• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.49-55
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• 2004

e-Learning의 효율적인 운영과 개발을 위해 미국을 중심으로 표준안(SCORM)이 마련되고 있다. 현재 제시되고 있는 SCORM의 학습객체는 교수자측면의 개발 용이성과 재사용성을 강조하고 있다. 때문에 본 논문에서는 학습자 측면의 다양한 학습기회를 제공해 줄 수 있으며, 학습자의 학습기록을 정의할 수 있는 SCC(Sharable Content Collection)를 제시한다. 또한 SCC를 지원하기 위해 SCORM에서 제시하고 있는 SCO(Sharable Content Object)의 개선방안을 제시하며, 효율적인 SCC를 구성하기 위해 가상강의를 component화 한다. 이러한 연구를 통해 기존의 학습객체 개선과, SCC를 바탕으로 e-Learning 개선된 모델을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.11-12
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• 2017

본 논문에서는 부류가 정해진 훈련 집합이 불필요한 온라인 학습 기반 추적 기법을 제안한다. 추적기의 학습을 위해 합성곱 신경망(convolutional neural network: CNN)을 이용하였다. 추적영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집함으로써 분류기 학습을 위한 비용을 감소시킬 수 있었고, 목표 영상에 적응적인 객체 모델을 생성할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.529-530
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• 2022

단어 카드나 그림을 통한 낱말 교육은 집중력과 주의력을 오래 유지하는 것이 어렵다. 유아들은 사물을 심상 혹은 이미지로 인식하는 성향이 있으므로 개념을 무리하게 주입시키기 보다는 감각적이고 입체적인 교육이 필요하다. 본 논문에서는 홀로렌즈와 객체 인식 기능을 이용한 낱말 학습 시스템 개발에 대해 설명한다. 이 시스템을 통해 사용자는 실제 객체와의 상호작용을 통해 낱말 학습이 가능하며, 한국어를 제외한 언어에도 적용하여 외국어 교육에도 효과적일 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.219-223
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• 2020

딥 러닝 기반 객체 탐지 및 영상처리 분야에서 모델의 인식률과 정확도를 보장하기 위해 다량의 데이터 확보는 필수적이다. 본 논문에서는 학습데이터가 적은 경우에도 인공지능 모델의 높은 성능을 도출하기 위해 전이학습 기반 객체탐지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 객체탐지를 위해 사전 학습된 Resnet-50 네트워크와 YOLO(You Only Look Once) 네트워크를 결합한 전이학습 네트워크를 구성하였다. 구성된 전이학습 네트워크는 Leeds Sports Pose 데이터셋의 일부를 활용하여 이미지에서 가장 넓은 영역을 차지하고 있는 사람을 탐지하는 네트워크로 학습을 진행하였다. 실험결과는 탐지율 84%, 탐지 정확도 97%를 기록하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.19-28
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• 2022

본 논문에서는 실시간 고성능 다중 객체 추적을 수행하기 위해 최적의 TBD (Tracking-by-detection) 메커니즘을 결정할 수 있는 Detector Scheduler를 제안한다. Detector Scheduler는 서로 다른 프레임 간의 특징량 차이를 측정하는 것으로 검출기 실행 여부를 결정하여 전체 추적 속도를 향상한다. 하지만, Detector Scheduler의 학습에 필요한 GT (Ground Truth) 생성이 어렵기 때문에 Detector Scheduler를 추적 결과만을 통해 학습 가능한 자가 학습 방법을 제안한다. 제안된 자가 학습 방법은 프레임 간의 객체 카디널리티와 객체 외형 특징량의 비유사도가 커질 때 검출기를 실행할 수 있도록 의사 레이블을 생성하고 제안된 손실함수를 통해 Detector Scheduler를 학습한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권2호
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• pp.91-98
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• 2023

인간-객체 상호작용 탐지는 객체 탐지와 상호작용 인식을 함께 풀어야하는 분야로 탐지 모델의 학습을 위해서 많은 데이터를 필요로 한다. 현재 공개된 데이터셋은 규모가 부족하여 데이터 증강 기법에 대한 요구가 커지고 있으나, 대부분의 연구에서 기존의 객체 탐지, 이미지 분할분야에서 활용하는 증강 기법을 활용하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인간-객체 상호작용 탐지 분야에서 활용하는 데이터셋의 특성을 파악하고, 이를 통해 인간-객체 상호작용 탐지 모델 성능 향상에 효과적인 데이터 증강 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 증강 기법에 대한 검증을 위하여 실험 환경을 구축하고, 기존의 학습 모델에 적용하여 증강 기법을 적용할 경우에 탐지 모델의 성능 향상이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.41-42
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• 2020

전 세계적으로 코로나 바이러스가 확산되면서 언택트 시대가 되었다. 언택트 시대에서는 대부분의 대면활동이 비대면으로 전환되고 있다. 전 세계적으로 열광중인 케이팝 댄스의 대중화를 위해 우리는 비대면으로 댄스 학습이 가능한 DETR 기반 객체탐지를 사용한 댄스 자세교정 연구를 제안한다. 본 논문에서 제안한 댄스 자세교정은 객체탐지에 DETR을 적용한 방식이다. DETR은 기존 객체탐지 모델에서 앵커박스, 바운딩박스 중복처리를 제거하는 NMS같은 휴리스틱한 방법을 사용하지 않고 트랜스포머를 통해 자동으로 학습하도록 만든 모델이다. DETR로 객체탐지를 한 후 강사와 사용자의 동작유사성을 샴 뉴럴 네트워크를 통해 계산한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.99-101
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• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.