• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.179-180
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• 2024

영상에서 객체를 인식하는 다양한 알고리즘이 제안되고 있으며 인식된 결과를 통해 새로운 서비스를 사용자에게 제공하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 카메라를 탑재한 임베디드 기기에서 영상을 촬영하고 촬영된 영상에서 의자와 사람을 탐지하여 학습공간의 혼잡도를 분석하는 앱을 설계하고 구현하였다. 구현 과정에서 실험을 통해 실시간성 확보 여부와 의자를 통한 빈자리 분할이 가능하다는 것과 앱에서도 모니터링 할 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.937-940
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• 2020

본 논문은 AI 기술을 기반으로 텍스트 스크립트를 자동으로 인식하고 영상 합성 기술을 응용하여 텍스트 정보를 시각화하는 AI 아나운서 소프트웨어 연구에 대하여 기술한다. 기존의 AI 기반 영상 정보 전달 서비스인 AI 앵커는 텍스트를 인식하여 영상을 합성하는데 오랜 시간이 필요하였으며, 특정 인물 이미지로만 영상 합성이 가능했기 때문에 그 용도가 제한적이었다. 본 연구에서 제안하는 방법은 Tacotron 으로 새로운 음성을 학습 및 합성하여, LRW 데이터셋으로 학습된 모델을 사용하여 자연스러운 영상 합성 체계를 구축한다. 단순한 얼굴 이미지의 합성을 개선하고 다채로운 이미지 제작을 위한 과정을 간략화하여 다양한 비대면 영상 정보 제공 환경을 구성할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.598-600
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• 2023

CCTV가 범죄 예방 및 수사에 사용되는데, 수사를 위해 저화질 CCTV 영상에서 특정인의 얼굴 인식엔 어려움을 겪어 CCTV 본연의 역할의 희석된다. 따라서 본 논문은 저화질 영상을 고화질로 변환하여 얼굴 인식의 정확성을 높일 수 있는 알고리즘을 연구하는 것을 목적으로 한다. 기존에 연구된 인공지능 기반의 업스케일링 알고리즘을 분석하여 K-FACE 데이터셋에 적절한 모델을 제안한다. 이를 위해 2020년 이전과 이후의 AI 업스케일링 관련 연구를 비교 분석한다. 향후 제시된 모델을 대상으로 동일한 환경내에서 K-FACE 데이터셋을 학습시켜 통일된 기준의 지표 산출이 필요하다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1397-1411
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• 2020

목적 이 연구는 인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)에 대한 영상의학과 전공의들의 인식 및 의견을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2019년 6월 4일부터 7일까지 AI와 관련한 18개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 설문의 응답을 받았다. 모집된 결과를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 전공의 연차, 소속 병원의 위치 및 규모 등의 요인에 따라 분석하였다. 결과 총 101명(89.4%)의 전공의가 응답하였다. AI의 지식적 측면에서 응답자의 50명(49.5%)이 AI에 대해 평균 이상으로 공부하고 있으며, 68명(67.3%)이 AI 관련 용어에 대한 이해도가 평균 이상이라고 응답하였다. 또한 서울 및 경기 지역 응답자가 기타 지역 응답자에 비하여 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 높았으며, 4년차 전공의에 비해 1~2년차 전공의가 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 낮았다. AI 관련 연구에 참여해본 적 있는 전공의는 15.8%이었지만, 추후 연구 참여 의향이 있는 전공의는 90%에 달하였다. 전공의 들은 또한 학회 주도의 AI 교육 및 적극적 홍보를 원하고 있었다. 결론 영상의학과 전공의의 AI 교육 수요를 충족시키고, 의료 AI 시대의 영상의학과 의사의 역할을 제대로 알리기 위해 보다 많은 학회 차원의 노력이 요청된다.

• 한국기록관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.225-250
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• 2017

4차 산업혁명에 대한 관심이 고조되고 있다. 인공지능은 그 기반기술이며 핵심적인 기술이다. 기록관리 분야에서도 해외를 중심으로 효율적인 업무처리를 위해 인공지능이 도입되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저 인공지능의 개념을 제시 한 후, 인공지능이 태동되게 된 배경을 알아보았다, 또 인공지능의 다양한 분야에 대해 알아보고, 획기적인 사례를 중심으로 발전 과정을 살펴보았다. 다양한 영역에서 인공지능의 활용사례를 텍스트 분석, 영상인식 관련, 음성인식 관련하여 살펴보았다. 이 각각의 영역에서 기록정보서비스 측면에서의 적용 사례를 확인해보고, 지능형 기록정보서비스 모듈 구성 및 인터페이스 등 앞으로 기록관리 영역에서 가능한 활용 방안을 알아보고 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.138-154
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• 2019

본 연구에서는 미디어의 이용과 충족 이론을 토대로 소비자의 AI 스피커의 사용 행태를 탐색하였다. 이를 위해 AI 스피커 사용 경험이 있는 국내 소비자 330명을 대상으로 AI 스피커의 속성 인식과 이용의 동기적 요인을 도출하였다. 연구의 결과, 사용자의 AI 스피커 이용 동기 요인은 사회성 유지 및 현실 일탈, 정보습득 및 학습, 유희와 휴식, 유용성 추구의 4개 하위 차원으로 구성되는 것으로 나타났다. 또한, AI 스피커 사용자의 연령대는 주로 30대이며, 혁신적 성향이 높은 사용자로 확인되었다. 아울러, AI 스피커 사용 동기요인 중 사회성 유지 및 현실 일탈 요인은 성별과 연령에 따라서, 그리고 정보 습득 및 학습, 유희와 휴식, 유용성 추구 요인은 연령과 혁신성 수준에 따라 유의한 차이가 있었다. 본 연구는 AI 스피커의 특성을 반영한 사용자 이용 동기를 도출함으로써 향후 AI 스피커를 활용한 전략적 콘텐츠 운용 및 서비스 제공에 도움이 될 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1192-1195
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• 2021

본 연구는 'AI를 활용한 스마트 홈 서비스' 개발에 관한 것이다. 기존의 다양한 정보를 수집하고 제어하는 홈 IoT서비스에서 본 논문은 더 나아가, AI 기술을 바탕으로 사용자가 자신에게 맞는 형태로 스마트 디바이스들을 제어하여 홈 (Home)을 편리하게 제어할 수 있게 함과 동시에 사용자의 관여없이도 AI를 활용해 자동으로 홈의 상황을 인지하고 동작할 수 있는 P2M + M2M 기술 기반 홈 IoT 서비스를 구현하고자 하였다. 특히 사용자의 동작을 인식해 IoT 기반 기기들을 통합적으로 제어할 수 있도록 모션인식, 영상인식 기술 등 사용자를 인식하고 주변 환경 상태를 실시간으로 측정해 최적의 제어 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.77-82
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• 2022

GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.642-643
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• 2023

피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.