• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.737-745
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• 2023

본 논문은 열화상 이미지를 활용하여 배전반 화재 발생을 감지하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 연구의 목표는 수집한 열화상 이미지를 전처리하여 객체 탐지 모델에 적합한 데이터로 가공하고, 이를 이용하여 배전반 내 화재 발생 여부를 판단하는 모델을 설계하는 것이다. 연구에서는 AI-HUB의 산업단지 내 학습용 열화상 이미지 데이터를 활용하였으며, CNN 기반 딥러닝 객체 검출 알고리즘 중 대표적인 모델인 Faster R-CNN과 RetinaNet을 사용하여 모델을 구축하고 두 개의 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 제안하고 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.309-318
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• 2023

The appropriate maintenance of highway roads is critical for the safe operation of road networks and conserves maintenance costs. Multiple methods have been developed to investigate the surface of roads for various types of cracks and potholes, among other damage. Like road surface damage, the condition of expansion joints in concrete pavement is important to avoid unexpected hazardous situations. Thus, in this study, a new system is proposed for autonomous expansion joint monitoring using a vision-based system. The system consists of the following three key parts: (1) a camera-mounted vehicle, (2) indication marks on the expansion joints, and (3) a deep learning-based automatic evaluation algorithm. With paired marks indicating the expansion joints in a concrete pavement, they can be automatically detected. An inspection vehicle is equipped with an action camera that acquires images of the expansion joints in the road. You Only Look Once (YOLO) automatically detects the expansion joints with indication marks, which has a performance accuracy of 95%. The width of the detected expansion joint is calculated using an image processing algorithm. Based on the calculated width, the expansion joint is classified into the following two types: normal and dangerous. The obtained results demonstrate that the proposed system is very efficient in terms of speed and accuracy.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.221-228
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• 2022

인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.237-242
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• 2023

고성능의 보행 로봇에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며 4족 보행 로봇은 비평탄 지형에서 이동성과 적응력이 뛰어나 많은 관심을 받고 있지만 높은 비용으로 도입과 활용성에 어려움이 있다. 본 논문에서는 저비용의 4족 로봇에 지능적 기능을 적용하여 활용도를 높이기 위해 임베디드 보드에 IMU와 강화학습을 탑재하여 비평탄 지형 극복능력을 개선하고 카메라와 딥러닝을 이용하여 객체를 자동으로 검출하는 방법을 제시한다. 로봇은 4족 포유류 동물의 다리 형태로 구성되고 각 다리는 3 자유도를 가진다. 설계된 3D 모델로 시뮬레이션 환경에서 복잡한 지형을 학습시키고 실제 로봇에 적용한다. 본 연구방법의 적용을 통해 평탄 지형과 비평탄 지형의 보행 능력에 크게 차이가 나지 않음을 확인하였으며 제한된 실험조건에서 실시간으로 사람 검출을 수행하는 동작을 확인하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.208-216
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• 2023

The purpose of our study is to design datasets for Artificial Intelligence learning for cold sea fish farming. Salmon is considered one of the most popular fish species among men and women of all ages, but most supplies depend on imports. Recently, salmon farming, which is rapidly emerging as a specialized industry in Gangwon-do, has attracted attention. Therefore, in order to successfully develop salmon farming, the need to systematically build data related to salmon and salmon farming and use it to develop aquaculture techniques is raised. Meanwhile, the catch of pollack continues to decrease. Efforts should be made to improve the major factors affecting pollack survival based on data, as well as increasing the discharge volume for resource recovery. To this end, it is necessary to systematically collect and analyze data related to pollack catch and ecology to prepare a sustainable resource management strategy. Image data was obtained using CCTV and underwater cameras to establish an intelligent aquaculture strategy for salmon and pollock, which are considered representative fish species in Gangwon-do. Using these data, we built learning data suitable for AI analysis and prediction. Such data construction can be used to develop models for predicting the growth of salmon and pollack, and to develop algorithms for AI services that can predict water temperature, one of the key variables that determine the survival rate of pollack. This in turn will enable intelligent aquaculture and resource management taking into account the ecological characteristics of fish species. These studies look forward to achievements on an important level for sustainable fisheries and fisheries resource management.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.315-324
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• 2022

2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1421-1429
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• 2017

Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.

• 한국가시화정보학회지
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• 제19권1호
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• pp.68-73
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• 2021

In this study, the detection of rubber o-ring defects was carried out using k-fold cross validation and Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data process was carried out in 3 steps. First, we proceeded with a frame alignment to eliminate unnecessary regions in the learning and secondly, we applied gray-scale changes for computational reduction. Finally, data processing was carried out using image augmentation to prevent data overfitting. After processing data, SVM algorithm was used to obtain normal and defect detection accuracy. In addition, we applied the SVM algorithm through the k-fold cross validation method to compare the classification accuracy. As a result, we obtain results that show better performance by applying the k-fold cross validation method.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.228-239
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• 2022

Many countries around the world using ICT technologies have various technologies to keep pace with the 4th industrial revolution, and various algorithms and systems have been developed accordingly. Among them, many industries and researchers are investing in unmanned automation systems based on AI. At the time when new technology development and algorithms are developed, decision-making by big data analysis applied to AI systems must be equipped with more sophistication. We apply, Pearson's correlation analysis is applied to six independent variables to find out the job satisfaction that office workers feel according to their job characteristics. First, a correlation coefficient is obtained to find out the degree of correlation for each variable. Second, the presence or absence of correlation for each data is verified through hypothesis testing. Third, after visualization processing using the size of the correlation coefficient, the degree of correlation between data is investigated. Fourth, the degree of correlation between variables will be verified based on the correlation coefficient obtained through the experiment and the results of the hypothesis test