• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.19-25
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• 2024

발달장애인의 사회 진입을 막는 가장 큰 행동 유형은 공격 행동이다. 공격 행동은 발달장애인 자신의 안전뿐만 아니라 타인의 신체적 안전에도 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 저전력 프로세서를 활용한 웨어러블 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성 측정 장치)가 적용되어, 사용자의 행동을 분석할 수 있으며, 개발된 시스템에 부착된 LED 배열을 통해 일정 시간 이상 공격 행동이 감지되지 않을 시, 흥미로운 LED 패턴을 표현하여 발달장애인에게 보상을 통한 행동 중재를 제공한다. 전원이 제한된 환경에서 장시간 착용해야 하는 시스템을 구현하기 위해 데이터의 전처리 과정부터 AI 모델 적용까지 전 단계에 걸쳐서 성능-에너지 소모 간 최적화 방법을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.66-85
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• 2020

본 연구의 목적은 AI 기술 특허(전체)와 주요 신문에 나타난 AI 보도 프레임을 바탕으로 AI 발달과정 추세를 예측하고 이를 기술·설명하는 것이다. 이를 위해 지난 9년간 출원된 한국과 미국 기술특허 요약문과 국내 주요 신문의 AI(Artificial Intelligence) 뉴스 텍스트를 분석하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용한 토픽모델링과 시계열회귀분석이 사용되었으며, 추가로 네트워크 의제 상관분석과 회귀분석 기법이 사용되었다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, Topic 모델링 분석결과, AI 기술특허 요약문에서는 인공지능, 알고리즘 5G(Hot AI 기술) 등의 순으로 확인되었으며, AI 뉴스보도에서는 산업 적용, 데이터 활용과 시장 적용 등의 순으로 확인되어 AI의 사회문화 보도 경향을 나타냈다. 둘째, 시계열회귀분석결과, 상승추세 토픽으로는 사회문화적으로 AI 일상적·문화적 이용과 산업적용 시작이 도출되었다. 하락추세토픽으로는 시스템, 하드웨어 기술 중심으로 나타났다. 셋째, 상관관계와 회귀관계를 활용한 QAP 분석 결과, AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임 간의 상관관계는 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 AI 발달에서 AI 기술특허와 뉴스 보도 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.32-33
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• 2022

팬데믹이후 온라인 커뮤니케이션이 가속화되면서 개인화의 현상이 두드러지고 있는 가운데 도시의 정보시스템의 많은 부분들이 디지털 트윈으로 가고 있다. 때문에 오프라인의 사이니지 등은 이미 개인화에 익숙한 사용자에게 만족도나 낮고 이를 반영하여 다양화시키기에는 많은 예산이 소요되며 물리적 한계가 있다. 본 연구는 사용자 중심 프로세스의 기술 융합 연구를 통해 이러한 오프라인 정보 표기와 전달 등의 문제점을 해결하고자 하였다. 본 논문은 이러한 목적을 가지고 개인화 기반 도시 인포메이션 시스템의 물리적 사이니지와의 정보 데이터 간의 상호운용을 실현화하는 연구를 진행하였다. QR 코드 등 비쥬얼 코드-기반 기존의 인터랙션 기술들의 장점을 활용하고 AI 기반의 필터 시스템을 도입하여 도시 복합정보데이터와 개인데이터와의 연동 및 변별 시스템을 설계하여 AR서비스 환경을 디자인 하였다. 개인화 서비스를 위하여 'Personal Data'와 타사용자의 'Feedback Data를 기존의 클라우드 정보와 AI-Analytic-Process에 개입시켜서 개인화 기반의 서비스 시스템 모델로 개발하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.172-175
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• 2021

4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.28-31
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• 2021

전세계적으로 우울증은 정신 건강 질환으로써 문제가 되고 있으며, 이를 해결하기 위해 일상생활에서의 우울증 탐지에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일상생활에 밀접하게 연관되어 있는 AI 스피커를 사용한 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 기반 멀티모달 우울증 감지 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 AI 스피커로부터 수집할 수 있는 음성 및 텍스트 데이터를 수집하고 CNN(Convolutional Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network)를 통해 각 데이터에서의 학습을 진행한다. 학습과정에서 Self-Attention 을 적용하여 특징 벡터에 추가적인 가중치를 부여하는 어텐션 메커니즘을 사용한다. 최종적으로 음성 및 텍스트 데이터에서 어텐션 가중치가 추가된 특징들을 합하여 SoftMax 를 통해 우울증 점수를 예측한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1253-1255
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• 2022

예능 프로그램에서 관찰예능 포맷은 널리 사용되는 형태이다. 본 연구에서는 AI기반 리프레이밍 기술을 활용하는 새로운 관찰 예능 제작 기법을 제안한다. 제안방식은 실제 방송프로그램 KBS2 신상출시 편스토랑에 적용되었다. 연구의 조건에 부합하는 촬영 장비의 기능조건과 조사결과를 다룬다. 센서타입와 연속녹화시간은 장비선정에 있어 핵심 고려요소로 나타났다. 시스템 구성은 제작 워크플로우에 따라 촬영파트와 편집파트로 나누어 소개한다. 촬영파트는 실제 제작현장의 기록을 바탕으로 작성되었다. 편집파트의 경우 자체 개발한 편집도구로 이루어지며, 핵심모듈인 AI엔진과 고속렌더링모듈에 대한 소개를 하였다. 향후 최신 촬영 장비의 도입, 처리성능의 향상 등을 통해 제안방식의 적용처를 넓혀갈 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.938-939
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• 2023

코로나-19로 인해 비접촉 서비스의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 키보드나 마우스와 같은 기존 입력 장치를 대체하기 위해 사람들은 디지털 기기에서 손을 사용하여 자연스럽고 간단한 입력을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 미디어파이프(MediaPipe)와 LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝을 활용하여 손 제스처를 학습하고 비접촉 입력 장치로 구현하는 방법을 제시한다. 이러한 기술은 가상현실(VR; Virtual Reality), 증강현실(AR; Augmented Reality), 메타버스, 키오스크 등에서 활용 가능성이 크다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2022

본 논문은 3D 프린팅 출력 성공률을 높이기 위해 GPU를 이용한 대용량 3D 메쉬 모델에 대한 병렬 자체충돌 검사 방법을 제안한다. 강인하고 견고한 자체 충돌 검사를 위해 분리축 검사, 삼각형-삼각형 교차 검사, 메쉬 연결성 검사, 대용량 메쉬를 위한 분할 처리 기법의 절차를 제안한다. 이러한 자체 충돌 검사를 빠르게 수행하기 위하여 GPU 기반 병렬처리 구현 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2022

단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.711-713
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• 2023

딥러닝 기반 성별 및 연령 추정은 현재 다양한 응용분야에 적용하기 위하여 활발히 연구되어 왔다. 최근 몇몇 기업에서는 개인정보 보호의 문제로 성별 추정 서비스를 중단하고 있기는 하나, 사용자 및 관람객의 특성 분석등을 위하여 그 필요성이 계속하여 대두되고 있는 상황이다. 본 논문은 기존에 성별 및 나이 추정을 위한 유료서비스에 대한 특성과 사용 문제점 등을 세분화하여 조사하고 성별 및 연령 추정 기반 기존 연구들의 특성을 분석한다. 추후 이 서비스를 기반으로 전시 · 컨벤션 산업에서의 관심도 분석 및 재방문 의사를 파악하는데 활용하고자 한다.