• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.85-91
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• 2011

영화, 드라마와 같은 비디오에서 등장하는 인물을 검출하고 인식하는 기술은 일반 사용자를 대상으로 PVR(personal video recorder), 모바일 폰과 멀티미디어 공급자를 위한 얼굴 영상의 데이터베이스 관리와 같은 응용분야에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 비디오 등장인물을 자동으로 검색하는 얼굴검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 얼굴검출 기법은 크게 세 단계로 구성하였다. 첫 번째, 정지 영상을 생성한 후 장면전환점 검출단계, 두 번째, 색상정보를 이용한 얼굴검출 단계, 마지막으로 얼굴영역을 이용한 얼굴 특징점 검출단계로 구성하였다. 실험결과 다양한 환경에서 성공적으로 얼굴을 검출하였으며, 기존의 색상정보를 이용한 얼굴 검출기법보다 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.151-158
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• 2022

고가의 귀금속 촉매는 고분자 전해질 연료전지의 상업화에 걸림돌로 인식되어 저가의 비귀금속 촉매 연구가 활발하다. 본 연구에서는 Fe-N-C 촉매를 킬레이팅이 가능한 4가지 다른 질소 전구체 N,N,N',N'-detramethylethylenediamine(TMEDA), 1,2-ethylenediamine (EDA), m-dicyanobenzene (DCB), dicyandiamide (DCDA)를 이용하여 700, 800, 900, 1000 ℃에서 합성하였다. 촉매의 물리적 특성은 주사전자현미경, X선 회절분석기, 자동원소분석기를 이용하여 분석하였다. 이를 통해 촉매 표면 형태 및 원소의 분산도와 에너지 분산형 X-선 분광을 적용하여 Fe의 함량을 확인하였다. 또한 비금속 원소의 함량과 Fe의 담지 여부 등을 확인하였다. 전기화학적 특성은 순환 전압전류법과 선형주사전위법을 통해 촉매의 전기화학적 산소 환원에 대한 활성과 전자전달수 등을 분석하였다. 결과에 따르면 질소 전구체로 EDA를 사용하여 800 ℃의 소성온도에서 합성한 촉매가 가장 높은 산소 환원 활성을 보였다. 이 연구 결과는 고가의 귀금속을 대체하기 위한 노력에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.483-490
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• 2021

인공신경망을 이용해서 기존 곡을 학습시키고 새로운 곡을 생성하기 위해서는 전처리 과정으로 곡을 신경망이 인식할 수 있는 숫자로 변환해야 하며, 지금까지는 원-핫 인코딩이 사용되어 왔다. 본 논문에서는 음표 임베딩과 마디 임베딩을 제안하고 기존의 원-핫 인코딩과 성능을 비교하였다. 성능비교는 어떤 방식이 작곡가가 작곡한 곡과 유사한 곡을 생성하는지를 정량적 평가에 근거해서 수행하였으며, 평가방법으로는 자연어 처리 분야에서 사용되는 정량적 평가 방법들을 이용하였다. 평가결과 마디 임베딩으로 생성한 곡이 가장 좋았으며 그 다음으로 음표 임베딩이 좋았다. 이는 본 논문에서 제안한 음표 임베딩과 마디 임베딩이 원-핫 인코딩보다 작곡가가 작곡한 곡과 유사한 곡을 생성한 것으로서 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.341-349
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• 2021

최근 조명 산업이 중요한 분야로 인식되면서 PQR (Photonic Quantum Ring) 소자는 LED(Light Emitting Diode)를 대체할 수 있는 차세대 광원이 될 전망이다. 본 연구에서는 기존 연구와 유사한 결과를 검증하고, 소자의 광특성을 분석하기 위해 광섬유가 연결된 스테이지에 x, y, z 좌표를 입력하면 자동으로 이동하며, 또한, 소자에 광섬유를 근접시키는 NSOM (Near field scanning optical microscopy) 장치를 추가한 측정 시스템을 이용하여 소자의 광특성 실험과 공진 및 어레이 소자의 광특성 시뮬레이션을 통해 조명용 소자로 가능성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 메사와 홀 형태가 동시에 존재하는 메사 직경 40㎛, 홀 직경 3㎛의 소자를 제작하여 소자의 근접장으로 PQR 소자는 ㎂에서 동작하며, 메사와 홀 소자는 서로 독립적으로 구동됨을 관찰하였다. 위치에 따른 소자의 광파장 스펙트럼을 측정하여 메사와 홀 소자에 의한 커플링 현상을 처음으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.513-520
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• 2021

최근 학습, 교육 및 훈련으로 일컫는 이러닝 분야에서 교육(education)과 기술(technology)이 접목된 에듀테크(edutech)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 디지털 기기에서 자동으로 수집이 가능한 학습활동 데이터를 기반으로 학습자 개개인에게 맞춤형 학습을 제공하는 연구는 많으나, 오프라인 학습에서 추출하고 활용해야 할 데이터의 수집 연구는 적다. 이에 본 연구는 데이터 수집 연구를 위해 인공지능 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 교재 또는 문제지의 문항 검출 방법을 연구한다. 이는 교재 또는 문제지에 대한 디지털로의 변환작업 없이도 오프라인 학습활동 데이터를 수집·저장·분석하여 지능화 교육 서비스와 연계를 통해 오프라인 학습에서도 학습자의 개인 맞춤형 학습 서비스 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.33-42
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• 2022

기존의 지능형 지휘통제체계 연구에서는 지휘관의 전장 상황 질문에 대한 분석 결과를 지식베이스 기반 상황 데이터에서 정보를 추출하여 제공해주고 있다. 하지만, 다양한 표현의 자연어가 사용된 정·첩보를 문맥에 맞게 분석하는 것이 상황 분석에 있어 중요해지면서 인공지능을 사용한 전장 상황 분석 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전장 상황 분석용 인공지능 개발에 필요한 데이터 셋을 제공하기 위해 전장 상황 모의 시나리오 기반 가설 데이터 셋 생성 방법을 제안한다. 가설 데이터 셋은 실제 전장 환경이 고려된 모의 시나리오에서 전장 지식요소를 식별하여 생성한다. 먼저 후보가설을 생성하면 자동으로 단위가설이 생성된다. 단위가설을 조합하여 유사 식별 가설 조합을 만들고, 연관된 후보가설을 그룹화하여 집합가설을 생성한다. 제안하는 방법으로 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하기 위해 생성기 SW를 구현하였고, 생성기 SW로 가설 데이터 셋을 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-126
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• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.81-89
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• 2010

생물학 데이터 마이닝은 생물학 데이터의 볼륨이 급격하게 증가함에 따라 최근 주목받고 있다. 그리드 기술은 계산 자원과 데이터 공유와 활용을 가능하게 한다. 이 논문에서는 생물학 데이터 마이닝과 그리드 기술을 결합한 혼합형 시스템을 제안한다. 특히, 생물학 데이터 마이닝의 처리 효율성을 위해 결정 범위 조정 알고리즘을 사용한다. 우리는 이 알고리즘을 통해 빠르고 자동으로 신뢰할 만한 데이터 마이닝 인식률을 얻는다. 게다가 그리드 환경에서는 지리적으로 분산된 자원들을 연동하기 때문에 통신량과 자원 할당이 이슈가 된다. 우리는 동적 로드 밸런싱을 제안하고 그리드 기반 생물학 데이터 마이닝 기법에 적용한 다. 성능 평가를 위해 우리는 평균 처리 시간, 평균 통신 시간, 평균 자원 활용도를 측정한다. 측정 실험의 결과는 제안된 두 알고리즘을 적용한 우리의 기법이 처리 시간과 비용 측면에서 이점을 제공한다는 것을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.302-313
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• 2023

본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.117-122
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• 2023

사용자가 현재 응시하고 있는 위치를 자동으로 인식하는 응시점 추정과 추정된 응시점을 기반으로 객체를 탐지하는 기술을 활용한다면 사람의 시각적 행동을 파악하는데 더 정확하고 효율적인 방안이 될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 응시점을 중심으로 관심 영역을 생성하고 해당 영역 내에서 객체를 탐지하는 방안을 제시한다. 자세하게는, 삼차원 응시점을 추정한 후에 추정된 응시점을 기반으로 관심 영역을 생성하여 관심 영역 내에서만 객체 탐지가 이루어지도록 설계한다. 실험을 통해 일반적인 객체 탐지와 제안된 관심 영역 내 객체 탐지 성능을 비교한 결과, 프레임당 처리 시간은 각각 1.4ms, 1.1ms로 관심 영역 내 객체 탐지가 처리 속도 면에서 더 우수한 것을 확인할 수 있었다.