거울은 일반적으로 아말감으로 코팅된 물리적 반사 표면으로 거울 앞의 상을 선명하게 반사한다. 이것은 언제 어디서나 사용이 가능하며 사용자의 얼굴이나 외모를 확인하기 위한 필수적인 도구이다. 현대 소프트웨어 기술의 출현으로 사람들은 실시간 처리, Microservice 및 머신 러닝이 적용된 편의성과 지능성을 통해 거울 반사 기능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 거울로써 실시간 반영과 동시에 사용자 맞춤 정보 조회, 공공 정보 조회, 외모를 통한 나이와 감정 탐지 등의 기능을 가진 디지털 거울 시스템 개발을 제안한다. 더불어, 본 시스템은 터치 기반, 음성 인식 기반, 제스처 기반의 Multi-Modal 사용자 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 이 시스템에 대한 디자인을 제시하고 현재 기술을 이용하여 실시간 거울 반영과 동시에 유용한 정보 제공 및 지능형 머신 러닝 기술을 제공하는 구현 방법을 제안한다.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.
실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.
게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.
본 연구의 목적은 수화물 검사 과제에서 장 복잡성과 위험물품 종류가 탐지율과 반응시간에 미치는 효과를 검증하는 것이었다. 참가자는 C 대학 학부생 62명이었고(남 45.2%, 여 54.8%), 평균 나이는 22.88세였다. 가상 수화물 심사(신호 탐지) 과제를 개발하여 사용하였고 참가자들은 실험에 대한 오리엔테이션과 과제 연습에 참가한 후 본 실험에 참가하였다. 참가자들은 총 200개의 수화물 검사 과제를 실시하였고 40개(20%)가 위험 물품을 포함하고 있었다. 본 연구의 독립변인 중 장 복잡성은 상(20개), 중(14개), 하(8개) 세 수준으로 위험 물품의 종류는 총, 칼, 액체, 그리고 라이터 4가지로 설정하였다. 종속변인은 위험 물품이 있는 이미지 중 표적 신호를 탐지한 비율(%)이었다. 연구 결과 장이 복잡할수록 탐지율이 유의미하게 감소하였고, 반응시간은 증가하였다. 그리고 위험 물품의 종류에 따라 탐지율과 반응시간은 달라지는 것으로 나타났다. 특히 칼의 탐지율이 가장 높았고 반응시간은 가장 짧았으며 액체의 탐지율이 가장 낮고, 반응시간은 길었다. 장 복잡성과 위험 물품의 상호작용 효과 역시 탐지율과 반응시간에 영향을 미쳤다. 칼은 장 복잡성에 영향을 받지 않았고, 라이터와 같이 작은 물품이 장 복잡성의 영향을 가장 크게 받은 것으로 나타났다.
수술 시 시행되는 마취 과정에서 저혈압, 빈맥 등의 합병증이 다양한 정도로 발생한다. 이는 환자의 수술 후 심근경색이나 급성 신장 손상과 같은 심각한 합병증을 야기할 수 있으며 이러한 합병증들은 환자를 사망에 이르게 하는 원인이 되기도 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기법을 활용해 전신마취 유도 중 저혈압 발생 환자를 예측하고자 한다. 순천향대학교 부천병원에서 수집된 207명 환자의 데이터를 이용하여 저혈압 발생 환자를 탐지하는 모델을 구축하였다. 의무 기록정보에 나타난 성별, 나이, 몸무게, 키, 신체적 상태 정보와 마취 유도 단계의 생체 신호 정보를 이용하였다. 신체적 상태 정보를 제외한 전체 피쳐를 모두 사용하였을 때, 탐지 정확도 68.06%, 관련 논문을 바탕으로 중요 피쳐만을 사용하여 실험하였을 때, 정확도 71.53%였으며, 환자의 신체적 상태 피쳐를 포함하여 실험하였을 때, 정확도 75%로 가장 우수한 결과를 얻었다.
본 연구는 이미지 인식기술 서비스의 산업 적용 사례를 기반으로 인공지능이 이미지 인식기술에 어떠한 역할을 하고 있는지 살펴보았다. 이미지 인식 기술을 사용하여 위성사진을 인공지능으로 분석해 특정 국가의 원유 저장탱크의 산출 내역을 밝혀내거나, 사용자가 촬영하거나 다운로드한 이미지와 유사한 이미지나 제품을 검색해주기도 하며, 과일의 산출량을 정렬한다거나 식물의 질병을 탐지해 낼 수도 있다. 딥러닝과 신경망 알고리즘을 기반으로 사람의 나이, 성별, 기분까지도 인식할 수 있어 이미지 인식 기술이 다양한 산업에서 적용되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 국내 및 해외의 이미지 인식 기술의 활용 사례를 살펴보는 것 뿐 아니라, 어떠한 형태로 산업에 적용되고 있는지 확인을 할 수 있다. 또한, 본 연구를 통하여 여러 산업에서 이미지 인식기술을 구현하고 적용하여 발전시킨 여러 성공 사례들을 중심으로 향후 연구의 방향성을 제시했으며, 향후 국내 이미지 인식 기술이 나아가야 할 방향을 고찰해 볼 수 있다.
최근 랜섬웨어, 스피어 피싱, APT공격 등 전자메일을 통한 다양한 수법의 사이버 위협이 커지고 있다. 이러한 공격의 특징은 과거 패턴기반탐지 등의 기술적 대책을 우회하기 때문에 개인의 보안인식 개선을 통한 관리적 대응이 중요하다는 점이다. 본 연구는 현장실험을 통해 이러한 스팸메일 공격에 취약한 임직원들의 인적요인을 연구하고 향후 개선방안을 수립하고자 하였다. 한 기업의 임직원을 대상으로 7차례에 걸쳐 훈련용 스팸메일을 발송하고 열람정보를 분석한 결과 훈련의 횟수와 수신자의 성별, 나이, 근무지 등의 인적요인이 열람율과 관계가 있음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 훈련개선 방안을 도출하여, 향후 각 기관의 실효성 있는 모의훈련 수행과 인식개선을 통한 대응능력 향상에 도움이 되고자 한다.
LFM 신호를 이용한 능동소나 신호처리에서는 Split-beam을 이용한 좌우 두 빔 사이의 상호상관관계를 측정함으로써 표적의 자세각과 길이 정보를 추정할 수 있다. 그러나 탐지된 원거리 표적의 정보를 추정하기 위해서는 고분해능의 방위각 및 거리 해상도가 요구된다. 이를 위해 나이키스트(Nyquist) 샘플링 주파수보다 높은 샘플링 주파수가 필요하므로, 일반적으로 보간기법을 이용하여 과도샘플링(over-sampling) 을 해야 한다. 하지만 과도 샘플링된 좌우 빔신호를 이용하여 상호상관관계를 구할 경우, 요구되는 연산량과 메모리 용량이 일반적으로 상용 DSP 프로세서들의 처리용량과 내부 메모리 용량을 초과하게 되어 DSP를 이용한 실시간 구현이 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 누적처리기법을 이용한 Split-beam처리 방법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 모의실험을 통하여 검증하고, ADSP-TS101을 사용하여 실시간 시스템으로 구현하였다.
개의 성격형질의 연구는 애견가들이 자신의 애견을 잘 이해할 수 있도록 하고, 나아가 만약 탐지견이나 안내견 같은 인간의 생활에 도움을 주는 우수견 선발에 활용될 수 있다. 본 연구에서 우리는 진도개가 가지는 성격적인 형질을 54두의 진도개를 대상으로 조사하였다. 진도개의 공격성과 사교성에 관련하는 10개의 성격문항이 견주들에 의해 채점되었으며, 점수들을 주성분분석법(Principle Component Analysis)을 통해 분석하였다. 나이, 성별, 거주지(진도군 내 또는 외) 그리고 모색(황색 또는 백색)들이 성격특성에 영향을 미칠 수 있는 변수라 판단되어, 진도개 성격 설문문항들에 대해 주성분분석 결과, 세 개의 인자가 추출되었다. 세 개의 인자는 각각 ‘공격성’, ‘unknown factor’, 그리고 ‘사교성’에 관련하는 문항들을 포함 하고 있었다. 위에서 언급한 네 가지 변수와 공격성 간에 상관성은 관찰되지 않았으나(Ps> 0.05), 모색과 사교성 사이에는 황구가 백구에 비해서 사교성이 높은 경향을 보여주었다 (F1,52 =3.213, p=0.079). 공격성이 다른 변수들과는 상관성이 적은 것으로 보아 이후 진도개의 공격성에 대한 유전학적인 연구가 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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