• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.622-629
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• 2019

최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.

• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.435-452
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• 2015

최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.

• 인지과학
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• 제22권4호
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• pp.365-384
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• 2011

변화탐지 과제를 사용한 최근의 시각작업기억 연구는 기억된 표상을 감각적 표상과 대조하는 비교처리 과정이 상대적으로 신속하게 수행될 가능성을 보고하였다[1]. 이러한 가설을 검증하기 위해, 본 연구에서는 기억항목에 대한 공고한 표상 형성이 요구되는 시점 또는 기억항목과 검사항목에 대한 비교 처리가 요구되는 시점에 역행패턴차폐 자극을 제시하여 두 처리 과정에서의 차폐 간섭 효과의 발현 유무를 비교하였다. 실험 1에서는 네 개의 기억항목 또는 검사항목의 제시에 뒤이어 64ms 또는 150ms의 차폐출현간격을 두고 차폐자극이 제시되었으며 피험자는 기억과 검사항목 간 차이 유무를 보고하는 변화탐지 과제를 수행하였다. 실험 결과, 기억항목에 뒤이어 차폐가 제시된 경우(기억차폐 시행)에는 차폐출현간격에 관계없이 변화탐지 정확도가 저조했으나 검사항목에 뒤이어 차폐가 제시된 경우(검사차폐시행)에는 차폐출현간격 64ms 조건에 비해 150ms 조건에서 변화탐지 정확도가 상대적으로 높았다. 실험 2에서는 항목의 개수를 변화시키고(1, 2, 3, 4개) 차폐출현간격을 세분화(117ms, 234ms, 350ms, 584ms)시켜 항목 개수의 증가와 차폐출현간격의 감소에 따른 간섭 효과의 증감패턴을 조사하였다. 기억차폐시행에서는 항목의 개수가 늘어나고 차폐출현간격이 짧아 질수록 점차 증가하는 간섭패턴이 관찰되었으나, 검사차폐시행에서는 이러한 패턴이 상대적으로 미미하였다. 이러한 결과는 시각작업기억의 비교처리과정이 공고화 과정에 비해 상대적으로 신속하고 정확하게 수행된다는 기존 연구의 제안을 지지한다.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.151-164
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• 2018

기존의 사회인지와 정서 연구들은 주로 얼굴자극을 이용하여 초기지각단계 및 후기인지과정에의 정서 효과를 조사해 왔다. 그러나, 정서의 효과가 정보처리과정의 각 단계에서 어떤 양상으로 나타나는지와, 정서유형에 따른 효과 양상의 변화 여부는 불확실하다. 본 연구에서는 얼굴 대신 생물형운동자극을 이용해 자극에 내포된 행복, 분노, 중립정서가 지각과제와 작업기억과제 수행에 미치는 영향을 조사하였다. 참가자는 연달아(지각과제) 또는 시간차를 두고(작업기억과제) 제시되는 두 생물형운동의 동일 여부를 판단하였다. 지각과제에서는 정서가를 가진 자극 시행의 정확도가 중립정서자극에 비해 낮아 정서정보가 초기지각처리에는 부정적 영향을 미치는 것으로 보였으나, 작업기억과제에서의 기억정보유지에는 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한, 각 과제에서 정서유형에 따라 다른 수행 양상이 관찰되었다. 분노정서는 지각단계에서 더 많은 정신적 자원을 요구하여 부하가 증가할 경우 정확도가 낮아지지만 기억유지에는 긍정적으로 작용하는 것으로 보이며. 행복정서의 경우 중립정서가 이어서 제시될 때 이를 행복정서와 유사하게 처리하려는 편향을 유도하는 것으로 보인다. 본 연구는 생물형운동자극을 이용하여 정보처리과정에서의 정서 영향을 재확인하였고, 처리단계별 및 정서 종류별로 다른 양상의 영향이 나타난다는 점을 추가로 밝혀, 정서정보의 정교한 조작 및 통제를 위한 유용한 단서를 제공한다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.213-242
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• 1993

그동안 자동색인 기법에 대해서는 단일어 색인,구색인,시소러스 기반 색인 등의 연구가 이루어져 왔는데,단일어 색인 기법이 단일어에 기초한 단순한 색인 방법 임에도 불구하고 다른 두가지 기법보다 일반적으로 우수하다고 알려져왔다. 시소러스 기반 색인은 이중에서도 검색효율이 낮은 것으로 알려져 왔는데,이는 일반적으로 시소러스가 포함하고 있는 색인용어들이 한정되어 있어 색인하려는 자료들이 이색인 용어에 부합(match)되지 않을 경우 색인 자체가 이루어 지지 않기 때문이다. 본 연구에서는 시소러스 기반 색인이 지금까지 기법으로는 검색효율이 좋지 않지만 실제 전문 색인들이 하는 색인과 매우 유사하다는 장범에 기초하여,입력 자료를 구문분석하고,분석된 자료들과 색인용어들을 정확부합(exact match)이 아닌 부분부합(partial match)을 통하여 색인 함으로써 검색효율이 우수한 시소러스기반 자동 색인 시스템을 개발하고자 한다. 본 연구에서 개발된 색인 시스템이 THINS는 우선 시소러스를 트리형태로 구성하고 입력자료들을 KAIST에서 개발한 언어번역기 MATES/EK를 통하여 구문분석한 후 명사구들만 뽑아낸다.그다음 명사구에 있는 용어들중 불용어를 제거하고 스테밍작업을 진행한후 생기는 형태를 색인 용어들과 부분부합 과정을 반복하여,유사한 색인 용어들과 가능하면 색인이 되도록 한다. 본 연구에서는 CACM 데이타 집합을 가지고 본 시소러스 기반 색인 시스템과 단일어 색인방식을 혼성지식기반 시스템인 HYKIS에서 성능을 평가하였다.이 성능평가에서 시소러스를 기반으로 하는 색인 시스템이 단일어 색인방식보다 회상도에서는 8-9%떨어지지만 정확도에서는 10%정도 높은 결과를 나타내었다.그러나 이는 기존의 시소러스 기반시스템이 단일어 색인 방식보다 정확도가 25%-30%정도 떨어진다는 것을 비추어 볼때 기존의 방식보다 우수한 것이라 평가된다.또한 CACM 에서 제공하는 시소러스인 CRCS 가 1000여개의 색인어밖에 포함하고 있어 매우 불완전한 것이라는 것을 고려하면,THINS가 최근에 개발되고 있는 시소러스와 접속된다면 매우 우수한 검색효율을 내리라 사료된다.

• 인지과학
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• 제26권3호
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• pp.357-375
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• 2015

일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.100-112
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• 2021

빅데이터의 등장과 더불어 교통 상태 예측은 과거 이력 데이터 분석 방식에 힘을 싣고 발전되어 왔으나, 이 방법은 관측된 적 없는 돌발 상황에 충분히 대응하지 못한다는 약점이 있다. 본 연구에서는 기계학습과 시뮬레이션 기법의 융합을 통해 돌발 상황 발생 시 교통 상태 예측 정확도 감소를 보완할 수 있는 예측 기법을 제시한다. 데이터 기반 방식의 맹점은 과거에 관측된 적 없는 데이터 패턴이 인지되었을 때 드러난다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 이용하여 과거 이력 데이터를 보강하는 방법으로 문제를 해결하고자 하였다. 제시한 방법은 기계학습 기반의 교통 예측을 수행하고, 예측 결과와 실시간으로 수집되는 교통 데이터를 지속적으로 비교하여 돌발 상황 발생 여부를 판단한다. 돌발 상황이 인지되었을 시, 시뮬레이션을 통해 생성한 데이터베이스를 활용하여 예측을 수행한다. 본 연구에서 제시한 방법은 실제 도로 구간을 대상으로 검증되었으며, 검증 결과 돌발 상황에서의 교통 상태 예측 정확도 향상을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 융합 교통 예측 방법은 향후 교통 예측 고도화에 이바지할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.119-122
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• 2016

특징 검출 기법은 원하는 신호에 대한 부분적인 정보가 수신단에 알려진 상황에서 정확도 높은 검출이 가능한 기법으로 알려져 있다. 이러한 방식의 검출 기법은 잡음이 강한 환경을 위해 제안되었다. 사이클로스테이셔너리 검출은 인지 무선 시스템에서 스펙트럼 검출 기법의 하나의 예이다. 그러나 이 기법은 원하는 신호에 대한 많은 양의 정보와 처리 시간을 요구한다. 반면, 에너지 검출 기반의 스펙트럼 검출은 단순한 기법으로 널리 알려져 있다. 그러나 에너지 검출은 잡음의 영향을 많이 받으며 이로 인한 검출 오류가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 에너지와 사이클로스테이셔너리 기반의 기법을 결합하여 검출의 정확도를 높이는 한편 계산량과 처리 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 2단계의 문턱값을 이용하여 사이클로스테이셔너리 기법의 복잡도와 처리시간을 단축하여 시스템의 전송 효율을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과 에너지 기반 사이클로스테이셔너리 검출 기법은 신호 검출에 소요되는 시간을 상당히 감소시키는 반면 시스템의 성능을 향상시킴을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.378-391
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• 2011

본 논문에서는 입력장치로 들어오는 수많은 시각정보 중 현 시점에서 가장 유용하다고 생각되는 정보를 인간의 상향식 주의시각에 기반하여 선택하는 시각정보 선택기법에 대해 소개한다. 제안하는 시스템은 색상, 명도, 방위, 형태 등 저수준의 공간특징 외에 시간특징으로서 움직임 정보와 3차원 정보인 깊이 정보를 추가적으로 사용함으로써 기존방법에 비해 정보 선택의 정확도를 높혔다. 움직임 정보 추출 시 발생할 수 있는 노이즈를 제거하기 위해 인간의 움직임 인지에 대한 연구결과를 이용하는 새로운 접근법을 사용하였으며, 입력 영상 내 객체들이 부분적으로 겹쳐있다거나 동일한 현저도를 가지고 있을 때에도 현저한 영역을 제대로 선택해낼 수 있도록 깊이 정보를 사용하여 유의미한 영역을 선별하고 우선순위를 부여하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 높은 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.91-100
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• 2014

본 논문에서 우리는 인간 동작 인식 기술을 카메라 기반, 추가적인 하드웨어 기반, 그리고 주파수 기반 기술들로 분류한다. 각 기술 항목에 대한 대표적인 기술사례들을 설명하고, 그들의 장점과 단점을 기술한다. 인간 동작 인식 기술에 대한 중요한 성능 이슈 항목을 정의하고, 소개된 인간 동작 인식 기술들을 정의된 성능 이슈 항목에 따라 분석한다. 분석 결과 카메라 기반 인간 동작 인식 기술들은 공통적으로 손쉽게 사용할 수 있고, 높은 정확도로 동작을 인식할 수 있지만, 비용적, 인지 범위 등의 단점이 있다. 이에 비해 추가 하드웨어 기반 동작 인식 기술들은 공간의 제약, 빛이나 소음 등의 영향을 받지 않거나 최소화하였지만, 사용자가 직접 착용을 해야 하는 단점을 가진다. 최근에는 이러한 문제점을 보완하고자 주파수 기반 동작 인식 기술들이 연구 및 개발 중에 있다. 이들은 공간의 제약을 줄이고, 추가적 장비 없이 쉽게 동작인식을 할 수 있지만 아직 상용화 되지 않은 초기 연구 단계이며, 다른 신호나 주파수가 정확도에 영향을 줄 수 있다는 단점이 있다.