• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.77-84
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• 2012

얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-130
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• 2009

부산 신항은 현재 개발 중에 있어 항만배후단지의 효유적인 이용이 부산 신항의 미래를 결정짓는 중요한 과제이다. 따라서 본 논문은 부산 신항의 항만배후단지의 효율적인 이용을 위해 우리나라의 교역량의 상당부분을 차지하고 있는 중국 및 일본과의 국제분업구조와 부산항의 대 중국 및 일본과의 수출입구조를 RCA지수와 GL지수를 이용하여 분석하고, 또한 부산 발전 10대 전략산업 등을 근거로 하여 부산 신항의 항만배후 단지에 유치할 적절한 산업을 선정하려고 한다. 한 중 일 3국의 국제분업구조 분석과 부산항의 대 중국 및 일본의 수출입실적 분석, 그리고 한 중 일 3국의 RCA 및 GL분석의 결과에 의하면, 3국간의 교역에서 한국의 비교우위 품목은 섬유 의류, 귀금속, 펄프 인쇄물, 기계 전기제품 등이며, 한국의 대 중국 및 일본교역에서는 기계 전기제품과 1차금속 비금속제품 등에서 산업내 무역이 이루어지고 있다. 여기에 더하여 광학 정밀기구 의료 악기 등이 높은 수출실적을 나타내고 있다. 또한 부산의 10대 전략산업인 의료, 섬유 의류 및 기계는 이미 포함되어 있으므로 자동차, 조선, 우주항공, 지능형 로봇, 나노소재, 연료전지 및 수소에너지 등이 추가될 수 있다. 그 결과 부산 신항의 항만배후단지에 유치할 산업은 저위기술분야인 섬유 의류와 펄프 인쇄물, 중저위기술분야인 귀금속과 1차금속 비금속제품은 물론 중고위기술분야인 기계 전기제품, 자동차, 조선, 고위기술분야인 광학 정밀기구 의료 악기, 나노소재, 연료전기, 우주항공, 지능형 로봇 등을 위주로 하고 이와 연관된 산업도 유치하는 것이 합리적이라 할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.90-101
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• 2012

단일 카메라 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 성공적으로 수행하기 위해서는 표식 선택이 매우 중요하다. 특히, 미지의 환경에서는 표식에 대한 사정정보가 없기 때문에 표식을 자동 선택하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 표식을 자동 선택하기 위해 인간의 시각 집중 방식을 모델링한 시각 집중 시스템을 이용한다. 기존의 시각 집중 시스템에서 윤곽선(Edge)는 시각 집중을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 복잡한 실내 환경에서 윤곽선의 응답을 사용할 경우 정규화 연산으로 인해 정보가 많은 복잡한 영역의 윤곽선에 대한 응답은 낮아지고 특징이 없는 평면이나 평면들 간의 경계에서 높은 값을 가지게 된다. 또한 네 방향에 대한 응답 값을 사용하기 때문에 특징의 차원수가 증가해서 연산량도 증가한다. 본 논문에서는 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위해 모서리 특징의 사용을 제안한다. 모서리 특징을 사용함으로써 정보가 많은 복잡한 영역을 우선 집중시켜 데이터 연관(Data association)의 정확도도 높일 수 있다. 최종적으로는 코너특징을 사용한 시각 집중 시스템을 이용함으로써 기존 방식보다 SLAM 결과가 향상 된다는 것을 실험으로 보이도록 하겠다.

• 한국경제지리학회지
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• 제24권3호
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• pp.283-299
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• 2021

디지털 기술로 촉발되는 지능화 혁명으로 자율주행차, 로봇, 드론 등의 무인이동체가 등장하면서 산업에서 혁신적인 변화를 초래하고 있다. 경기도 광역자치단체에서는 지자체 최초로 무인이동체 관련 조례를 제정하고 기본계획을 수립하는 등 제도적 기반을 마련하였다. 이에 경기도 지역 무인이동체 산업의 특성을 파악하고 수요를 반영하는 데이터 기반의 실질적인 정책을 마련할 필요성이 제기되고 있다. 경기도에는 무인이동체 기업이 전국대비 25%를 차지하고 경기남부에 88% 이상이 집중되어 있다. 특히, 로봇과 자율주행차 등 육상분야에 71.4%, 드론 등 항공분야에 26.7%가 주력하고 있다. 경기도 무인이동체 기업들은 생애주기 상 도입과 성장기에 있는 업력 10년 미만의 소기업이 대부분으로 향후 연구개발 인력을 채용하여 기술력을 제고하는데 집중하고자 한다. 그리하여 경기도는 도내 무인이동체 신생기업과 소기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 성장지원 정책을 펼치고 분야별 전문인력 양성과 기술력 제고를 위한 다양한 정책지원 방안을 마련하기 위해 고민하며, 무인이동체 산업 네트워크를 구축하여 지식의 창출·공유·확산의 창구를 마련할 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.350-361
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• 2019

지능화 혁명을 기반으로 한 4차 산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 혁신을 이루고 있으며, 이는 국방 분야에도 그 영향을 미치고 있다. 기술의 발전에 따라 전쟁의 양상 또한 변화하고 있으며, 특히 4차 산업혁명 기술을 기반으로 국방 무인체계 분야와 관련된 핵심기술의 연구개발, 인프라 조성 등 다각적인 전략 수립이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 무기체계 개발에 앞서 확보되어야 할 핵심기술에 대해 미래 해양 무인체계를 중심으로 연구개발 소요제기시 우선적으로 고려될 수 있는 해양 무인체계 분야의 요구기술을 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 해양 무인체계 분야의 핵심기술 우선순위 결정모형을 수립하고, 국방기술 표준분류 등 관련 문헌에서 무인로봇 분야 기술을 재분류 및 통합하여 무인체계 개발시 중점 고려되어야 할 기술분야 9개를 식별하였다. 실증분석을 위해 무기체계 전력업무를 수행하는 전문가 12명을 대상으로 설문조사를 실시하여 해양 무인체계 개발시 우선적으로 개발이 요구되는 기술분야의 중요도를 분석하였다. 결과적으로 소요군 및 연구기관, 업체 등에서 제시한 핵심기술을 선정함에 있어 우선적으로 고려되어야 할 핵심기술 분야를 식별할 수 있었으며 이는 미래 관점에서 해양 무인체계를 발전시킬 수 있는 기술로드맵 구축에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.143-156
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• 2019

혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑 같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.