• 대한화장품학회지
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• 제50권2호
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• pp.119-129
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• 2024

인체 피부 림프계는 간질액을 배출하고 면역 시스템을 활성화하는 중요한 역할을 한다. 자외선과 자연적인 노화와 같은 환경 요인들은 종종 이러한 림프관의 구조적 변화를 일으키며, 이로 인해 피부 기능 장애를 발생시키기도 한다. 그러나 이러한 연구를 위한 동물 실험 대체 방안이 없기 때문에 여전히 연구를 진행하기엔 적합하지 않은 제한 사항들이 존재한다. 인체 피부 림프계를 더 잘 이해하고 림프관 형성에 관련된 분자 및 생리학적 변화를 조사하기 위해, 생체 모방 미세유체 플랫폼인 'skin-lymph-on-a-chip'을 제작하여, 새로운 체외 인체 피부 림프 모델을 개발하였다. 간단히 말해, 이 플랫폼은 체외에서 분화된 일차 정상 인간 표피 각질형성세포(NHEKs)와 피부 림프 내피세포(HDLECs)를 공동 배양하는 것을 의미한다. 약 500 시간 동안 자연 발효를 통해 확보하고 집약된 인삼 뿌리 추출물인 Lymphanax^TM의 림프관 형성 효과를 평가하기 위해 해당 시스템에 적용하였고, 분자 수준 요인들의 변화는 딥러닝 기반 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 결론적으로, Lymphanax^TM는 skin-lymph-on-a-chip에서 건강한 림프관 형성을 촉진하였고, 그 성분들이 칩내에서 분화된 NHEKs를 거의 침투하지 않는 결과를 통해, HDELCs에 간접적으로 영향을 미쳤음을 확인하였다. 전반적으로, 이 연구는 기존과 차별화된 체외 인체 피부 림프모델 시스템의 확보와 더불어 이를 통한 Lymphanax^TM의 림프 활성화 효과에 대한 새로운 관점을 제공한다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.13-26
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• 2024

멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.323-338
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• 2023

셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.57-74
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• 2022

최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.261-282
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• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.245-259
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• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.309-309
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• 2018

기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권7호
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• pp.8-13
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• 2019

최근 4차 산업혁명 시대 흐름에 발맞추어 인공지능을 이용한 자동화 기술을 다양한 산업현장에 적용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 정부의 주 52시간 근무제 도입으로 기업들은 인력 운영의 어려움이 가중되고 있어, 효율적인 인력 운영을 위해 사무환경 자동화를 위한 RPA(Robotic Process Automation)에 관심을 두고 은행, 보험, 카드사 등에서 Back-Office 업무 위주로 도입하고 있다. 이러한 RPA 솔루션은 인공지능 기반 인식기술, Script 작성 기술, 업무 소프트웨어와 API(Application Process Interface) 연계 기술 등이 요구되며, Automate One, Automation Anywhere, UiPath, Blue Prism 등과 같은 다양한 솔루션들이 제공되고 있다. 본 논문에서는 기에 수작업으로 수행하던 업무를 대신할 수 있는 RPA 솔루션의 요소 기술, 시장 동향, RPA 도입 효율성에 대해 분석하고 이를 서술하였다.