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능동 음파의 반사 신호와 기계학습을 이용한 테스트 벤치에서의 비접촉기반 재질 인식
김민현 ( Min-hyun Kim ),강지훈 ( Jihoon Kang ),정중은 ( Joongeun Jung ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
비접촉 음파 센서와 기계학습을 결합하여 도로 표면의 투명한 블랙아이스 감지 및 노면 분류 97%의 정확도를 달성한 새로운 접근 방법을 제안한다. 개발된 시스템은 블랙아이스를 포함한 다양한 물질의 반사 특성을 분석하여 미끄러운 도로 상황을 실시간 감지 및 예측이 가능하여 도로 안정성을 향상한다. 본 연구에서는 테스트 벤치와 투명하고 미끄러운 물질을 이용하여 블랙아이스를 감지할 수 있는 기술의 정확도를 비교하며, 실험 결과를 통해 제안된 블랙아이스 감지 방법의 타당성을 입증하고자 한다.
박다울 ( Daul Park ),정우현 ( Woohyun Chung ),강윤석 ( Yoonseok Kang ),정중은 ( Joongeun Jung ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
본 연구에서는 X-선 영상을 이용한 비산란 그리드의 검사 자동화 시스템에서, 결함후보 ROI 에 대한 판단정확도를 향상시킬 수 있는 최적영상 획득을 위한 임계치결정 기법을 제안한다. 주파수 도메인에서 영상히스토그램을 분석 및 재구성한 후 최적임계치의 결정에 필요한 요소를 추출하며, 재구성 히스토그램으로부터 영상패턴을 판단하여 각 유형에 따른 최적 임계치를 결정한다. 50 개의 영상에 적용한 실험 결과 제안된 방법은 4.8/5.0 의 성능(Inter-class correlation, ICC: 0.985, 95% CI, p-value<0.05)을 보였다.
X-ray 영상에서 그리드 아티팩트 제거를 위한 복합형 기법
김혜원 ( Hyewon Kim ),김경우 ( Kyongwoo Kim ),김형규 ( Hyunggyu Kim ),정중은 ( Joongeun Jung ),박준혁 ( Joonhyuk Park ),김동현 ( Donghyun Kim ),김호준 ( Hojoon Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.