• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.41-50
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• 2023

Gait analysis is an important tool in the clinical management of cerebral palsy, allowing for the assessment of condition severity, identification of potential gait abnormalities, planning and evaluation of interventions, and providing a baseline for future comparisons. However, traditional methods of gait analysis are costly and time-consuming, leading to a need for a more convenient and continuous method. This paper proposes a method for analyzing the posture of cerebral palsy patients using only smartphone videos and deep learning models, including a ResNet-based image tilt correction, AlphaPose for human pose estimation, and SmoothNet for temporal smoothing. The indicators employed in medical practice, such as the imbalance angles of shoulder and pelvis and the joint angles of spine-thighs, knees and ankles, were precisely examined. The proposed system surpassed pose estimation alone, reducing the mean absolute error for imbalance angles in frontal videos from 4.196° to 2.971° and for joint angles in sagittal videos from 5.889° to 5.442°.

• 전자통신동향분석
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• 제33권1호
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• pp.1-10
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• 2018

Artificial intelligence, which is based on deep learning, is emerging as a fundamental technology that will bring about future social changes. Artificial intelligence technology in IT is an essential intelligent system, and will overcome the performance limit of computing systems, and is expected to be the foundation for the development of computing environment destructively. The development of artificial intelligence technology in developed countries is a direction toward convergence with brain science. In this article, we will look at the prospect of artificial intelligence as the manifestation of imagination, as well as the technology and policy trends of artificial intelligence both at home and abroad, and discuss the direction of future technology development in terms of fusion with brain science.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.14-16
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• 2019

스마트관제 시스템은 딥러닝 서버내 학습된 백본 네트워크 모델이 실시간으로 스트리밍 되는 CCTV 영상으로부터 이상행동 패턴을 선별적으로 탐지하고 관제요원에게 전달하여, 사전에 사건사고를 예방하거나 즉시 대응 체계의 유연한 운영을 가능케하는 시스템이다. 최근 지능형 CCTV(Closed Circuit Television) 서비스가 일부 지역에 선별 관제의 형태로 시범적으로 운영되고 있는 상황이다. 지능형 시범서비스는 공공 영역에서 선별 CCTV 관제의 형태로 이상행동 상황을 즉각 인지하여 사건사고를 예방하거나 피해를 최소화하고자 하는 목적으로 주로 사용되고 있다. 그러나, 범죄 등의 특정 시나리오에만 한정해서도 이상 행동 유형이 너무나 다양하기 때문에 이상행동 영상의 사전분류(Annotation)를 통해 딥러닝 모델을 학습시키는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 본고에서는 최신 이상 행동 탐지(Anomaly detection) 알고리즘과 응용사례를 분석하여 실제 현장에 적용할 수 있는 현장 중심의 기법을 제안하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.16-18
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• 2017

최근 딥 러닝의 발전으로 얼굴인식뿐만 아니라 더 세부적인 기술인 ID식별, 감정인식 등을 분류할 수 있는 알고리즘이 많이 제안되었다. 하지만 딥 러닝은 방대한 연산량을 처리해야 하기 때문에 실시간으로 영상을 구현하는 것은 한계가 있다. 본 논문은 위와 같은 문제를 개선하기 위하여 얼굴인식은 연산량이 비교적 적은 HOG알고리즘을 적용하여 전처리를 진행한다. 그 이후 ID식별 네트워크인 FaceNet과 EmotiW 2017 Challenge의 논문의 감정인식 네트워크를 Multi-Thread 기술을 적용하여 스레드를 분할 연산을 통하여 실시간으로 영상을 출력하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.99-103
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• 2015

최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 이미지로부터 자동으로 관련된 단어 혹은 문장을 생성하는 연구들이 진행되고 있는데, 많은 연구들은 이미지와 단어가 1:1로 대응된 잘 정련된 학습 집합을 필요로 한다. 한편 스마트폰 보급의 확산으로 인스타그램, 폴라 등의 이미지 기반 SNS가 급속하게 성장함에 따라 인터넷에는 한 이미지의 복수개의 단어(태그)가 부착되어있는 데이터들이 폭증하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모의 잘 정련된 학습 집합뿐 아니라 이러한 대규모의 다중 레이블 데이터를 같이 활용하여 이미지로부터 태그를 생성하는 개선된 CNN구조 및 학습알고리즘을 제안한다. 기존의 분류 기반 모델에 은닉층을 추가하고 새로운 학습 방법을 도입한 결과, 어노테이션 성능이 기존 모델보다 11% 이상 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.537-540
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• 2018

본 논문은 Jetson_TX2(임베디드 보드)의 ROS(Robot Operating System)기반으로 맵 지도를 작성하고, SLAM 및 DQN(Deep Q-Network)을 이용한 목적지까지의 이동명령(목표 선속도, 목표 각속도)을 자이로센서로 측정한 현재 각속도를 이용하여 Cortex-M3의 기반의 MCU(Micro Controllor Unit)에 하달하여 엔코더(encoder) 모터에서 측정한 현재 선속도와 자이로센서에서 측정한 각속도 값을 이용하여 PID제어를 통한 실내 자율주행 서비스 로봇.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.763-766
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• 2019

최근 사람들의 삶의 질이 향상됨에 따라 기호품인 와인의 수요가 늘어나고 있다. 그러나 와인은 생산하는데 길게는 수십 년이 걸리는 고가의 제품이므로 소비자가 와인과 잘못 구매했을 때의 기회비용이 크다. 본 논문에서는 전문 와인 테이스터 들의 후기 빅 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 추천시스템을 개발을 다룬다. 테이스터 들의 후기 빅 데이터에 대해 Apache Pig와 자연어 처리를 통한 전 처리 과정을 수행해 리뷰 별로 특징 벡터를 구성하고, 하이퍼 매개변수 최적화와 조기 종료 기법을 사용해 데이터에 대하여 최적의 딥러닝 분류기를 구성하였다. 마지막으로, 구성된 시스템의 신뢰도를 검증하기 위해서 딥러닝의 정확도와 오차율을 확인하였고 시스템이 추천한 와인을 시각화 이미지와 비교하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.962-964
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• 2019

본 논문에서는 시각적 정보를 인지 할 수 없는 시각장애인들의 기본적인 의생활을 도와 줄 수 있게 의류의 시각적 정보를 영상처리 및 딥러닝을 활용하여 청각적 정보로 변환하고 음성으로 사용자에게 알려 줄 수 있는 스마트 옷장 시스템을 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1094-1097
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• 2019

디지털화된 현실 환경을 증강현실속에서 투영시키기 위해선 증강현실 디바이스의 측위가 필수적이다. 하지만 대부분의 측위 방식이 측위 대상 디바이스에 대해 별도의 하드웨어나 센서를 요구하는데 이를 스마트폰 환경에서 충족시키기란 매우 힘든 일이다. 이에 본 논문은 스마트폰 환경에서 별도의 하드웨어를 요구하지 않는 딥러닝 영상기반 실내 측위 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 측위를 위하여 설계된 피라미드형의 비콘을 활용하며 실시간에 가까운 피드백을 구현하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 탐지를 진행한다. 본 논문에서는 상기한 두 개의 요소를 포함한 제안 시스템의 구성요소들을 설명하고 학습 방법과 비콘의 자세 측정 방법, 최종 측위 프로세스 등 전반적인 측위 프로세스를 설명한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.357-360
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• 2019

본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.