• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.299-300
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• 2021

본 논문에서는 고령화 사회로 인한 치매 환자 증가 문제해결을 위해 웹(web) 기반으로 동작하는 치매 예방용 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 사전 준비단계로 치매 관련 시스템 및 기술고찰을 통해 개발범위를 규정하였고, 이를 근거로 프로그램을 작성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.245-246
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• 2020

본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.297-298
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• 2020

본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.371-372
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 기반으로 한 입학 상담용 챗봇을 설계하였다. 입시 전문 LLM은 Polyglot-ko 5.8B을 베이스 모델로 대학의 입시 관련 데이터를 수집, 가공한 후 데이터 증강을 하여 파인튜닝 하였다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 RLHF의 후 공정을 진행하였다. 제안 챗봇은 생성한 입시 LLM을 기반으로 웹브라우저를 통해 접근하여 입시 상담 자동 응답 서비스를 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.55-56
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• 2020

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 노인 건강 관리 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 체조하기 모드와 두뇌 게임 모드로 구성한다. 체조하기 모드는 모션 인식 기능을 활용하여 스트레칭을 비롯한 다양한 체조 동작을 반복적으로 따라 함으로써 사용자의 건강을 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 두뇌게임 모드는 사용자의 기억력을 증진함으로써 치매를 예방할 수 있는 기능을 제공한다. 또한, Unity의 핸드트래킹 기술을 이용하여 두뇌 게임을 하는 동시에 자연스레 팔과 어깨의 운동을 할 수 있도록 게임 화면을 구성한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.53-54
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• 2023

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 아동 기억력 향상 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 유아층의 기억력을 향상시키고 팔 동작으로 소근육 발달에 도움을 주는 카드 짝 맞추기 게임의 기능을 구현한다. 카드 짝 맞추기 게임은 키넥트 센서에서 인식한 사용자의 스켈레톤, 뎁스스트림, 조인트, 음성 정보를 활용하여 플레이어의 오른손을 인식하여 카드를 뒤집고 짝이 맞는 경우는 그대로 두고 짝이 맞지 않는 경우에는 다시 뒤집는다. 사용자는 카드의 위치와 그림을 기억하며 16장의 카드를 모두 맞출때까지 계속 진행한다. 이 게임은 유아들이 재미있게 게임을 즐기면서 기억력을 향상시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.231-232
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• 2024

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 쓰레기 분리수거 게임을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서의 스켈레톤 인식 기능을 통해 사용자를 게임 속 분리 수거통으로 표현하게 하여 분리 수거 대상 품목에 해당하는 개체에 닿으면 점수를 증가시킨다. 만일 일반 쓰레기에 닿을 시 3회의 기회가 카운트 되어 전부 소진히게 되면 게임이 종료되도록 구현한다. 해당 게임을 시행함으로써 분리수거에 적극적인 참여를 도모하여 이에 따른 행동을 취함으로 쓰레기 문제에 대한 인식을 높이고, 분리수거에 대한 재미와 도전을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.59-60
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• 2024

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 운동 자세 교정 애플리케이션를 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 운동 자세를 실시간으로 감지하고 분석하여, 잘못된 자세를 교정하는 기능을 제공한다. 키넥트 센서는 사용자의 움직임을 3D로 캡처하여 자세의 정확도를 평가하며, 개선이 필요한 부분에 대한 피드백을 제공한다. 또한, 사용자가 올바른 운동 자세를 유지할 수 있도록 지원하며, 장기적으로는 운동 효과를 극대화하고 부상 위험을 줄이는 데 기여한다. 또한, 이 애플리케이션은 개인 트레이너의 필요성을 줄이고, 사용자가 스스로 운동 자세를 교정할 수 있도록 도와준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.243-244
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• 2020

본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.63-64
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.