• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.135-155
• /
• 2022

본 연구는 Organic Light-Emitting Diodes(OLEDs) 산업의 하위기술 분야를 도출하여 특허 동향을 분석하고 각 하위기술 분야별 기술 가치, 독창성, 다양성을 분석한다. 특허 자료 수집을 위해 OLED 기술과 관련된 국제 특허 분류(International Patent Classification) 집합을 정의하고, 이를 활용해 2005년부터 2017년까지 출원된 OLED 연관 특허를 수집하였다. 이어서 토픽모델을 이용하여 대량의 특허 문서를 12가지 주요 기술로 구분하고 각 기술에 대한 동향을 조사하였다. 그중 터치 센서, 모듈, 이미지 처리, 회로 구동 관련 특허는 증가 추세를 보였으나 가상 현실, 사용자 인터페이스 관련 특허는 최근 감소하였고, 박막 트랜지스터, 지문 인식, 광학필름 관련 특허는 지속적인 추세를 보였다. 이후 각 기술 그룹에 포함된 특허의 전방 인용 수, 독창성, 다양성을 조사하여 기술적 가치를 비교하였다. 결과로부터 전방 인용 수, 독창성, 다양성이 높은 이미지 처리기술, UI/UX, 모듈 기술, 점착 기술 분야가 상대적으로 높은 기술적 가치를 보여주었다. 본 연구를 통해 기업의 기술 전략 수립과정에서 활용 가치가 높은 정보를 제공한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.29-35
• /
• 2023

CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.143-174
• /
• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.109-119
• /
• 2013

현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.111-121
• /
• 2024

최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.89-106
• /
• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.881-887
• /
• 2023

본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.

• 조형예술학연구
• /
• 제11권
• /
• pp.221-249
• /
• 2007

오늘날 사진은 새로운 테크놀로지 형태인 디지털 이미지 프로세싱 앞에 심각한 정체성 위기와 존재론적 딜레마에 봉착했다. 사진은 그동안 우리에게 세상을 새롭게 바라보는 방법을 제공하고, 또 우리 스스로 주변을 돌아볼 수 있는 자각을 주었으며, 나아가 삶의 리얼리티의 본질을 재인식시키는데 크게 기여했다. 그런 사진의 기능이 오늘날 무력화되고 있다. 디지털 테크놀로지의 출현으로 사진은 더 이상 사실의 기록, 결백의 증거, 그리고 리얼리티의 거울로서 간주되지 않는다. 오히려 유희의 도구 혹은 우리가 사는 세계의 환영과 기쁨을 창조하는 수단으로 간주된다. 그러나, 디지털 테크놀로지의 출현은 이제 비로소 사진의 존재론적 당위성과 정체성의 문제를 냉정히 돌아보게 한다. 본 논고는 전자시뮬레이션 시대 새로운 이미지 생산의 첨병으로 등장한 디지털 이미지의 존재론적 측면을 규명하는데 있다. 이를 위해 인류의 첫 번째 프로그램 미학으로 말해지는 사진과 첨단테크놀로지 미학으로 말해지는 디지털 이미지와의 관계를 기계미학적 관점에서 살펴보려 한다. 특히 올드미디어(사진)와 뉴미디어(디지털) 사이에 갈등 구조를 자본주의 역사관과 물질적 관점에서 살펴보려 한다. 본 논고는 이를 위해 우선 사진의 정체성 위기와 존재론적 위협이 어디로부터 발현된 것인지를 살피고, 또 지금까지 생산된 매체 미학적 담론들이 어떤 비평적 쟁점 속에 놓였는지를 살피고자 한다. 특히 사진이 강점으로 여긴 존재론적 인덱스와 생성론적 텍스트에 주목하여 사진 재현의 기반인 사실적 기록, 명료한 증거, 그리고 기술적 정교성이 어떤 기계미학의 층위에 있는지를 디지털 이미지를 대척에 두고 분석하고자 한다. 그리하여 최근 일고 있는 사진의 죽음, 사진의 종말에 관한 담론들이 심각한 오류가 있음을 지적하고자 한다. 올드 테크놀로지로서 사진이 당면한 위기, 즉 현재 사진이 안고 있는 존재론적 위기(컴퓨터화 된 디지털 이미지 출현) 그리고 인식론적 위기(윤리, 지식, 가치관 등 급격한 문화 변동)는 매체미학의 본질상 당연한 위기임을 정당화하고자 한다. 본 논문은 이 같은 주장을 위하여 역사적으로 사진술이 어떤 생성과 소멸의 과정을 거쳤으며, 또 어떻게 지금의 디지털 이미지에 이르게 되었는지 테크놀로지 미학 안에서 자동생성주의로서 색인 이미지, 디지털 코드로서 수치 이미지의 생성, 기원, 본질 그리고 정체성을 규명하고자 한다. 특히 본 논고는 논지의 정당성을 위해 다양한 매체미학자들의 주의주장 및 이론적 쟁점을 분석하고자 한다. 또 분석틀을 통해서 테크놀로지 미학의 근간인 기계, 기술성을 바탕으로 한 사진의 생성적 측면과 문화 안에서 변형된 프로그램에 의해 창조되는 디지털 이미지의 변형적 측면의 본질을 파악하고자 한다. 이렇게 사진과 디지털 이미지의 양자의 비교를 통해서 테크놀로지 미학 안에서 올드 미디어(사진)와 뉴 미디어(디지털 이미지)의 자리바꿈은 정당한 것이라는 사실과, 이런 역설적인 구조야말로 기계, 기술을 바탕으로 삼는 테크놀로지 매체의 숙명성이라는 사실을 강조함으로써 논문의 정당성을 강화하고자 한다. 마지막으로 본 논고는 하나의 얼굴, 하나의 정체성으로 자리할 수 없다는 사실을 역사로서 확증하고, 또 사진에서 부동의 존재론과 인식론의 모습은 애초부터 불가능하다는 사실을 지적함으로써 오늘날 제기되고 있는 '사진의 죽음,' '사진의 종말'은 쟁점의 정당성에도 불구하고 매체미학의 역사를 간과하는 오도된 비평이라는 사실을 결론으로 도출하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.1-23
• /
• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.