• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.115-121
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• 2020

IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.935-941
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• 2020

사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.70-75
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• 2018

항공기에 장착하는 무장은 실제 항공기에 장착하기 전에 안전 분리가 이루어졌음을 검증하기 위해 지상에서 무장분리시험을 실시해야 한다. 본 연구에서는 더미유도탄으로 지상에서투하 안정성을 검증하기 위한 지상무장분리시험을 실시하였다. 지상무장분리시험의 필수장비인 무장분리장치는 공압으로 동작하며 압력이 크고, 오리피스 직경이 클수록 유도탄을 밀어내는 사출력이 크게 발생한다. 무장분리장치의 봄베 압력과 오리피스 직경을 변경하여 더미유도탄의 투하 움직임을 고속카메라로 계측하였고 투하변위, 투하속도를 분석하였다. 실제 비행하는 항공기에서 무장 투하 해석시 기초 데이터를 제공할 수 있고, 추후 개발되는 항공기 무장의 지상무장분리시험 수행시 유용할 것으로 생각한다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.66-74
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• 2018

최근 가상환경에서 몰입감을 늘리고 자유로운 상호작용을 제공하기 위한 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구는 특화된 센서나 장비를 요구하거나, 낮은 인식률을 보이고 있다. 본 논문은 정적 손 제스처와 동적 손 제스처 인식을 위해 카메라 이외의 별도의 센서나 장비 없이 딥러닝 기술을 사용한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 일련의 손 제스처 영상을 고주파 영상으로 변환한 후 손 제스처 RGB 영상들과 이에 대한 고주파 영상들 각각에 대해 덴스넷 3차원 합성곱 신경망을 통해 학습한다. 6개의 정적 손 제스처와 9개의 동적 손 제스처 인터페이스에 대해 실험한 결과 기존 덴스넷에 비해 4.6%의 성능이 향상된 평균 92.6%의 인식률을 보였다. 본 연구결과를 검증하기 위하여 3D 디펜스 게임을 구현한 결과 평균 34ms로 제스처 인식이 가능하여 가상현실 응용의 실시간 사용자 인터페이스로 사용가능함을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.219-225
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• 2021

배터리 패키지 방식은 안정성의 이유로 각형 패키지 방식이 선호되고 있으나 최근 파우치형 패키지의 안정성 검증에 따라 빠른 확대가 이루어지고 있다. 적층 공정을 이용한 파우치형은 공간 낭비를 줄일 수 있어 배터리 에너지 밀도가 높은 장점이 있으나 생산성이 낮은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 조명확산 최소화를 위한 백라이트 조명기구 개선, 스테레오 카메라 위치 관계 변위 모니터링을 위한 기준 확보, 렌즈 풀림 모니터링을 위한 기준 확보를 통하여, 에지 검출 알고리즘 정밀도, 패턴 알고리즘 정밀도, 모션 컨트롤러 재현율을 추출함으로써 위치 결정시의 정확성 및 신뢰성을 확보하는 시스템을 구현을 제안한다. 실험결과 제안한 시스템은 에지 검출에서는 평균 0.032mm, 패턴 알고리즘에서는 0.023mm, 모션 컨트롤러에서는 0.014mm의 오차범위를 보여주고 있어 위치 결정 기구의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있다.

• 동의생리병리학회지
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• 제34권4호
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• pp.191-200
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• 2020

The purpose of this pilot study was to examine the effect of tongue color change due to food ingestion on tongue diagnosis by both Korean Medicine doctors and digital tongue diagnosis system. In order to obtain objective and quantitative data, we used digital camera to collect the data. Prior to our investigation, we conducted a brief survey of 26 Korean Medicine doctors and found out that tongue diagnosis is frequently used and food-stained tongue could be commonly observed in clinics. Depending on their color, viscosity, and amount of intake, various foods caused stains with different colors and thicknesses. Also, duration and amount of food stain on tongue were different from person to person. Since coffee-stained tongue was the most frequently observed one in clinics according to the survey, we used coffee to evaluate the effect of food-stained tongue on tongue diagnosis. Korean Medicine doctors tended to interpret coffee-stained tongue as having yellow tongue coat but their judgement on tongue body color did not differ in spite of the coffee stains. Meanwhile, tongue diagnosis system algorithm tended to judge coffee-stained tongue as having normal but yellowish tongue coat and reddish tongue body. Altogether, food color on tongue can influence tongue diagnosis outcomes. Further research is needed in order to develop more efficient tongue diagnosis algorithm and digital medical service system.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1050-1057
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• 2020

실감형 360도 미디어는 기존 영상보다 고품질, 초대용량으로 영상의 크기가 크며, 다양한 렌더링 방식을 사용하여 기존방식으로 이미지 처리할 경우 영상인식 속도가 느려지는 문제가 있다. 또한, 실감형 360도 미디어의 특성상 특정 장소에서 카메라를 고정시켜 한 장면만 촬영하는 경우가 대부분이기 때문에, 모든 영상에서 특징정보를 추출할 필요가 없다. 본 논문에서는 실감형 360 미디어의 프레임 추출과정, 프레임 다운사이징, 구형 형태의 렌더링 과정을 거치고, 렌더링 과정에서 영상을 16개 프레임으로 분할 캡처하여 캡처된 프레임에서 객체 정보가 많은 중앙 부분에서 픽셀당 RGB 벡터와 딥 러닝을 이용하여 객체를 추출한 뒤, 객체 특징정보를 이용하여 대표 프레임을 선정하는 방법을 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권1호
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• pp.71-77
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• 2021

사물인터넷의 발달에 따라 IOT 장비의 보안 중요성도 더욱 가중되고 있다. 특히 사물인터넷의 특성 상 수십, 수백 개에 이르는 IP 카메라, 홈 IOT 장비, 다양한 측정 장비 등의 계정 관리는 시스템 관리자나 사용자들이 필수적으로 수행해야 하는 번거로운 작업이 되었다. 본 논문에서는 사물인터넷 상에 사용될 수 있는 다양한 장비들의 계정 관리를 체계적으로 설계하여 사용자에게 업무 효율을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 계정 관리의 주요 기능을 6 가지 기능으로 나누어 제공하고 기존의 시스템들보다 개선된 기술들을 적용하였다. 제안 시스템은 권위있는 기관의 인증 테스트를 성공적으로 통과하여 현재 실무 현장에 활용되고 있으며 향후 AI 기술을 적용한 스마트 계정 관리 시스템으로 개발 중이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.81-87
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• 2021

4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.39-44
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• 2022

본 연구의 목적은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 영상 내 객체의 종류, 위치, 절대 크기를 추출하고, 객체간 상대적 거리를 예측하며, 이를 이용하여 객체 간의 접촉을 감지하기 위한 내용이다. 객체의 크기 비율을 분석하기 위하여, CNN 기반의 Object Detection 알고리즘인 YOLO를 이용한다. YOLO 알고리즘을 통하여 2D 형태의 이미지에서 각 개체의 절대적인 크기와 위치를 좌표의 형태로 추출한다. 추출 결과는 사전에 저장된 동일한 객체의 명칭과 크기를 가지는 표준 객체-크기 리스트로부터 영상 내 크기와 실제 크기 간의 비례를 추출하며, 영상 내 카메라-객체 간의 상대적인 거리를 예측한다. 예측된 값을 바탕으로 영상에서 객체 간 접촉 여부를 감지한다.