• Smart Media Journal
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• 제13권1호
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• pp.67-75
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• 2024

The purpose of this research is to investigate consumer responses to production recommendations by AI. In order to test hypotheses of this study, we conducted experimental study that was a 2(Brand reputation: high vs. low) X 2(Social comparison: high vs. low). The results of this study showed the interaction effects of brand reputation and social comparison on brand attitude. Based on the results, we provide theoretical implications to extent the existing research regarding product recommendations. Moreover, the results of this study provide some practical implications and a new aspect about AI recommendations.

• Broadcasting and Media Magazine
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• 제28권1호
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• pp.13-28
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• 2023

이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• 제35권5호
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• pp.92-101
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• 2020

Artificial intelligence (AI) has become the hottest topic in information and communications technology (ICT) in recent years. Along with the advancement of AI technology, technologies such as big data, cloud, and high-speed wired and wireless communication are being applied to existing media areas in earnest, affecting all parts of the media value chain from content production to consumption. AI technology is now spreading across the media industry faster than any other industry. In the future, the gap between those with and without AI technology will widen, further deepening the polarization of the media ecosystem. Media intelligence, which combines media and AI technologies, is now perceived as essential, not optional. In this paper, we examine the current status of technology development and standardization by major domestic and foreign institutions on how AI is being utilized in the media industry. In addition, we discuss what technology should be developed to lead media intelligence.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.343-345
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• 2020

본 논문에서는 AI 기술을 이용한 객체 생성을 위해 윈도우 환경에서 DCGAN 알고리즘을 사용한 객체 생성에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 사전 환경구성시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Python을 기반으로 구현됐기 때문에 이해 및 추가개발 및 수정이 편리하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 생성해낼 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.339-342
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• 2020

본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• 제25권2호
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• pp.36-43
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• 2020

AI 시스템은 우리 생활 전반에서 다양한 예측을 도와주는 장치로써 그 중요성이 크다. AI 시스템의 활용도는 AI 장치가 얼마나 우리 생활 전반에 다각도로 이용되어야 하는지에 달려있다. 현재 AI 시스템은 높은 정확도를 위해 학습과 추론에 고성능 컴퓨팅 장비를 필요로 한다. 고성능 장치를 우리 생활 저변에서 쉽게 설치하고 사용할 수 없기 때문에, AI 시스템을 우리 생활에 사용하기 위해서 크게 두 가지의 접근법을 사용하고 있다. 첫째, 고성능 네트워크와 고성능 컴퓨팅 서버를 사용하여 end-user 장치의 계산 복잡도를 최소화하는 시스템을 설계할 수 있다. 둘째, AI 시스템의 학습 및 추론 효율성을 높여, 서버와 네트워크 없이도 end-user 장치에서 최선의 성능을 내는 시스템을 설계할 수 있다. 첫번째 접근법은 고성능 네트워크의 발전을 수반하고, 네트워크의 항상성을 전제로 하기 때문에, 실현하는데 많은 시간과 자원이 요구된다. 두번째 접근법은 비용-효율적이긴 하나 첫번째 접근법에 비해 AI 시스템의 성능이 다소 떨어질 수 있다. 이 글에서는 두번째 접근법의 AI 시스템, 특히 시각 인식 시스템을 응용으로 하는 기술들을 살펴보도록 하겠다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.572-573
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• 제34권3호
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• pp.34-42
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• 2019

This study introduces artificial intelligence (AI) techniques for video generation. For an effective illustration, techniques for video generation are classified as either semi-automatic or automatic. First, we discuss some recent achievements in semi-automatic video generation, and explain which types of AI techniques can be applied to produce films and improve film quality. Additionally, we provide an example of video content that has been generated by using AI techniques. Then, two automatic video-generation techniques are introduced with technical details. As there is currently no feasible automatic video-generation technique that can generate commercial videos, in this study, we explain their technical details, and suggest the future direction for researchers. Finally, we discuss several considerations for more practical automatic video-generation techniques.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• 제24권4호
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• pp.593-600
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• 2021

In this paper, we present the FlappyBird Competition System (FCS) implementation, a competition-based automated assessment system used in an entry-level artificial intelligence (AI) course at a university. The proposed system provides an evaluation method suitable for AI courses while taking advantage of automated assessment methods. Students are to design a neural network structure, train the weights, and tune hyperparameters using the given reinforcement learning code to improve the overall performance of game AI. Students participate using the resulting trained model during the competition, and the system automatically calculates the final score based on the ranking. The user evaluation conducted after the semester ends shows that our competition-based automated assessment system promotes active participation and inspires students to be interested and motivated to learn AI. Using FCS, the instructor significantly reduces the amount of time required for assessment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.273-275
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• 2021

본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.