• 제목/요약/키워드: 숙명

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차량번호판 영역 추출 방법론 비교 분석 (Comparison of methodologies for license plate recognition)

  • 이은지;박영호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.617-620
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    • 2020
  • 최근, 국내 자동차 보유율은 매년 증가하고 있으며, 자동차 증가율에 따라 자동차로 인한 사건, 사고 발생률 또한 증가하고 있다. 국가에서도 지능형교통시스템(ITS) 중 차량 변호판을 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 번호판 인식은 사건·사고 발생차량을 추적하거나 주차 무인시스템 등의 분야에 적용된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위한 여러 가지 방법들을 비교 분석하여 각 상황에 맞는 알고리즘을 적용하고자 한다.

셀룰러 네트워크에서 딜레이드 오프로딩 스키마를 적용한 사용자 이동성 고려 캐싱 기법 (Caching Strategy Adopting Delayed Offloading Scheme with User Mobility in Cellular Network)

  • 최윤정;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.83-86
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    • 2021
  • 비디오 컨텐츠 사용이 증가하면서, 사용자가 요구한 파일을 제시간 안에 전달하는 문제가 중요해졌다. 사용자와 가까운 곳에 파일을 캐싱해 두고 필요할 때 다운받으면 파일을 보다 빨리 전달할 수 있는데 사용자가 움직일 경우 이동성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로와 파일의 인기도를 함께 고려해 딜레이드 오프로딩(delayed offloading) 스키마를 적용한 환경에서 마이크로 기지국(micro base station, MBS)에서 다운받는 데이터 크기를 최소로 만들어 비용을 최소화 하는 캐싱 기법을 제안한다. 실험을 통해 타알고리즘에 비해 MBS 로부터 다운받는 양을 줄이고 스몰 셀 기지국(small cell base station, SBS)에서 다운받을 성공 확률을 높이는데 효과가 있다는 것을 보였다.

베이지안 네트워크와 특이값 분해 알고리즘을 이용한 운동 추천 시스템 (An exercise recommendation system using bayesian network and singular value decomposition algorithm)

  • 신아영;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.470-473
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    • 2021
  • 본 논문에서는 코로나-19로 인해 홈 트레이닝 시장이 성장하고 있는 상황 속에서 효율적인 운동을 위해 사용자의 식습관, 신체조건, 선호도 등을 바탕으로 적합한 운동을 추천해주는 시스템을 제안한다. 먼저 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용해 비만의 정도에 따라 사용자를 분류하고, 운동 데이터를 소모 칼로리에 따라 클러스터링 한다. 다음으로 비만의 정도와 운동 레벨에 따라 정해진 추천 점수를 통해 사전 선호도 확률을 계산하고, 베이지안 네트워크를 통해 사후 확률을 구한다. 이를 바탕으로 특이값 분해 알고리즘(SVD)를 활용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천한다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 비교 실험을 진행하여 회귀 문제 평가 척도인 RMSE 값 측면에서 성능을 분석하였다.

서울지역 여성의 시판 김치 구입현황과 구매촉진에 관한 연구 (A Study on Purchasing Current Status and Promotion Facts for Commercial Kimchi of Women in Seoul Area)

  • 주나미;김옥선
    • 한국식생활문화학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.167-175
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    • 2007
  • This study was to investigate purchase of women for commercial kimchi. Survey was carried out by questionnaire method that is target on 322 female over 20 age in Seoul area. The results of the study was that the way they get kimchi of women answered that they make it by themselves(63.3%). The reason of purchasing is they do not have enough time to make it at their home(43.8%) and its good taste(56.8%) result in their purchase. In the degree of preference about package material, prefer polyethylene(39.6%). Also respondents prefer purchasing poggi kimchi(63.4%) among other different types of kimchi. The promotion facts of purchasing commercial kimchi shows a high score in cold chain system package and specific kimchi development.

MobileNetV2를 이용한 고 밀집 실내환경에서의 사람 검출 시스템 기법 (Human Detection System in High Density Indoor Environment Using MobileNetV2)

  • 최수정;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.504-506
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    • 2022
  • 최근 인공지능 기술의 발달에 따라 여러 분야에 인공지능 기술이 활발히 응용되고 있다. 그중 안전 관리 분야에서 사람 인식을 통한 안전 관리 시스템의 지속적인 개발이 요구되고 있다. 그러나 실내 한정된 공간에서 사람들의 밀집도가 높은 경우 오브젝트의 중복도가 높아져 인식 성능이 낮아질 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 사람의 밀집도가 높은 실내 환경에서 기존 객체 인식 기법의 성능을 분석하였다. 그리고 이러한 제한적인 환경에서 최적의 좋은 성능을 보일 수 있는 SSDLite와 MobileNetV2 모델을 기반으로 soft-NMS 기법을 적용하여 성능을 분석하였다.

그래프 신경망에 대한 그래디언트 부스팅 기법 (A Gradient Boosting Method for Graph Neural Networks)

  • 장은조;이기용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.574-576
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    • 2022
  • 최근 여러 분야에서 그래프 신경망(graph neural network, GNN)이 활발히 연구되고 있다. 하지만 지금까지 대부분의 GNN 연구는 단일 GNN 모델의 성능을 향상하는 데 집중되었다. 본 논문에서는 앙상블(ensemble) 기법의 대표적 기법인 그래디언트 부스팅(gradient boosting)을 이용하여 GNN의 앙상블 모델을 만드는 방법을 제안한다. 제안 방법은 앞서 만들어진 GNN의 오차를 경사 하강법(gradient descent)을 이용하여 감소시키는 방향으로 다음 GNN을 생성한다. 이 과정을 반복하여 GNN의 최종 앙상블 모델을 얻는다. 실험에서 GNN의 대표적인 모델인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 제안 방법을 적용하여 앙상블 모델을 생성한 결과, 단일 GCN 모델에 비해 노드 분류 정확도가 11.3%p까지 증가하였음을 확인하였다.

희소 회귀자를 고려한 3 차원 인체 모델 다운 샘플링 (Down-sampling SMPL Model with Sparse Joint Regressor)

  • 박소현;강지우
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.631-633
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    • 2022
  • 인체 선형 모델 (이하 SMPL 모델)은 3 차원 사람 모델로, 3 차원 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 활용 범위가 확대될 수 있다. 다운샘플링 (Down-sampling)으로 여러 해상도의 SMPL 모델이 사용가능 하다면, 3 차원 컴퓨터 그래픽 기술 발전에 도움이 될 것이다. 3 차원 모델의 다운샘플링을 위한 많은 메쉬 단순화 (Mesh simplification) 기법이 존재한다. 하지만 기존의 기법만을 사용하면 다운 샘플링 한 모델의 자세 (Pose)를 변경했을 때 기대한 것과 다른 결과물이 만들어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가장 가까운 정점으로 SMPL 모델의 관절 회귀자 (Joint regressor) 값을 넘겨주어 문제를 해결하는 다운샘플링 (Down-sampling) 방법을 제시한다.

유전자 알고리즘을 이용한 음식 배달 최적화 기법 (Optimization with Genetic Algorithms for Food Delivery Dispatch)

  • 양소연;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.347-349
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    • 2022
  • 과열되는 배달 시장의 경쟁 속에서 수많은 배달원이 속도전에 내몰리고 있다. 배달 앱 시장에서는 속도전의 승리를 위해 단건 배달 서비스를 내놓았지만 이러한 배달 경쟁은 배달비 인상으로 이어져 소비자의 부담으로 돌아왔다. 본 논문에서는 배달 업무의 고른 분배를 통해 배달원들의 경쟁을 완화하고 전체 배달 시스템의 처리량과 신뢰도를 향상하고자 하였다. 따라서 목적함수의 최적화와 무작위성이라는 특징을 가진 유전 알고리즘을 활용하여 배달원들 간 배달 업무의 고른 분배를 통해 시스템 성능을 향상시켰다. 실험을 통해 기존의 배치 기법에 비하여 제안 알고리즘에서의 성능이 향상되었음을 확인하였다.

차량 속도와 위치 표현 방법이 LSTM 기반 차량 경로 예측에 미치는 영향 분석 (Performance Analysis of the LSTM based Vehicle Trajectory Prediction with the Vehicle Speed and Location Presentation)

  • 최윤정;임유진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.156-158
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    • 2022
  • 차량이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하기 위해서 차량의 위치 정보를 요구하는 환경에서 차량의 위치를 예측해 미리 알 수 있다면 높은 품질의 서비스를 만드는 것에 도움이 된다. 차량은 도시 환경에서 비교적 느린 속도를 갖는다는 특징이 있고 차량의 위치를 표시하는 방법도 여러 가지다. 본 논문은 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용해 차량의 이동 경로를 예측하는 과정에서 이동 속도와 위치 표현 방법이 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과 차량의 속도가 증가할수록, 차량의 이동 표현 방법이 세밀할수록 차량 이동 경로 예측이 어렵다는 것을 확인하였다.

앙상블 학습 알고리즘과 인공지능 표정 인식 기술을 활용한 사용자 감정 맞춤 힐링 서비스 (Using Ensemble Learning Algorithm and AI Facial Expression Recognition, Healing Service Tailored to User's Emotion)

  • 양성연;홍다혜;문재현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.818-820
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    • 2022
  • The keyword 'healing' is essential to the competitive society and culture of Koreans. In addition, as the time at home increases due to COVID-19, the demand for indoor healing services has increased. Therefore, this thesis analyzes the user's facial expression so that people can receive various 'customized' healing services indoors, and based on this, provides lighting, ASMR, video recommendation service, and facial expression recording service.The user's expression was analyzed by applying the ensemble algorithm to the expression prediction results of various CNN models after extracting only the face through object detection from the image taken by the user.