• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.25-27
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 발전으로 CCTV 카메라를 통해 획득한 영상 정보에서 객체의 이상행동을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 AI 기술들이 연구되었다. 위험 지역이나 보안 지역에는 범죄 예방 및 경계 감시를 위해 감시카메라가 설치되어 있는 경우가 다수 존재한다. 이러한 이유로 기업들에서는 감시카메라 환경에서 침입, 배회, 낙상, 폭행 같은 주요한 상황을 판단하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추적 방법을 사용한 실시간 이상 행위 분석 알고리즘을 제안한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권3호
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• pp.12-20
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• 2023

Deep learning-based anomaly detection technology is used in various fields such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. In particular, this technology is applied in various fields such as monitoring manufacturing equipment abnormalities, detecting financial fraud, detecting network hacking, and detecting anomalies in medical images. However, in the field of construction and architecture, research on deep learning-based data anomaly detection technology is difficult due to the lack of digitization of domain knowledge due to late digital conversion, lack of learning data, and difficulties in collecting and processing field data in real time. This study acquires necessary data through IoT (Internet of Things) from the viewpoint of monitoring for environmental management of architectural spaces, converts them into a database, learns deep learning, and then supports anomaly patterns using AI (Artificial Infelligence) deep learning-based anomaly detection. We propose an implementation process. The results of this study suggest an effective environmental anomaly pattern detection solution architecture for environmental management of architectural spaces, proving its feasibility. The proposed method enables quick response through real-time data processing and analysis collected from IoT. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, performance analysis is performed through prototype implementation to derive the results.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.697-712
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• 2017

최근 영화적 제작에서 필름과 애니메이션은 입체시각과 3D 댑스를 관객들을 위해 만들고 있다. 소비자 입장의 VR 기술의 성숙은 동시에 미디어 제작 추세를 3D 공간, 컴퓨터 게임에서 포르노 비디오 그리고 아카데미에 노미네이트된 VR 단편 'Pearl'에 이르기까지 박차를 가한다. 이 모든 작업들이 양안시차의 정도에 반응하는 우리의 눈이 뇌의 좌우반구에 영향을 받아 입체시를 이루는 입체 퓨전과 연관이 있다. 이는 인간의 정상 시각을 모방한 것이다. 하지만 실험적 작업에서는 3D 공간 제작이 바람직한 것만은 아니다. 본인의 추상 애니메이션 작품에서, 본인은 2D의 평평함과 장소의 혼돈성을 즐겨 사용한다. 이러한 점이 본인이 추상적 시각을 추구하는 부분이다. 내 앞에 있는 것과 무엇이 뒤에 있는지를 즉각적으로 이해할 수 없어서, 감상에서 요구되는 효과를 강화한다. 2015년에 큐레이터인 제프리 쇼(Jeffrey Shaw)가 나에게 아니마 믹스 비엔날레(2015~2016)를 위한 입체시각 작품 제작을 요구했다. 이것이 나로 하여금 어떻게 3차원에서 초결정적 공간보다 입체경이 장소적 시각의 혼돈을 성취하는가라는 질문에 대한 호기심이 일도록 만들었다. 그리고 연달아서, 어떻게 추상과 실험 움직임 이미지 실행이 입체경으로부터 새로운 시각과 네러티브 기회를 여는 해택을 얻을 수 있는가, 만약 유기적인 융합을 넘어서는 방법으로 사용된다면 말이다. 주목할 만한 작업은 전통성 내의 전형적인 예, 양안시에 대한 확장된 접근이 본 논문에서 논의될 것이다. 본고에서는 본인이 아니마믹스 비엔날레를 위해 작업한 반복 입체시 애니메이션 III=III의 간략한 소개와 예술가들이 관심가질 만한 기술, 즉 입체시와 관련된 더욱 실험적이고 확장된 작업방법에 대해 논할 것이다.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.394-401
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• 2018

Objectives: Augmented reality (AR) technology has become rapidly available and is suitable for various medical applications since it can provide effective visualization of intricate anatomical structures inside the human body. This paper describes the procedure to develop an AR app with Unity3D and Vuforia software development kit and publish it to a smartphone for the localization of critical tissues or organs that cannot be seen easily by the naked eye during surgery. Methods: In this study, Vuforia version 6.5 integrated with the Unity Editor was installed on a desktop computer and configured to develop the Android AR app for the visualization of internal organs. Three-dimensional segmented human organs were extracted from a computerized tomography file using Seg3D software, and overlaid on a target body surface through the developed app with an artificial marker. Results: To aid beginners in using the AR technology for medical applications, a 3D model of the thyroid and surrounding structures was created from a thyroid cancer patient's DICOM file, and was visualized on the neck of a medical training mannequin through the developed AR app. The individual organs, including the thyroid, trachea, carotid artery, jugular vein, and esophagus were localized by the surgeon's Android smartphone. Conclusions: Vuforia software can help even researchers, students, or surgeons who do not possess computer vision expertise to easily develop an AR app in a user-friendly manner and use it to visualize and localize critical internal organs without incision. It could allow AR technology to be extensively utilized for various medical applications.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.55-62
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• 2024

본 논문에서는 HMI 디스플레이를 활용하고 IoT 기술을 이용한 박막식 수경 재배 방식의 식물재배기를 제안한다. 기존의 식물재배기는 토양 기반의 재배로 관리가 어렵고, 개방된 재배 환경으로 인해 환경조건 최적화가 어려웠다. 또한 즉각적인 제어가 어려워 식물재배의 성장이 지연되어 식물재배에 대한 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, MCU와 센서를 연결하여 재배 환경을 구축하고, HMI 디스플레이와 연동하여 환경정보를 확인하고 빠르게 제어할 수 있게 구현하였다. 또한, 환경정보의 변화를 최소화하기 위해 케이스를 적용하였다. 박막식 수경 재배시스템 구현으로 토양에 관한 관리를 편하게 하였고 동작과 제어를 통해 기능성을 높였으며, 디스플레이를 통해 환경정보를 쉽게 파악할 수 있다. 기존 재배기와 수경재배기에서의 작물 재배 실험으로 성장이 빠른 효과성을 확인하였다. 향후 연구 방향으로는 재배 환경정보 전송 및 저장, 비전 카메라를 활용한 성장 정보를 연동하고 비교하여 생육 정보를 최적화할 것이다. 이를 통해 효율적이고 안정적인 식물재배할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.55-61
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• 2020

딥 러닝 기술의 발전과 컴퓨팅 파워 등의 개선으로 인해 비디오 기반 연구는 최근 많은 관심을 얻고 있다. 비디오 데이터가 이미지 데이터와 비교하여 가장 큰 차이는 비디오 데이터에는 많은 양의 시간적, 공간적 정보가 포함되어 있다는 점이다. 이처럼 비디오에 포함된 많은 양의 데이터로 인해 컴퓨터 비전 연구에 있어서 행동 인식은 중요한 연구 과제 중 하나이지만, 비디오와 같이 움직임이 있는 환경에서 인간의 행동 인식은 매우 복잡하고 도전적인 과제이다. 인간에 대한 여러 연구를 바탕으로 인공지능에서는 인간과 유사한 주의(attention)메커니즘이 효율적인 인식 모델이라는 것을 알게 되었다. 이 효율적인 모델은 이미지 정보와 복잡한 연속 비디오 정보를 처리하는 데 이상적이다. 본 논문에서는 이러한 연구배경을 기반으로, 비디오에서 인간의 행동을 효율적으로 인식하기 위해 먼저 인간의 행동에 주목한 후 비디오 행동 인식에 주의메커니즘을 도입하고자 한다. 논문의 주요내용은 두 가지 주의 메카니즘을 기반으로 컨볼루션 신경망을 이용한 새로운 3D 잔류 주의 네트워크를 제안함으로써 비디오에서 인간의 행동을 식별하고자 한다. 제안 모델의 평가 결과 최대 90.7%정도의 정확도를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.503-510
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• 2018

손상된 영상의 복원은 디지털 영상 처리기술이 등장하기 이전부터 시도되었던 근원적 문제이다. 컴퓨터의 연산 능력과 다양한 기술의 발전에 따라 손상된 영상을 복원하는 다양한 연구가 소개되었으나 그 결과는 사람에 의한 수동적 결과물과 비교하여 낮은 복원 결과를 보여 왔다. 최근 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network)의 발전으로 이미지 복원에 이를 적용한 다양한 연구가 소개 되고 있지만, 광범위한 영역이 손상된 경우 근접한 화소를 활용하는 방법으로 해결이 어렵다. 이와 같은 경우는 주변의 영상의 문맥적 정보를 통해 손상된 영역을 추론을 통한 복원이 필요하다. 본 논문에서는 심층 신경망 기술 중 하나인 적대적 생성신경망(GAN, Generative Adversarial Network)을 이용한 이미지 복원 네트워크를 제안한다. 제안하는 시스템은 이미지 생성 네트워크, 생성 결과 판별 네트워크로 구성 된다. 본 논문에서는 제안하는 방안을 통해 다양한 종류의 이미지를 복원함에 있어서 훼손된 영역의 추론을 통하여 자연스러운 영상 복원뿐 아니라 원본 영상의 질감까지 복원이 가능함을 실험을 통해 확인 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.667-670
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• 2005

보안과 감시에 대한 사람들의 관심이 높아지면서 무인화에 초점을 맞춘 CCTV(Closed-circuit Television) 시장이 형성되었고, 디지털 영상 압축 기술과 인터넷이 급격히 발전함으로써 인터넷 기반의 웹 카메라가 새롭게 등장하였다. 웹 카메라의 특징은 기존의 CCTV와 다르게 장소에 구별 없이 네트워크가 이루어지는 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 볼 수 있는 것이다. 그러나 시스템 관리자에게는 웹 브라우저에서 웹 카메라 서버로 접속된 사용자에게만 해당 카메라의 영상을 보여주는 웹 카메라의 방식은 불편한 단점이다. 이에 본 논문에서는 여러 영상을 단일화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 시스템 관리의 효율성을 높이기 위해 영상을 저장하는 기능 및 특정 시간에 저장이 이루어지는 스케줄링 기능을 구현 및 설계하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.332-346
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• 2022

Digital transformation represents one of the main obstacles facing several government, private, and non-profit sectors that help stabilize digital transformation in the Arabic region. One of the helpful ways to improve the level of freedom, productivity, and flexibility among employees to accept the BYOD approach is using their own devices to perform their work both in and outside the workplace. This study focuses to present the differences between the main three economic sectors, which represent the most important pillars of the economy in Saudi Arabia within the Kingdom's Vision 2030. BYOD also has great importance to the stakeholders for raising their awareness by expressing the implications, if the concept of BYOD is widely and correctly adopted. The study uses the diffusion of innovation (DOI) framework and quantitative analysis data to determine the main dimensions and important factors that help increase the awareness of the target audience. The number of participants in this study was 830, and the participants are mixing between the government, private, and non-profit sectors. The main findings showed a significant impact of several factors such as the importance of knowledge, ease of use, employee satisfaction, risk awareness, and attention to increase the level of acceptance in three main sectors study for using the BYOD approach widespread and professional use.

• 한국의류학회지
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• 제46권1호
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• pp.165-181
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• 2022

The fashion industry is creating innovative business models using artificial intelligence. To efficiently utilize artificial intelligence (AI), fashion data must be classified. Until now, such data have been classified focusing only on the objective properties of fashion products. Their subjective attributes, such as fashion brand sensibilities, are holistic and heuristic intuitions created by a combination of design elements. This study aims to improve the performance of collaborative filtering in the fashion industry by extracting fashion brand sensibility using computer vision technology. The image data set of fashion brand sensibility consists of high-end fashion brand photos that share sensibilities and communicate well in fashion. About 26,000 fashion photos of 11 high-end fashion brand sensibility labels have been collected from the 16FW to 21SS runway and 50 years of US Vogue magazines beginning from 1971. We use EfficientNet-B1 to establish the main architecture and fine-tune the network with ImageNet-ILSVRC. After training fashion brand sensibilities through deep learning, the proposed model achieved an F-1 score of 74% on accuracy tests. Furthermore, as a result of comparing AI machine and human experts, the proposed model is expected to be expanded to mass fashion brands.