현재 진행되는 고령화 및 인구절벽으로 대표되는 인구구조적 문제는 한국군 경계임무에 심각한 도전이 되고 있다. 본 연구의 목적은 AI모델을 적용해 군 경계체계를 지능화하는 것이다. 본 연구를 통해 제4차 산업혁명과 그 핵심이 되는 인공지능 알고리즘의 의의가 경계근무 상황실 내에서의 단순작업을 기계화하여 작업효율을 극대화하는 것임을 실증한다. 하나의 완성된 시스템으로서 군경계체계를 개발하기 위해, 지능화·자동화된 군(軍) 경계체계라는 목표로부터 필요한 인공지능 기술인 다중 객체 추적(multi-object tracking, MOT) 기술을 선택한다. 또한 체계 사용자의 접근성 및 체계 이용의 효율성을 담보하기 위해서는 데이터 시각화(data visualization)와 사용자 인터페이스(user interface)를 꼽았다. 이 추가 요소를 결합하여 하나의 유기적인 소프트웨어 애플리케이션을 구성한다. CCTV 영상 데이터 수집한 장소는 00부대 제1정문 및 제2정문에 설치된 CCTV 카메라이며, 지통실의 협조 아래 영상 수집을 진행하였다. 실험결과를 통해 경계체계를 지능화·자동화시켜 더 많은 정보를 경계체계 운용인원에게 전달할 수 있음을 보였다. 그러 나 여전히 개발된 소프트웨어 경계체계 역시 한계점이 존재한다. 이를 설명하여 군 경계체계 개발의 향후 방향성을 제시한다.
몇 년 전 코로나가 발병하면서 화상 회의, 전자 문서 작업이 많아지게 되었고 이 때문에 현대인들의 하루 일과 중에서 컴퓨터 작업을 하는 비중이 증가하고 있다. 하지만 오랜 시간 동안 잘못된 자세로 컴퓨터 작업을 하는 사람들이 많아지게 되면서 시력 저하, 거북목증후군 환자들이 늘고 있다. 최근까지도 자세 교정을 위한 연구들이 많이 발표되고 있지만 대부분은 사용자가 장비를 착용하여 자세 교정을 해야 하므로 사용자가 불편함을 겪을 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 초음파 센서 장치를 이용하여 컴퓨터 모니터와 사람 사이의 최소 거리 접근을 방지하기 위한 자세 교정 센서 시스템을 제안한다. 그리고 이때 최소 거리 시 울리는 경고 알람 중 오류 알람을 최소화하는 알고리즘도 함께 제안한다. 이는 초음파 센서 장치를 이용하기 때문에 몸에 기기를 부착하지 않고도 자세 교정을 할 수 있으며 사용자의 불편함을 해소할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 실험 결과에서 거리 측정 시 발생한 잡음을 제거하여 오류 알람을 줄임으로써 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.
200MHz 응향광변조기 (AOM: Acousto-Optic Modulator)는 제 2고조파(SHG: Second Harmonic Generation)녹색 레이저와 함께 DVDR(Digital Video Disk Recorder)에 적용되어 고밀도 광기록용으로 사용되었다. 이러한 고밀도 광기록 장치로써 사용되기 위해서는 고출력 레이저의 사용이 필수적이며, 레이저 빔이 통과하는 각 광학 소자들의 코팅막은 고출력 레이저 빔에 대해 높은 레이저 damage threshold를 가져야 한다. AOM의 음향공학재료로 사용되는 $TeO_{2}$단결정에 코팅막의 종류 및 증착조건을 변화시키며 E-beam 증착법으로 A/R코팅 시편을 준비하였다. 0.55W의 입력 power를 갖는Ar레이저를 사용하여 코팅의 광손상 정도를 확인하였다. $AI_{2}O_{3}$막에 비해 $ZrO_{2}$와 $SiO_{2}$막을 사용한 경우 레이저 damage threshold는 크게 향상되었다. 또한 AOM모듈을 제작 후 구동회로와 연결하여 약 20mW의 SHG power를 입력시키며 출력 power long term안정성을 측정하였다.
Park, Jonghyuk;Park, Dohyun;Hyun, Donghwan;Na, Youmin;Lee, Soo-Hong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권1호
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pp.1-8
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2022
본 논문에서는 실시간 객체 탐지(Real-time Object Detection)가 가능한 YOLOv4 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용한 객체 추적(Object Tracking) 기술을 활용하여 CCTV 영상 이미지 기반의 화재 탐지 시스템을 제안한다. 화재 탐지 모델은 10800장의 학습용 데이터로부터 학습되었으며 1000장의 별도 테스트 셋을 통해 검증되었다. 이후 DeepSORT 알고리즘을 통해 탐지된 화재 영역을 추적하여 단일 이미지 내의 화재 탐지율과 영상 내에서의 화재 탐지 유지성능을 증가시켰다. 영상 내의 한 프레임 혹은 단일 이미지에 대한 화재 탐지 속도는 장당 0.1초 이내로 실시간 탐지가 가능함을 확인하였으며 본 논문의 AI 화재 탐지 시스템은 기존의 화재 사고 탐지 시스템 보다 안정적이고 빠른 성능을 지니고 있어 화재현장에 적용 시 화재를 조기 발견하여 빠른 대처 및 발화단계에서의 진화가 가능할 것으로 예상된다.
이 연구의 목적은 자율 주행 차량의 체화된 에이전트가 '감탄사'를 사용하여 감정 표현을 드러낸 대화 상호작용을 할 경우 사용자 경험에 어떠한 효과를 나타내는지 확인하는 것이다. 감탄사 포함 유무와 대화 유형(과제 중심적 대화 vs. 관계 중심적 대화)의 조건에 따라 실험을 설계하였다. 온라인 실험으로 각 조건별로 4가지 대화 시나리오영상을 시청한 후, 해당 에이전트에 대한 친밀도, 호감도, 신뢰도, 사회적 실재감, 지각된 의인화, 향후 이용 의도를 측정하였다. 분석 결과, 에이전트가 감탄사를 사용할 경우 두 대화 유형 모두에서 사회적 실재감의 주 효과가 나타났다. 에이전트가 감탄사를 사용하지 않을 경우 과제 중심적 대화 유형에서 신뢰와 향후 이용 의도가 높았다. 에이전트가 감탄사를 사용하여 감정적 표현을 더하는 것은 사회적 실재감을 높이는 효과는 발견했지만, 다른 사용자 경험 요인에 대한 영향은 나타나지 않았다.
포스트 코로나 이후 스포츠, 체육, 피트니스 등의 언텍트 환경기반 서비스가 확장되면서 VRAR 기술이 접목된 실감 콘텐츠의 요구가 확대되고 있다. 주요한 핵심기술은 센서기술을 통한 이용자 실감 데이터 제공 및 분석, 동작 인식 센서를 통한 이용자 신체 움직임 감지 및 신체 골격 포인트 지점의 실시간 측정, 다중접속 실시간 영상, AI 트레이닝 등의 다양한 기술이 활용되고 있다. 이에 본 연구는 실내기반 비대면 환경의 체육, 스포츠, 피트니스 등에 필요한 실감 콘텐츠에 관한 개발 사례 연구로 동작 인식 센서기술을 활용하여 실감 콘텐츠 개발에 필요한 측정평가 기획접근을 통하여 신체측정 실감 콘텐츠 개발 사례를 제시하였다. 실감 콘텐츠 기획은 테스트를 통해서 측정평가 기능을 활용할 수 있는 범위 안에서 전문가의 자문내용을 바탕으로 측정평가 항목을 수립하였고 실감 콘텐츠의 평가 측정 요소로 반영하여 개발에 적용하였다. 해당 연구는 스포츠 및 체육 교육 분야의 비대면 실감 콘텐츠 연구의 참고사례 및 해당 콘텐츠를 개발하고자 하는 산업체의 기획접근 참고내용으로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 VVC의 LMCS에서 휘도 신호 매핑 방법의 부호화 효율을 향상시키기 위한 휘도 신호 매핑 함수 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 LMCS에서 지역적 특징을 반영하기 위하여 사용하는 지역적 공간 분산에 합성 곱 신경망의 어텐션 맵을 곱하여 인지 지각적 특징을 추가적으로 반영한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI (All Intra) 조건에서 VVC 표준 실험 영상의 A1, A2, B, C, D 클래스를 이용하여 VTM-12.0과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험 결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM-12.0 대비 BD-rate 성능 관점에서 휘도 성분이 평균 -0.07%의 성능 향상을 보이고, 부/복호화 시간은 거의 동일하다.
디지털 사회를 위한 AI와 빅데이터 시대의 컴퓨팅 사고는 컴퓨터가 실행할 수 있는 방식으로 우리가 해결하고자 하는 문제와 솔루션을 표현하는 일련의 문제해결 방법을 의미한다. 컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학의 기본 개념을 도출함으로써 문제를 해결하고 시스템을 설계하고 인간의 행동을 이해하는 것으로, 학생들에게는 어려운 문제와 애매한 퍼즐을 맞추는 접근법이다. 본 논문에서 우리는 컴퓨팅 사고를 댄스 동작과 융합하여 학생들이 문제를 해결할 수 있는 수업 모델을 개발하였다. 개발된 수업 모델을 가지고 ◯◯대학교 1학년 예비교원 93명을 대상으로 1학기 동안 수업한 결과, 수업 참가자들은 비디오 수준의 만족스러운 알고리즘을 만들어 냈다. 또한, 제안된 모델이 수업 참여 학생들의 컴퓨팅 사고 이해에 크게 기여함을 알 수 있었다.
최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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