• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.506-508
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• 2019

1인 가구의 비율은 계속하여 증가하고 있으며 요리정보를 얻기 위한 쿡(Cook)방, 먹방, 요리추천 애플리케이션 등의 인기도 계속되고 있다. 요리에 대한 관심이 높아지면서 1인 가구 또한 요리에 많은 시간을 투자하는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 기존 요리추천 애플리케이션에서는 사용자의 기호만 고려하기 때문에 사용자가 가지고 있는 재료를 고려하지 않은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 요리정보의 수요를 충족시킴과 동시에 인공지능 이미지 인식 기술을 활용하여 현재 가진 재료로 지금 당장 만들 수 있는 요리와 레시피를 추천하는 서비스를 제공하여 1인 가구에 최적화된 솔루션을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.273-275
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• 2021

본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.3
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• pp.131-141
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• 2016

최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요하다. 따라서 딥러닝에는 다수의 컴퓨터를 효율적으로 이용하기 위한 분산처리 기술이 필수적이며 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본고는 다중 컴퓨터 노드들에서 딥러닝 모델을 분산처리할 수 있는 기존의 프레임워크들을 비교 분석하고 딥러닝 분산처리 기술에 대한 발전 방향을 전망한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.9
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• pp.105-111
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• 2023

Currently, most of content restoration using artificial intelligence learning is 2D learning. However, 3D form of artificial intelligence learning is in an incomplete state due to the disadvantage of requiring a lot of computation and learning speed from the existing 2 axes (X, Y) to 3 axes (X, Y, Z). The purpose of this paper is to secure a data-set for artificial intelligence learning by analyzing and 3D modeling the stone pagodas of ourinari by era based on the two-dimensional information (image) of cultural assets. In addition, we analyzed the differences and characteristics of towers in each era in Korea, and proposed a feature modeling method suitable for artificial intelligence learning. Restoration of cultural properties relies on a variety of materials, expert techniques and historical archives. By recording and managing the information necessary for the restoration of cultural properties through this study, it is expected that it will be used as an important documentary heritage for restoring and maintaining Korean traditional pagodas in the future.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.4
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• pp.883-890
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• 2022

Purpose: Currently, in the case of domestic fire fighting facility design, it is difficult to secure highquality manpower due to low design costs and overheated competition between companies, so there is a limit to improving the fire safety performance of buildings. Accordingly, AI-based firefighting design solutions were studied to solve these problems and secure leading fire engineering technologies. Method: Through AutoCAD, which is widely used in existing fire fighting design, the procedures required for basic design and implementation design were processed, and AI technology was utilized through the YOLO v4 object recognition deep learning model. Result: Through the design process for fire fighting facilities, the facility was determined and the drawing design automation was carried out. In addition, by learning images of doors and pillars, artificial intelligence recognized the part and implemented the function of selecting boundary areas and installing piping and fire fighting facilities. Conclusion: Based on artificial intelligence technology, it was confirmed that human and material resources could be reduced when creating basic and implementation design drawings for building fire protection facilities, and technology was secured in artificial intelligence-based fire fighting design through prior technology development.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.6
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• pp.939-945
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• 2023

This study analyzes the 'performance efficiency' of AI-based reading assistance systems in the field of radiology by measuring their 'time behavior' properties. Due to the increase in medical images and the limited number of radiologists, the adoption of AI-based solutions is escalating, stimulating a multitude of studies in this area. Contrary to the majority of past research which centered on AI's diagnostic precision, this study underlines the significance of time behavior. Using 50 chest X-ray PA images, the system processed images in an average of 15.24 seconds, demonstrating high consistency and reliability, which is on par with leading global AI platforms, suggesting the potential for significant improvements in radiology workflow efficiency. We expect AI technology to play a large role in the field of radiology and help improve overall healthcare quality and efficiency.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.758-759
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• 2023

이 논문에서는 웹 크롤링과 인공지능의 색상 추출 기능을 사용하여 사용자에게 맞는 향수를 추천해주는 서비스를 구현한다. 웹 사이트 제작에 용이한 Java 와 웹 크롤링과 인공지능 구현에 용이한 Python 을 기반으로 구현하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.1
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• pp.65-73
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• 2022

In this study, by using Entry text model learning, educational contents for artificial intelligence education of elementary school students are developed and applied to actual classes. Based on the elementary and secondary artificial intelligence content table, the achievement standards of practical software education and artificial intelligence education will be reconstructed.. Among text, images, and sounds capable of machine learning, "production of emotion recognition programs using text model learning" will be selected as the educational content, which can be easily understood while reducing data preparation time for elementary school students. Entry artificial intelligence is selected as an education platform to develop artificial intelligence education contents that create emotion recognition programs using text model learning and apply them to actual elementary school classes. Based on the contents of this study, As a result of class application, students showed positive responses and interest in the entry AI class. it is suggested that quantitative research on the effectiveness of classes for elementary school students is necessary as a follow-up study.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.320-322
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• 2020

기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.