• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.63-74
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• 2022

Nowadays, lithium-ion battery has become more popular around the world. Knowing when batteries reach their end of life (EOL) is crucial. Accurately predicting the remaining useful life (RUL) of lithium-ion batteries is needed for battery health management systems and to avoid unexpected accidents. It gives information about the battery status and when we should replace the battery. With the rapid growth of machine learning and deep learning, data-driven approaches are proposed to address this problem. Extracting aging information from battery charge/discharge records, including voltage, current, and temperature, can determine the battery state and predict battery RUL. In this work, we first outlined the charging and discharging processes of lithium-ion batteries. We then summarize the proposed techniques and achievements in all published data-driven RUL prediction studies. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further research in this area.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.9-18
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• 2023

스테가노그래피는 데이터의 존재 자체를 은닉하여 데이터를 보호하는 기술이다. 최근에는 인공지능 기술이 발달함에 따라 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기법들이 개발되고 있다. 딥러닝 기술은 데이터에 대한 고차원의 특징을 분석하여 학습할 수 있으므로 스테가노그래피의 성능과 품질을 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 이미지데이터에 대한 딥러닝 기반의 스테가노그래피 기술의 최신 연구 동향에 대해 살펴보도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.525-527
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• 2023

본 논문은 2차원적인 문화재 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 시대 별 탑의 차이점과 특징을 분석하고 인공지능을 이용한 3D 복원과 구현을 위한 연구이다. 오늘날 현대 사회에서 디지털 매체 및 정보화 시대에서 여러 산업 분야에 적용이 되고 있다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 모습을 다양한 각도에서 쉽게 관찰해 볼 수 있도록 하여, 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 현재 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 이러한 기법의 문화재 복원은 기록에 남길 수 있는 정보 수집의 효율적인 방법이 될 수 있다. 본 연구는 우리나라의 시대별 탑의 특징을 보여주며, 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.325-326
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• 2023

본 논문은 2차원적인 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 보물 제750호이자 오래된 거돈사지 삼층석탑의 복원과 구현을 위한 연구이다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 특성상 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 문화재 복원은 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 본 연구는 거돈사지 삼층석탑의 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권7호
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• pp.18-26
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• 2024

One of the newest trends in AI is emotion recognition utilizing keystroke dynamics, which leverages biometric data to identify users and assess emotional states. This work offers a comparison of four datasets that are frequently used to research keystroke dynamics: BB-MAS, Buffalo, Clarkson II, and CMU. The datasets contain different types of data, both behavioral and physiological biometric data that was gathered in a range of environments, from controlled labs to real work environments. Considering the benefits and drawbacks of each dataset, paying particular attention to how well it can be used for tasks like emotion recognition and behavioral analysis. Our findings demonstrate how user attributes, task circumstances, and ambient elements affect typing behavior. This comparative analysis aims to guide future research and development of applications for emotion detection and biometrics, emphasizing the importance of collecting diverse data and the possibility of integrating keystroke dynamics with other biometric measurements.

• 방송공학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.999-1010
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• 2022

The increase in vehicle purchases worldwide is having a very significant impact on the availability of parking spaces. In particular, since it is difficult to secure a parking space in an urban area, it may be of great help to the driver to check vehicle parking information in advance. However, the current parking lot information is still operated semi-manually, such as notifications. Therefore, in this study, we propose a system for detecting a parking space using a relatively simple image processing method based on an image taken from the sky and evaluate its performance. The proposed method first converts the captured RGB image into a black-and-white binary image. This is to simplify the calculation for detection using discrete information. Next, a morphological operation is applied to increase the clarity of the binary image, and a template mask in the form of a bounding box indicating a parking space is applied to check the parking state. Twelve image samples and 2181 total of test, were used for the experiment, and a threshold of 40% was used to detect each parking space. The experimental results showed that information on the availability of parking spaces for parking users was provided with an accuracy of 95%. Although the number of experimental images is somewhat insufficient to address the generality of accuracy, it is possible to confirm the possibility of parking space detection with a simple image processing method.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.299-300
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• 2021

비대면 시대로 인한 화상 회의의 중요성이 높아졌다. 하지만 현재까지도 회의기록의 문서화 작업은 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인적자원이 많이 소모되고 있다. 본 논문은 기존 수작업으로 진행되는 회의 문서화 과정의 문제점을 개선하고자 한국어 키워드 추출을 활용한 인공지능 회의록 자동 생성 시스템을 제안한다. 회의 음성 파일을 기반으로 STT 기술을 활용한 회의 전문을 자동 생성하고 전문에 KR-WordRank 알고리즘을 적용해 키워드를 추출, Summary API를 사용하여 요약본을 생성한다. 최종 결과로 회의 전문과 키워드, 요약본이 담긴 PDF 형식의 회의록을 사용자에게 제공하여, 수기 회의록 작성 시 들이는 시간적, 인적 비용 절감을 돕는다.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.1-19
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• 2022

본 연구는 기계에 의한 안무가 시작된 오늘날 인공지능이 무용예술에 가져올 변화를 예측하고 문제를 제기하며 인간예술가로서 우리가 할 수 있는 질문을 찾는 시론적 성격을 지닌다. 연구는 기계창작예술 시대에서 무용이 처할 수 있는 위기 중 하나로 인공지능이 인간 안무가의 도구에 머무는 것이 아니라 안무의 주체가 됨으로써 인간 무용수를 조종하고 제한하는 힘을 갖게 되는 것임을 안무의 정치 담론을 토대로 제시한다. 이는 인공지능이 안무의 영역을 장악하고, 인간 안무가는 무능한 관조자에 머물게 됨으로써 결과적으로 무용수의 춤추는 몸은 인공지능에 의해 통제되고 조종되는 기계적인 몸으로 전락하게 될 수 있다는 위기의식에서 비롯한다. 이러한 우려가 현실이 되지 않기 위해서, 본 연구는 세 가지의 방안을 제안한다. 첫째, 안무가 및 무용수는 인공지능 예술 시대를 살아가기 위한 디지털 리터러시 역량을 키워야하며 둘째, 안무가는 창작 작업에 있어 인간 안무가와 무용수, 그리고 인공지능의 역할을 정확히 구분하는 능력을 획득해야 하고 셋째, 무용과 기술의 상호매체적 연구가 활발하게 수행됨으로써 인공지능 무용에 관한 다양한 층위의 담론이 형성되어야 한다. 이러한 노력들을 통해 인간 무용가는 인공지능 기술의 혁신이 불러올 새로운 무용 생태계에서 수동적인 관조자가 아닌 예술의 주체로 존재하며 인공지능과 창의적이고 생산적으로 공존하는 시대를 맞이할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.157-160
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• 2022

본 논문에서는 다중 인물 포함 단일 영상으로부터 파라미터 기반 3차원 휴먼 모델 생성 기법 중 최근 발표된 SOTA 기법 4가지에 대해 대표적인 데이터 셋들에 대해 사전 학습 모델을 사용한 복원 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, CLIFF 기법과 PyMAF-x 기법이 PARE 기법이나 ROMP 기법에 비해 우수한 결과를 보였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제20권2호
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• pp.117-125
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• 2017

SNS 빅데이터 분석은 소셜 미디어에서 생성되는 빅데이터로부터 숨겨진 가치를 찾아내는 것을 의미한다. 본고는 해양수산 분야의 국민적 관심사를 파악하기 위해 24개 키워드를 도출하여 SNS 빅데이터 분석을 실시하였다. 언급량이 많은 키워드는 수산물, 해운, 독도 순이었으며, 해양정책, 해양안보 등 국민적 관심사가 적은 키워드는 상대적으로 언급량이 미미했다. 매체별 언급량은 정부가 주도하는 분야는 뉴스에, 민간이 주도하거나 국민생활 연관성이 큰 경우는 블로그와 트위터에 많았다. 따라서 해양수산 정책 수립 시 SNS 빅데이터 분석을 활용해 국민적 관심사를 반영하고, 특히 부정적인 요인을 해소하는데 역점을 두어야 한다. 또한 매체별로 언급량이 다르므로 차별화된 홍보방안을 마련할 필요가 있다.