본 논문에서는 콘크리트 균열 이미지 데이터셋을 효율적으로 얻기 위한 합성곱 신경망 네트워크 학습 기반의 데이터 증강기법을 제안한다. 실제 콘크리트 균열 이미지는 정형화된 형태가 없고 복잡한 패턴을 지니고 있어 얻기 어려울 뿐만 아니라, 데이터를 확보할 때 위험한 상황에 노출될 우려가 있다. 이러한 상황에 노출된 데이터셋 수집 문제를 본 논문에서는 벡터와 두께 기반의 데이터 증강 기법을 통해 비용과 시간적 측면에서 효율적으로 해결한다. 또한 제안한 방법을 효율성을 입증하고자 U-Net기반의 균열 검출을 통해 다양한 장면에서 실험을 진행했고, IoU 정확도로 측정했을 때 모든 장면에서 성능이 향상되었다. 콘크리트 균열 데이터를 증강하지 않았을 경우 잘못 예측된 경우의 비율이 약 25%였으나, 우리의 방법을 통해 데이터 증강을 했을 경우 잘못 예측된 비율이 3%까지 감소하였다.
합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.
영상처리 기반으로 의료영상을 분석하는 기법은 정상 환자와 비정상 환자를 분류, 병변 검출 및 장기나 병변의 분할 등에 사용되고 있다. 최근 인공지능 기술의 비약적 발전으로 의료영상 분석 연구들이 딥러닝 기술을 활용하여 시도되고 있다. 의료영상은 학습에 필요한 데이터를 충분히 모으기 어렵고 클래스별 데이터 수의 차이 때문에, 딥러닝 모델의 성능을 올리는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며, 이 중 하나가 학습 데이터를 증강하는 것이다. 본 종설에서는 회전, 역상, 밝기 변화 등과 같은 영상처리 기반의 데이터 증강, 적대적생성네트워크를 활용한 데이터 증강, 그리고 기존 영상의 속성들을 섞는 등의 최신 데이터 증강 기법을 알아보고, 의료영상 연구에 적용된 사례들과 그 결과를 조사해 보고자 한다. 끝으로 데이터 증강의 필요성을 고찰하고 앞으로의 방향을 짚어본다.
4차산업혁명으로 가상현실과 증강현실 기술이 발전하고 코로나-19 이후 가상현실과 증강현실 기술 이용이 증가하고 있고 다양한 환경에서 활용되고 있다. 특히나 가상현실 기술은 다양한 교육분야에 활용이 가능하고 교육현장에서 가상현실에 대한 인식 및 가상현실 활용시 학습 만족도와 문제해결역량 그리고 자기주도학습능력에 대해 분석하였다. 가상현실에 대한 인식과 학습 만족도는 유의수준 0.001, 문제해결역량은 학습 만족도와 자기주도학습능력이 유의수준 .0.05 수준에서 유의한 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다.
유비쿼터스 컴퓨링과 네트워킹 환경이 준비됨에 따라 교육 분야에서도 새로운 환경에 적합한 교육학습 시스템에 대한 준비가 필요하다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 단순히 새로운 기술을 교육학습 분야에 적용하는 것이 아니라 사고방식과 대상을 바꾸는 패러다임의 전환이 필요하다. 분야에서는 유비쿼터스 환경을 단계적으로 적용하여야 한다. 기존의 e-learning에서는 지능시스템이 교육학습 분야에 적용될 수 있는 부분이 한정되어 있었다. 그러나 유비쿼터스 맞춤형 학습 시스템을 구축할 수 있는 기본 환경이 제공하기 위하여 유비퀴터스 환경의 하부 단위에서 증강현실(augmented reality) 기술, 지능형 학습 기술들을 도출하고 적용 방법을 제안한다.
디자인 분야에서 온라인, 모바일을 통한 융합교육의 보급이 빠르게 확장되고 있다. 특히 증강현실 기술을 응용한 교육 프로그램 개발이 점차 널리 사용되고 있다. 이 글은 우선, 증강현실 기술의 현재 상태와 장점을 검토함으로써 교육 응용 분야에서 증강현실의 필요성을 강조한다. 둘째, 필자는 새로운 유형의 교육 시스템인 "AR + E" 교육 클라우드 플랫폼 시스템을 제안한다. 이 시스템은 일반 종이 교과서, 범용 휴대용 이동 단말기와 APP 등 3가지로 구성된다. 본 연구는 자동차 정비 전공 학생들을 대상으로 하여 "AR + E" 교육 시스템의 유용성 및 성능 실험을 통해 "AR + E" 시스템이 학습 효과에 미치는 영향 연구 조사하였다. "AR + E"시스템은 전통적인 학습 그룹과의 비교 실험을 통해 AR 대화식 미디어를 사용하여 학습자의 학업 성과를 향상시킬 뿐만 아니라, 재미와 참여도 및 연속성을 향상시키는 결과를 얻게 되었다. 끝으로, 사용자 경험, 행위와 기호에 대한 관찰과 인터뷰를 통해 AR 기반 교육 프로그램 소프트웨어를 디자인하고 개발하여 제안하고 있다.
AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.
기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.
본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.
본 연구는 증강현실 활용 역사 독서가 초등학생들의 역사 독서 몰입, 역사 흥미 및 역사 지식 습득에 미치는 영향과 증강현실 활용 독서에 대한 인식을 탐색하였다. 연구를 위해 증강현실 콘텐츠가 포함된 역사책과 증강현실 콘텐츠가 제외된 동일 책을 초등학교 3, 4학년생으로 구성된 실험집단(15명)과 통제집단(15명)에게 제공하였다. 실험 후 역사 독서 몰입, 흥미 및 지식수준에 대한 검사를 실시한 결과 증강현실 활용 독서가 역사 독서 몰입과 역사 흥미 향상에 긍정적인 효과가 있었으나, 역사 지식 습득에서는 유의한 차이가 발견되지 않았다. 또한 학습자들은 증강현실을 통해 공부하는 과정이 즐겁고 재미있다고 인식하였으며, 재미와 흥미를 유발하는 캐릭터, 소리, 현실감 있는 모션, 선명한 3D가 나오는 증강현실 콘텐츠를 선호하였다. 학생들이 선호하는 증강현실 콘텐츠는 재미있는 캐릭터, 긴 동영상과 자막, 그리고 오랫동안 스마트기기를 들지 않고 증강현실 영상을 볼 수 있는 형태 등이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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