• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.433-436
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• 2021

사물 인식이란 컴퓨터에 입력되는 이미지에서 사용자가 정의한 사물들을 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 인식하는 과정으로, 사물 인식을 이용하면 컴퓨터가 카메라를 통하여 입력되는 이미지에서 장애물 등 특정 사물의 인식 결과를 사용자에게 알려줄 수 있다. 본 논문에서는 YOLO 사물 인식 알고리즘을 이용하여 시각장애인에게 전방의 장애물을 인식하여 알려줄 수 있는 기술을 제시한다. 해당 기술은 실용성을 고려하여 모바일 환경에서 이용할 수 있으며, 서버와의 연동을 통해 실시간으로 사용자에게 사물 인식의 결과를 알려줄 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.550-552
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• 2020

본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 사물 인식 알고리즘을 활용하여 영상 압축에 적용한다. YOLO 는 물체의 일반화된 특징을 학습한 뉴럴 네트워크이다. 영상을 압축하는 동시에 YOLO 를 활용하여, 영상 내의 사물을 인식한다. 사물이 인식된 영역을 영상 압축을 할 때, 더 구체적으로 예측을 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 QP(Quantization Parameter)를 조절하여, YOLO 로부터 인식된 사물을 더 정교하게 사물을 부호화/복호화한다. VVC(Versatile Video Coding) 기반에서 Rate-Control 를 사용하며, QP 를 조절한다. QP 는 CTU-Level 단위로 조절하며, 사물이 포함된 CTU 는 더 낮은 QP 를 바탕으로 효율적인 화질을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 VVC 기반으로 한 Rate-Control 보다 주관적 화질이 선명한 것으로 보인다.

• 철학연구
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• 제105권
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• pp.215-242
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• 2008

영국 경험론 철학자인 버클리의 인식론은 데카르트와 로크의 이론과 대결하는 가운데 전개되며, 흄을 거치면서 관념론적 계열에서 독일 관념론과 연결된다. 경험론자로서 버클리는 로크처럼 경험을 사유 가능성의 출발점으로서 수용하며, 그에게서 인식은 객관에 대한 극단적인 고찰을 통해서 확실성에 이를 수 있는 것이다. 이와 같은 고찰을 통해서 버클리는 사물의 내적이고 경험 불가능한 본질-즉 물질적 실체-과 관계하는 사변을 부정한다. 그에 따르면 우리는 우리의 감각을 통해서 경험될 수 없거나 지각될 수 없는 것에 관한 개념을 결코 형성할 수가 없다. 만일 그와 같은 사물이 있다면 그것은 인식하는 자 또는 지각하는 자로서 정신이라고 버클리는 주장한다. 버클리는 우리가 notion에 대해서 결코 어떤 개념(concept)을 가질 수 있는 것이 아니며, 정신적 행위에 대한 학문적이고 언어적인 표시만을 단적으로 가질 수 있을 뿐이라고 하였다. 그러므로 버클리는 그와 같은 객관들을 우리에 의해서 감성적으로 지각된 사물들이라고 명명한다. 이 사물들은 현실적인 사물들이기는 하지만, 그러나 감각을 통해서 지각된 관념으로서 스스로 정신의 외부에 존재하지는 않는다. 다시 말해서, 모든 사물은 오로지 사물을 지각하거나 인식하는 정신 안에만 존재할 수 있을 뿐이다. 따라서 버클리에 따르면 이와 같은 사물들의 존재(esse)는 지각됨(percipi), 즉 "esse est percipi."이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.247-250
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• 2015

과거 유비쿼터스 기술의 출현 이후로 사물에 간단한 인식 센서를 이용한 형태의 서비스가 널리 보급되었고, 스마트 기기의 발달로 인해 PC가 아닌 환경에서도 인터넷을 사용하기 용이한 환경이 정착되어, 이들을 이용한 사물 인터넷 (Internet of Things) 환경이 빠르게 확산중이다. 본 논문에서는 상황 인식 서비스와 추론 서비스를 사물 인터넷 환경에 적용 시킨 스마트 홈 상황인식 추론 프레임 워크의 설계 및 구현을 서술한다. 해당 프레임 워크는 실질적인 상황 정보를 제공하는 이기종의 사물 인터넷 기기 간 데이터 타입을 수용하기 위해 온톨로지 언어인 OWL 규격을 사용하여 상황 정보를 수용하고, 룰 입력 모듈을 통해 다양한 환경을 모델링 할 수 있는 XML 규격의 서비스 룰을 입력받는다. 이후, 상황 정보와 서비스 룰을 기반으로 추론엔진을 통해 상황을 추론하여, 단순히 조건 만족 시 실행 구조가 아닌 상황 기반의 추론에 의한 서비스를 제공하게 된다. 프레임 워크를 활용 방안을 설명하기 위해 예제 방범 시나리오를 통해 해당 프레임 워크의 특징 및 서비스의 흐름을 서술한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.102-103
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• 2008

본 논문에서는 임베디드 환경을 위한 객체인식 시스템의 구조 및 실시간 처리를 위한 객체인식기의 하드웨어설계를 제안한다. 제안된 구조는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용하여 사물의 특징점을 추출하고, 비교하여 객체를 인식한다. SIFT는 영상의 크기 및 회전 등의 변화에 적응이 뛰어난 알고리즘이지만, 복잡한 연산이 반복되어 연산시간이 많은 특성상 임베디드 환경에서 실시간 처리가 어렵다. 따라서 해당 알고리즘을 하프웨어로 설계하여, 임베디드 사물인식 시스템에 적용한다. 사물인식의 빠른 처리와 인식영역의 구분을 위해 JSEG 영상분할 알고리즘을 활용하며, SIFT 특징점 추출 연산과 병렬 실행이 가능하도록 SIFT와 함께 하드웨어 구조로 설계한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1076-1084
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• 2019

본 논문에서는 딥러닝을 적용하여 미디어 내의 등장인물 및 사물을 인식, 메타데이터를 추출하고 이를 통해 아카이브를 구축하는 시스템을 개발하였다. 방송 분야에서 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트 등의 멀티미디어 자료들을 디지털 컨텐츠로 전환하기 시작한지는 오래 되었지만, 아직 구축해야 할 자료들은 방대하게 남아있다. 따라서 딥러닝 기반의 메타데이터 생성 시스템을 구현하여 미디어 아카이브 구축에 소모되는 시간과 비용을 절약 할 수 있도록 하였다. 전체 시스템은 학습용 데이터 생성 모듈, 사물 인식 모듈, 등장인물 인식 모듈, API 서버의 네 가지 요소로 구성되어 있다. 미디어 내에서 등장인물 및 사물을 인식하여 메타데이터로 추출할 수 있도록 딥러닝 기술로 사물 인식 모듈, 얼굴 인식 모듈을 구현하였다. 딥러닝 신경망을 학습시키기 위한 데이터를 구축하기 용이하도록 학습용 데이터 생성 모듈을 별도로 설계하였으며 얼굴 인식, 사물 인식의 기능은 API 서버 형태로 구성하였다. 1500명의 인물, 80종의 사물 데이터를 사용하여 신경망을 학습시켰으며 등장인물 테스트 데이터에서 98%, 사물 데이터에서 42%의 정확도를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1053-1059
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• 2021

스마트 홈을 구현하기 위해 증강현실과 사물인터넷 기술이 가지고 있는 각각의 한계를 극복하기 위한 방법으로 두 가지 기술을 융합하는 새로운 형태의 서비스가 요구되고 있다. 증강현실은 사물을 인식하고 인식된 사물위에 증강된 콘텐츠를 화면에 투영하는데 이 기술은 사물을 인식하기 위한 방법으로 주로 마커와 같은 영상처리 방법을 이용한다. 본 논문에서는 마커를 이용한 증강현실 기반 사물인터넷 제어 플랫폼을 개발하였다. 사물에 고유한 마커를 정의하여 카메라에 보여지는 고유한 식별자를 구분하였다. 사물을 통제하기 위한 제어기를 호출하여 스마트 홈 시스템을 구현하였다. 제안하는 시스템은 증상현실을 통해서 사물의 상태정보를 수신하고 제어 명령어를 전달한다. 제안하는 플랫폼을 가정용 전등 조작하는 방식으로 검증하였다.

• TTA 저널
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• 통권95호
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• pp.37-47
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• 2004

RFID 시스템은 물품 등 관리할 사물에 태그를 부착하고 전파를 이용하여 사물의 정보(Identification) 및 주변 환경정보를 인식하여 각 사물의 정보를 수집, 저장, 가공 및 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리$\cdot$관리 및 사물간 정보교환 등 다양한 서비스를 제공하며, 칩, 태그, 리더, 미들웨어 및 응용서비스 플랫폼으로 구성된다. 이러한 RFID 기술은 반도체 기술의 지속적인 발전에 의한 컴퓨팅 능력의 급성장과 통신망 인프라의 융합화를 기반으로 이제까지의 사람 중심(anyone) 정보화에서 사물을 중심(anything)으로 정보화의 지평을 확대시킬 수 있는 핵심기술로서 부각되고 있으며, 10m 이내의 사물 정보화를 위한 u-센서(유비쿼터스 센서) 네트워크로 발전될 전망이다. 또한 현재 완료단계인 ISO/IEC 국제 표준제정이 완성되면 초기의 물류$\cdot$유통 분야에서 전 산업분야로 확대되어 사용될 것이다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제15권2호
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• pp.21-31
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• 2004

RFID 시스템은 물품 등 관리할 사물에 태그를 부착하고 전파를 이용하여 사물의 정보(Identification) 및 주변 환경정보를 인식하여 각 사물의 정보를 수집, 저장, 가공 및 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원격처리ㆍ관리 및 사물간 정보교환 등 다양한 서비스를 제공하며, 칩, 태그, 리더, 미들웨어 및 응용 서비스 플랫폼으로 구성된다. 이러한 RFID 기술은 반도체 기술의 지속적인 발전에 의한 컴퓨팅 능력의 급성장과 통신망 인프라의 융합화를 기반으로 이제까지의 사람 중심(anyone) 정보화에서 사물을 중심(anything)으로 정보화의 지평을 확대시킬 수 있는 핵심기술로서 부각되고 있으며, 10 m 이내의 사물 정보화를 위한 u-센서(유비쿼터스 센서) 네트워크로 발전될 전망이다.