is to analyze The Effect of Teacher Participation-oriented Education Program (TPEP) centered on Multi-Faceted Analysis of Elementary Science Classes on the Class Expertise of novice teacher. First, in order to develop the TPEP, lectures and exploratory science classes were analyzed using imaging and eye-tracking techniques. In this study, the TPEP was developed in five stages: image analysis, eye analysis, teaching language analysis, gesture analysis, and class development. Participants directly analyzed the classes of experienced and novice teachers at each stage. The TPEP developed in this study is different from the existing teacher education program in that it reflected the human performance technology aspects. The participants analyzed actual elementary science classes in a multi-faceted way and developed better classes based on them. The results of this study are as follows. First, at the teacher training institutions and the school sites, pre-service teachers and novice teachers should be provided with various experiences in class analysis and multi-faceted analysis of their own classes. Second, through this study, we were able to identify the limitations of existing class observations and video analysis. Third, the TPEP should be developed to improve the novice teachers' class expertise. Finally, we hope that the results of this study are used as basic data in developing programs to improve teachers' class expertise in teacher training institutions and education policy institutions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.254-260
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• 2019

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 복합 잡음 환경에서 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단을 통해 영상 복원을 진행하며, 공간적 특성과 화소 변화를 고려하여 잡음을 제거한다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하여 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 및 프로파일 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.41-68
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• 2019

멀티 뷰 기법은 데이터를 다양한 관점에서 보려는 접근 방법이며 데이터의 다양한 정보를 통합하여 사용하려는 시도이다. 최근 많은 연구가 진행되고 있는 멀티 뷰 기법에서는 단일 뷰 만을 이용하여 모형을 학습시켰을 때 보다 좋은 성과를 보인 경우가 많았다. 멀티 뷰 기법에서 딥 러닝 기법의 도입으로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 분야에서 좋은 성과를 보였다. 본 연구에서는 멀티 뷰 기법이 인간 행동 인식, 의학, 정보 검색, 표정 인식 분야에서 직면한 여러 가지 문제들을 어떻게 해결하고 있는지 소개하였다. 또한 전통적인 멀티 뷰 기법들을 데이터 차원, 분류기 차원, 표현 간의 통합으로 분류하여 멀티 뷰 기법의 데이터 통합 원리를 리뷰 하였다. 마지막으로 딥 러닝 기법 중 가장 범용적으로 사용되고 있는 CNN, RNN, RBM, Autoencoder, GAN 등이 멀티 뷰 기법에 어떻게 응용되고 있는지를 살펴보았다. 이때 CNN, RNN 기반 학습 모형을 지도학습 기법으로, RBM, Autoencoder, GAN 기반 학습 모형을 비지도 학습 기법으로 분류하여 이 방법들이 대한 이해를 돕고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.394-400
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• 2019

잡음 제거는 디지털 영상처리 과정에서 필수적으로 이루어지며, 다양한 분야에서 그 목적과 환경에 맞는 알고리즘을 개발하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분 및 고주파 성분의 잡음 제거에 다소 미흡한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파 성분을 보존하기 위해 잡음 판단에 따른 잡음 밀도에 따라 마스크의 범위를 확장하였다. 선택된 마스크는 임펄스 잡음을 제외한 내부 화소의 메디안 값과 표준편차를 기준으로 화소 범위가 설정된다. 그리고 화소 범위에 존재하는 화소는 거리에 따른 가중치를 적용하여 최종 출력 계산에 사용하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 잡음 제거성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 성능을 비교하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.76-83
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• 2019

연구목적:본 연구는 화재 시 소방관에 의한 카운터플로우 현상에 따른 밀도와 속도 실험 데이터를 제시함을 목적으로 한다. 연구방법: 복도에서의 실험을 통하여 데이터를 측정하였다. 측정값을 위하여 복도폭 1.5m 및 2m 각각에 대하여 일반적인 유동상황과 카운터플로우 발생상황을 구현하였다. 이동 시 데이터는 카메라를 통해 측정되었으며, 영상분석을 통해 데이터를 확보하였다. 연구결과: 복도에서의 카운터플로우의 발생은 평균밀도를 약 $0.55P/m^2$ 정도 상승시키고, 정 방향 이동인들의 평균보행속도는 0.61m/s정도가 감소됨을 확인하였다. 이 데이터는 카운터플로우가 발생되는 시점에서 측정되었다. 결론: 카운터플로우 현상의 발생은 순간적으로 밀도를 상승시키고 평균보행속도의 감소를 초래함이 확인되었다. 전체피난에서의 카운터풀로우 영향에 대한 추가실험이 필요하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.175-178
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• 2009

H.264/AVC는 ITU-T와 ISO/IEC의 최신 동영상 압축 코덱 규격으로 MPEG-2보다 2배 이상의 압축률과 고화질로 최근 그 적용 영역을 넓혀 가고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 압축 성능을 높이기 위해 사용된 기법중 하나인 인트라 예측에 대해 설명하고 인트라 예측 모드 연산을 효율적으로 수행하기 위한 인트라 예측기의 구조를 제안하다. 제안된 인트라 예측기는 공통 연산기와 전처리 연산기를 사용하여 연산량을 줄이고, 효율적인 레지스터를 사용하여 외부 메모리와의 접근을 최소화 하였다. 제안된 인트라 예측기는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하였으며 적합한 테스트 벡터를 이용하여 검증 되었다. 제안된 인트라 예측기는 기존에 비해 약 60%의 향상된 결과를 얻었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.108-122
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• 2021

With the development of 3D graphics software and the speed of computer hardware, it is an era that can be realistically expressed not only in movie visual effects but also in console games. In the production of such realistic 3D models, 3D scans are increasingly used because they can obtain hyper-realistic results with relatively little effort. Among the various 3D scanning methods, photogrammetry can be used only with a camera. Therefore, no additional hardware is required, so its demand is rapidly increasing. Most 3D artists shoot as many images as possible with a video camera, etc., and then calculate using all of those images. Therefore, the photogrammetry method is recognized as a task that requires a lot of memory and long hardware operation. However, research on how to obtain precise results with 3D photogrammetry scans is insufficient, and a large number of photos is being utilized, which leads to increased production time and data capacity and decreased productivity. In this study, point cloud data generated according to changes in the number and resolution of photographic images were produced, and an experiment was conducted to compare them with original data. Then, the precision was measured using the average distance value and standard deviation of each vertex of the point cloud. By comparing and analyzing the difference in the precision of the 3D photogrammetry scans according to the number and resolution of images, this paper presents a direction for obtaining the most precise and effective results to 3D artists.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.109-117
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• 2019

현대 사회는 불특정 다수를 대상으로 자행되는 각종 사고와 범죄 위협으로 인하여 사회 전반에 걸쳐 개인의 보안 의식이 증가되며 다양한 감시 기법이 활발히 연구되고 있으나, 여전히 단순 부주의 또는 오작동으로 인한 강인성 저하가 발생하여 보다 높은 신뢰성을 갖는 감시 기법이 요구된다. 이에, 본 논문에서는 다양한 환경 및 동·정적 변화 감지에서의 낮은 강인성을 보완하고 비용 효율성 문제를 해결하기 위한 실시간 변화감지 기법을 제안한다. 변화 감지 구현을 위해 데이터 군집화 기법으로 응용되고 있는 자기 조직화 신경망을 활용하였으며, 실내 사무실 환경에서의 모의실험을 통해 기존 영상 감시 시스템에서 응용되는 감지 기법 대비 뛰어난 잡음 강인성과 이상 감지 판단의 우수성을 확인할 수 있었다.