• 제목/요약/키워드: Deep Learning based System

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딥러닝 기반 영화 흥행 예측 및 영화 추천 모바일 시스템 개발 (A mobile system development which has function of movie success prediction and recommendation based on deep learning)

  • 김경석;장재준;강현규
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.443-448
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    • 2019
  • 본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

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딥러닝 기반 건설 현장 작업자 안전관리 시스템 개발 (A Development of a Worker Safety Management System based on Deep Learning)

  • 임선영;최재영;박영호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.884-886
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    • 2021
  • 각종 건설 현장에서 안전모 미착용은 주된 위험 요인 중 하나이다. 현장에서 관리자가 직접 작업자들의 안전모 착용 여부를 감독할 수 있지만 관리자가 항상 관리가 가능한 장소에 있어야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 안전모 착용 여부를 딥러닝 기반으로 인식하여 건설 현장에서의 안전 관리를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 YOLO를 사용하여 현장에서의 안전모 착용 여부를 인식한다. 다음으로는 인식된 결과를 바탕으로 위험 상황을 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하면 효율적으로 건설 현장의 위험 상황을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

실시간 빅데이터 기반 딥러닝 모델 추론 시스템 (An Inference System for Deep Learning Model Based on Real-time Big Data)

  • 박경석;유찬희;김유선;엄정호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.736-737
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    • 2021
  • 최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.

딥 러닝 기반 영상처리를 통한 스마트 항만 주차정보시스템 설계 및 구현 (Through deep learning-based video processing, Design and implementation of Smart Port Parking Information System)

  • 구창훈;정윤주;이동건
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1342-1345
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    • 2021
  • 최근 울산항에는 화물차가 정해진 화물차 주차장이 아닌 항만 내외에 불법주차를 하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 화물차 주차장 이용을 활성화하는 방안을 연구하였다. 이에 따라 화물차 주차장의 주차 현황을 실시간으로 제공하는 딥 러닝(YOLOv4) 기반 영상분석방식의 스마트 항만 주차정보시스템을 제안한다. 더불어, 제시한 방안을 통해 주차장 이용이 활성화 되었을 때의 사회적 가치를 산정하여 기존과 비교하였다.

딥러닝 기반 다육 식물 홈 가드닝 보조 시스템 연구 (A Study of Succulent Home Gardening Assistance System Based on Deep Learning)

  • 최지원;배수현;조서연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.697-699
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    • 2021
  • 본 논문은 사람들이 다육식물을 키우는 데 실패하는 원인을 분석하고, 그에 따른 해결 방안으로 가드닝 보조 시스템을 연구한다. 사람들이 다육식물을 잘 키우지 못하는 이유를 세 가지로 분류하고 그 원인에 따른 해결방안을 딥러닝을 이용하여 제시한다.

딥러닝 기반 걸음걸이 인증 시스템 (Deep Learning-based Gait Authentication System)

  • 최지우;최상일;강태원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.459-461
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    • 2022
  • 개인 정보 보호가 중요시되는 초연결사회에서는 정보와 사용자를 연결하는 매개체는 적법하지 않은 사용자를 판별할 수 있어야 한다. 본 연구는 그 매개체를 스마트폰으로 삼고 인간의 걸음걸이에 기반한 스마트폰 인증 시스템을 제안한다. 인간의 걸음걸이를 딥러닝 모델 중 하나인 CNN으로 학습시킨 후, 스마트폰에 탑재하여 사용자가 스마트폰을 휴대한 상태로 7초간 걸음으로써 적법한 사용자인지 아닌지의 여부를 판별한다. 본 연구에서 제안한 모델의 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 사용했으며, 그 결과, 위 4개의 평가지표 모두 평균 95% 이상의 결과를 얻었다.

딥러닝 기반 보도(步道) 환경 인식 및 쓰레기 분류 기술을 탑재한 청소로봇 시스템 (Cleaning robot system with deep learning-based sidewalk environment recognition and waste sorting technology)

  • 이종수;임경민;이영민;임준오;양우성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.925-927
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    • 2022
  • 본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.

딥러닝 단일카메라 거리 측정 기술 활용 구조대상자 위치추정시스템 연구 (Study of Target Pose Estimation System: Distance Measurement Based Deep Learning Using Single Camera)

  • 김도윤;최종인 ;박서원;박광영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.560-561
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    • 2023
  • 지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.

딥러닝 기반 의류원단 염색을 통한 개인 맞춤형 의상 제작시스템 설계 (A Design of Personal Clothing Designer System by Fabric Dyeing based on Deep Learning)

  • 박서원;김도윤;박광우;박광영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.663-664
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    • 2023
  • 코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

정규화 흐름 기반 시계열 이상 탐지 시스템 연구 (Research on Normalizing Flow-Based Time Series Anomaly Detection System)

  • 전영훈;곽정환
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.283-285
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    • 2023
  • 이상 탐지는 데이터에서 일반적인 범주에서 크게 벗어나는 인스턴스 또는 패턴을 식별하는 중요한 작업이다. 본 연구에서는 시계열 데이터의 특징 추출을 위한 비지도 학습 기반 방법과 정규화 흐름의 결합을 통한 이상 탐지 프레임워크를 제안한다. 특징 추출기는 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더로 구성되며, 정상적인 시퀀스로만 구성된 훈련 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 최적화된다. 추출된 시계열 데이터의 특징 맵은 가능도를 최대화하도록 훈련된 정규화 흐름의 입력으로 사용된다. 이와 같은 방식으로 훈련된 이상 탐지 시스템은 테스트 샘플에 대한 이상치를 계산하며, 최종적으로 임계값과의 비교를 통해 이상 여부를 예측한다. 성능 평가를 위해 시계열 이상 탐지를 위한 공개 데이터셋을 이용하여 공정하게 이상 탐지 성능을 비교하였으며, 실험 결과는 제안하는 정규화 흐름 기법이 시계열 이상 탐지 시스템에 활용될수 있는 잠재성을 시사한다.

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