• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.119-121
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• 2022

본 논문은 실내가구 인테리어를 배치하는데 있어 증강현실 기술을 적용하여 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용하는 프로세스에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업의 규모나 제품의 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제를 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서 제시하는 알고리즘을 이용하여 AR 레이블링을 생성함으로써, 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 제공 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 AR 레이블링의 설계, 구현과 3D 렌더링을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치할 수 있어 소비자의 만족도와 구매욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.311-312
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기반 욕창 감지를 위한 욕창 객체 탐지를 연구한다. 객체 탐지 딥러닝 기법으로 RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO 등 다양한 기법이 존재하며, 각 모델의 특징 또한 다르다. 욕창은 단계별로 피부, 조직에 손상의 정도가 다르다. 낮은 단계의 경우 일반적인 피부색과 유사하게 나타나며, 높은 단계의 경우 근육, 뼈, 지지 조직 등의 괴사로 인해 삼출물 또는 괴사조직이 나타난다. 논문에서는 One-Stage Detection 기법인 YOLO를 기반으로 욕창 이미지 내부에서 욕창 탐지를 진행한다. 현재 보유하고 있는 이미지 데이터 수가 많지 않아 데이터 증강기법을 통해 데이터를 증강하여 학습에 활용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.99-100
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• 2024

다양한 변종들의 존재와 잘 알려지지 않은 취약점을 이용한 공격은 악성코드 수집을 어렵게 하는 요인들이다. 부족한 악성코드 수를 보완하고자 생성 모델을 활용한 이미지 기반의 악성코드 데이터를 증강한 연구들도 존재하였다. 하지만 생성 모델이 실제 악성코드를 생성할 수 있는지에 대한 분석은 진행되지 않았다. 본 연구는 VGG-11 모델을 활용해 실제 악성코드와 생성된 악성코드 이미지의 이진 분류하였다. 실험 결과 VGG-11 모델은 99.9%의 정확도로 두 영상을 다르게 판단한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.632-635
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• 2016

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.22 no.3
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• pp.65-76
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• 2019

Augmented reality (AR) is the technology in which a virtual image made by computer is integrated with the real world. Food is one of the most popular products purchased online. In this study, we investigated how the presentation of food images with AR affects purchase intention and user engagement. We hypothesized that purchase intention was increased more by AR food images than by static food images. We also examined whether user engagement mediates the relationship between image presentation format and purchase intention. To test this hypothesis, participants in one group saw AR food images, and participants in another group saw static food images on an iPad. All participants then answered questions about user engagement and purchase intention. As predicted, participants who saw an AR food image reported higher user engagement and higher purchase intention than did those who saw a static food image. The indirect effect of user engagement was also significant, and the link between image presentation format and purchase intention was fully mediated by user engagement. We also found that aesthetic appeal, one of the sub-factors of user engagement, fully mediated the link between image presentation format and purchase intention. Thus AR images of food images were aesthetically more appealing, which led to higher purchase intention. These findings suggest that AR technology can be used effectively as a way to advertise food.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.6
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• pp.425-433
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• 2020

Digilog book using augmented reality is a form that augmented reality is implemented by illuminating the camera embedded in the mobile image on the page registered as an image marker after downloading the application, which shows a fragmentary limitation in the content implementation method. Therefore, in this study, we proposed a pop-up multi-tracking method that enables two-way interaction in a digit log book using augmented reality technology. Through this, we commissioned an authorized agency to test the technical differentiation of augmented reality content for two prototypes of existing book-type Digilog Book and Pop-up-type Digilog Book. A test report was issued. The pop-up type digit log book suggested in this study enables the user to implement the interactive contents according to the user's action (movement). This can induce the interaction between the virtual image and the printed picture book and give the learner an interest and immersion, so that it is possible to express the interaction of the digital log book.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.4
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• pp.65-73
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• 2023

In this paper, we propose a data augmentation method based on CNN(Convolutional Neural Network) learning for efficiently obtaining concrete crack image datasets. Real concrete crack images are not only difficult to obtain due to their unstructured shape and complex patterns, but also may be exposed to dangerous situations when acquiring data. In this paper, we solve the problem of collecting datasets exposed to such situations efficiently in terms of cost and time by using vector and thickness-based data augmentation techniques. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, experiments were conducted in various scenes using U-Net-based crack detection, and the performance was improved in all scenes when measured by IoU accuracy. When the concrete crack data was not augmented, the percentage of incorrect predictions was about 25%, but when the data was augmented by our method, the percentage of incorrect predictions was reduced to 3%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.274-276
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• 2012

존재하는 자료에 대한 물리적인 변형없이 있는 그대로의 형태를 유지하면서 해당 정보를 기반으로 원하고자 하는 전자 정보를 취득하도록 한다. 본 논문에서는 자료의 물리적인 변형없이 데이타 취득을 위해 이미지 인식 기술을 제안한다. 이미지 인식 기술을 위한 도구로 카메라폰을 이용하고 이를 통해 물리적 데이타에 대한 정보를 취득하고 특성 관리 데이타베이스를 이용하여 획득한 이미지의 값을 해석한다. 이렇게 해석된 정보를 기반으로 웹 브라우저를 통해 인터넷에 접근하여 해석된 값과 연관된 다른 정보를 획득할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.353-356
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• 2016

최근 스마트폰 등 모바일 기기의 발전과 보급은 더욱 다양한 분야에 걸쳐 증강현실 기술을 적용할 수 있도록 하고 있다. 특히 증강현실 이용 방법의 한 가지는 전통적인 수업 방식에서 탈피한 e-learning, e-training을 들 수 있다. 증강현실의 가장 큰 특징은 실제 존재하는 사물이나 풍경 위에 가상의 이미지를 덧씌워 사용자에게 정보를 더해주는 것이다. 이를 통해 더욱 현실감 있는 정보를 전달할 수 있고, 새로운 사용자 경험을 제공하는 교육 시스템을 제공할 수 있다. 이 논문에서는 증강현실을 이용하여 실시간으로 창의적 조형이 가능한 교육용 블록의 위치를 인식하여 모바일 기기를 통해 블록 조립 방법에 대한 안내를 제공하는 모바일 애플리케이션을 제안한다.