• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.457-464
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• 2019

양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼지의 영상 데이터에서 돼지의 몸통 중심점으로부터 돼지의 외곽선까지의 길이를 비교하여 돼지의 자세를 결정한다. 또한, 돼지의 머리 위치를 탐지하기 위하여 YOLO를 이용하여 영상 데이터 내의 돼지의 머리, 몸통, 엉덩이의 위치를 학습시킨 후, 곧은 자세의 돼지 머리 위치를 획득하고 머리 바깥 영역을 제거한다. 마지막으로 Convex-hull을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 추정한 후, 머리를 제거한다. 실험 결과, 0.98의 정확도와 250.00fps의 수행속도로 돼지의 자세를 결정하였으며, 0.96의 정확도와 48.97fps의 수행속도로 돼지의 머리탐지 및 제거가 가능함을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.999-1005
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• 2021

본 연구에서는 검사시간을 단축시키면서 해상도를 증가시키는 Compressed SENSE를 TOF에 적용하여 SENSE와 CS 기법에 대한 영상의 질을 비교하고 SNR, CNR을 평가하여 최적의 기법을 알아보고 이러한 정보를 토대로 임상적 기초자료로 제공하고자 한다. 충청도 소재 한 대학병원에서 TOF MRA 검사를 시행한 환자 32명(남자 15명, 여자 17명, ICA stenosis:10, M1 aneurysm:10, 평균나이 53 ± 4.15)을 대상으로 데이터를 분석하였다. 검사에 적용된 장비는 Ingenia CX 3.0T, Archieva 3.0 T 두 기기를 이용하였고 데이터 획득을 위한 방법으로 32 Channel Head Coil과 3D Gradient echo 이었다. 정량적 분석으로 각 영상의 SNR과 CNR을 측정하고 정성적 평가를 위해 관찰자의 시각적 견해에 대하여 5등급으로 나누어 영상의 질을 평가하였다. 영상평가는 paired t-test와 Wilcoxon 검정을 하였으며 p 값이 0.05 이하 일 때 유의성이 있는 것으로 간주하였다. TOF MRA 영상에서 SNR과 CNR에 대한 정량적 분석 결과 SENSE 기법에 비해 CS 기법이 높게 측정되었다(p<0.05). 관찰자의 시각적 평가로서 혈관의 선예도: CS(4.45 ± 0.41), 전반적인 영상의질: CS(4.77 ± 0.18), 영상의 배경소거: CS(4.57 ± 0.18)는 모두 CS 기법이 높은 결과를 얻었다(p=0.000). 결론적으로, 유속증가 자기공명혈관 조영술에서 SENSE 와 Compressed SENSE 기법을 비교하여 평가했을 때 Compressed SENSE TOF MRA 기법이 우위의 결과를 보여주었다. 이러한 결과는 뇌 질환 3D TOF MRA 검사에서 향후 임상적 기초자료가 될 것이라고 생각한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.363-373
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• 2021

본 연구는 허난성 산업연관표를 활용하여 중국 허난성 문화창의산업에 대한 경제적 파급효과의 분석 결과를 바탕으로 문화창의산업의 미래지향적인 시사점을 제시하는 데 목적을 두고 있다. 본 연구를 위해 중국 허난성 통계국의 2017년 산업연관표의 42개 산업 중 문화·체육·오락, 연구 및 시험 발전, 종합 기술 서비스, 정보 전송·컴퓨터 서비스 및 소프트웨어, 교육 등 5개 부문을 문화창의산업으로 분류하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 허난성 문화창의산업의 총생산유발액은 48,848 십억 위안이며, 특히 허난성 문화창의산업 산업의 생산유발계수는 2.72809, 2.23909 (열 합계, 행 합계), 감응도계수 0.26325, 영향력계수 0.87535, 소득유발계수 0.55211, 생산세유발계수 0.09291 등을 보여주고 있다. 중국 허난성 문화창의산업은 발전할 잠재력이 충분히 있기 때문에 정부의 정책 지원 필요하고 법적 규정과 시장관리에 대한 감독이 요구되고 문화창의산업의 혁신력을 높이고 "문화창의산업+X" 융합 모델 개발도 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.763-772
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• 2019

최근 TOD에 대한 지속적인 효과를 기대하고 실제 도시계획 및 설계에 적용되고 있다. 그러나 그것의 효과를 정량적으로 평가할 방법에 대한 연구는 미미한 실정이다. 그래서 본 연구의 목적은 TOD의 차량 통행 감소 효과를 도시계획 단계에서 토지이용계획도를 기반으로 정량적으로 평가하는 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해서 토지이용계획도에 포함된 정보를 네트워크로 변환하는 방법과 네트워크를 기반으로 이동발생량을 추정하는 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 토지이용계획도의 도로망을 링크로, 도로의 교차점을 노드로 변환한다. 토지이용계획도에 포함된 구역의 면적과 구역별 높이는 인접노드에 가중치로 변환된다. 두 번째 단계에서는 네트워크상의 노드 간에 가중치에 비례한 빈도로 이동이 발생하는 것을 가정하여 이동발생량을 보행과 차량으로 구분하여 추정한다. 그다음 TOD를 본격적으로 적용하지 않은 도시를 대상으로 현재 도시와 TOD를 적용하여 재설계한 도시를 비교하여 TOD의 효과를 분석한다. 본 연구에서는 이와 같은 방법을 1997년 계획 당시 분당과 TOD를 적용하여 재설계한 가상 대안에 적용한 결과, 39.94% 정도의 차량 통행 감소 효과가 발생함을 확인하였다. 또한, TOD를 적용한 대안의 보행율이 2.39%로 현황보다 증가하고 있음을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.598-603
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• 2019

삼차원 형상 측정 기술은 다양한 산업에서 활용하고 있는 기술이다. 그 중, 광 삼각법에 기초한 광학식 삼차원 형상 측정 기술들은 매일 공장에서 오랜 시간 동안 대량의 삼차원 형상 측정을 하고, 미세한 측정 또한 요구되는 반도체 생산품 검사 분야에서 주로 사용된다. 이러한 광 삼각법 기반의 삼차원 측정 장비들의 구성 요소인 광원과 구동 회로는 장시간 작동하게 되면 발열이 나타나게 되고 장시간 작동하며 주변의 온도가 일정하지 않은 상황에 노출되기도 하여 온도로 인한 측정 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 장시간 반복해서 사용하는 PMP(Phase Measuring Profilometry) 형상 측정법에서의 열 변위 보정에 관한 방법을 제안하였다. PMP 형상 측정법 기반의 삼차원 형상 측정 장치를 구현하여 10시간에 걸쳐 물체의 높이와 주변 온도를 측정하는 실험을 진행하였고, 측정된 온도와 높이 값을 이용하여 단순 선형 회귀 분석을 하여 회귀직선을 얻었다. 이 회귀직선을 이용하여 온도에 따른 높이 측정값의 오차를 보정하게 되면 정상적인 측정값에서의 오차 값이 139.88 um(Micrometer) 에서 13.12 um로 보정되는 것을 확인하였다.

• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.129-146
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• 2017

본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.469-481
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• 2018

딥러닝은 인간의 학습 및 인지능력을 닮은 인공지능을 실현하기 위해 여러 분야에서 활용하고 있으며, 높은 사양의 컴퓨팅 파워가 요구되고 연산 시간이 많이 소요되는 복잡한 구조의 인공신경망에 의한 딥러닝은 컴퓨터 사양이 향상됨에 따라 성능이 개선된 다양한 딥러닝 모델이 개발되고 있다. 본 논문의 주요 목적은 영상의 딥러닝을 위한 합성곱 신경망 중에서 최근에 FAIR (Facebook AI Research)에서 개발한 Mask R-CNN을 이용하여 항공영상에서 건물을 탐지하고 성능을 평가하는 것이다. Mask R-CNN은 영역기반의 합성곱 신경망으로서 픽셀 정확도까지 객체를 의미적으로 분할하기 위한 딥러닝 모델로서 성능이 가장 우수한 것으로 평가받고 있다. 딥러닝 모델의 성능은 신경망 구조뿐 아니라 학습 능력에 의해 결정된다. 이를 위해 본 논문에서는 모델의 학습에 이용한 영상에 다양한 변화를 주어 학습 능력을 분석하였으며, 딥러닝의 궁극적 목표인 범용화의 가능성을 평가하였다. 향후 연구방안으로는 영상에만 의존하지 않고 다양한 공간정보 데이터를 복합적으로 딥러닝 모델의 학습에 이용하여 딥러닝의 신뢰성과 범용화가 향상될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1251-1260
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• 2018

항공영상으로 제작한 고품질의 해빙표면모델은 인공위성 기반 원격탐사 기술 개발을 위한 현장자료 뿐만 아니라 북극 해빙의 정밀한 형상학적 변동 특성 분석에도 효과적으로 사용될 수 있다. 그러나 해빙 표면의 부족한 텍스쳐 정보는 영상정합을 어렵게 만드는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 고품질 해빙표면 모델 생성을 위한 일환으로 균질한 해빙 표면에 대한 정합비용함수들의 성능 비교 분석을 수행한다. 정합비용함수로는 영상 도메인의 SSD(sum of squared differences), NCC(normalized cross-correlation), ZNCC(zero-mean normalized cross-correlation), 주파수 도메인의 PC(phase correlation), OC(orientation correlation), GC(gradient correlation)를 분석하였다. 텍스쳐 정보량에 따른 정합 성능을 보다 명확하고 객관적으로 분석하기 위해 객체 공간 기반 정합 기법의 원리를 바탕으로 하는 새로운 평가 방법을 도입하였다. 실험결과는 해빙 표면과 같이 텍스쳐 정보가 희박한 지역에 대해서는 정합 지역에 따라 적합한 크기의 탐색창을 가변적으로 적용해야만 정합의 신뢰성 및 정확도 확보가 가능함을 보여주었다. 정합비용함수들 사이에서는 NCC와 ZNCC가 텍스쳐 정보 변화에 대해서 가장 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.412-419
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• 2019

예술에서 네거티브 공간은 관심 있는 피사체 주위 공간과 여러 피사체 사이의 공간으로 정의된다. 네거티브 공간은 때로는 이미지의 "실질적" 주제로서 예술적 효과에 사용되기 때문에 예술적 구성요소 중 하나이다. 회화에서는 표현하고자 하는 사물의 배경을 음각으로 터치하는 화법으로 필요한 부분은 남기고 불필요한 부분을 터치하여 독특한 질감과 실루엣의 느낌을 주는 회화기법을 말한다. 예술에서 그것의 개념처럼 설계에서 네거티브 공간은 기술적으로 실행하기 어려운 설계범위를 직관적으로 파악하는데 유용할 수 있다. 두 영역 간의 유사성은 설계영역탐색에 네거티브 개념의 도입을 이끌었다. 통계분석과 시각화분석을 도구로 하는 설계영역탐색은 더 효율적인 의사결정을 지원하고 초기단계 시스템 설계의 방향에 대한 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있다. 복잡하고 많은 양의 데이터를 요약한 시각화된 정보는 인간의 인지시스템과 동적인 상호작용을 보장하기 때문이다. 기술적으로 실행할 수 없거나 위험성이 높은 설계공간을 피할 수 있을 뿐만 아니라 실행 가능한 설계공간을 정의하는 데 유용하다. 논문에서 적용 예를 통해 네거티브 설계 개념 기반 설계영역탐색법의 활용 가능성을 살펴본다.