• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.385-388
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• 2021

CNN 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 영상에서 돈사의 조명에 직접 노출된 돼지들이 노출 과다 현상에 의해 탐지되지 않는 문제가 여전히 남아있다. 이러한 문제점은 싱글 모델로서는 정확도 개선의 한계가 있어, 복수개의 모델을 이용한 모델 앙상블 기법을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 영상 처리 기법을 사용하여 생성된 상호 보안적인 데이터를 통해 학습된 두 개의 TinyYOLOv4 모델을 결합하면, 돼지 객체 탐지의 정확도가 하나의 TinyYOLOv4 모델에 비하여 획기적으로 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.749-752
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• 2021

오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에서 가장 구현하기 어려운 분야 중 하나는 추론이다. 근래 추론 분야에서 영상과 언어가 결합한 다중 모드(Multi-modal) 환경에서 영상 기반의 질의 응답(Visual Question Answering, VQA) 과업에 대한 AI 모델이 발표됐다. 얼마 지나지 않아 VQA 모델의 성능을 개선한 GVQA(Grounded Visual Question Answering) 모델도 발표됐다. 하지만 아직 GVQA 모델도 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 GVQA 모델의 성능 개선을 위해 VCC(Visual Concept Classifier) 모델을 ViT-G(Vision Transformer-Giant)/14로 변경하고, ACP(Answer Cluster Predictor) 모델을 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3으로 변경한다. 이와 같은 방법들은 성능을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.4
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• pp.467-472
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• 2013

Recently, the value of ICT-based medical devices, equipments, software and service development are is increased according to strengthening the convergence among ICT, medical technologies and services. This paper presents the new convergence business models by applying cloud service to medical industry. In order to develop the new convergence business models, we checked the validity and feasibility through analyzing the medical market environments such as medical data backup, medical regulation etc. and present the new convergence business models and the direction of commercial business models for customer acquisition, market expansion and competitiveness improvement. This study is to provide the guidelines for establishing the core capacity strengthening strategy and partnership cooperation strategy when we design a new convergence business models in various industrial fields.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.6
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• pp.141-152
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• 2012

This study is a comparatively analyzes innovation tools for developing appropriate business models according to the types of convergence. Firstly, it examines previous studies on the type of convergence, business models, and innovation tools. Based on the understanding of each topic through literature search, it introduces Convergence-Business-Innovation Tools Cube (CBI Cube) model with the concept of developing innovative business models by applying innovation tools under the condition of convergence. In order to quantify (concretize) the concept, we have compared the relative priority of innovation tools for developing business models to find component factors of CBI Cube model through the survey of an expert group by adopting DelPhi method and AHP method. From the result of this study, we expect to be able to make an easier approach to the development of innovative products, services and market as it allo ws to develop business models of value innovation beyond just benchmarking or simple imitation of existing business models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.19-20
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• 2019

서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출 모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.8
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• pp.295-300
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• 2015

In vocabulary recognition using an HMM model which models the prior distribution for the observation of a discrete probability distribution indicates the advantages of low computational complexity, but relatively low recognition rate. The Bayesian techniques to improve vocabulary recognition model, it is proposed using a convergence of two methods to improve recognition noise-canceling recognition. In this paper, using a convergence of the prior probability method and techniques of Bayesian posterior probability based on HMM remove noise and improves the recognition rate. The result of applying the proposed method, the recognition rate of 97.9% in vocabulary recognition, respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.546-548
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• 2022

최근 컴퓨터 비전 분야에서 Transformer를 도입한 연구가 활발히 연구되고 있다. 이 모델들은 Transformer의 구조를 거의 그대로 사용하기 때문에 확장성이 좋으며 large 스케일 학습에서 매우 우수한 성능을 보여주었다. 하지만 Transformer를 적용한 비전 모델은 inductive bias의 부족으로 학습 시 많은 데이터와 시간을 필요로 하였다. 그로 인하여 현재 많은 Vision Transformer 개선 모델들이 연구되고 있다. 본 논문에서도 Vision Transformer의 문제점을 개선한 Clustering CoaT 모델을 제안한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.2
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• pp.415-423
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• 2018

In recent years, Computer-based learning, such as machine learning and deep learning in the computer field, is attracting attention. They start learning from the lowest level and propagate the result to the highest level to calculate the final result. Research literature has shown that systematic learning and growth can yield good results. However, systematic models based on systematic models are hard to find, compared to various and extensive research attempts. To this end, this paper proposes the first TNT(Transitive Nested Triangle)model, which is a growth and fusion model that can be used in various aspects. This model can be said to be a recursive model in which each function formed through geometric forms an organic hierarchical relationship, and the result is used again as they grow and converge to the top. That is, it is an analytical method called 'Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence'. This model is applicable to various aspects. In this study, we focus on explaining the TNT model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.535-538
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• 2022

근감소증은 영양부족, 운동량 감소 그리고 노화 등으로 정상적인 근육의 양과 근력 및 근 기능이 감소하는 질환을 말한다. 근감소증은 보편적으로 유럽 근감소증 실무그룹분석(EWGSOP)에서 정의한 측정 방법을 따른다. 본 논문에서는 근감소증 진단을 위한 영상 분할 모델을 개발하고 외부검증하는 방법에 대해서 제안한다. 우리는 CT 영상에서 L3 영역을 선별하여 자동으로 근육, 피하지방, 내장지방을 분할할 수 있는 인공지능 모델을 U-Net을 사용하여 개발하였다. 또한 모델의 성능을 평가하기 위해서 분할영역의 IOU(Intersection over Union)를 계산하여 내부검증을 진행하였으며, 타 병원의 데이터를 이용하여 같은 방법으로 외부검증을 진행한 결과를 보인다. 검증 결과를 토대로 문제점과 해결방안에 대해서 고찰하고 보완하고자 했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.