• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
• /
• pp.317-318
• /
• 2020

언택트 문화가 활성화되면서 다양한 업체에서 홈트레이닝 어플리케이션이 출시되고 있다. 많은 어플리케이션이 관절 특징점 검출 기능을 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하지만, 자체 컨텐츠만 사용가능하다는 점에서 한계를 갖는다. 본 작품에서는 딥러닝 기반의 관절 특징점 검출기 및 특징 추출기를 결합하여 실시간 자세 유사도 측정기를 구현하였다. 목표영상 및 사용자의 관절 위치를 파악함과 동시에 관절 위치 정보에 대한 특징을 추출하여 자세 유사도를 실시간으로 점수화해 사용자에게 제공한다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.205-225
• /
• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.433-436
• /
• 2004

국내 건설산업에서 건설사업관리(CM)의 활성화 논의가 활발하게 진행되고 있는 가운데 최근 민간 및 공공부문에서 CM사업이 점차 증가하고 있는 추세이다. 공공부문의 CM사업은 강제사항이 아닌 임의사항인데도 불구하고 증가 추세를 보이고 있다는 것은 주목할 만한 특징이다. 공공부문 중 특히 지방자치단체 CM사업이 중앙정부에 비해 활발하게 발주되고 있으며, 본 연구의 목적은 최근 7년간 발주된 지자체 CM사례를 채택 동기의 관점에서 분석하여 주요 특징과 시사점을 도출하는 것이다. 지자체 사례를 중심으로 CM채택 동기에 대한 분석을 통해 특징과 시사점을 도출하는 것은 공공 발주자 CM수요의 특징을 이해하고 공공부문에서 CM활성화의 방향성을 모색한다는 측면에서 중요한 의의를 지닌다.

• 한국조경학회지
• /
• 제49권5호
• /
• pp.138-150
• /
• 2021

본 연구의 목적은 시민농장 활성화와 적극적 거버넌스형 체재의 대표적인 국가인 영국의 시민농장 활성화 배경과 특징을 분석하고, 사회·경제적으로 열악한 지역의 시민농장 활성화를 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 연구 방법으로 영국의 19세기 초반 이후 시민농장 관련 정책, 영국 셰필드의 시민농장 운영 체계 및 커뮤니티의 특징, 설문을 통한 시민농장에 대한 인식을 조사하였다. 그 결과, 1806년 일찍이 영국 시민농장 활성화를 위한 정책은 지방정부의 권한 이양과 용지매입을 시작으로 최근까지 지속적으로 관련 정책을 생산하고 있었다. 시민농장의 운영 체계는 적극적 거버넌스의 구조적 지원과 체계로 이루어지고 있었다. 흥미로운 것은 지방정부가 커뮤니티 활성화를 위한 전담 부서를 운영하고 있다는 것이다. 커뮤니티 단체는 권한 이양을 바탕으로 관리, 파트너십, 재원 마련, 모니터링 등을 주도하는 적극적 거버넌스 구조로 되어 있었다. 그러나, 사회·경제적 특징에 따른 시민농장의 활성화에 차이를 보였다. 사회·경제적 지수가 낮은 지역보다 높은 지역에서 높은 활성화 경향을 보였다. 그러나, 설문 조사 결과, 사회·경제적 지수가 낮은 지역에서 시민농장과 커뮤니티 활동 참여 선호에 대한 긍정적 응답이 높았다. 이에 사회·경제적으로 열악한 커뮤니티 활성화를 위해 Public-Community-Private-Partnership 체재 도입의 필요성을 시사하였다. 결론적으로, 공공부문의 커뮤니티 활성화 정책 지원과 지방정부의 용지매입을 가능케 하는 지속적인 정책, 적극적 거버넌스 체계를 위한 전담 부서 조직 및 커뮤니티 활성화 지원, 사회·경제적 차이에 따른 박탈감 해소를 선행으로 하는 시민농장 활성화를 통해 긍정적 혜택을 모든 이가 누릴 기회를 제공해야 한다. 그러나, 본 연구가 오랜 역사적 정책과 사회적 합의가 이루어진 영국의 사례를 바탕으로 하였기에 국내 도입을 위한 실현가능성의 한계 또한 예상되는 바이다. 그러나, 본 연구를 통해 실현가능성의 한계를 축소화하기 위한 시사점을 제공하기에 연구의 의미를 가진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
• /
• pp.292-294
• /
• 2002

본 연구에서는 영상에서 효과적인 에지 연결(edge linking)을 위하여 기존의 셀룰러 신경망 구조에서 두 가지 유형의 시냅스 구조를 고려한 활성화 특성을 제안한다 제시하는 모델에서 노드들간의 측면 연결에 의한 상호 작용은 노이즈에 의한 에지 및 영상에서 추출된 비최대점(non-maximum)의 에지를 억제할 문만 아니라, 특정 노드의 원형 이웃(circular neighborhood)으로 그려되는 특징들 간의 상호 연관도를 반영하여 에지의 연결 효과를 이를 수 있게 한다. 이러한 과정은 에지를 표현하는 벡터형식의 각 성분에 대한 활성화 특성으로부터 정형화된 에너지 함수로 모델링하고 이에 대한 최적화 과정으로써 구현될 수 있다.

• 정보와 통신
• /
• 제21권5호
• /
• pp.13-25
• /
• 2004

최근 텔레매틱스는 유비쿼터스 및 컨버전스라는 기술 패러다임의 특징을 대변하는 서비스로 인식되면서 크게 주목받고 있는 서비스이다 즉, DMB(Digital Multimedia Broadcasting), IMT-2000, 휴대인터넷서비스 및 개인 휴대통신 단말기의 발전, 지능형 교통시스템의 구축 등 기술 패러다임의 변화와 방송ㆍ통신의 융합, 새로운 서비스, 다양한 관련 산업의 컨버전스 등을 기반으로 궁극적으로 유비쿼터스 시대를 구체화할 최초의 서비스로 예상되고 있다.(중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
• /
• pp.287-292
• /
• 2007

본 연구에서는 동적 수신호 패턴에 대한 효과적인 인식을 위하여, 특징추출 단계와 패턴 분류 단계의 두 모듈로 이루어지는 복합형 신경망 모델을 제안한다. 특징추출 모듈을 위하여 고유의 특징표현 기법과 3차원 수용영역 구조의 CNN 모델을 제안한다. 이는 3차원 형식의 데이터로 표현되는 수신호 패턴으로부터 특징점의 공간적 변이뿐만 아니라 시간적 변이에 강인한 특징추출 기능을 제공한다. 패턴 분류 모듈에서는 효율적인 학습과 인식 기능을 위하여 수정된 구조의 GFMM 모델을 제안한다. 또한 학습패턴의 빈도를 고려한 활성화 특성과 학습 방법을 정의함으로써 기존의 GFMM 모델이 갖는 단점인 학습결과가 학습순서에 종속되는 특성과 비정상적 패턴 및 노이즈 패턴에 민감한 현상을 개선한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.149-156
• /
• 2005

전파를 이용한 통신이 활성화 되어 인터넷상의 네트워크에 연결하여 다양한 서비스가 제공되고 있는 현실에서 통신 서비스의 질을 높이기 위한 물체의 특징 점 탐지 및 추적의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 전파가 미치지 않는 음영 공간의 탐지와 추적을 위한 연구의 내용으로, Snakes 알고리즘을 이용하여 음영 공간을 탐지하고, 탐지된 음영 공간 내에서 어느 한 출발 지점에서 목표 지점까지의 경로를 추적하는 시스템의 기반을 제시하고자 하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.234-242
• /
• 2019

본 논문에서는 일정 크기로 자른 영상의 가운데 픽셀이 SIFT 특징점인지를 판별함으로써 SIFT 특징점을 추출하는 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network)를 제안한다. 이 네트워크의 데이터 세트는 DIV2K 데이터 세트를 $33{\times}33$ 크기로 잘라서 구성하고, 흑백 영상으로 판별하는 SIFT와는 달리 RGB 영상을 사용한다. 그라운드 트루스(ground truth)는 옥타브(scale, octave)를 0, 시그마(sigma)는 1.6, 간격(intervals)은 3으로 설정하여 추출한 RobHess SIFT 특징들로 구성한다. VGG-16을 기반으로 컨볼루션 층을 13개에서 23개와 33개로 점점 깊은 네트워크를 구성하고, 영상의 스케일을 증가시키는 방법을 바꿔가며 실험을 수행한다. 출력 층의 활성화 함수로 시그모이드(sigmoid) 함수를 사용한 결과와 소프트맥스(softmax) 함수를 사용한 결과를 비교하여 분석한다. 실험결과 제안한 네트워크가 99% 이상의 추출 정확도를 가질 뿐 아니라 왜곡된 영상에 대해서도 높은 추출 반복성을 가진다는 것을 보인다.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권9호
• /
• pp.20-26
• /
• 2019

ICT 기술의 발전과 스마트폰 보급의 활성화로 온라인 마켓을 통해 다양한 제품을 구매하는 구매 서비스가 활성화되고 있다. 특히 보관 및 배송 기술의 발전으로 인하여 보관기관이 짧은 식자재의 경우도 온라인을 통해 구매가 가능함으로써 오프라인 판매만을 수행하는 상가의 경우 매출이 감소되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 기존 오프라인 판매만 수행이 가능한 소규모 상가에서 전문적인 판매 지식 및 판매망이 없어도 구매 서비스를 통해 광고 효과 및 주문, 배달이 가능한 통합 솔루션을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자가 원하는 제품에 대한 이미지 검색을 통해 효율적으로 제품에 대한 정보를 카테고리별로 볼 수 있으며, 이로 인해 등록된 제품 판매처가 추가적인 광고가 없어도 효율적으로 판매가 가능하다는 장점이 있다.