• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.59-70
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• 2020

This paper presents a fully automatic tool to recognize the liver region from CT images based on a deep learning model, namely Multiple Filter U-net, MFUnet. The advantages of both U-net and Multiple Filters were utilized to construct an autoencoder model, called MFUnet for segmenting the liver region from computed tomograph. The MFUnet architecture includes the autoencoding model which is used for regenerating the liver region, the backbone model for extracting features which is trained on ImageNet, and the predicting model used for liver segmentation. The LiTS dataset and Chaos dataset were used for the evaluation of our research. This result shows that the integration of Multiple Filter to U-net improves the performance of liver segmentation and it opens up many research directions in medical imaging processing field.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.39-52
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• 2022

In the context of the evolution of automation and intelligence, deep learning and machine learning algorithms have been widely applied in aquaculture in recent years, providing new opportunities for the digital realization of aquaculture. Especially, water quality management deserves attention thanks to its importance to food organisms. In this study, we proposed an end-to-end deep learning-based TabNet model for water quality prediction. From major indexes of water quality assessment, we applied novel deep learning techniques and machine learning algorithms in innovative fish aquaculture to predict the number of water cells counting. Furthermore, the application of deep learning in aquaculture is outlined, and the obtained results are analyzed. The experiment on in-house data showed an optimistic impact on the application of artificial intelligence in aquaculture, helping to reduce costs and time and increase efficiency in the farming process.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.67-73
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• 2020

In this paper, we present a CNN-based gesture recognition approach which reduces the memory burden of input data. Most of the neural network-based gesture recognition methods have used a sequence of frame images as input data, which cause a memory burden problem. We use a motion history image in order to define a meaningful gesture. The motion history image is a grayscale image into which the temporal motion information is collapsed by synthesizing silhouette images of a user during the period of one meaningful gesture. In this paper, we first summarize the previous traditional approaches and neural network-based approaches for gesture recognition. Then we explain the data preprocessing procedure for making the motion history image and the neural network architecture with three convolution layers for recognizing the meaningful gestures. In the experiments, we trained five types of gestures, namely those for charging power, shooting left, shooting right, kicking left, and kicking right. The accuracy of gesture recognition was measured by adjusting the number of filters in each layer in the proposed network. We use a grayscale image with 240 × 320 resolution which defines one meaningful gesture and achieved a gesture recognition accuracy of 98.24%.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.55-62
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• 2021

광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.91-101
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• 2008

대부분의 디자이너는 3DS MAX와 같은 전문 3D 애니메이션 저작도구를 사용하여 수작업으로 애니메이션을 제작한다. 이 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 애니메이션 캐릭터들이 서로 상호작용 할 수 없다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 3DS MAX플러그인 형태의 인공지능 미들웨어를 설계하고 미들웨어에 필요한 인공지능 표현 구조와 내부 처리 방안을 제안한다. 제안 방법은 캐릭터가 보유할 인공지능 요소를 도형과 선분으로 그려 표현하는 방법으로 캐릭터의 인공지능 구조를 제작한다. 실험을 위해 기존 방법과, 제안하는 방법을 사용하여 동일한 애니메이션을 제작하고 작업량을 측정하였다. 실험 결과 소규모 작업에서는 기존의 방법과 비슷하거나 작업량이 많으나, 대규모의 작업에서는 기존 방법에 비해 최대 43%의 작업량 감소를 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면, 애니메이션에서 캐릭터간의 상호작용이 가능하며 작업량 감소 효과를 얻을 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.175-185
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• 2023

As the era of ChatGPT and generative AI technologies unfolds, the marketing industry stands on the precipice of a paradigm shift. Innovations such as GPT-4, DALL-E 2, and Mid-journey Stable Diffusion possess the capacity to dramatically transform the methods by which advertisers reach and engage with customers. The potential applications of these advanced tools herald a new age for the marketing and advertising sectors, offering unprecedented opportunities for growth and optimization. Nevertheless, the rapid adoption of generative AI within these industries presents a unique set of challenges, particularly for organizations that lack the necessary technological infrastructure and human capital to effectively leverage these innovations. As a result, a competitive crisis may emerge, exacerbating existing disparities between well-equipped enterprises and their less technologically adept counterparts. In this article, we undertake a comprehensive exploration of the implications of generative AI for the future of marketing, examining both its potential benefits and drawbacks. We consider the possible impact of these developments on the advertising and marketing industries at large, as well as the ways in which professionals operating within these fields may need to adapt to remain competitive in an increasingly AI-driven landscape. By providing a holistic overview of the challenges and opportunities associated with generative AI, this study aims to elucidate the complex dynamics at play in the ongoing evolution of the marketing and advertising sectors.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.197-202
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• 2019

Society advances through technology, and technology has changed many lifestyles. The need for food is varying, but the availability of food is constantly changing as trends in production change. Combining the food industry and technology, a robot that delivers food and also cooks it has been developed. The time has come for a combination of food content and technology to advance the restaurant industry. This study discusses the application of a recommended food content media providing system using a curation engine that recommends contents according to individual tastes and preferences for the convenience of those who use food contents, using artificial intelligence speakers. We discuss the technologies required to develop video contents optimized for AI speakers with screens and shapes, combined with inset top boxes.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.615-617
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• 2022

본 논문에서는 얼굴사진 기반 감정인식 심층망, 음성사운드를 기반한 감정인식 심층망을 결합한 앙상블 네트워크 구축을 위한 사전연구로서 얼굴사진 기반 감정을 인식하는 기존 딥뉴럴 네트워크 모델들을 입력 데이터 처리 방법에 따라 분류하고, 각 방법의 특성을 분석한다. 또한, 얼굴사진 외관 특성을 기반한 감정인식 네트워크를 여러 구조로 구성하고, 구성된 방법의 성능을 비교하여, 우수 성능을 보이는 네트워크를 선정하여 추후 앙상블 네트워크의 구성 네트워크로 사용하고자 한다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제34권1호
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• pp.58-66
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• 2009

배경 : 이 연구에서는 조류인플루엔자에 대한 가금류 사육업자의 신고의지 및 이에 대한 언론보도에 의한 영향 등을 파악함으로써 조기감시 및 방역 등에서 중요한 대상인 가금류 사육업자의 적극적 참여를 유도할 수 있는 홍보 전략의 필요성을 제시하고자 하였다. 방법 : 연구는 가금류 사육업자 28명과 비사육업자 60명을 대상으로 실시하였다. 사육업자는 ‘08년도 조류독감 유행지역에서, 비사육업자는 유행이 없었던 지역에서 선정하였다. 조사기간은 2008년 7월-8월 2개월이었다. 설문내용은 대상자의 일반 특성, 조류인플루엔자에 대한 주관적 지식 및 인지 수준, 언론보도에 대한 영향 및 신뢰수준 등으로 구성하였다. 결과 : 조언론보도가 자신과 다른 사람에게 미치는 영향에 대한 ‘제3자 효과’는 사육업자에서 32.1%로서 비사육업자의 10.0%보다 높게 나타으며(p<0.05) 조류인플루엔자와 관련된 언론보도에 대한 신뢰수준은 사육업자(2.86)에서 비사육업자(3.43)보다 낮게 나타났다(p<0.05). 조류인플루엔자 유행을 인지한 경우 신고의지는 사육업자 71.4%, 비사육업자 90.0%로서 전자에서 낮게 나타났다(p<0.05). 신고의지가 없는 사람들에서 신고하지 않겠다는 이유로는 사육업자는 ‘신고시 감수해야 하는 경제적 손실에 대한 우려’가 87.5%로서 가장 많았다. ‘언론보도에 대한 신뢰도’는 ‘제3자 효과’와 상관성이 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 조류인플루엔자에 대한 관심도나 심각성에 대한 인지수준이 높을수록 제 3자 효과는 증가하며 제3자 효과가 증가할수록 언론보도에 대한 신뢰도는 감소하는 것으로 나타났다(p<0.05). 결론 : 조류인플루엔자와 관련된 질병관리 문제들을 해결하기 위해서는 가금류 사육업자의 조류인플루엔자에 대한 올바른 인식 및 지식의 습득뿐만 아니라 언론보도의 내용이나 방향성에서 정확한 정보 제공과 더불어 사육업자의 심리 및 감성을 고려하여야 할 것으로 사료된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권8호
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• pp.60-68
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• 2023

코로나19 이후 호텔기업들은 경영환경 변화를 빠르게 겪고 있으며, 4차산업혁명의 영향으로 서비스 제공에 있어 빅데이터, 사물인터넷의 활용은 물론 인공지능(AI) 로봇서비스를 도입하는 등 차별화를 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 AI 로봇서비스를 도입한 호텔을 이용한 경험이 있는 고객들을 대상으로 그들이 인식하는 로봇서비스 가치와 이용태도, 행동의도에 미치는 영향에 대해 분석해보았다. 연구결과 호텔에서 로봇서비스를 이용해본 고객들이 지각하는 로봇서비스의 가치는 크게 사회적, 경험적, 기능적 3가지 차원으로 구분되었으며 이들 모두 이용태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 사회적, 기능적, 경험적 가치의 순으로 이용태도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 이용태도 역시 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되어 가치-태도-행동 모델과 일치하는 결론이 도출되었다. 이에 AI 로봇서비스의 다각화 된 서비스를 통해 호텔 용고객들의 만족도를 제고하는 호텔의 노력이 필요하다고 사료된다.