• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.305-314
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• 2017

최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.591-597
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• 2022

최근 데이터셋을 효율적으로 구축하는 방법으로 데이터 증강 기법과 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 대표적인 데이터 증강 기법은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network:GAN)을 활용하는 방법이며, 이는 생성자와 판별자를 서로 경쟁 학습시킴으로써 진짜 데이터와 유사한 데이터를 생성해내는 기법이다. 그러나, GAN을 학습할 때 환경 및 진행 정도에 따라 생성되는 유사 데이터 중에서 픽셀이 깨지는 파손 영상이 발생하는 경우가 있으며, 이러한 영상은 데이터셋으로 활용할 수 없고 학습 시간을 증가시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 GAN 학습 과정에서 생성되는 영상 데이터의 히스토그램을 분석하여 이러한 파손 영상을 선별해내는 알고리즘을 개발하였으며, 기존 GAN에서 생성되는 영상과 비교해 본 결과 파손 영상의 비율을 33.3배(3,330%) 감소시켰다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.31-37
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• 2022

본 논문은 일상생활에서 흔히 들을 수 있는 소리(비명소리, 박수 소리, 여러 명의 박수 소리, 자동차 지나가는 소리, 배경음 등)를 감지하는 음향 인식을 위하여, 신호처리 및 딥러닝을 적용하는 연구에 관한 것이다. 제안된 음향 인식에서는, 인식 정확도의 향상을 위해서 음향 파형의 스펙트럼, 음향 데이터의 증강, 2차원(2-D) 이미지 변환에 관한 기술들이 사용되었고, 예측의 정확도를 향상을 위한 앙상블 학습, Convolution Neural Network(CNN) 딥러닝 기술들이 적용된다. 제안된 음향 인식 기술은 실험을 통해 다양한 음향을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.313-315
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• 2017

최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.139-147
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• 2022

본 연구에서는 증강현실 기술을 이용하여, 화학에 입문하는 사람이 화학 학습에 필요한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 모바일 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 2차원 형태의 그림을 인식해 화학 구조를 3차원의 개체로 증강 시켜 사용자의 화면에 보여주고, 이와 관련된 다분야의 정보를 동시에 제공하는 서비스를 활용해 새로운 화학 학습 경험을 제공하는 점이 특징이다. 이를 위해 별도의 시스템과 콘텐츠를 구성하였고, 안전하고 실시간적인 데이터 관리를 위해 로그인 API와 실시간 데이터베이스 기술을 사용하였으며, 이미지 인식 및 3차원 개체 증강 서비스를 위해 이미지 트래킹 기술을 사용하였다. 본 연구를 통한 결과는 실험을 통해 유의미한 결과를 도출하였다. 향후 연구에서는 화학 구조 데이터 라이브러리를 사용하여 효율적으로 데이터를 불러오고 출력할 수 있도록 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.67-74
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• 2023

금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.363-367
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• 2009

본 논문에서는 증강현실 환경에서의 장난감 블록 타입의 가상 객체 결합을 위한 큐브형 사용자 인터페이스(CUI)를 제안한다. 가상 객체 결합에 의한 새로운 객체 생성은 다양한 증강현실 콘텐츠의 효과적 구성을 가능하게 한다. 하지만 대부분의 GUI 방식은 오랜 학습시간을 요구하거나 사용자의 행위와 제공되는 인터페이스 간에 직관성이 결여되어 있다. 증강현실 인터페이스들의 경우에도 주로 한 손 상호작용만을 지원하기 때문에 객체 간 결합의 특성을 크게 고려하지 않고 있다. 따라서, CUI 는 증강현실 환경에서 가상 장난감 블록 모델의 결합을 위한 조작도구인 감각형 큐브를 제시한다. 다수 마커, 자석, 그리고 버튼이 부착된 감각형 큐브는 가상 객체의 자유로운 회전, 결합, 그리고 버튼 입력을 지원한다. 또한 본 논문에서는 CUI 기반의 두 가지 양 손 결합 상호작용 기법을 제안한다. 첫째는 가상 객체의 3 차원 위치조정이 가능한 스크류 드라이빙 결합 방식이며 둘째는 시각적 안내를 지원하는 빠르고 직관적인 블록 조립 결합 방식이다. 제안하는 인터페이스는 교육, 오락, 그리고 디지로그북 콘텐츠 등을 구성하기 위한 저작 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.123-131
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• 2019

본 연구에서는 CT 영상의 대퇴골 부위를 해부학적으로 의미 있게 변형하여 CT 영상의 대퇴골 영역을 분할하기 위한 컨벌루션 신경망(CNN)의 훈련 데이터를 증강하는 방법을 제안한다. 먼저 CT 영상으로부터 삼차원 삼각형 대퇴골 메쉬를 얻는다. 그 후 메쉬의 국소부위에 대한 기하학적 특성을 계산하고, 군집화하여 메쉬를 의미 있는 부분들로 분할한다. 마지막으로, 분할한 부분들을 적절한 알고리즘으로 변형한 뒤, 이를 바탕으로 CT 영상을 와핑하여 새로운 CT영상을 생성하였다. 본 연구의 데이터 증강 방법을 이용하여 학습시킨 딥러닝 모델은 기하학적 변환이나 색상 변환 같이 일반적으로 사용되는 데이터 증강법과 비교하여 더 나은 영상분할 성능을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.163-168
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• 2015

지적 장애학생을 대상으로 하는 기존의 주입 및 일방적 학습 방법은 특수교육 성과에서 큰 한계를 노출하고 있다. 따라서 본 연구에서는 증강현실 기술과 다양한 사용자 인터랙션 기술을 활용하여 학습자 스스로가 콘텐츠를 조작하고 다양한 영상콘텐츠를 접하면서 학습에 몰입할 수 있는 디지털 마이크로 미러 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 상용화하여 특수교육 현장에서 수행한 전문가 검증 결과, 본 논문에서 제안한 시스템은 몰입감을 높여 학습효과를 증진시킬 수 있다는 점에서 특수교육에 매우 유용하다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.698-699
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• 2016

본 논문에서는 열차 정비 사고를 예방하기 위한 정비교육 시뮬레이션 시스템을 설계하고자 한다. 현재 운용되고 있는 철도관련 시뮬레이터 현황에 대해 분석하고 학습효과를 높이기 위해 열차 장치에 대한 기본 개념과 장치 정비 절차를 직접 학습할 수 있는 두 가지의 파트로 구성되며 두 번째 파트에는 교육공학 이론을 적용하여 VIEW모드와 TEST모드로 나누어 공부와 평가를 통해 학습할 수 있도록 설계하였다. 정비 교육 시뮬레이션이 운용된다면 안전한 상황에서 실무경험 능력 향상에 도움이 되는 학습을 할 수 있으며 정비교육에 대한 운영비용도 절감되는 효과를 기대할 수 있다.