• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1047-1050
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• 2021

코로나19의 영향으로 발열 측정의 중요성은 매우 높아졌다. 현재 이용되고 있는 발열 측정 기기는 사람의 능동적 측정이 요구된다. 본 연구에서 개발된 SDTMBOT은 강화학습기반의 자율 주행과, 딥러닝 기반의 발열 측정 기능을 통하여 특정 장소에 국한되지 않고 넓은 공간에서 자율적이고 지속적인 발열 측정이 가능하다. 이는 기존 사용되고 있는 측정방식과 다른 새로운 방식이며 다가올 With 코로나 시대의 방역에 대한 새로운 시각을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.383-386
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• 2021

본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.459-460
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• 2020

한국수화언어가 2016년 2월 제정된 한국수화언어법(약칭, 한국수어법)을 통해 한국어와 동일한 대한민국 공식 언어로 인정받았지만, 사회적 인식 부족과 서비스 비용 문제로 널리 사용되지 못하고 있다. 그리고 일상생활에서 접하는 많은 한국어 정보들 조차도 농인들은 쉽게 이해하기 어렵기 때문에 정보 접근에 대한 차별성 문제가 지속적으로 언급되고 있다. 이를 해결하기 위한 대안으로 아바타를 이용한 수어 서비스가 대두되고 있지만, 한국어-한국수어 번역을 위한 자연어처리 기술의 한계로 인해 일기예보와 같이 탬플릿 기반의 서비스에 국한되거나 비수지신호 표현에 대한 기술 부족으로 인해서 서비스 상용화까지 도달하지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반으로 한국어에서 한국수어로 변환하기 위한 병렬 말뭉치 데이터 전사 및 변환 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.40-42
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• 2022

People's focus steadily shifted toward fashion as a popular aesthetic expression as their quality of life improved. Humans are inevitably drawn to things that are more aesthetically appealing. This human proclivity has resulted in the evolution of the fashion industry over time. However, too many clothing alternatives on e-commerce platforms have created additional obstacles for clients in recognizing their suitable outfit. Thus, in this paper, we proposed a personalized Fashion Recommender system that generates recommendations for the user based on their previous purchases and history. Our model aims to generate recommendations using an image of a product given as input by the user because many times people find something that they are interested in and tend to look for products that are like that. In the system, we first reduce data dimensionality by component analysis to avoid the curse of dimensionality, and then the final suggestion is generated by neural network. To create the final suggestions, we have employed neural networks to evaluate photos from the H&M dataset and a nearest neighbor backed recommender.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.361-364
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• 2022

본 논문에서는 스마트 기기를 사용할 시 자세가 거북목 자세인지 아닌지 판별하는 시스템을 제안한다. 거북목 증후군이란 목이 구부정하게 앞으로 나오는 자세를 오래 취해 목이 일자목으로 바뀌고 뒷목, 어깨, 허리 등에 통증이 생기는 증상을 말하며, 수술이나 약물치료보다 평소의 자세 습관을 고치는 방법이 효과적이다. 기존의 연구들은 노트북에 내장되어있는 웹캠을 이용한 CNN기반의 학습모델은 영상의 명도와 학습 데이터 등에 많은 영향을 받고 학습 데이터를 모을 때 초상권 문제로 수집이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 예방하고자 Openpose 오픈 소스를 이용한 뼈대를 기반으로 측면에서의 앉은 자세를 한습 모델로 실시간 검증하여, 거북목 자세인지 아닌지를 효율적이고 정확하게 판별한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.75-77
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• 2022

본 논문에서는 복합 개체 센싱(다축 멀티 센서)이 적용되고 수중 다이빙 시 몸통, 핀 부분의 동작 정보를 수집하여 수중 활동 시 발차기, 몸통 회전, 몸통 위치, 이동 속도 등의 움직임 정보를 수집 할 수 있도록 구성하여 다이빙 시 발생되는 다양한 동작 정보를 실시간 수집 할 수 있는 웨어러블 시스템 개발을 제안한다. 다이빙 Suit, 몸에 탈부착이 가능하도록 구성하여 개인의 수중 다이빙 상황을 실시간 정보 수집을 통하여 객관적으로 다이빙 자세, 공기소모와 의 관계 분석, 다이빙 습관 교정, 속도 조절 등 자가 진단 체계화 정보 구축하고, 다이빙 포함 다양한 해양 스포츠의 훈련 이슈는 수중에서 발생되는 문제를 객관화된 정보 없이 강사, 훈련생의 느낌으로만 교정 한다는 의미에서 보다 객관화된 센싱 정보와 복합적으로 수집 분석된 정보를 학습된 정보의 비교분석에 의하여 수중 다이빙의 문제점을 교정 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.244-245
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• 2022

최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.229-230
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• 2022

본 논문에서는 CNN Object Detection과 더불어 3D 카메라 기반 디지털 좌표 인식 기술을 제안한다. 이 기술은 3D Depth Camera인 Intel 사의 Realsense D455를 이용해 대상을 감지하고 분류하며 대상의 위치를 파악한다. 또한 이 기술은 기존의 Depth Camera 내장 거리와는 다르게 좌표를 인식하여 좌표간의 거리까지 계산이 가능하다. 또한 Tensorflow SSD 구조와의 메모리 공유를 통해 시스템의 자원 낭비를 줄이며, 속도를 높이는 멀티쓰레드를 탑재했다. 본 기술을 통해 좌표간의 거리를 계산함으로써 스포츠, 심리, 놀이, 산업 등 다양한 환경에서 활용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.69-71
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• 2022

비트코인은 현재 가장 많이 사용하는 전자 화폐 거래 시스템으로, Proof-of-Work를 합의 알고리즘으로 사용한다. 이때 비트코인에 대한 다양한 공격기법들이 연구되었으며 대표적으로 Selfish Mining과 블록 보류 공격이 존재한다. 본 논문에서는 블록 보류 공격에 대한 방지 기법의 동향에 대해서 조사하였으며, 대표적으로 딥러닝, 평판 기반 블록체인, 게임 전략을 통한 방지 기법이 존재하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.703-704
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• 2023

학교폭력은 교육 환경에서 심각한 문제이다. 피해자에게 심리적 고통과 육체적 상해를 입히고 학교 내 안전과 안정성을 위협한다. 이에 많은 교육기관과 정부 기관이 학교폭력 예방과 대처를 위한 다양한 방안을 제시하고 있지만, 여전히 어려운 문제이다. 최근에는 인공지능 기술을 활용하여 학교폭력 방지와 대처에 관한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 YOLOv5(You Only Look Once version 5) 딥러닝 알고리즘을 활용하여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 CCTV와 같은 영상 데이터를 입력으로 받아들여 학교 내부에서 발생하는 폭력 행위를 실시간으로 식별하는 것을 목표로 한다.