Text to SPARQL은 지식 그래프 기반 질의응답의 한 형태로 자연어 질문을 지식 그래프 검색 쿼리로 변환하는 태스크이다. SPARQL 쿼리는 지식 그래프의 정보를 기반으로 작성되어야 하기 때문에 기존 언어 모델을 통한 코드 생성방법으로는 잘 동작하지 않는다. 이에 우리는 거대 언어 모델을 활용하여 Text to SPARQL를 해결하기 위해 프롬프트에 지식 그래프의 정보를 증강시켜주는 방법론을 제안한다. 이에 더하여 다국어 정보 활용에 대한 영향을 검증하기 위해 한국어, 영어 각각의 레이블을 교차적으로 실험하였다. 추가로 한국어 Text to SPARQL 실험을 위하여 대표적인 Text to SPARQL 벤치마크 데이터셋 QALD-10을 한국어로 번역하여 공개하였다. 위 데이터를 이용해 지식 증강 프롬프팅의 효과를 실험적으로 입증하였다.
현재의 객체 추적과 검색의 과정을 보면 고정된 단일 카메라를 통해 입력받은 영상에서 객체를 추출하여 추적하고, 추적된 객체의 구체적인 정보를 알기 위해 줌(Zoom) 기능으로 객체를 인식하는 과정이었다. 본 논문은 다중카메라를 이용하여 객체를 추적하고, 인식하는 것으로써 추적된 객체에 대해 검색인식가능한 영역에 대한 정보를 증강현실로 나타내는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 실험결과를 보면 연산에 포함된 픽셀 수가 현저히 줄어들고, 객체의 인식률이 향상되고, 정보 확인 시간도 단축되었다. 그리고 기존 방법과 비교하여 객체의 움직임을 검출하는 정확성은 물론 움직임 검출에 소요되는 시간도 단축되어 개선된 성능을 보였다.
본 논문은 검색 증강 생성 기법과 ChatGPT 를 결합한 사용자 맞춤 정책 추천 서비스인 ChatPub 을 소개한다. ChatPub 은 대한민국 청년을 대상으로 최소한의 개인 정보를 제공받아 적합한 정책을 추천해 주는 웹 서비스다. 정책 정보 사이트를 실시간으로 반영하는 데이터베이스를 참조함으로써 최신 정책 정보를 반영할 수 있으며, 사용자 친화적인 채팅 인터페이스를 통해 원하는 정책 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 본 서비스를 통해 청년 정책의 접근성을 높이고 다양한 혜택을 쉽게 알림으로써 더 많은 기회를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰에서 한 장의 깊이 영상을 이용하여 내용기반 3 차원 모델 검색 기법을 범용적으로 수행하기 위한 깊이 영상 전처리 기법을 제안한다. 우선 모바일 증강현실 플랫폼 중 하나인 Vuforia 를 이용하여 다수의 영상 취득과 동시에 스마트폰 카메라의 외부 인자들을 추정한다. 그 후 취득된 영상과 외부 인자들을 이용하여 Multi-View Stereo 기법을 통해 깊이 영상을 추정한다. 이렇게 추정된 깊이 영상은 3 차원 모델 검색 기법의 질의 깊이 영상으로 활용되어 3 차원 모델 검색 기법의 입력으로 활용할 수 있다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 전처리 기법으로 추정된 깊이 영상을 이용하였을 경우 3 차원 모델 검색의 범용성이 확장되고 3 차원 모델 검색이 올바르게 수행된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 현실세계 영상과 가상세계 객체를 하나의 프레임에 융합하는 증강현실 기술에서 효과적인 모바일 서비스를 제공하기 위한 새로운 메타데이터 구조를 제안한다. 제안하는 설계 구조는 영상검색 표준인 JPSearch 핵심 메타데이터 스키마를 기반으로, 산업에서 요구되는 기능을 분석하고 실제적인 증강현실 서비스를 효율적으로 지원할 수 있도록 설계하였다. 또한, 제안 스키마는 이기종 시스템 간의 정보 교환이 가능한 체계화된 스키마 구조이다. 프로토타입 시스템 개발을 통해, 제안 스키마 구조를 ISO/IEC SC29 WG1 영상 기반 증강현실 표준 메타데이터 포맷으로 제안할 예정이다.
스마트기기가 보급되면서 사용자들은 위치기반 서비스를 사용하여 자신의 위치와 관련 있는 맞춤형 정보를 손쉽게 검색할 수 있다. 이러한 위치기반 서비스는 디바이스에 부착된 각종 센서들을 이용한 증강현실 기술을 활용하여 직관적이고 현실감 있는 정보를 제공하고 있다. 하지만 모바일 디바이스의 제한된 크기나 사용자 주변 환경을 고려하지 않은 정보 표시로 인해서 작은 화면상에 표시되는 콘텐츠간의 오버랩이나 사용자의 실제 이동 가능성을 무시하는 아이콘 배치 등의 문제점들이 대두되고 있다. 본 논문은 이런 문제점을 해결하기 위해 도로데이터를 활용한 모바일 증강현실 서비스 모델을 제안한다. 제안한 모델은 사용자들이 생활하는 실생활공간과 사용자 위치 및 콘텐츠가 도로데이터를 기준으로 배치된 정보공간으로 구성된다. 실생활공간에서는 도로상에 위치한 사용자가 주변의 도로를 카메라로 비추어 주변 콘텐츠를 요청한다. 그리고 정보공간에서 사용자의 위치로부터 콘텐츠까지의 이동경로를 고려하여, 비춰진 도로를 따라 손쉽게 이동 가능한 정보, 즉 이동 가능성이 보장된 정보들을 검색한다. 더불어 검색한 정보들을 도로를 기준으로 배치함으로써 모바일 증강현실 서비스에서 발생하는 문제점들을 해결하고 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 모델을 적용한 시스템을 경기도 고양시의 "애니골" 지역을 대상으로 구현하여 그 효율성과 편의성을 확인하고 있다.
본 논문에서 제안하는 모바일 어플리케이션은 증강현실 기술을 적용한 정보공유 플랫폼으로 일상 혹은 특별한 여정에서 찍은 사진에 대한 확장 정보를 제공한다. 이 정보들을 통해 자신의 위치를 기준으로 지역을 구체적으로 알아볼 수 있으며 개인의 지역명소를 찾아 공유한다. 누구나 친숙하게 활용할 수 있도록 개발된 모바일 어플리케이션은 지역경제 및 전통시장 활성화에 대한 솔루션으로 제공이 가능하다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.
정보통신과 IT기술의 발달 특히 스마트폰의 대중화는 정보의 검색과 제공에 큰 가능성을 열었으며 요즘 주목받고 있는 증강현실 기술은 이용자가 실제로 보고 있는 지역의 현장 모습에 추가적인 정보를 제공함으로써 혁신적인 방식의 정보취득을 가능케 하였다. 본 연구에서는 역사관광정보를 스마트폰을 이용하여 효율적으로 전달하기 위한 방안으로 증강현실 기술을 이용한 모바일 어플리케이션 서비스를 설계 및 구현하고 현장에서 테스트하였다. 연구수행결과, 역사관광정보 서비스를 위해서는 수집된 컨텐츠별로 가장 정확하게 정보가 제공될 수 있는 뷰포인트를 찾아야 하고, 이를 효율적으로 제공하는 기능이 필요한 것으로 판단되었다. 본 연구는 스마트폰을 이용하여 일반 업체들에서 연구되고 있는 기술을 공공적인 영역이라고 할 수 있는 지역의 역사관광정보를 제공하는 서비스에 적용하고 구현하여 그 가능성을 탐색하였다는데 의의가 있으며, 이미지 증강 분야에서 향후 더 발달된 증강현실 기술을 적용한 서비스를 제공하기 위한 기초가 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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