블록 계층별 재학습을 이용한 다중 힌트정보 기반 지식전이 학습

배지훈,Bae, Ji-Hoon 대한임베디드공학회 2020 대한임베디드공학회논문지 Vol.15 No.2

In this paper, we propose a stage-wise knowledge transfer method that uses block-wise retraining to transfer the useful knowledge of a pre-trained residual network (ResNet) in a teacher-student framework (TSF). First, multiple hint information transfer and block-wise supervised retraining of the information was alternatively performed between teacher and student ResNet models. Next, Softened output information-based knowledge transfer was additionally considered in the TSF. The results experimentally showed that the proposed method using multiple hint-based bottom-up knowledge transfer coupled with incremental block-wise retraining provided the improved student ResNet with higher accuracy than existing KD and hint-based knowledge transfer methods considered in this study.

낮은 출력 전류 리플을 갖는 결합 인덕터 Weinberg 컨버터

배지훈(Ji-Hoon Bae),박정언(Jeong-Eon Park),한상규(Sang-Kyoo Han) 전력전자학회 2021 전력전자학술대회 논문집 Vol.2021 No.7

Weinberg 컨버터는 입출력 전류가 연속적이며 반도체 소자의 소프트 스위칭으로 인한 높은 효율을 갖는 컨버터로, 정지궤도위성용 배터리 방전 조절기(Battery Discharge Regulator, BDR)에 주로 사용되고 있다. 하지만 기존 Weinberg 컨버터는 스위치 턴-오프 시 모든 다이오드를 통해 전류가 흐르게 되어 출력 전류 리플이 커지는 단점을 가지고 있으며, 이러한 큰 출력 전류 리플은 정지궤도위성의 버스 커패시터의 수명 및 용량에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서 버스 전력단 전력변환 컨버터의 출력 전류 리플을 감소시키는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 출력 전류 리플 저감을 위해 기존 회로에 커패시터와 결합 인덕터의 보조 권선을 추가한 Weinberg 컨버터를 제안하고, 이론적 분석과 750W의 전력을 갖는 시작품 제작을 통해 그 타당성을 검증하였다.

퇴행성 내측 반월연골판 후방 기시부 파열의 비수술적 치료

배지훈(Ji-Hoon Bae),김한주(Han-Ju Kim) 대한정형외과학회 2015 대한정형외과학회지 Vol.50 No.5

퇴행성 내측 반월연골판 후방 기시부 파열은 중년 이후의 연령군에서 흔히 관찰되는 연골판 파열이다. 반월연골판 후각 근 파열은 생역학적으로 반월연골판의 완전 절제와 같은 상태라 할 수 있으며 이로 인해 조기에 골관절염이 발병할 수 있다. 치료 방법으로 보존적 방법, 반월연골판 부분 절제술, 반월연골판 봉합술, 근위 경골 절골술 등이 있다. 이 질환의 자연 경과가 확실히 밝혀지지 않았고 각각의 치료 방법에 대한 장기 추시 결과가 없어 각 치료 방법에 대한 정확한 적응증에 대해서는 아직 이견이 있지만 수술적 치료가 부적합한 환자나 수술을 시행하기 전 보존적인 치료로 증상 완화와 슬관절의 기능 개선을 기대해볼 수 있다. Degenerative medial meniscus posterior root tear is commonly seen in middle or old age populations. Because the biomechanical status of the meniscus root tear is similar to total menisectomy state, medial meniscus posterior root tear can cause early osteoarthritis. Treatment options for the medial meniscus posterior root tear include non-operative treatment, meniscectomy, repair, and high tibia osteotomy. There is still debate regarding the exact indication of each treatment, because the natural course of the medial meniscus posterior root tear and long-term results of each treatment is not known. However, non-operative treatments provide symptomatic relief and functional improvement in patients who are not indicated for operative treatment or before operative treatment.

이고들빼기의 재배 시스템과 생육 환경 규명

배지훈 ( Ji Hoon Bae ),이진희 ( Jin Hui Lee ),박송이 ( Song Yi Park ),오명민 ( Myung Min Oh ) 한국농업기계학회 2015 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1

질문의 응답을 실시간 트리로 시각화하는 어플리케이션 ADMIT

배지훈(Ji-Hoon-Bae),이수호(Soo-ho-Lee),지석민(Seok-Min-Ji),김동진(Dong-Jin-Kim),정성운(Sung-Un-Jung) 한국정보기술학회 2017 Proceedings of KIIT Conference Vol.2017 No.6

슬관절 부분치환술을 이용한 자발성 슬관절 골괴사증의 치료

배지훈(Ji Hoon Bae),임홍철(Hong Chul Lim),천성광(Sung Kwang Chun) 대한정형외과학회 2008 대한정형외과학회지 Vol.43 No.3

목적: 자발성 슬관절 골괴사증으로 진단받고 슬관절 부분치환술을 시행한 환자에서 임상적 및 방사선학적 결과를 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 2002년 9월부터 2005년 3월까지 자발성 슬관절 골괴사증으로 진단받고 슬관절 부분치환술을 시행받은 15명 16 슬관절을 대상으로 전향적으로 분석하였다. 여자가 13명, 남자가 2명이었으며, 평균 연령은 64세(55-78세)였다. 임상적으로 미국 슬관절 학회의 임상 평가 방법을 이용하였고, 방사선학적 분석은 수술 전 슬관절 전후면 방사선 사진을 통하여 발생부위, 병변의 크기, 진행 정도를 측정하였으며, 수술 후 새로운 병변의 여부, 치환물의 해리, 괴사 부위의 함몰, 관절염의 발생 등을 관찰하였다. 결과: 슬관절 점수는 수술 전 평균 52.5점에서 수술 후 24개월에 89.2점으로 증가하였고, 기능 점수는 수술 전 평균 56.0점에서 술 후 24개월에 85.2점으로 증가되었다. 추시 방사선 소견에서 새로운 병변의 발생은 없었고 치환물의 해리나 함몰, 관절염의 발생은 없었다. 결론: 자발성 슬관절 골괴사증에 있어서 슬관절 부분치환술을 이용하여 단기 추시 결과 임상적 및 방사선적으로 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. Purpose: The purpose of this study was to evaluate the clinical and radiographic outcomes of unicompartmental knee arthroplasty (UKA) in patients with spontaneous osteonecrosis. Materials and Methods: Between September 2002 and March 2005, 15 patients with 16 knees were treated with UKA for the treatment of spontaneous osteonecrosis. There were thirteen women and two men with a mean age of 64 years old. The clinical assessment was performed using the American Knee Society Score system. The preoperative radiography was analyzed according to the size and stage of the osteonecrotic lesion and the osteoarthritic changes. Postoperatively, the presence of new osteoneerotic lesion, loosening of the implant, subsidence and arthritic changes was recorded. Results: The mean preoperative knee score and the knee function score was improved from 52.5 to 89.2 and 56.0 to 85.2, respectively. There was no new necrotic lesion in the lateral compartment, loosening of the implant, subsidence or arthritic change. Conclusion: UKA in patients with spontaneous osteonecrosis provided satisfactory clinical and radiological results in the short to medium term.

다분광 영상을 활용한 온주밀감의 비생물적 스트레스 모니터링용 무인 원격탐사 기술 개발

배지훈(Ji Hoon Bae),배형진(Hyung Jin Bae),김건우(Geonwoo Kim),박은수(Eunsoo Park),조병관(Byoung-Kwan Cho) 한국비파괴검사학회 2020 한국비파괴검사학회지 Vol.40 No.4

국내 감귤 작물 재배지의 온도 및 영양분 스트레스 진단은 전량 인력에 의존하고 있어 많은 노동력 및 시간 소모로 전 재배 지역에 대한 모니터링은 매우 어려운 실정이다. 이를 극복하기 위한 수단으로서 초분광 및 다분광(Hyper and multispectral) 영상 기술이 결합된 저고도 무인항공기 (Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 원격 탐사가 최근 농업분야에서 많은 주목을 받고 있다. 초분광 및 다분광을 활용한 영상 기술은 목표대상의 물리·화학적 특성 측정에 높은 신뢰도를 갖고 있을 뿐만 아니라 고해상도 정밀 관측이 가능하기 때문이다. 특히, 초분광 영상에 비해 적은 수의 파장을 이용하는 다분광 영상은 초분광 영상에 비해 빠른 분석속도와 저렴한 비용으로 현장 활용도가 높다. 따라서, 본 연구에서는 온주밀감 나무에 대한 비생물적(Abiotic) 스트레스 모니터링을 위해 다분광UAV 원격 탐사 시스템이 구축되었다. 영상분석을 위해 수분과 질소 스트레스에 노출된 작물에 대한 가시 및 근적외선(Visible/Near Infrared, Vis/NIR) 영역의 다분광 영상정보 획득 후 스트레스에 노출되지 않은 밀감나무의 분광영상과의 다변량 통계분석이 수행되었다. 결론적으로, 개발된 다분광UAV 원격 탐사 시스템을 이용하여 다양한 스트레스 환경에 노출된 감귤나무를 진단할 수 있었다. 향후 다양한 작물의 초·다분광 원격 탐사를 위한 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. In South Korea, because the stress monitoring of the temperature and nutrition conditions of citrus trees is performed by human workers, it is very difficult to monitor the entire farmland. The unmanned aerial vehicle (UAV) remote-sensing technology integrated with hyperspectral and multispectral imaging techniques has recently drawn significant attention as an effective substitute for the conventional method because of its reliable performance for measuring the physical and chemical properties of biological materials at rapid-detection speed and high resolution. Therefore, in this study, a remote-sensing system using a UAV equipped with a multispectral imager was developed to monitor the abiotic stress of Citrus unshiu. Multispectral images of citrus trees exposed to water and nitrogen stress within visible and near-infrared (Vis/NIR) ranges were captured and compared with those of normal citrus trees through partial least squares-discriminant analysis. The results indicated that the newly developed UAV system has the potential for rapid and nondestructive monitoring of abiotic stress in citrus trees. We believe that the outcome can be applied to the stress monitoring of various agricultural crops.

그래프 트랜스포머 기반 농가 사과 품질 이미지의 그래프 표현 학습 연구

배지훈(Ji-Hoon Bae),김진영(JinYoung Kim),이주환(Ju‑Hwan Lee),유광현(Gwang-Hyun Yu),권경주(Gyeong Ju Kwon) 한국스마트미디어학회 2023 스마트미디어저널 Vol.12 No.1

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다. Recently, a convolutional neural network (CNN) based system is being developed to overcome the limitations of human resources in the apple quality classification of farmhouse. However, since convolutional neural networks receive only images of the same size, preprocessing such as sampling may be required, and in the case of oversampling, information loss of the original image such as image quality degradation and blurring occurs. In this paper, in order to minimize the above problem, to generate a image patch based graph of an original image and propose a random walk-based positional encoding method to apply the graph transformer model. The above method continuously learns the position embedding information of patches which don`t have a positional information based on the random walk algorithm, and finds the optimal graph structure by aggregating useful node information through the self-attention technique of graph transformer model. Therefore, it is robust and shows good performance even in a new graph structure of random node order and an arbitrary graph structure according to the location of an object in an image. As a result, when experimented with 5 apple quality datasets, the learning accuracy was higher than other GNN models by a minimum of 1.3% to a maximum of 4.7%, and the number of parameters was 3.59M, which was about 15% less than the 23.52M of the ResNet18 model. Therefore, it shows fast reasoning speed according to the reduction of the amount of computation and proves the effect.

딥러닝 모델에서의 흐름정보 기반 지식증류 기법 분석

배지훈(Ji-Hoon Bae) 한국컴퓨터정보학회 2020 한국컴퓨터정보학회지 Vol.28 No.2

Sparse 복원 알고리즘을 이용한 HRRP 및 ISAR 영상 형성에 관한 연구

배지훈(Ji-Hoon Bae),김경태(Kyung-Tae Kim),양은정(Eun-Jung Yang) 한국전자파학회 2014 한국전자파학회논문지 Vol.25 No.4

본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다. In this paper, we introduce a sparse recovery algorithm applied to a radar signal model, based on the compressive sensing(CS), for the formulation of the radar signatures, such as high-resolution range profile(HRRP) and ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) image. When there exits missing data in observed RCS data samples, we cannot obtain correct high-resolution radar signatures with the traditional IDFT(Inverse Discrete Fourier Transform) method. However, high-resolution radar signatures using the sparse recovery algorithm can be successfully recovered in the presence of data missing and qualities of the recovered radar signatures are nearly comparable to those of radar signatures using a complete RCS data without missing data. Therefore, the results show that the sparse recovery algorithm rather than the DFT method can be suitably applied for the reconstruction of high-resolution radar signatures, although we collect incomplete RCS data due to unwanted interferences or jamming signals.