• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.992-994
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• 2022

본 논문에서는 시각장애인의 안내견을 위한 인공지능을 활용한 객체 인식 기반 과속 탐지 알고리즘을 제안한다. 이는 안내견이 도로 상에서 이동용 장치를 인식하는 것을 도와줌으로써 위험 요소 탐지 능력을 향상시킬 수 있고, 시각장애인의 안전을 보장할 수 있다. 인식 시스템은 Yolov5를 활용하여 사물 학습 과정을 진행하였고, 이동용 물체의 인식 과정을 통해 속도 측정 및 주변 위험 요소를 구분하여 판단하게 하였다. 판단된 정보는 안내견에게 교육된 신호로 전달되고, 시각장애인을 안전하게 인솔하여 도로상의 사고를 사전에 예방할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.323-324
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• 2022

본 논문에서는 사람의 개입 없이 실내 환경에서 마스크 미 착용자를 스스로 발견한 후 방역수칙위반 사실에 대한 경고와 함께 마스크 착용을 권고하는 인공지능 기반의 자율주행 서비스 로봇을 개발한다. 제안한 시스템에서 로봇은 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 이용하여 지도를 작성한 후 사용자가 제공한 웨이포인트(Waypoint)를 기반으로 자율주행한다. 또한, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 이용한 실시간 객체 인식 기술을 활용하여 보행자의 마스크 착용 여부를 판단한다. 실험을 통해 사전에 작성된 지도에 지정된 웨이포인트를 따라 로봇이 자율주행하는 것을 확인하였다. 또한, 충전소로 이동할 경우, 영상 처리 기법을 활용하여 충전소에 부착된 표식에 근접하도록 이동하여 충전이 진행됨을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.145-154
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• 2022

자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.427-436
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• 2009

디지털 가상 제조는, 생산 시스템의 요소를 컴퓨터상에서 모델링 하여 디지털 모델을 구성한 뒤, 3차원 CAD, 시뮬레이션 등의 관련 기술을 이용하여, 신속하고 효율적인 제품 개발과 생산 프로세스를 사전에 검증하여 지원하는 기술이다. 여기에 혼합현실 기술을 응용하면, 모든 개체 가 그래픽 객체들로만 표현된 순수한 가상환경 기반의 디지털 가상 제조 기술을 보완하여 좀 더 현실감이 있는 환경을 제공할 수 있으며, 동시 에 필요한 일부만 그래픽 객체로 표현하므로 모델링에 필요한 시간과 비용을 절감할 수 있다. 본 논문은 이러한 혼합현실 기술을 디지털 가상 제조 과정 중 가상 공정설비 배치 기술에 이용하면서, 현장에 이미 구축되어 있는 레가시(legacy) 데이터를 이용하는 방안을 제안한다. 이를 위 하여 혼합현실 기반 공정설비 배치 시스템에 적합한 현장의 레가시 데이터의 취득 방법과 가공 방법이 개발되었으며, 가공된 데이터를 기반으 로 시뮬레이션이 가능한 혼합현실 기반 디스플레이 시스템을 구축하였다. 개발된 혼합현실 기반 가상 공정설비 배치 시스템은, 실제 설비를 배 치하기 전에, 현장에서 그 위치와 적용성을 미리 검증함으로써, 설비 배치와 관련된 오류를 줄일 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.9-17
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• 2017

본 연구는 사용자에게 새로운 가상현실 환경에서 새로운 경험과 현존감을 제공하기 위하여 3인칭 시점의 가상현실 콘텐츠 제작 공정을 제안한다. 이를 위해 우선 이야기, 재미요소 그리고 게임성을 포함하는 3인칭 관찰자 시점의 가상현실 콘텐츠를 제작한다. 이는 기존의 가상현실 콘텐츠와 다른 3인칭 시점에 적합한 인터페이스를 사용자가 사전에 학습할 수 있는 튜토리얼 장면과 배경 이야기를 토대로 게임적 요소를 활용하여 목적을 달성하는 콘텐츠 장면으로 구성한다. 다음은 3인칭 가상현실 콘텐츠에 적합한 인터페이스를 설계한다. 본 연구는 손을 사용하여 가상환경 또는 객체와 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 캐릭터의 이동, 다중 선택을 포함한 가상객체의 선택, 가상공간을 활용한 3차원 메뉴 제어의 3단계로 구성한다. 마지막으로 제안한 인터페이스를 통해 제작된 3인칭 가상현실 콘텐츠를 높은 만족감으로 편리하게 제어할 수 있음을 설문 실험을 통해 확인한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1685-1695
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• 2021

우수한 성능을 가지는 딥러닝 모델을 생성하기 위해서는 충분한 양의 학습자료가 필요하다. 하지만, 원격탐사 분야에서 충분한 양의 학습자료를 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 따라서 적은 수의 학습자료를 활용한 딥러닝 모델의 전이학습(transfer learning)의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 사전에 제작된 공개데이터셋을 기반으로 국내 정사영상 및 수치지도를 활용한 전이학습을 통해 국내 다시기 정사영상 내 존재하는 건물객체의 변화에 대한 탐지를 수행하였다. 이를 위하여, 변화탐지를 위한 공개데이터셋을 HRNet-v2 모델을 통하여 선행학습을 수행하고, 국내 정사영상 및 수치지도를 이용한 학습자료에 전이학습을 수행하였다. 전이학습에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 곳의 실험지역에 전이 학습된 모델을 포함한 다양한 딥러닝 모델의 결과를 평가한 결과, 전이학습을 활용한 연구가 가장 우수함을 확인하였다. 이를 통하여, 전이학습을 활용해 부족한 양의 학습자료 문제를 해결하고, 다양한 원격탐사 자료에 대하여 효과적으로 변화탐지 기법을 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.115-121
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• 2022

도시가 복잡해짐에 따라 보행도로에는 시각장애인들의 보행을 방해하는 다양한 장애물들이 점차 많아지고 있다. 대표적으로 볼라드, 주차차단기, 입간판 등을 예로 들 수 있는데, 이들은 일반적으로 보행에 심각한 방해가 되지 않지만, 시각장애인들에게는 오히려 충돌로 인한 부상의 위험을 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 GPS를 비롯한 다양한 장치를 이용한 방법들이 제안되었으나, 장소의 제약, 장애물 감지의 부정확성, 특수한 장치에 대한 요구 등의 문제로 인해 대중적으로 사용하기에는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 최신 스마트폰에 기본적으로 장착된 간단한 장치만을 활용하여 보행 중에 출현하는 각종 장애물을 자동인식하고 충돌의 위험을 사전에 알려주는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 전방을 촬영한 동영상에서 장애물의 종류뿐만 아니라 거리를 파악하여 보행인에게 실시간으로 안내해줌으로써 장애물과의 충돌을 방지하도록 지원한다. 이를 위해 최신 딥러닝 알고리즘을 이용한 객체 인식 기술을 활용하여 장애물 출현 여부와 장애물의 종류를 인식하였다. 또한, 보행자의 보폭을 이용한 이동 거리를 계산하는 방법을 응용하여 장애물과의 거리를 측정하였다. 제안된 방법은 기존의 시각장애인을 위한 보행 안내 기술과 비교하여 실내외 장소에 구애받지 않으면서 간단한 장치만으로도 정확한 보행 안내가 가능하다는 장점을 갖는다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.93-98
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• 2022

정보 서비스를 제공하기 위한 기술은 계속 발전하고 있으며, 정보 서비스는 IT융합 트렌드를 바탕으로 계속 확대되고 있다. 그러나 많은 기관에서 채택한 경계 기반 보안 모델은 보안 기술의 효율성을 높일 수 있지만, 내부에서 발생하는 보안 위협을 차단하는 것은 매우 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제로 트러스트 모델이 제안되었다. 제로 트러스트 모델은 사용자 및 단말 환경에 대한 인증, 실시간 모니터링 및 통제 기능을 요구한다. 정보 서비스의 운영 환경은 다양하므로, 보안 침해 사고가 다양한 시스템에 동시에 발생하였을 때 이에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 서로 다른 시스템으로 구성된 정보 서비스에 침해 사고가 발생하였을 때, 같은 보안 정책을 효과적으로 많은 시스템에 배포 할 수 있는 객체 참조 방식의 보안 정책 배포 시스템을 제안한다. 제안된 객체 참조형 보안 정책 배포 시스템은, 정보 서비스를 구성하는 시스템의 운영환경을 모두 지원 할 수 있음이 확인되었다. 또, 정책 배포 성능도, PC 보안 관리 시스템과 유사함이 확인되었기 때문에, 충분히 효과가 있다고 검증되었다. 다만, 본 연구는 보안 위협 대상을 사전 정의된 것으로 가정하였기 때문에, 보안 위협 별 침해 대상의 식별 방법에 대해서는 추가 연구가 필요하다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.31-41
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• 2022

철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.24-35
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• 2016

증강현실에서 주변 환경의 조명 분포를 추정하여 자연스러운 그림자 영상을 생성할 수 있다. 그러나 별도의 센서 장비 없이 주변 환경을 해석하는 과정에는 조명 분포의 모델, 가상 객체의 기하정보, 표면의 반사특성 등이 필요하다. 3D 마커를 이용하는 기존의 조명분포 추정 방법은 조명 공간을 지오데식 돔(geodesic dome)으로 모델링하고 마커에 의한 그림자 이미지를 분석한다. 그러나 사전에 설정 된 후보 그림자 맵을 이용하기 때문에 실제 조명의 분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다. 본 논문에서는 증강현실에서 주변 환경의 광원 정보를 정확하게 추정하기 위해 조명 공간을 계층적으로 분할하는 방법이 제안된다. 제안된 방법은 그래디언트 레이(gradient ray)를 이용해 분할된 그림자 영역과 후보 그림자 맵 간의 상대적 중첩 영역 비(ratio)에 따라 지오데식 돔을 계층적으로 분할한다.