• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.225-250
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• 2017

4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되고 있다. 인공지능은 그 기반기술이며 핵심적인 기술이다. 기록관리 분야에서도 해외를 중심으로 효율적인 업무처리를 위해 인공지능이 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저 인공지능의 개념을 제시 한 후, 인공지능이 태동되게 된 배경을 알아보았다, 또 인공지능의 다양한 분야에 대해 알아보고, 획기적인 사례를 중심으로 발전 과정을 살펴보았다. 다양한 영역에서 인공지능의 활용사례를 텍스트 분석, 영상인식 관련, 음성인식 관련하여 살펴보았다. 이 각각의 영역에서 기록정보서비스 측면에서의 적용 사례를 확인해보고, 지능형 기록정보서비스 모듈 구성 및 인터페이스 등 앞으로 기록관리 영역에서 가능한 활용 방안을 알아보고 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.242-244
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• 2022

기관실 선원들의 안전관리를 위해 영상기반 쓰러짐, 안전보호구 착용, 화재감지를 실시간 모니터링하여 사고방지 및 신속한 사고 대응을 할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 연구이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.287-290
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• 2002

지문인식 알고리즘 구현에 있어서 일반적인 전처리 과정을 거쳐, 특징추출시 본 논문에서는 방향성이 추출된 영상에서 블록을 형성하여 각 블록에서의 방향성 특징들을 인공지능 기법의 한 분야인 신경회로망의 입력패턴으로 사용하여 특이점 추출을 수행했으며, 이를 바탕으로 PC없이 독립적으로 동작할 수 있는 지문인식 신호처리보드를 설계하여 그 신뢰성을 테스트한 결과 충분히 독립적으로 동작할 수 있음을 입증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.147-157
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• 2022

최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2008

본 논문에서는 로봇의 지능적 행위를 구현하기 위하여 인공지능의 몇 가지 기법을 휴머노이드 로봇에 적용하고 이를 테스트 도메인에서 실험하는 연구결과를 기술하였다. 본 연구에서 적용한 기법들은, 인공지능의 계획기법에 기반한 로봇의 계획생성, A^* 알고리즘을 적용한 길 찾기, 외부 센서 값에 기반한 장애물회피 및 로봇의 자기 위치인식, 그리고 원하는 물체를 파악하기 위해 템플릿 매칭을 이용한 영상인식 등 네 가지 방향으로 접근하였다. 전반적으로 로봇의 실험은, 웹 페이지로부터 사용자의 쇼핑 목록을 입력 받아, 인공지능의 계획기법에 기반하여 서버에서 이에 대한 실행계획을 만들고 난 후, 로봇이 서버로부터 TCP/IP 기반의 소켓 통신을 통하여 세부 실행계획을 전달받아 임무를 수행하게 된다. 또한 이러한 임무를 수행하기 위해서는 로봇자신의 현재위치에 대한 정보 및 목표물에 대한 위치인식이 요구되며, 이를 위해서 사전에 주어진 맵의 좌표를 찾아가는 방법을 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.523-525
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• 2022

CCTV 시스템은 다양한 목적으로 매우 많은 곳에서 유용하게 활용되고 있으나, 해킹 또는 기타의 이유로 사생활 침해에 대한 우려가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상의 입수 시점에서부터 사생활침해가 발생할 수 있는 영상 정보를 제거하고, 대신 인공지능 기술을 활용하여 이를 대체할 수 있는 인물의 스켈레톤 정보를 추가로 제공함으로써 사생활 정보를 침해하지 않으면서도 상황을 충분히 인식할 수 있는 CCTV 용 카메라 시스템을 여러 인공지능 알고리즘을 비교하여 설계하였다. 또한 카메라 및 인공지능 기술을 쉽게 사용할 수 있으면서도 주변에서 쉽게 구할 수 있는 안드로이드 스마트폰을 이용하여 설계를 실제 구현한 후 영상의 각 해상도별 초당 처리 성능 및 스켈레톤 인식률 등의 성능을 평가하여 실제로 제품구현 및 제품화 시 중점을 두어야할 주요 개선점 및 향후 연구과제를 도출하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.376-378
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• 2022

최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.499-500
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• 2022

차량용 블랙박스의 대중화와 '스마트 국민 제보' 애플리케이션 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고 건수가 급증하면서 대응해야 할 담당 경찰 인력이 부족한 상황이다. 이러한 인력 부족 문제를 해결하기 위해서 인공지능(AI) 알고리즘을 활용하여 신고된 영상의 위법 여부를 자동으로 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 공익신고의 대부분을 차지하고 있는 진로변경 위반 영상 분석을 위한 객체 인식 방법에 대한 연구 내용을 기술한다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 진로변경 위반 분석에 필요한 차량과 실선 객체를 인식하여 진로변경 위반 영상 분석에 활용할 수 있도록 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.283-286
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• 2002

자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 임계값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다