• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.485-494
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• 2014

교통 표지판 인식(TSR)은 운전자 보조 시스템(ADAS)의 중요한 부분 중의 하나이다. 하지만 일반적인 주간 상황이 아닌 야간, 눈, 비, 안개 등의 열악한 상황에 대한 연구는 주간 상황과 달리 표지판 고유의 색이 정확히 나타나지 않기 때문에 많이 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는, 주간 상황뿐 아니라 열악한 환경에서도 적용 가능한 기계학습 기반의 교통 표지판 인식 알고리즘을 제안한다. 열악한 환경에서는 일반적인 RGB 색 체계 정보를 이용한 방법은 좋은 성능을 보이지 못하므로 표지판의 형태적 특징을 이용하는 HoG 특징점 추출기를 이용하여 표지판의 형태적 특징을 추출하고 SVM 알고리즘을 이용하여 표지판을 검출하였다. 검출한 표지판의 인식에는 Normalized RGB 색 체계의 25개의 참조점을 통한 의사결정트리를 이용하였다. Intel i5 3.4GHz 환경에서 Full HD 해상도의 이미지에 대해 실험한 결과 안개 및 야간 등의 열악한 환경에서의 검출률은 96.4%, 인식률은 94%로 본 논문에서 제안하는 학습기반의 알고리즘이 열악한 환경에서의 표지판 검출 및 인식에 효율적으로 적용이 가능함을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.55-69
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• 2017

최근 지능화된 사물들이 연결되는 네트워크를 통해 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통하는 응용프로그램 및 하드웨어가 잇달아 소개되고 있다. 이런 추세에 더불어, 상황인식 기반의 지식이 결합되어 인공지능 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT : Internet of Things) 환경이 급속도로 발전하고 있다. 사물인터넷을 활용한 산업 중 하나로 자동차 산업을 들 수 있다. 최근에는 연료 효율과 원활한 교통 환경뿐만 아니라 운전자와 승객의 안전을 최우선으로 하는 자율 주행 자동차가 화두가 되고 있다. 이전부터 센서, 라이다, 카메라, 레이더 기술 등을 이용하여 자율 주행 자동차를 위한 주위 환경 인식에 대한 연구가 활발히 진행돼 왔다. 현대에는 차세대 무선통신 기술인 WAVE를 기반으로 차량과 차량, 차량과 주변의 교통 인프라와의 통신을 통한 네트워킹을 형성하고 주변 환경에 대한 정보를 공유하는 등 사물인터넷을 활용한 자율 주행 자동차 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 자율 주행 자동차의 주위 환경 인식 기술의 일환으로 고속도로 교통 표지판 및 전방 잔여거리 인식에 관한 연구를 진행하였다. 본 연구는, 도로 교통 표지판이 설치 규정에 의하여 정해진 규격과 지정된 설치 위치를 갖고 있다는 특성을 이용하였다. 궁극적으로, 고속도로 주행 중 촬영한 영상을 이용하여 해당 비디오 영상 내에서 도로 교통 표지판을 인식한 뒤 추가적으로 표지판에 씌어 있는 문자 정보를 인식하고 이를 운전자 및 승객이 인지하도록 하는 이론 학습과 해당실험 결과를 제시하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제20권3호
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• pp.1-16
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• 2008

이 연구는 중학생을 대상으로 주생활 영역 학습에 대한 인식 및 수업 만족도 관련 변인을 파악하여 주생활 영역의 수업개선 및 교과서 집필 시의 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구 결과, 첫째, '주거공간의 활용'은 교과내용이 '주택의 유지와 보수' 다음으로 흥미롭고 쉬우며, 실생활에 유용하고 교과서의 설명 및 시각자료가 흥미 있다고 보았다. 다양한 수업방법, 흥미로운 실험 실습을 하는 정도는 가장 낮았으나, 가장 이해하기 쉽게 가르쳤고 수업 만족도는 중단원 중에서 가장 높았다. 둘째, '실내환경과 설비'는 교과내용이 가장 흥미롭지 못하고 어려우며, 실생활 유용도와 교과서의 설명 및 시각자료 흥미도, 교사가 이해하기 쉽게 가르친 정도, 다양한 수업방법 사용 정도, 흥미로운 실험?실습 수행 정도는 세 중단원 중 중간이며 수업만족도는 가장 낮았다. 셋째, '주택의 유지와 보수'는 교과내용이 가장 흥미롭고 쉬우며 다양한 수업방법과 흥미로운 실험 실습이 가장 이루어졌으나, 실생활에는 유용하지 않고 교과서의 설명 및 시각자료도 흥미롭지 못하며, 교사는 이해가 잘 되도록 가르치지 못했다고 인식하였고 수업만족도는 중간이었다. 넷째, 성별, 기술 가정교과 성적에 따라 주생활영역 학습에 대한 인식의 차이가 나타나 여학생은 주거공간의 활용 단원의 교과내용을 쉽다고 보았으나 남학생은 대체로 교과서 설명 및 시각자료가 흥미있고, 다양한 수업방법, 흥미로운 실험 실습이 이루어졌다고 인식하였으며. '주택의 유지와 보수' 단원에 더 만족하였다. 기술 가정교과 성적이 낮을수록 교과내용을 어려워하였고 다양한 수업방법이 사용되었다고 인식하였다. 주생활 영역 수업 만족도는 전반적으로 보통 정도로 '주거공간의 활용'에 가장 만족하였는데 수업 만족도는 교사가 이해하기 쉽게 가르칠수록, 교과내용이 쉬울수록, 교과서의 설명 및 시각자료가 흥미 있을수록 더 높아 주생활 영역의 수업 만족도 향상을 위한 교사, 학습자, 교과서 측면에서의 노력과 자료 개발이 요구된다고 하겠다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.664-671
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• 2023

최근 다양한 거대 언어모델(Large Language Model)들이 개발되면서 프롬프트 엔지니어링의 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퓨삿 학습 환경에서 개체명 인식의 성능을 높이기 위해서 제안된 템플릿이 필요 없는 프롬프트 튜닝(Template-free Prompt Tuning) 방법을 이용하고, 이 방법에서 사용된 라벨 단어 집합 생성 방법에 Maximal Marginal Relevance 알고리즘을 적용하여 해당 개체명에 대해 보다 다양하고 구체적인 라벨 단어 집합을 생성하도록 개선하였다. 실험 결과, 'LOC' 타입을 제외한 나머지 개체명 타입에서 'PER' 타입은 0.60%p, 'ORG' 타입은 4.98%p, 'MISC' 타입은 1.38%p 성능이 향상되었고, 전체 개체명 인식 성능은 1.26%p 향상되었다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 라벨 단어 집합 생성 기법이 개체명 인식 성능 향상에 도움이 됨을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.1-9
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• 2010

일반적으로 동적 손동작 인식을 위해서는 전처리, 손 추적, 손 모양 검출의 단계가 필요하다. 본 논문에서는 전처리와 손 모양 검출 방법을 개선함으로써 성능을 향상시킨 동적 손동작 인식 방법을 제안한다. 전처리 단계에서는 동적테이블을 이용하여 노이즈제거 성능을 높이고, YCbCr 컬러공간을 이용한 기존의 피부색 검출 방식에서 피부색의 범위를 조절할 수 있도록 하여 피부색 검출 성능을 높인다. 특히 손 모양 검출 단계에서는 가이드라인을 이용하여 동적 손동작 인식의 요소인 시작이미지(Start Image)와 정지 이미지(Stop Image)를 검출하여 동적 손동작을 인식하기 때문에 학습예제를 사용한 손동작 인식 방법에 비해 인식 속도가 빠르다는 이점이 있다. 가이드라인이란 웹캠을 통해 입력되는 손의 모양과 비교하여 검출하기 위해 화면에 출력하는 손 모양의 라인이다. 가이드라인을 이용한 동적 손동작 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 웹캠을 사용하여 복잡한 배경과 단순한 배경으로 구분된 9가지 동영상을 대상으로 실험하였다. 그 결과 CPU 점유율이 낮고, 메모리 사용량도 적기 때문에 시스템 부하가 높은 환경에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.277-278
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• 2021

최근 손동작 인식에 대한 연구들이 활발하다. 하지만 대부분 Depth 정보를 포함한3D 정보를 필요로 한다. 이는 기존 연구들이 Depth 카메라 없이는 동작하지 않는다는 한계점이 있다는 것을 의미한다. 본 프로젝트는 Depth 카메라를 사용하지 않고 2D 이미지에서 Hand Keypoint Detection을 통해 손동작 인식을 하는 방법론을 제안한다. 학습 데이터 셋으로 Facebook에서 제공하는 InterHand2.6M 데이터셋[1]을 사용한다. 제안 방법은 크게 두 단계로 진행된다. 첫째로, Object Detection으로 Hand Detection을 수행한다. 데이터 셋이 어두운 배경에서 촬영되어 실 사용 환경에서 Detection 성능이 나오지 않는 점을 해결하기 위한 이미지 합성 Augmentation 기법을 제안한다. 둘째로, Keypoint Detection으로 21개의 Hand Keypoint들을 얻는다. 실험을 통해 유의미한 벡터들을 생성한 뒤 Annoy (Approximate nearest neighbors Oh Yeah) Tree를 생성한다. 생성된 Annoy Tree들로 후처리 작업을 거친 뒤 최종 Pose Estimation을 완료한다. Annoy Tree를 사용한 Pose Estimation에서는 NN(Neural Network)을 사용한 것보다 빠르며 동등한 성능을 냈다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권10호
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• pp.1567-1579
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• 2012

과학 실험실은 과학에 대한 흥미 유발, 개념 이해의 촉진은 물론 과학 교육의 궁극 목표인 탐구 능력에 효과적인 교육의 장이다. 따라서 교육 과정의 요구를 만족할 수 있는 적절한 실험 실습 기자재 확충, 수업보조 자료, 사회적 지원 등 외적 수업 환경의 조성이 필요하다. 수업 환경은 교사의 직접적인 영향력이 발휘되는 영역이며 수업을 주도하는 교사가 가진 수업환경에 대한 인식은 과학 수업의 질을 좌우할 뿐 아니라 학생들의 학습 태도와 성취도에도 결정적인 영향을 줄 수 있다. 이에 초 중 고 과학 교사 262명을 대상으로 과학 실험실 및 교수 환경에 대한 교사의 인식을 알아보고자 이들이 선호하는 수업 환경과 실제의 환경은 어떠한지에 대하여 설문 조사를 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 실험실 및 교수 환경에 대한 과학 교사들의 인식은 선호에 비해 실제가 낮게 나타나(p<.05), 학교의 실제 수준은 교사의 기대에 미치지 못하였다. 둘째, 교사의 성별에 따른 선호와 실제 간의 차이는 없었으며, 남 여 교사 모두 선호가 실제보다 높게 나타났다(p<.05). 한편, 선호의 경우 모든 하위 영역에서 여교사가 남교사보다 높게 나타났다(p<.05). 셋째, 초 중 고 모든 학교급에서 선호가 실제보다 높게 나타났다(p<.05). 한편, 선호의 경우 모든 하위 영역에서 초등과 고등학교 교사 간 인식에 차이를 보였으며(p<.05), 실제의 경우 '과학 실험실 설비 상태' 영역에서만 초 중학교 교사 간 차이가 나타났다(p<.05). 넷째, 학교 소재지별로는 세 지역 모두 선호가 실제보다 높았다(p<.05). 또한 선호의 경우 모든 영역에서 소재지별 차이가 없었으나, 실제의 경우 '과학 실험실 설비 상태', '교수 조건과 서비스 지원', '지원 정책과 실천'의 세 가지 영역에서 중 소도시 교사의 인식이 대도시보다 낮게 나타났다(p<.05). 결론적으로 과학 탐구 활동이 원활하게 이루어지기 위해서는 선호와 실제 간에 조화를 이룰 수 있는 제반 교수 환경으로 개선해야 할 필요가 있다고 하겠다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.319-327
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• 2012

본 논문에서는 착용식 추적장치나 표식 등의 보조 도구를 사용하지 않는 환경의 동영상 데이터로부터 수화 패턴을 인식하는 방법론에 관하여 고찰한다. 시스템 설계 및 구현에 관한 주제로서 특징점의 추출기법, 특징데이터의 표현기법 및 패턴 분류기법에 관한 방법론을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 일련의 동영상으로 표현되는 수화패턴에 대하여 특징점의 공간적 위치에 대한 변이 뿐만 아니라 시간차원의 변화를 고려한 특징데이터의 표현방법을 제시하며, 방대한 데이터에 의한 분류기의 크기 문제와 계산량의 문제를 개선하기 위하여 효과적으로 특징수를 줄일 수 있는 특징추출 방법을 소개한다. 패턴 분류과정에서 점진적 학습(incremental learning)이 가능한 신경망 모델을 제시하고 그 동작특성 및 학습효과를 분석한다. 또한 학습된 분류모델로부터 특징과 패턴 클래스 간의 상대적 연관성 척도를 정의하고, 이로부터 효과적인 특징을 선별하여 성능저하 없이 분류기의 규모를 최적화 할 수 있음을 보인다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴을 대상으로 적용한 실험을 통하여 유용성을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2127-2134
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• 2007

전자적인 학습은 이동성 및 접근의 용이성, 즉시성, 유연성을 제공하여 학습자의 시간적인 제약을 극복할 수 있었으나 유선 컴퓨터상에서 공간에 의한 제약은 많은 문제로 남아있다. 따라서 이런 전자적인 학습은 학습자에게 시간과 공간적인 제약을 극복할 수 있는 모바일 학습 환경으로 변화하는 추세이다. 그러나 모바일 디바이스들은 작은 디스플레이 사이즈로 인하여 실시간 동영상에서 제공되는 학습 내용을 정확하게 인식하기는 어려운 실정이다. 따라서 본 논문은 실시간 학습 영상을 관심 영역에 대한 학습 영역을 추출하고 작은 디스플레이 디바이스 사이즈에 적절한 영상 크기로 축소하여 무선 PDA에 디스플레이하는 기법을 제안한다. 실험 결과, 다양한 강의 영상에서 학습 내용 중심의 영역을 적응적으로 추출하고, 사용자 디바이스 사이즈에 적합한 영역을 효과적으로 계산함으로써 계산에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.209-218
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• 2013

인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.