• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.164-167
• /
• 2021

최근 구글, 아마존, LOD 등을 중심으로 지식 그래프(Knowledge graph)와 같은 검색 고도화 연구가 활발히 수행되고 있다.그러나 대규모 지식 그래프 인덱싱 시스템에서 데이터가 어떻게 임베딩(embedding)되고, 딥러닝(deep learning) 되는지는 상대적으로 거의 연구가 되지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 임베딩 모델에 대한 성능평가를 통해 데이터셋에 대해 어떤 모델이 가장 좋은 지식 임베딩 방법을 도출하는지 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.201-204
• /
• 2021

최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.157-160
• /
• 2021

코로나 19로 인한 사회적 거리 두기가 계속되면서 온라인 쇼핑을 이용하는 고객이 증가했다. 그중 원활한 소통이 가능한 라이브 커머스 시장이 크게 성장했다. 모바일 기기만 있으면 시간과 장소의 제약 없이 라이브 커머스를 이용할 수 있지만 제한된 정보제공과 장애인을 위한 서비스가 없다는 것이 단점이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 정보를 제공하기 위한 멀티뷰 화면을 송출하고 TTS, 딥러닝 기반의 STT 기술을 활용해 시·청각 장애인을 위한 기능을 포함한 새로운 형태의 라이브 커머스 플랫폼 및 시스템 구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.57-60
• /
• 2021

본 논문에서는 기지 설비 중 주요 회전기기인 펌프의 이상탐지 알고리즘을 제안한다. 현재 인공지능을 활용하여 생산현장을 혁신하고자 하는 시도가 진행되고 있으나 외산 솔루션에 대한 의존도가 높은 것에 비해 국내 실정에 맞지 않는 경우가 많다. 이에 따라, 선행 연구를 통해 국내 실정에 맞는 인공지능 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 VAE(Variational Auto Encoder) 알고리즘을 활용해 회전기기의 고장을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 수행을 통한 회전기기의 고장 예지·진단 시스템 개발로 설비의 이상 징후 포착, 부품의 교환 시기 등 보수 일정을 예측하고 최종적으로 이를 통한 설비 가동의 효율 증대와 에너지 비용 감소의 효과를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.11a
• /
• pp.315-316
• /
• 2020

급격하게 증가하는 온라인 수업 환경에서 원격으로 학생들의 집중도를 파악하는 것은 중요하다. 집중도를 측정할 수 있는 시스템이 필요하지만 아직까지 실시간으로 정확하게 수업 집중도를 파악할 수 있는 알고리즘이 제안되고 있지 않고 있다. 따라서, 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 발전하는 딥러닝 네트워크와 이에 기반한 시선 추적 알고리즘을 동시에 활용한 수업 집중도 추정 프레임워크를 제안한다. 결과적으로, 이를 통해 학생들의 집중도를 실시간으로 정확하게 측정하여 온라인 수업 환경 개선에 기여한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2020.11a
• /
• pp.1066-1069
• /
• 2020

본 논문에서는 임베디드 GPU 보드를 탑재한 로봇에서의 검출 결과를 원격지에서 확인할 수 있는 방법에 대해 기술하였다. 딥러닝 모델의 연산량을 줄이는 방법 대신 Nvidia에서 제공하는 라이브러리를 이용하여 성능을 개선하였고, 로봇의 배터리 소모를 최소화하기 위해 실시간 영상 통신이 아닌 검출이 되었을 시에만 통신이 되게 하여 보다 긴 구동 시간을 얻도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.05a
• /
• pp.100-103
• /
• 2021

IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.327-328
• /
• 2020

본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2019.10a
• /
• pp.456-459
• /
• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.11a
• /
• pp.1331-1333
• /
• 2021

매일 아침 옷 매칭에 어려움을 겪는 사람들에게 지원하기 위한 서비스이다. 본 시스템은 자신이 가지고 있는 옷을 등록하고 등록된 옷을 토대로 상 하의를 추천한다. 옷장 바로 옆에 위치하고 있어 추천과 동시에 옷을 입어볼 수 있다는 장점이 있으며, 앱을 통해서도 추천이 가능하다. 이를 토대로 많은 사람들에게 시간 단축 및 다양한 패션 시도를 유도하는 효과를 기대할 수 있다.