• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.37-38
• /
• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권1호
• /
• pp.409-415
• /
• 2022

컴퓨터 비전은 카메라를 이용하여 측정대상의 영상을 획득하고, 추출하고자 하는 특징 값, 벡터, 영역 등을 알고리즘과 라이브러리 함수를 응용하여 검출한다. 검출된 데이터는 사용하는 목적에 따라 다양한 형태로 계산되고 분석한다. 컴퓨터 비전은 다양한 곳에 활용되고 있으며, 특히 자동차의 부품을 자동으로 인식하거나 품질을 측정하는 분야에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전을 산업분야에서 머신비전이라는 용어로 활용되고 있으며, 인공지능과 연결되어 제품의 품질을 판정하거나 결과를 예측하기도 한다. 본 연구에서는 자동차 부품의 품질을 판정하기 위한 비전시스템을 구축하고, 생산된 데이터에 5개의 머신러닝 분류 모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.390-392
• /
• 2022

기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.31-38
• /
• 2023

본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과 주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
• /
• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.121-124
• /
• 2018

본 논문에서는 비전공자 대상의 학습자 눈높이에서 흥미와 재미를 유발하고, 실제 비전공자의 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 향상시키는데 콘텐츠에 따라 학생의 관심도가 달라질 수 있다는 분석결과를 보여준다. 기존의 SW교육 시스템(EPL: Education Programming Language)의 단점인 실행 중심의 SW교육 시스템에서 벗어나 실제 생활에서의 기초적인 컴퓨팅 사고 관련 예제로서 모델별 단계적 접근을 시도하면서, 실제 생활 속 컴퓨팅 사고력 기반의 문제해결력을 높일 수 있도록 피드백 방식이 비전공자 SW교육에 끼치는 영향력을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.679-684
• /
• 2019

CAFFE 모델을 이용하여 클래스의 특정 종의 수량 측정하는 방법과 스테레오 비전을 이용하여 물체의 길이와 너비를 측정하는 방법을 제안한다. 물체의 너비를 구하는 방법은 좌측 센서와 우측 센서의 대상의 좌표 값을 비교하여 센서부터 물체까지의 거리를 계산한다. 그 후 거리와 영상 속의 대상의 길이를 구해 물체의 실제 길이의 근사 값을 계산한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.69-70
• /
• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.654-657
• /
• 2006

정보통신 기술의 고도화 융합화로 미래의 정보통신 기술 개발은 과거의 기술 자체의 분석을 통한 필요한 기술 개발보다는, 미래사회의 비전 제시 및 사용자의 요구사항을 충족시키기 위한 기술을 개발함으로써 개발 결과가 활용될 가능성과 시장에서의 가치를 높일 필요성이 대두되고 있다. 또한, 앞으로 새로운 미래의 정보통신 시스템은 운영자와 사용자가 서비스로부터 기대하는 바와 경제적인 관점을 최대한 조화시킬 수 있는 충분한 유연성을 갖추어야 할 것이다. 본 논문을 아직 국내에서 초보단계에 있는 비전 연구에 대한 방향을 제시하고자, 선진국 및 국제 포럼의 비전 연구의 사례 연구를 통하여 기존 메가트랜드 방법과 접목된 새로운 시나리오 및 비즈니스 모델에 기반한 비전 연구 방법론을 제시하였다. 향후 합리적인 비전 연구방법 정립을 위하여 지속적으로 국내 비전 연구결과에 대한 평가를 반복적으로 실시하여 우리 현실에 맞는 방법론을 정립하고, 국제 공동 연구를 병행하여 국제적인 신뢰성을 높여야 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.20-25
• /
• 2021

본 논문은 Deep-learning 기반의 검출모델을 이용하여 연속적으로 입력되는 비디오 이미지 내의 해당 대상체를 의미별로 분류해야하는 문제에 대한 구현방법에 관한 논문이다. 기존의 대상체 검출모델은 Deep-learning 기반의 검출모델로서 유사한 대상체 분류를 위해서는 방대한 DATA의 수집과 기계학습과정을 통해서 가능했다. 대상체 검출모델의 구조개선을 통한 유사물체의 인식 및 분류를 위하여 기존의 검출모델을 이용한 분류 문제를 분석하고 처리구조를 변경하여 개선된 비전처리 모듈개발을 통해 이를 기존 인식모델에 접목함으로써 대상체에 대한 인식모델을 구현하였으며, 대상체의 분류를 위하여 검출모델의 구조변경을 통해 고유성과 유사성을 정의하고 이를 검출모델에 적용하였다. 실제 축구경기 영상을 이용하여 대상체의 특징점을 분류의 기준으로 설정하여 실시간으로 분류문제를 해결하여 인식모델의 활용성 검증을 통해 산업에서의 활용도를 확인하였다. 기존의 검출모델과 새롭게 구성한 인식모델을 활용하여 실시간 이미지를 색상과 강도의 구분이 용이한 HSV의 칼라공간으로 변환하는 비전기술을 이용하여 기존모델과 비교 검증하였고, 조도 및 노이즈 환경에서도 높은 검출률을 확보할 수 있는 실시간 환경의 인식모델 최적화를 위한 선행연구를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.546-548
• /
• 2022

최근 컴퓨터 비전 분야에서 Transformer를 도입한 연구가 활발히 연구되고 있다. 이 모델들은 Transformer의 구조를 거의 그대로 사용하기 때문에 확장성이 좋으며 large 스케일 학습에서 매우 우수한 성능을 보여주었다. 하지만 Transformer를 적용한 비전 모델은 inductive bias의 부족으로 학습 시 많은 데이터와 시간을 필요로 하였다. 그로 인하여 현재 많은 Vision Transformer 개선 모델들이 연구되고 있다. 본 논문에서도 Vision Transformer의 문제점을 개선한 Clustering CoaT 모델을 제안한다.