• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.962-964
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• 2019

본 논문에서는 시각적 정보를 인지 할 수 없는 시각장애인들의 기본적인 의생활을 도와 줄 수 있게 의류의 시각적 정보를 영상처리 및 딥러닝을 활용하여 청각적 정보로 변환하고 음성으로 사용자에게 알려 줄 수 있는 스마트 옷장 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.297-298
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• 2021

최근 한국의 자살률은 10만 명 당 25.7명으로 높은 수치를 기록하고 있으며 한국 사회의 큰 문제로 자리 잡고 있다. 특히 한강 교량 내 투신자살 시도를 하는 경우가 매우 많다. 본 논문에서는 한강 교량 내 투신자살 시도를 예방하기 위해 자세 인식의 정확도를 향상하기 위해 딥러닝 기반의 교량에서의 자살 방식 시스템을 개발하였으며, 국내의 자살 예방률이 높아지기를 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.234-237
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• 2021

최근 인공지능에대한 관심과 COVID-19의 영향으로 인공지능을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 인공지능 학습 방식 중 딥러닝에서는 학습 결과에 따라 가중치를 두며 지속적인 학습을 수행한다. 이때 사용하는 가중치에 따라 학습 능력이 향상되게 되지만, 과다 학습으로 인한 퇴화 현상과 잘못된 결과 도출이 되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 비연속적 PoW 합의방식을 사용한 블록체인에 가중치와 학습 결과를 지속적으로 보관하여 형상관리를 할 수 있는 시스템을 설계하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.920-923
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• 2020

사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 기존의 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기에 적절하지 않다. 딥러닝(Deep Learning) 기반 침입 탐지는 새로운 탐지 규칙을 생성하는데 적절하다. 그 이유는 딥러닝은 데이터 학습을 통해 새로운 침입 규칙을 자체적으로 생성하기 때문이다. 침입 탐지 시스템 데이터 세트는 가장 널리 사용되는 KDD99 데이터와 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 본 논문에서는 1차원 벡터를 이미지로 변환하고 CNN(Convolutional Neural Network)을 적용하여 두 데이터 세트에 대한 성능을 실험했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정했다. 그 결과 LID-DS 데이터 세트의 Accuracy가 KDD99 데이터 세트의 Accuracy 보다 약 8% 높은 것을 확인했다. 또한, 1차원 벡터에 대한 데이터를 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하여 대용량 데이터를 한눈에 보기 어려운 단점을 해결하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.529-530
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• 2021

본 논문에서는 MindWave와 AR 헤드셋 기기를 연동하여 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느낄 때 발산되는 뇌파 신호를 실시간으로 감지한다. 또한 실시간 객체 검출을 위한 YOLOv5 알고리즘을 통해 시각적 정보를 수집하여 해당 아동이 불안감을 느끼는 원인을 파악하고 이에 맞는 해결책을 AR 형태로 제시하며 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느끼면 보호자에게 알림을 전송하는 앱을 구현한다. 이를 통해 자폐 스펙트럼 장애 아동의 뇌파 안정과 정서 회복을 돕고 실생활에서 발생할 수 있는 돌발 상황을 방지할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.421-422
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• 2021

국내·외 기업들의 기술을 보호하고자 매년 100만개의 특허가 출원되고 있다. 등록된 특허 수가 증가될수록 전문가의 판단만으로 원하는 기술 분야의 유효한 특허문서를 선별하는 것은 효율적이지 않으며 객관적인 결과를 기대하기 어려워진다. 본 연구에서는 유효 특허문서 분류 정확성과 전문가의 업무 효율성을 제고하고자 비지도학습 모델인 잠재 디리클레 할당 알고리즘(Latent Dirichlet Allocation, LDA)과 딥러닝을 활용하여 자동 특허문서 분류 시스템을 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1242-1244
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• 2021

한국교통안전공단이 발표한 자료에 따르면 교통사고로 사망한 원인의 70%가 졸음운전이다. 최근에는 졸음운전을 예방하기 위해 눈 깜박임 인식 등의 운전자의 생체 데이터를 활용한 방법들이 대두되고 있다. 특히 운전자의 졸음운전 판단 기술로 뇌파를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 효과적으로 졸음 상태를 판단할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 졸음 상태인 경우, 아닌 경우인 2가지의 운전자 상태를 85%의 정확도로 판단한다. 또한 제안한 알고리즘을 활용해 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전 예방 시스템을 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.697-699
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• 2021

본 논문은 사람들이 다육식물을 키우는 데 실패하는 원인을 분석하고, 그에 따른 해결 방안으로 가드닝 보조 시스템을 연구한다. 사람들이 다육식물을 잘 키우지 못하는 이유를 세 가지로 분류하고 그 원인에 따른 해결방안을 딥러닝을 이용하여 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.342-344
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• 2023

클라우드 시장의 성장과 마이크로 서비스 접근식이 제기됨에 따라 IT인프라를 관리하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 하지만 고도화 및 분산된 환경에서 관찰 가능성 응용을 확보하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모니터링 시스템을 통한 데이터 분석 중 수집한 데이터의 분석이 난해하다는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 NAB 데이터셋을 대상으로 STUMPY를 이용하여 데이터를 시각화하고, CNN을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 분류를 수행한 데이터셋은 이상치 데이터와 이상 전조 데이터, 정상 데이터셋으로 분류하여 데이터셋을 구성한다. 구성한 학습 데이터셋에 대해 훈련을 마친 딥러닝 모델은 부하 테스트 환경에서 수집한 데이터에 대한 그래프 패턴을 분석하여 이상치 데이터와 이상 전조 데이터를 탐지한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.453-454
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• 2023

현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.