• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.97-107
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• 2013

최근의 프로그래밍 패러다임은 객체지향프로그래밍과 이를 기반으로 하는 비주얼프로그래밍이 주류를 이루고 있다. 그러나 객체지향프로그래밍은 기존의 구조적프로그래밍기법에 비하여 개념이 어렵고 복잡하여 IT 관련학과 학생들을 교육하기에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 학생들이 다양한 입출력 장치를 부착하고 로봇제어가 가능한 트레이닝 키트를 사용하여 객체지향 프로그래밍 학습 의욕 고취와 동기를 유발할 수 있도록 Java 가상머신을 내장한 Java 로봇 트레이닝 키트를 설계하고 구현하였다. 개발된 Java 로봇 트레이닝 키트는 USB 인터페이스로 컴퓨터와 통신 가능하며, 다양한 입출력 장치와 DC 모터 및 서보모터를 구동할 수 있는 범용 입출력 포트를 내장하여 교육용 로봇제작과 응용프로그래밍 실습이 가능하다. 따라서 IT 융합시대를 맞이하여 학문과 전공간의 벽이 낮아지고 창의 공학적 객체지향 프로그래밍언어 교육의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇 트레이닝 키트가 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.87-88
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• 2023

본 논문에서는 COVID-19 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기 및 규제조치가 시행되면서 다양한 분야에서 큰 영향을 가져왔다. 변화된 홈트레이닝 분야는 운동기구를 구비하여 개인운동을 통해 건강을 유지하고 있으나 전문적인 교육을 받지 않은 홈트레닝으로 부상 위험에 노출 되고 있다. 요가는 호흡운동과 명상을 지향하는 운동으로 요가의 효과를 얻기 위해 올바른 움직임과 자세가 중요 하다. 본 논문에서는 실시간으로 입력된 영상 프레임을 OpenCV와 MediaPipe를 통해 추출된 주요좌표 값을 벡터 내적공식을 대입, 코사인2법칙을 통해 요가의 올바른 자세를 분석하여 종합적인 정보를 제공하는 요가교정 모델이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제29권3호
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• pp.297-320
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• 2018

본 연구는 이미지에 대한 접근 및 검색을 향상시키고, 이미지에 대한 설명 제공 도구로서의 태그를 효과적으로 생성하기 위한 방안을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위해 이미지 태그를 생성하는 두 가지 방법인 휴먼 태깅과 머신 태깅의 특징을 조사하고 휴먼 태그와 머신 태그의 속성을 비교 분석하였다. 머신 태그는 일반적 속성이 가장 높았으며, 특정적 속성과 시각적 요소는 일부 나타났고, 추상적 속성은 거의 나타나지 않았다. 휴먼 태그도 일반적 속성이 가장 높았으나 휴먼 태그 생성자가 명칭을 알 수 있는 객체 및 장면에 대해서는 특정적 속성의 비중이 높았으며, 감정과 정서, 추상적 개념의 주제뿐 아니라 사건, 장소, 시간, 관계 등이 다양한 태그로 표현되었다. 본 연구를 통해 생성된 태그 집합은 머신러닝 알고리즘을 개선하기 위한 트레이닝 데이터세트를 구성하는데 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.681-683
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• 2022

코로나 19 로 인해 사회적으로 활동 범위에 제약이 많아져 신체 노화가 진행중인 노년층의 심각한 운동 부족 현상 발생했다. 이에 따라 본 연구는 스마트 미러 트레이닝 프로그램의 범람 속에 신체적인 불편함을 가지고 있는 노인의 건강 증진에 주목하여 스마트 미러와 노인 자세 탐지, 자세 정확성 판단 시스템을 기반으로 한 자세 분류 서비스 제공 프로그램을 제안한다. 스마트 미러에 탑재된 카메라로 받아온 영상을 MoveNet 과 머신러닝 모델을 사용하여 사용자의 동작을 파악하는 방식으로 활동 프로그램을 진행한다. 향후 디지털 소외 계층의 사용 및 노인 자세 데이터 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.73-76
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• 2013

본 논문은 입 영역의 픽셀 분포의 비교를 통해 혀의 방향 인식 알고리즘을 제안한다. 스마트폰의 크기가 커짐에 따라 얼굴의 제스쳐를 이용한 스마트폰 제어 기술이 요구되고 있다. 처음 코의 영역을 먼저 검출한 뒤 코와 입 부분의 비율로 입의 영역을 검출한다. 입의 영역을 검출한 뒤 방향별 영역을 나누고 혀와 유사한 색의 픽셀분포를 파악해 가리키는 방향을 인지한다. 본 알고리즘은 연구실 연구원 5명을 대상으로 한 실험에서 인식률이 80%에 육박하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.341-342
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• 2021

본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.151-157
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• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.183-194
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• 2020

최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.761-766
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• 2023

본 논문에는 경도의 좌심실 이완 기능 장애 유무를 분류하기 위해 TI을 측정하였다. 분류에 사용된 기계 학습 모델은 SVM과 KNN을 이용하였다. 총 306개의 데이터 중에서 206개는 트레이닝 데이터, 100개는 테스트 데이터로 사용하였다. 그 결과, SVM이 KNN에 비하여 비교적 높은 정확도를 보여 좌심실 이완 기능 장애 유무 진단에 더 유용함을 확인했다. 향후 연구에서 TI 뿐만 아니라 심장의 기능을 평가하는 다양한 지표들을 추가하고 더 많은 데이터를 확보한다면 분류 성능을 더 높일 수 있을 것으로 기대된다. 나아가, 타 질환의 예측 및 분류, 증가하는 검사 건수에 비해 부족한 의료 인력 문제를 해결하는데 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.83-88
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• 2023

본 논문에서는 홈 트레이닝 인구가 늘어나면서 증가한 운동과 식단 보조 서비스에 대한 수요를 충족시키기 위해 운동 및 식단 보조 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션은 카메라를 통해 실시간으로 촬영되는 사용자의 운동 자세를 분석하여, 안내선과 음성을 이용해 올바른 자세를 유도하는 기능을 가진다. 또한, 사용자가 사진을 촬영하면 사진에 포함된 음식들을 분류하고 각 음식의 양을 추정하여, 칼로리 등의 영양 정보를 계산하여 제공하는 기능을 가진다. 영양 정보 계산은 외부의 서버에서 수행되도록 구성했다. 서버는 계산된 결과를 애플리케이션으로 전송하고, 애플리케이션은 결과를 받아 시각적으로 출력한다. 추가로, 운동 결과와 영양 정보는 날짜별로 저장하고 확인할 수 있도록 하였다.