• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.100-103
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• 2021

IoT 와 인공지능을 접하려는 시도는 최근 들어서 많은 발전을 보이고 있다. 본 논문은 컴퓨팅 파워가 제한되는 작은 디바이스 IoT 의 한계를 극복하기 위하여 ROS 를 이용하여 복잡한 연산을 무선 통신으로 오프로딩하는 기법을 제안한다. 제안된 자율주행카드 시스템은 카트 이용 고객 개개인을 검출하고 추적하되 컴퓨터 비전 알고리즘과 LiDAR 센서를 이용하며, 음성인식 알고리즘을 적용하여 기계와 인간의 감성공학적 소통이 가능한 융합형 자율주행카트를 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.184-187
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• 2020

본 논문에서는 실시간 얼굴인식 기술을 활용한 인물 선별 송출 시스템을 제안한다. 실시간 동영상 안에 등장하는 다수의 인물 객체 얼굴을 검출하고 인식하기 위해 Haar 특징 정보 기반의 다단계(Cascade) 학습 알고리즘을 사용한다. 이 시스템은 다수의 인물을 인식하고 학습할 수 있으며 인식된 각 인물의 송출 여부를 사용자가 직접 선택할 수 있는데 이 모든 선택 송출 과정을 실시간으로 처리할 수 있다. 여기에서 제시한 기술은 다자간 화상 채팅이나 다자간 화상 회의에서 특정인의 프라이버시 보호를 위한 기술로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.385-388
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• 2020

선거 기간 때마다 유권자들은 어떤 후보자에게 투표권을 행사해야 올바른 선택을 하게 될지 고민하게 되며, 후보자의 선거캠프에서는 후보자에 대한 유권자의 평판에 관심을 가지게 된다. 이러한 고민을 해결하기 위하여 본 논문에서는 TF-IDF 기법과 양방향 LSTM 기계학습모델을 활용해 특정 정치인의 분야별 행보와 여론에 대해 시계열 파악이 가능한 프로파일 보고서를 생성한다. 이를 통해 유권자는 후보자의 정치 철학과 경륜에 대한 이해가 쉬워져 올바른 투표권을 행사할 수 있으며 선거캠프에서는 데이터 기반 평판에 대한 올바른 선거전략을 수립할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1156-1159
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• 2021

수도권을 중심으로 한 부동산 가격 상승이 지속적으로 진행되고 있다. 한국은행에서는 기준금리 인상으로 과열된 부동산 시장의 안정을 바라고 있다. 하지만 기준금리 인상이 부동산 시장에 미치는 영향이 크지 않다고 보는 시각도 많다. 이에 본 논문에서는 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 서울 지역의 부동산 매매지수를 예측하고 기준금리를 추가 변수로 이용하여 결과를 비교하였다. 실험 결과 선형적으로 증가 중인 시장 특성상 전통적 모델인 선형회귀가 우수한 성능을 보였으며, 기준 금리를 변수로 추가한 경우 예측력이 근소하게 증가하였으나 그 영향은 크지 않음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.761-763
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• 2022

코로나19 이후 화상회의 빈도가 높아지면서 줌 피로라는 신조어가 등장할 만큼 상대방을 가까이 마주하며 회의를 진행하는 것이 사람들의 피로도를 상승시키고 있다. 본 논문에서는 얼굴 합성과 이미지 애니메이션을 이용한 아바타를 통해 사용자가 화상회의에 참가할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자와 닮은 개성 있는 캐릭터는 실시간으로 사용자의 표정 및 움직임을 반영하여 화상회의에 적용될 수 있고 채팅과 커뮤니티에서 캐릭터의 이모티콘으로 감정을 표현할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.568-570
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• 2022

객체 유사도를 판별하는 기술은 정보 처리의 여러 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는 현장 자연어 텍스트 데이터셋과 딥러닝 모델을 이용하여 챗봇 등에서 응용되는 데이터 유사성을 판별하고, 해당 모델의 성능을 측정해보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.312-313
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• 2023

이 프로젝트는 사용자의 위치 기록을 안전하게 기록 및 관리할 수 있는 앱으로, 사용자 기기의 로컬 데이터베이스를 활용하여 위치 정보에 관한 개인정보 보호 측면을 강화한다. 해당 앱은 사용자가 원할 때 기록 기록을 시작하고 종료할 수 있으며, 기기 내에 저장된 사진의 위치정보와 연동하여 이동경로와 기록 시간대에 맞는 사진을 한 눈에 볼 수 있다. 이 프로젝트는 구글 맵의 타임라인과 비슷하지만, 사용자의 위치 정보를 스스로 제어할 수 있는 부분에서 차별성이 존재한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.407-408
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• 2023

사람들은 각자 원하는 조건에 부합한 식당과 카페를 찾곤 한다. 그러나 개인별로 원하는 조건들이 다양하고 그 조건들이 모두 부합하는 음식점을 찾기에는 적지 않은 시간과 노력이 필요한 일이다. 이 불편함을 해소하고자, 사용자가 원하는 조건을 입력하면 그 조건에 부합하는 몇 개의 음식점들을 추천해 주고, 지도상으로 위치를 표시해 주는 개인 맞춤형 음식점 추천 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 사용자가 입력한 우선순위에 따라 차별화된 음식점 추천을 받을 수 있으므로, 시간과 노력을 투자하지 않고도 자신이 원하는 음식점을 쉽게 찾을 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.246-247
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• 2023

최근 문화 공연 수요의 증가에 따라 암표 거래도 증가하는 추세이다. 이를 해결하고자 본 논문은 블록체인 기반 티켓 거래 시스템을 제시한다. 메타마스크로 티켓 거래를 진행하며 블록체인에 거래 내역을 기록함으로써 악의적인 재판매 행위를 근절하는데 목적이 있다. 블록체인 기술을 활용해 티켓 거래 내역의 위변조 위험성을 낮추고 무결성을 보장하여 기존 티켓 거래 사이트보다 높은 신뢰성을 제공한다. 또한 티켓 재판매 시 가격을 원가 이하로 제한하고 양도자의 지갑 주소를 양수자에게 비공개하여 사이트 외 추가적인 불법 거래를 방지한다. 본 연구가 공정한 디지털 거래 환경을 조성할 것이라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.248-249
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• 2023

프랜차이즈 카페와 달리 개인 카페에서는 쿠폰을 발급하고 관리하는 것에 대한 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 여러 매장에서 통합적으로 사용할 수 있는 쿠폰 시스템을 개발하였다. 이는 퍼블릭 블록체인을 활용하여 사용자들 간 쿠폰 발급과 사용 과정의 투명한 공개 및 공유가 가능하도록 설계됐다.