• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.842-849
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• 2022

딥러닝 기술의 발달로 무인 자동차, 드론, 로봇 등의 임베디드 시스템 분야에서 DNN을 활용하는 사례가 많아지고 있다. 대표적으로 자율주행 시스템의 경우 정확도가 높고 연산량이 큰 몇 개의 DNN들을 동시에 수행하는 것이 필수적이다. 하지만 상대적으로 낮은 성능을 갖는 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 동시에 수행하면 추론에 걸리는 시간이 길어진다. 이러한 현상은 추론 결과에 따른 동작이 제때 이루어지지 않아 비정상적인 기능을 수행하는 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 솔루션은 먼저 연산량이 큰 DNN에 터커 분해 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨다. 그다음으로 DNN 모델들을 GPU 내부에서 은닉층 단위로 최대한 병렬적으로 수행될 수 있게 한다. 실험 결과 DNN의 추론 시간이 제안된 기법을 적용하기 전 대비 최대 75.6% 감소하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.369-377
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 얼굴 합성 연구는 전체적인 스타일이나 헤어, 안경, 화장과 같은 요소를 포함하는 매우 사실적인 얼굴을 생성하는 결과를 보인다. 그러나 피부의 미세 구조와 같은 매우 세부적인 수준의 얼굴은 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 한 장의 얼굴 라벨 영상으로부터 피부 미세 요소의 종류와 강도 조절을 통해 더욱 사실적인 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Image-to-Image Translation 방법인 Pix2PixHD를 이용해 얼굴 영역과 피부 요소인 주름, 모공, 홍조가 표시된 라벨 영상을 변환하여 미세 요소가 추가된 얼굴 영상을 생성한다. 피부 요소 영역을 조절한 라벨 영상을 다양하게 생성함으로써 이에 대응하는 미세한 피부 요소가 반영된 다양한 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.367-373
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• 2022

딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-9
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• 2022

UML(Unified Modeling Language) 클래스 다이어그램은 시스템의 정적인 측면을 표현하며 분석 및 설계부터 문서화, 테스팅까지 사용된다. 클래스 다이어그램을 이용한 모델링이 소프트웨어 개발에 있어 필수적이지만, 경험이 많지 않은 모델러에게 쉽지 않은 작업이다. 도메인 카테고리별로 분류된 클래스 다이어그램 데이터 세트가 제공된다면, 모델링 작업의 생산성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문은 클래스 다이어그램 이미지 데이터를 구축하기 위한 자동 분류 기술을 제공한다. 추가 정보 없이 단지 UML 클래스 다이어그램 이미지를 식별하고 도메인 카테고리에 따라 자동 분류한다. 먼저, 웹상에서 수집된 이미지들이 UML 클래스 다이어그램 이미지인지 여부를 판단한다. 그리고, 식별된 클래스 다이어그램 이미지에서 클래스 이름을 추출하여 도메인 카테고리에 따라 분류한다. 제안된 분류 모델은 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도에서 각각 100.00%, 95.59%, 97.74%, 97.77%를 달성했으며, 카테고리별 분류에 대한 정확도는 81.1%와 95.2% 사이에 분포한다. 해당 실험에 사용된 클래스 다이어그램 이미지 개수가 충분히 크지 않지만, 도출된 실험 결과는 제안된 자동 분류 방식이 고려할 만한 가치가 있음을 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-26
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• 2022

최근 지능형 교통 체계의 발전에 따라 자동차 번호판 인식 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 주행 중인 자동차의 번호판을 인식하기 위해서는 실시간성이 보장되어야 하며, 영상이 왜곡되어 뚜렷하지 않거나 번호판의 크기가 작은 저해상도 영상에서도 높은 인식률이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 자유 앵커 방식 기반의 객체 탐지 알고리즘과 합성곱 신경망(CNN) 기반의 문자 인식 알고리즘을 이용하여 처리 속도를 향상한 실시간 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 더불어 공간 변형 네트워크를 이용하여 저해상도 및 왜곡된 영상에서의 인식률을 높였다. 제안하는 시스템의 인식률은 93.769%, 이미지 당 처리 속도는 약 0.006초로 기존 자동차 번호판 인식 시스템보다 빠른 속도로 자동차 번호판을 인식하며, 다양한 환경 및 품질의 영상에 대해 높은 인식률을 유지하는 것을 확인할 수 있다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.90-96
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• 2021

현재 개발중인 그리고 운행중인 대부분의 자동차에는 다양한 IoT 센서들이 탑재되어 있지만, 자동차 사고를 일으키는 요인 중 몇몇 요인들은 상대적으로 탐지하기 힘들다. 이러한 요소 중 대표적인 위험 요인 중 하나가 블랙 아이스이다. 블랙 아이스는 블랙 아이스가 깔린 부분을 지나가는 모든 차량에 영향을 줄 수 있어 대형 사고를 유발할 가능성이 가장 높은 요인 중 하나이다. 따라서 대형 사고를 막기 위해 블랙 아이스 검출기법은 꼭 필요하다. 이를 위해 몇몇 연구가 과거 진행되었으나 몇몇 부분에서 현실적이지 않는 요소들이 반영된 경우가 있어, 이를 보충하기 위한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CNN 기법으로 컬러 이미지를 분석하여 블랙 아이스를 탐지하고자 하였으며, 일정 수준의 블랙 아이스 탐지에 성공하였다. 다만 기존 연구 와 차이가 있어 그 이유를 분석하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.61-84
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• 2022

With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.19-26
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• 2022

본 논문은 컨테이너의 BIC-code를 인식하기 위한 전처리(pre-processing) 방법에 관한 것으로서, BIC-code가 포함된 관심 영역을 찾고 이 관심 영역을 광학 문자 인식에 용이하도록 워핑하기 위한 호모그래피 행렬을 추정할 수 있는 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크의 구조는 STN(Spatial Transformer Networks)의 구조를 차용하였으며, 관심 영역 검출, 호모그래피 변환을 위한 행렬 추정, 행렬을 이용한 워핑 단계로 구성되어 있다. 제안된 네트워크를 이용하여 관심 영역과 행렬을 동시에 추정하고, 추정된 행렬을 이용하여 관심 영역의 원근 왜곡을 바로 잡음으로써 BIC-code의 인식 정확도 향상에 기여한다. 성능 평가를 위하여 총 5인의 평가원이 출력 영상을 5점 만점으로 평가한 결과 평균 4.25점을 받았으며, 육안으로 확인했을 시 총 312장의 사진 중 224장의 사진이 완벽하게 보정됨과 동시에 관심 영역을 출력하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.75-82
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• 2022

우리 주위에 다양한 전시관, 쇼핑몰, 테마파크 등이 있으며 실제 전시하고 있는 전시물, 콘텐츠에 대한 관심도, 흥미도에 대한 분석은 설문 정도로만 이루어지고 있다. 이러한 설문은 주로 피설문자의 주관적인 기억에 의존하고 있어서 잘못된 통계 결과를 얻을 수 있는 문제가 있다. 따라서 방문객의 동선 추적과 수를 카운팅 하여 흥미가 떨어지는 전시 공간 파악이 가능하며 이를 통해 교체가 필요한 전시물에 대해 정량적 자료로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여 방문객을 인식하고, 인식된 방문객에 아이디를 할당하여 이를 지속적으로 추적하는 방식으로 동선을 파악한다. 이때 방문객이 카운팅 라인을 통과하게 되면 그 수를 카운팅 하고, 데이터는 서버에 전송하여 통합 관리할 수 있도록 시스템을 설계하였다.