• International Journal of Contents
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• 제12권2호
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• pp.12-23
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• 2016

This paper presents a novel concept of Disaster Prevention Design (DPD) and its derived subjects and topics for the safety of folk villages in both Korea and Japan. Nowadays, design concepts are focused on 'human-oriented nature' as a whole and this tendency fits to be appropriate for disaster prevention against real dangers of a future society, which is expected to have far more complicated features. On the other hand, convergences have performed with other areas in the field of Information Communication Technology (ICT) so that we can easily find examples like 'the strategy of ICT-based convergence' of the Korean Government in 2014. Modern content designs including UI (user interface) and USN (ubiquitous sensor network) have been developed as one of the representative areas of ICT & UD (universal design) convergences. These days this novel concept of convergence is overcoming the existing limitations of the conventional design concept focused on product and/or service. First of all, from that point our deduced topic or subject would naturally be a monitoring system design of constructional structures in folk villages for safety. We offer an integrated model of maintenance and a management-monitoring scheme. Another important point of view in the research is a safety sign or sign system installed in folk villages or traditional towns and their standardization. We would draw up and submit a plan that aims to upgrade signs and sign systems applied to folk villages in Korea and Japan. According to our investigations, floods in Korea and earthquakes in Japan are the most harmful disasters of folk villages. Therefore, focusing on floods in the area of traditional towns in Korea would be natural. We present a water-level expectation model using deep learning simulation. We also apply this method to the area of 'Andong Hahoe' village which has been registered with the World Cultural Heritage of UNESCO. Folk village sites include 'Asan Oeam', 'Andong Hahoe' and 'Chonju Hanok' villages in Korea and 'Beppu Onsen' village in Japan. Traditional Streets and Markets and Safe Schools and Parks are also chosen as nearby test-beds for DPD based on ICT. Our final goal of the research is to propose and realize an integrated disaster prevention and/or safety system based on big data for both Korea and Japan.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1307-1315
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• 2021

매년 여름철 양자강에서 유출되는 저염분수는 동중국해 뿐만 아니라 제주도 주변 해역의 염분 변화에 큰 영향을 미치며 때때로 그 영향은 한반도 연안에 국한되지 않고 대한해협을 통과하여 동해 외해 까지 확장되기도 한다. 한반도 주변으로 확장된 양자강 유출수는 해양 물리 및 생태학적으로 많은 영향을 끼치며 어업 및 양식업에 큰 피해를 유발하기도 한다. 그러나 현장조사의 한계점 때문에 동중국해에서 확산되는 저염분수를 지속적으로 관측하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 이러한 이유로 양자강 유출수의 확산을 실시간으로 모니터링하기 위해 인공위성을 활용한 표층 염분 산출 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 시간 및 공간 해상도가 상대적으로 좋은 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)를 활용한 동중국해 표층 염분 산출 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 기계학습 기법 중 하나인 MPNN(Multilayer Perceptron Neural Network)을 이용하였으며, 출력층에는 SMAP(Soil Moisture Active Passive) 위성의 표층 염분 자료를 활용하였다. 이전 연구에서 2016년 자료를 이용한 표층 염분 산출 알고리즘이 개발되었으나 본 연구에서는 연구 기간을 2015년 부터 2020년까지로 확장하여 알고리즘 성능을 개선하였다. 2011년부터 2019년까지 동중국해에서 관측된 국립수산과학원의 정선조사자료를 이용하여 알고리즘 성능을 검증한 결과로 R²는 0.61과 RMSE는 1.08 psu로 나타났다. 본 연구는 GOCI를 이용한 동중국해 표층 염분 모니터링 알고리즘 개발을 위해 수행되었으며, 향후 GOCI-II의 표층 염분 산출 알고리즘 개발에 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.855-865
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• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.91-99
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• 2018

스케치 기반 3차원 물체 검색은 다양한 3차원 물체를 사람이 손으로 그린 스케치를 질의(query)로 사용하여 물체를 편리하게 검색하는 방법이다. 본 논문에서는 스케치 기반 3차원 물체 검색을 위해 스케치 CNN(Convolutional Neural Network)과 Wasserstein CNN 모델에 Wasserstein Center 손실을 적용하여 물체의 검색 성공률을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 Wasserstein Center 손실이란 각 물체의 클래스(category)의 중심을 학습하고, 동일한 클래스의 특징과 중심 간의 Wasserstein 거리가 작아지도록 만드는 방법이다. 이를 위하여 제안된 3차원 물체 검색은 다음의 단계로 수행된다. 첫 번째로, 3차원 물체의 특징은 3차원 물체를 여러 방향에서 촬영된 2차원 영상의 특징을 CNN을 이용하여 추출하고, 각 영상 특징의 Wasserstein 중심을 계산한다. 두 번째로, 스케치의 특징은 별도의 스케치 CNN을 이용하여 추출하였다. 마지막으로, 추출한 3차원 물체의 특징과 스케치의 특징을 본 논문에서 제안한 Wasserstein Center 손실을 이용하여 학습하고 스케치 기반의 3차원 물체 검색에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위하여 SHREC 13과 SHREC 14의 두 가지 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 평가하였으며, 제안된 방법이 기존의 스케치 기반 검색방법들과 비교하여 모든 측정 기준에서 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.123-131
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• 2021

완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권1호
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• pp.3-19
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• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.184-192
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• 2022

밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.