• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.376-378
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• 2022

최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.141-146
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• 2017

최근 지속적으로 발생하고 있는 메르스와 같은 신종 감염병은 초기발견, 격리, 위기대응 등 많은 대응책을 필요로하고 있으며 아울러 일반인의 문병과 간호 간병 통합서비스 시행 등 병원의 문화가 바뀌는 추세이다. 그러나 병원에서 근무하는 의료인의 자격조건, 규정 등이 까다로와지면서 해외에서는 린넨, 폐기물, 수액 이동 등 로봇으로 가능한 부분은 대체하는 추세이다. 본 연구에서는 병원 내에서 발생하는 각종 물품의 배송 업무를 수행할 수 있는 IoT 기반의 병원 물류 로봇으로 다양한 종류의 물건을 원하는 위치까지 안전하게 이동 할 수 있는 기술에 대하여 연구하였다. 병원 내 로봇의 이동은 사람 또는 사물간 충돌을 발생 시킬 수 있기 때문에 충돌을 최소화 해야 한다. 충돌을 최소화하기 위해서는 로봇의 이동 경로에 사물의 유무를 판단하고 사물이 있다면 이동하는 것인지 아닌지를 인지해야 한다. 그래서 얼굴/전신정보 검출과 3D Vision 영상분할 기술을 이용하여 장애물의 상황 정보를 생성하였다. 생성 된 정보를 활용하여 로봇 이동 범위 내 사물과 사람을 고려한 맵을 생성하여 로봇이 안전하고 효율적으로 운행 될 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.87-98
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• 2012

에이전트의 의도를 인식하는 것은 사물지능형 컴퓨팅에서 인간컴퓨터 상호작용의 주요 부분이다. 컴퓨팅 시스템에서 인식 대상의 의도를 정확하게 유추하면 다수의 에이전트간의 협력 상황 이해와 특정 행동이 취해질 때의 상황 파악이 쉽기 때문이다. 본 연구는 다른 이의 행동을 해석하고 행동의 근거가 되는 의도와 목적을 추론하는 인간의 기제를 바탕으로, 컴퓨팅 시스템이 행동을 인식하여 습득한 사전 경험 데이터를 이용, 대상의 의도를 빠르게 인식하는 방법을 제안한다. 의도 인식을 수행하기 위해 제안 방법은 에이전트의 목적에 따른 행동 변화를 검출하고 시스템이 사전에 학습한 행동 정보를 모델링하기 위해 특정 형태의 행동 은닉마코프 형식을 이용한다. 에이전트의 의도를 추론하는 데 관점을 다양하게 취함으로써 시스템이 에이전트의 행동이 끝나기 전에 미리 의도를 추론하도록 한다. 의도 인식의 정확도, 조기 검출률과 정확 지속률에 대한 실험으로 여러 가지 행동을 취하는 에이전트의 의도 검출 결과를 정량적으로 제시함으로써 제안 연구가 효과적인 의도 인식 시스템 구현에 기여함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.178-179
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• 2018

최근 자율주행 및 음성인식 등 인공지능 분야에서 기계학습을 이용한 방법이 활발히 연구되고 있다. 디지털 영상에서 특정 사물이나 영역을 인식하기 위해 고전적인 경계검출 및 패턴인식 등의 고전적인 영상처리 방법으로는 많은 한계를 가지고 있으나 deep-learning 등 기계학습 방법을 이용하면 사람의 인지수준에 근접한 결과를 얻을 수 있다. 하지만 기본적으로 deep-learning 등 기계학습은 방대한 양의 학습데이터가 확보되어야 한다. 따라서 환경 분석을 위한 항공사진처럼 데이터의 양이 매우 적은 경우 영역 구분을 위해 기계학습을 적용하기 어렵다. 본 연구에서는 입력영상의 dataset 크기가 적고 입력 영상의 형태가 training dataset의 category에 포함되지 않는 경우 사용할 수 있는 transfer-learning 기법을 적용하며 이를 이용하여 영상 내에서 특정 영역 검출을 수행한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.236-236
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• 2013

비냉각 적외선 검출기는 산업용 군사용으로 최근 각광을 받고 있다. 이는 주야간 빛이 없는 곳에서도 사물의 열을 감지할 수 있어 인체감지 및 보안감시, 에너지 절감 등에 응용될 수 있는 핵심부품이다. 비냉각 적외선 검출기로는 재료의 저항의 변화를 감지하는 마이크로볼로미터형이 가장 많이 사용된다. 감지재료로는 비정질 실리콘(a-Si)과 산화바나듐(VOx)이 가장 많이 사용된다. VOx 박막은 일반적으로 RF sputtering 방법으로 증착이 되며, 저항이 낮고, 저항의 온도변화 계수(TCR)가 크며 신호 대 잡음 특성이 우수한 반면 산소(oxygen) phase가 다양하여 갓 증착된 상태의 박막은 재현성이 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존의 V 타겟을 사용한 VOx 박막을 증착하는 방법을 개선하여 ZnO 나노박막을 중간에 삽입하여 저항 특성을 조절할 뿐만 아니라 열처리에 의해 TCR 값을 향상시키고, VO2 phase 가 주로 나타나는 박막 증착 및 공정 방법을 소개한다. RF sputtering 장비를 이용하여 산소와 아르곤 가스의 혼합비를 4.5로 하였으며, VOx 증착 시 플라즈마 Power는 150 W 로 하여 상온에서 증착하였다. 갓 증착된 VOx 다층박막의 XRD 스펙트럼은 V2O5 피크가 주된 상을 이루고 있었으며, 산소열처리에 의해 VO2 상이 주로 나타남을 알 수 있었다. TCR 값은 갓 증착된 샘플에서 -0.13%/K의 값을 얻었으며, $300^{\circ}C$에서 50분간 열처리 후 -3.37%/K 으로 급격히 향상됨을 알 수 있었다. 저항은 열처리 후 약 100 kohm으로 낮아져 검출소자를 위한 조건에 적합한 특성을 얻을 수 있었다. 또한 산소열처리의 온도 및 시간에 따라 TCR 및 표면 거칠기 특성을 조사하였으며, 최적의 열처리 조건을 얻고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.962-970
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• 2021

대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.659-662
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• 2003

본 논문에서는 2차원 영상 사이에 움직임 변위를 검출하여 영상내의 원근 깊이를 생성하였으며 양 시차(positive) parallax처리를 하여 입체 영상을 생성한 방법을 제안했다. 이 방식은 2 차원 영상내의 사물의 운동 방향과 속도에 관계없이 3차원 효과를 느낄 수 있다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며 LCD shutter goggle 방식의 입체 영상 장치를 통해 실제 시각적인 검증을 수행하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.225-227
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• 2010

최근 증강현실(Augmented Reality, AR) 기술의 중요성이 인식되면서 다양한 분야의 서비스에 기술 도입사례가 등장하고 있다. AR에 있어 마커 검출 기술은 가장 기본이 되는 중요한 기술이다. 하지만 마커 기반의 증강현실 시스템은 그 오차가 매우 크고 이로 인해 센서정보와 같은 다양한 보조적 정보를 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 마커사용의 한계를 극복하기 위한 마커리스 트래킹(Markerless Tracking Technology)기술을 연구 하여 실시간 영상에서 목표로 하는 사물을 추적하여 증강현실 서비스로 도입하기 위한 시스템은 설계하였다. 본 시스템은 기존에 도입된 명함 분석, 자동차 번호판 인식 등 제한된 서비스의 한계를 극복하고 보다 다양한 연구 분야에 활용될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.257-258
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• 2019

영상처리에 관한 다양한 오픈소스의 등장으로 현실의 사물을 인식하고 그에 따른 처리가 가능해졌다. 이에 따라 본 논문에서는 허프 변환 알고리즘을 이용하여 인식된 영상에서 효과적으로 차선을 검출하여 차량이 차선과의 거리를 일정하게 유지한 상태로 목적지까지 이동할 수 있게 하고, RFID를 이용하여 도착지점 알려주는 기술로 차선인식 자율주행 카를 개발하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1819-1824
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 스트레스 해소와 주의력 향상에 도움이 될 수 있는 ASMR(autonomous sensory meridian response) 콘텐츠 제어 기법을 제안한다. 제안된 기법은 뇌파 측정 디바이스로부터 EEG(electroencephalography), 집중도, 명상도, 눈 깜빡임 데이터를 측정하고 안드로이드 IoT(internet of things) 앱을 통해 oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버 플랫폼으로 전송한다. 서버 플랫폼에 수집된 EEG, 집중도 및 명상도 데이터를 사용하여 사용자의 정신건강상태를 분류하기 위한 SVM(support vector machine) 모델을 생성하고, 이 모델을 통해 분류된 사용자의 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터에 따라 ASMR 콘텐츠를 제어한다. 데이터 사용형태에 따라 SVM 모델을 비교한 결과, 집중도와 명상도 데이터를 사용하는 SVM 모델이 85.7%의 정확도를 나타내었고 이 SVM 모델이 분류한 정신건강상태와 눈 깜빡임 데이터의 변화에 따라 ASMR 콘텐츠 제어 알고리즘이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.