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시각장애인을 위한 딥러닝 기반의 실시간 임베디드 보조 시스템 개발에 관한 연구
양호준,장석우,박준수,김종구,권장우 한국재활복지공학회 2022 재활복지공학회논문지 Vol.16 No.1
시각장애인에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 다양한 인프라 시설들이 마련되고 있지만, 앞이 보이지 않는다는 점과 주변 물체 및 상황에 대한 인지가 부족할 수 밖에 없다는 점을 고려해 봤을 때 복지를 위해 시각장애인 주변에 인프라 시설이 존재하여도 이를 원활히 사용하는 것에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 시각장애인들이 주변 상황을 인지하고 정보를 획득하는데 도움을 줄 수 있는 딥러닝 기반의 임베디드 보조 시스템을제안하고자 한다. 이를 위해 깊이 측정용 카메라, 스피커와 마이크를 활용하여 영상 이미지를 읽어들이고 착용자와 시스템간 소통이 가능하게 구성하였다. 딥러닝 기반의 물체 인식 모델과 글자 인식 모델을 통합시키고Quantization, Precision Calibration 최적화 기법들을 적용하여 제한적인 임베디드 환경에서 최적화 이전 대비약 14%의 향상된 추론속도를 통해 실시간성을 확보할 수 있었다. 또한 최적화된 모델을 이용하여 물체 인식실험과 글자 인식 실험을 통해 시각장애인을 위한 보조 시스템으로의 활용성을 입증하고자 하였다.
적대적 생성 신경망을 활용한 비지도 학습 기반의 대기 자료 이상 탐지 알고리즘 연구
양호준,이선우,이문형,김종구,최정무,신유미,이석채,권장우,박지훈,정동희,신혜정 중소기업융합학회 2022 융합정보논문지 Vol.12 No.4
본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가 적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다. In this paper, We propose an anomaly detection model using deep neural network to automate the identification of outliers of the national air pollution measurement network data that is previously performed by experts. We generated training data by analyzing missing values and outliers of weather data provided by the Institute of Environmental Research and based on the BeatGAN model of the unsupervised learning method, we propose a new model by changing the kernel structure, adding the convolutional filter layer and the transposed convolutional filter layer to improve anomaly detection performance. In addition, by utilizing the generative features of the proposed model to implement and apply a retraining algorithm that generates new data and uses it for training, it was confirmed that the proposed model had the highest performance compared to the original BeatGAN models and other unsupervised learning model like Iforest and One Class SVM. Through this study, it was possible to suggest a method to improve the anomaly detection performance of proposed model while avoiding overfitting without additional cost in situations where training data are insufficient due to various factors such as sensor abnormalities and inspections in actual industrial sites.
양호준(Ho-Jun Yang),이유리(Yu-ri Lee),조성민(Seongmin Cho),유경덕(Kyungdeok Yu),김종필(Jong-Pil Kim) 한국항공우주학회 2022 韓國航空宇宙學會誌 Vol.50 No.1
위성용 TR모듈이 지상용 또는 항공용 TR모듈과 다른 점은 높은 레벨의 진동, 충격과 같은 발사환경과 우주방사능, 진공, 온도 변화와 같은 궤도환경 고려가 필요하다는 것이다. 따라서 지상용 또는 항공용 요구사양과는 다른 전기적, 구조적 조건을 요구한다. 이에 따라 서론에서는 발사환경, 궤도환경에 대해서 서술하고, 본문에서는 위성용 TR모듈에서 GaN의 활용과 요구되는 조건을 충족하기 위한 설계 과정을 기술한다. 특히, 부품선정부터 Derating&RF Budget 설계, 공정설계, 열해석까지 각각 단계에서 고려할 설계요소에 대해서 서술한다. TR module using in satellite must consider discriminative electrical and mechanical requirements compare to the one using in ground and aircraft system since not only the environment level of vibration and shock during the launch stage but also the level of radiation, vacuum and thermal variation from orbit environment are more severe than atmosphere condition. This paper describes the environmental conditions of launch and the orbit and, suggests design method of TR module applying GaN to satisfy the unique environmental requirements of satellite systems by especially focusing on parts selection, derating design, RF budget design, manufacturing process design, and thermal design of TR module.
딥러닝 기반의 시각장애인 일상생활 보조용 임베디드 시스템 개발
양호준(H. J. Yang),장석우(S. W. Jang),박준수(J. S. Park),권장우(J. W. Kwon) 한국재활복지공학회 2021 한국재활복지공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
The purpose of this paper is to help improve the daily living conditions of blind people by integrating deep learning-based models capable of object detection, text detection and recognition, and cameras capable of depth measurement into one embedded system. Through the Mixed Precision method in the learning process, learning was made quickly on the Nvidia Jetson-affiliated board, and the Half Precision method was applied to increase the speed of inference in the actual environment.