• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.62-68
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• 2012

정상상태시각유발전위 (Steady-State Visually Evoked Potentials)는 특정 주파수를 가진 시각자극에 대한 자연반응 신호이며 3.5Hz~75Hz의 주파수 범위를 갖는 시각 자극에 의해 동일한 주파수로 후두엽 영역이 전기적 활성화되는 특성이 있다. 본 논문에서 이러한 SSVEP 특성을 기반으로 EEG 분석을 수행하는 실험 패러다임을 구축하여 행동유발특성을 가지는 특정 객체에 대한 영상입력 시각자극에서의 주파수 패턴에 대응하는 EEG의 주파수 특징을 검출하고 이를 기반으로 객체와 관련된 행동유발특성을 Mirror Neuron System을 통해 측정한다. 이 때 측정된 EEG 기반 행동유발특성 데이터에 대한 선형판별분석을 수행하여 객체 패턴분류를 실시간으로 수행한다. 이러한 SSVEP 관측 실험을 기반으로 사용자의 내재적 의도를 파악하기 위한 Brain-Computer Interface(BCI) 시스템을 제안했다. Speller 등으로 대표되는 기존의 SSVEP 응용시스템은 격자영상패턴에 대응하는 뇌파특성 분석에 따른 패턴분류의 수행이 가능하나 본 논문의 SSVEP 기반 BCI는 다양한 형태의 사물을 입력객체로 활용하여 분류가 가능함으로 인해 범용성이 높아졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.475-477
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• 2010

본 논문에서는 객체 위주의 3D 파노라마를 생성하기 위하여 객체를 중심으로 영상을 촬영할 시, 조명의 위치나 방향에 의해 나타나는 영상 내 음영과 같은 휘도의 차이를 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 촬영한 영상을 그레이스케일 영상으로 변환한 후, 임계값(threshold)을 기반으로 객체 내 어두운 영역과 밝은 영역을 분류하고, 그레이스케일 영상의 히스토그램을 분석하여 분류한 영역의 차이를 완화시킬 수 있는 최적의 휘도 경계 값을 도출한다. 다음으로는 어두운 영역(shadow)과 밝은 영역(non-shadow)에 해당하는 히스토그램의 요소들을 추출하고, 추출한 요소들을 휘도 경계 값으로 이동하여 조명에 의해 발생된 영사의 휘도 차이를 보정한다. 제안한 방법을 건조물 문화재를 중심으로 촬영한 영상에 적용하였을 시, 조명에 의해 발생된 영상 내 급격한 휘도의 차이를 보정할 수 있었으며, 보정된 결과에서는 보정 전 어두운 영역에서는 관찰하기 어려웠던 건조물 문화재의 내부문양과 같은 정보들을 보다 명확히 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.11-12
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• 2017

본 논문에서는 부류가 정해진 훈련 집합이 불필요한 온라인 학습 기반 추적 기법을 제안한다. 추적기의 학습을 위해 합성곱 신경망(convolutional neural network: CNN)을 이용하였다. 추적영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집함으로써 분류기 학습을 위한 비용을 감소시킬 수 있었고, 목표 영상에 적응적인 객체 모델을 생성할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.293-299
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• 1995

본 논문은 컴퓨터 시각을 이용하여 동적 제스쳐를 인식하기 위한 효율적인 지식 표 현 기법의 개발을 목표로 한다. 제스쳐란 시각적인 언어로서 소리를 대신하여 몸짓이나 손 짓을 통하여 자신의 생각이나 의도를 전달하는 보조적인 의사 전달 수단이다. 제안된 기법 은 여러 다양한 지식을 통합하여 총체적으로 표현하기에 적합한 프레임 구조를 기반으로 한 다. 프레임 지식을 물체의 특성을 표현하는 객체 지식, 물체의 움직임을 표현하는 행동 지 식, 그리고 객체 지식과 행동 지식의 순서화 된 집함으로써 동적인 제스쳐를 표현하는 스키 마로 분류한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.643-652
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• 2006

의사결정 트리는 데이터 마이닝의 분류와 예측 작업에 주로 사용되는 기법 중의 하나이다. 실생활에서 공간의사결정을 위한 분류를 수행할 때에는 인접 데이터의 위치와 분산도를 고려하는 것이 매우 중요하다. 기존의 공간 의사결정 트리는 데이터의 공간적 특성을 표현하기 위해 각 객체간의 유클리디안 거리비율을 엔트로피로 반영하여 트리 구축 시 이용하였다. 그러나 이것은 공간 객체간의 거리 비율만을 설명할 뿐 공간 차원에서의 데이터 분산 정도와 각 분류된 클래스간의 연관관계 등은 파악할 수 없다는 한계점이 있었다 본 논문에서는 분산도와 차별도 기반의 공간 엔트로피를 이용하여 공간 데이터의 분포도를 반영하는 공간 의사결정 트리를 제안한다 분산도는 분류된 클래스 내의 공간 객체 분포도를 나타내고 차별도는 다른 클래스 내 공간 객체와의 분포도 및 관계성을 나타낸다. 이러한 분산도와 차별도의 비율을 엔트로피 계산 시 이용함으로써 비공간적 속성으로 분류된 각 클래스가 공간적으로는 얼마나 뚜렷하게 분류되는지 알 수 있게 한다. 제안 기법은 정확성과 계산 비용에 있어서 기존 기법보다 각각 약 18%, 11%의 성능 향상을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.147-157
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• 2022

최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.142-144
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• 2002

대부분의 내용기반 이미지 검색 시스템은 이미지의 특징 벡터인 색상, 모양, 그리고 질감에 의해서 유사한 이미지를 검색하는 기법을 제공하고 있다. 최근 이러한 내용기반 이미지 검색 기술은 의료 영상 이미지와 같은 다양한 분야에 적용되고 있으며, 이에 따라서 의료 이미지를 분석하여 저장, 검색하기 위한 데이터베이스 시스템이 증가하고 있다. 그러나, 대량의 이미지로부터 원하는 이미지를 검색하기 위해서는 이미지의 메타데이타를 효율적으로 표현해야 하며, 의미성과 이미지의 특징 데이터를 통합적으로 저장 관리 할 수 있는 이미지 데이터베이스를 설계하고 구축해야만 한다. 본 논문에서는 기존의 내용기반 이미지 검색 기법을 살펴보고. 이미지를 내용기반으로 분류하고 저장할 수 있는 데이터베이스 시스템을 설계하여 효율적인 의미기반 검색을 지원말 수 있는 모델을 제시한다. 다계층 메타데이타 레이어 구조로 이미지에 대한 개념 지식 모델을 표현하고, 이미지내의 객체를 메타데이타로 표현하여 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 또한, 이미지 내용검색을 지원하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 메타데이타가 저장되기 위한 관계형 모델을 스타 스키마의 형태로 제시한다. 제안된 방법은 의미적인 이미지 내용 검색 방법의 지원에 활용될 수 있다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.463-471
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• 1997

비디오 데이타는 다양하고 방대한 양의 의미를 포함하고 있어 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해서는 비디오 데이타를 기술하는 구조적이고 체계화된 형태의 메타데이타가 요구된다. 이러한 메타데이타는 검색 시 색인과 같은 역할을 수행하게 되므로 내용 기반검색의 가장 기본적이고 필수적인 데이타이다. 본 논문에서는 뉴스 응용 분야(News On Demand：NOD)를 적용한 비디오 데이터베이스 시스템의 효율적인 내용 기반 검색을 위한 메타데이타를 분류하고, Rambaugh의 OMT기법을 이용하여 메타데이타를 모델링한 후 질의 유형에 따라 모델의 접근 경로를 검사하여 모델을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.495-497
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• 2022

COVID-19 상황이 지속됨에 따라 플라스틱 쓰레기 배출량은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있는 반면 플라스틱 폐기물의 재활용률은 현저히 낮은 편에 속한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 국가적으로 여러 플라스틱 폐기물 중 순환 가능한 PET를 분리하여 수거하고자 하는 노력을 하고 있다. 하지만, 현재 대량의 플라스틱 폐기물은 수거되는 시점부터 여러 폐기물과 혼합된 형태로 재활용 센터에 수거되어 추가 분류하는 인적자원이 요구되는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 AI 기술 중 하나인 Multi-Object Detection의 YOLOv7 모델을 적용하여 실시간으로 PET에 부착된 객체들을 탐지함으로써 순환 가능한 PET만을 분류하는 YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템을 설계 및 구현한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권3호
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• pp.24-40
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• 2001

에이전트의 정의와 구현에 관한 연구는 가상현실기술을 이용한 몰입형 교육 시스템 등의 구성에 있어서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 동적인 환경에서 에이전트의 행위의 효율적인 정의와 구현 방법을 제시하되 기존의 연구와 달리 행동의 다양성을 표현에 초점을 맞추고자 한다. 먼저 장이론에 기반하여 공간객체를 정의 한다. 장이론을 도입하여 공간객체를 정의함으로써 공간 객체에 대한 분류적 접근이 아닌 구조적인 접근이 가능해 지고, 공간객체의 동적인 생성 및 소멸과 전체적인 시공간 상황의 변화를 유도할 수 있게 된다, 다음으로 동적인 planning이 가능하도록 에이전트의 행위를 복합행위와 단위행동으로 구분한다, 마지막으로 에이전트와 관련된 객체의 관계에 따라 지식 베이스를 에이전트와 관련 객체들에 분산한다, 이를 통해 에이전트의 지식베이스의 효율적인 관리와 동적인 환경의 구축이 가능하다. 공간객체 내에서의 에이전트의 이동에 관한 상황을 구현함으로써 장이론에 기반한 공간객체의 정의와 행위의 복합행위와 단위행동으로의 구분, 그리고 에이전트와 관련 객체간의 지식 베이스의 분산의 효율성을 검증하였다.