이 논문에서는 이동 로봇 플랫폼 위에 장착되는 비전 시스템을 이용하여 대상 사람의 얼굴위치를 검출, 사용자 인식을 수행하는 방법론을 제시한다. 본 연구에서 적용대상으로 하는 이동로봇은 실내에서 사용 가능한 홈 서비스 로봇(Hombot-2)으로 인간-로봇 상호작용 (human-robot interaction, HCI)이 중요한 기능 중에 하나이다. 로봇에 장착된 스테레오 비전 카메라에서 획득하게 되는 얼굴 영상은 임의로 움직이는 로봇 작업 반경 밖에 있는 사용자의 특성 상 얼굴 영상이 비교적 작게 얻어지고 정면얼굴에서 벗어난 가변적 얼굴 자세변화를 갖게 된다.(중략)
인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.
컴퓨팅 사고력의 중요성이 강조되면서, 대학에서는 소프트웨어 교육을 필수 강좌로 오픈하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비전공자 학생들이 느끼는 프로그래밍에 대한 기존의 인식과 실제 수업 후 느끼는 인식을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 15주 동안 스크래치 프로그램을 활용하여 프로그래밍 교육을 진행하였으며, 214명의 답변을 받아 내용을 분석하였다. 분석 결과 비전공자 학생들의 74%가 프로그래밍에 대해 이전의 경험이 없었으며, 87%가 프로그래밍에 대해 어려움을 느끼고 있었고, 69.7%가 프로그래밍 교육이 필요없다고 답하였다. 이러한 부정적 인식을 변화시키기 위해 몇 가지를 제안하고자 한다. 첫째, 교수는 수업 전 프로그래밍 교육의 필요성과 목적 및 내용을 분명히 전달해야한다. 둘째, 필수보다는 선택교과목으로 지정되어야 한다. 셋째, 전공과의 통합 내용이나, 취 창업에 연계한 교육과정 및 내용 개발이 필요하다.
본 연구는 초심 수퍼바이저의 수퍼비전 교육 필요성에 대해 알아보고자 한국상담심리학회의 상담심리사 1급 자격을 취득한 5년 미만의 수퍼바이저 8명을 인터뷰하였다. 합의적 질적 연구(CQR)를 통하여 의미를 도출한 결과 '수퍼바이저로서 갖는 역할기대'와 '수퍼비전 교육받은 경험', '수퍼비전 실시과정에서 수퍼바이저로서 느끼는 경험', '수퍼바이저로서 성장을 위해 필요한 것'으로 총 4개의 영역과 12개의 하위영역, 33개의 범주로 최종 구성되었다. 첫째, 초심수퍼바이저들은, 대가들의 모습을 따뜻하고 사례에 대한 깊은 이해가 있다고 보았고, 자신이 생각하는 수퍼바이저의 역할은 사례이해능력과 방향을 제시하는 것으로 대답하였다. 둘째, 초심 수퍼바이저들은 자신의 수퍼바이저나 대가들을 모델링하는 것으로 나타났고, 수퍼비전 교육의 필요성과 참여의사는 높았으나, 실제로 수퍼비전 교육을 받은 경험은 많지 않았다. 셋째, 전문가로서의 중요성을 인식하여 꼼꼼하게 공부하고 준비를 하지만, 수퍼바이지에게 전달하는 것에 대해 어려움을 느끼고 있으며, 이를 동료 수퍼비전이나 전문가에게 자문구하는 방법으로 해결하고 있었고, 여전히 스스로가 부족하다고 생각하고 있었다. 넷째, 수퍼바이저로서 성장하기 위해서는 자기 돌봄이 필요하고, 수퍼비전에 대한 교육과 수퍼비전의 가이드 및 매뉴얼이 필요함을 지적하였다. 마지막으로 연구에 대한 제언과 제한점을 제시하였다.
본 연구는 슈퍼바이저의 슈퍼비전역량을 슈퍼바이지-슈퍼바이저의 비교 관점에서 고찰하고, 슈퍼비전역량에 대한 기관요인의 영향을 확인하기 위해 진행되었다. 이를 위해 경기지역 사회복지기관 종사자 241명의 수립된 자료를 t-검정과 회귀분석을 통해 분석하였다. 연구결과, 슈퍼바이저가 슈퍼바이지에 비해 슈퍼비전역량에 대해서 긍정적으로 평가하였으며, 슈퍼비전역량 하위영역 중 지식과 자질에서 집단 간 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 슈퍼비전역량의 선행 요인을 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 통해 확인한 결과 슈퍼바이저의 연령이 낮을수록 그리고 학력이 높을수록 자신의 슈퍼비전 역량을 긍정적으로 인식하고 있었으며 기관의 지지는 p>.001에서 △R2=.305의 수준에서 슈퍼비전 역량을 설명하는 것으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 슈퍼비전 역량을 강화하기 위한 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 로봇 비전용 영상 인식을 비롯한 다양한 AI 분야에서 널리 활용되는 전이학습에 대한 정량적 평가를 제시하였다. 전이학습을 적용한 연구 결과에 대한 정량적, 정성적 분석은 제시되나, 전이학습 자체에 대해서는 논의되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전이학습 자체에 대한 정량적 평가를 숫자 손글씨 데이터베이스인 MNIST를 기반으로 제안한다. 기준 네트워크를 대상으로 전이학습 동결층의 깊이 및 전이학습 데이터와 사전 학습 데이터의 비율에 따른 정확도 변화를 추적하였다. 이를 통해 첫번째 레이어까지 동결할 때 전이학습 데이터의 비율이 3% 이상일 경우, 90% 이상의 정확도를 안정적으로 유지할 수 있음이 확인되었다. 본 연구의 전이학습 정량 평가 방법은 향후 네트워크 구조와 데이터의 종류에 따라 최적화된 전이학습을 구현하는데 활용 가능하며, 다양한 환경에서 로봇 비전 및 이미지 분석 AI의 활용 범위를 확대할 것이다.
본 논문은 비전기반 터치스크린에서 터치되는 물체에 대해 주변마스크를 이용하여 터치인식을 개선하는 방법에 대해 제안하고 있다. 기존의 비전기반 터치스크린은 단순히 임계값의 범위를 이용하여 터치를 인식하므로, 손으로 직접 터치할 경우 주먹이나 손목에서 노이즈가 생기는 등, 정확한 터치 인식이 어려웠다. 하지만 본 논문에서는 터치스크린에 근접하는 물체에서 모폴로지 연산을 수행하여 주변마스크를 추출하고, 그 부분에 대한 대비값의 변화를 이용한다. 이러한 동적정보를 이용하여 스크린을 터치할 때 잡음을 방지하고 손이 정확히 스크린에 터치되었을때만 터치로 인식할 수 있도록 하는 것을 목적으로 하고 있다.
최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹 캠을 이용하여 입력된 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위한 연구로서 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사한 기능을 수행할 수 있도록 설계 및 제작되고 있다. 예로서, 사람은 사과를 볼 때 사과라는 사실을 사전에 인지하고 있기 때문에 사과라고 인식하는 것처럼 로봇 또한 사물에 대한 정보를 미리 알고 있어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 내용기반의 물체인식에 필요한 기술로서 저장이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 이용하여 물체 저장 데이터베이스를 구축하였으며, 이를 기반으로 영상을 통해 입력된 화면에 존재하는 여러 물체를 한번에 신속히 인식하는 방법을 제안하여 구현하였다.
이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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