• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.57-74
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• 2022

최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.77-83
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• 2020

열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제10권3호
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• pp.172-180
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• 2001

본 연구에서는 포도 수확기 개발을 위하여 가장 중요한 영상처리 알고리즘을 개발하고자 두 대의 카메라를 이용한 스트레오 영상 시스템을 개발하였다. 따라서 3차원 공간상의 포도를 카메라로부터 얻어진 2차원 평면 영상을 분석한 후 알고리즘을 개발하였다. 이를 이용하여 포도 수확을 위한 3차원 공간영상의 거리정보를 획득할 수 있도록 알고리즘을 연구한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 가. 모형 포도를 이용한 실내에서의 스트레오 영상 거리 계측 결과 실제거리 1100mm까지는 오차가 5mm 이하로 비교적 정확하게 계측할 수 있었다. 그러나 실제거리 1200mm이상에서는 10mm 이상으로 비교적 오차가 크게 나타났다. 이는 거리가 멀어지면서 영상의 화소값을 통한 거리 계측에서 단위화소에 해당하는 실제거리의 정확도가 감소하였기 때문인 것으로 판단되었다. 나. 현장에서 획득한 포도 영상을 이용한 스트레오 영상 거리계측 결과 실제거리와 계측거리간의 오차가 5mm 이내로서 비교적 정확하게 측정되었다. 따라스 스트레오 영상을 이용한 포도까지의 거리계측용 영상처리 시스템은 현장에서도 적용가능 할 것으로 판단되었다.

• 패션비즈니스
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• 제7권1호
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• pp.101-115
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• 2003

The object of this study looks into the awareness and satisfaction about Korean fashion product of Chinese adult women inhabited in China, by comparing with foreign fashion product. The questionnaire used as a method of measurement, and the sample was 848 Chinese women from 20 to 50 age, living in China. The analysis of all data was handled by SAS(Statistical Analysis System) program, Frequency Analysis, ANOVA, Duncan's Multiple Range Test was also executed. The results from the study were as follows: 1. The preference about Korean fashion product of Chinese women is higher than American, English and Japanese fashion product, but is lower than Italy, French and Chinese fashion product in each age. 2. About the quality, design, service's satisfaction and brand reputation of Chinese adult women, Italy product is first ranked and Korean, Chinese is followed. 3. About the possession item on Korean fashion product of Chinese adult women, younger and younger chinese women on age, Ta-Ryun resident in area, a company employee on occupation hold the most. 4. About the recognition on Korean fashion product of Chinese adult women, younger and younger preferred the popularity and special design of Korean fashion product, the women inhabited in Ta-Ryun and Buk-Kyung recognized the Korean product as economical. 5. About the satisfaction on Korean fashion product of Chinese adult women, there is no significant difference on age, residential district and occupation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.103-114
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• 2014

본 연구는 이북(e-book)의 내러티브 시각화 연구를 독자적인 영역으로 구축하여 발전시키기 위한 연출분류를 제안하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 전 세계적으로 작품성과 흥행성을 인정받은 디즈니 애니메이션의 이북을 분석 대상으로 연구하였다. 먼저 이론적 고찰을 통해 이북의 영상 공간 구조와 관점적 지각원리를 파악하였다. 다음으로 운동을 일으키는 주체를 찾고, 운동 단서에 의해 현존감 높은 공간 경험을 가능하게 하는 연출 요소들을 관찰하였다. 분석 과정에서 등장 요소와 매체, 카메라와 독자의 운동단서를 13개로 분류하고 코드로 정의하였다. 이를 기준으로 분석 대상의 사용 빈도를 분석하여 46개의 결합 운동으로 분류하고 4가지 그룹으로 정의하였다. 이를 실제 공간 경험, 내러티브 공간 경험, 캐릭터성 경험으로 분류하여 운동 단서의 특징을 분석하였다. 본 연구는 이북의 내러티브 시각화 유형 분류하여, 이북을 영상언어로 확장할 수 있는 체계를 마련한 기조 연구로써 의미가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.563-572
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• 2020

갯벌은 환경에 대한 중요한 지표를 제공하기 때문에 이를 체계적으로 모니터링하는 것이 필요하다. 이를 위해 갯벌에 서식하는 생물들을 주기적으로 관찰하여 환경의 변화를 모니터링하는 사업이 진행되고 있다. 하지만 사람이 직접 관찰하는 방법으로 이루어지고 있어 비효율적이다. 본 논문에서는 갯벌에 서식하는 생물들을 센서 네트워크 기술을 이용하여 자동으로 모니터링하는 시스템에 적용될 수 있는 갯벌 영상 배경 모델링 방법을 제안한다. 센서 네트워크 기술을 적용하면 전송 용량의 한계로 영상을 충분히 확보하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 분석에 사용될 영상의 개수가 적은 상황에서 갯벌 영상의 특성을 반영하여 효과적으로 배경을 모델링하고 모델링을 이용하여 전경 맵을 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 갯벌 영상에서 배경을 모델링하는 것을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권1호
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• pp.67-74
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• 2006

모바일 단말 환경에서 상황인식 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심기술 중 하나이다. 상황인식 컴퓨팅은 사용자의 일상생활 활동에 능동적으로 반응하는 컴퓨터 응용들을 실현 가능하게 한다. 본 논문에서는 물체나 인간의 물리적인 활동 상태를 감지할 수 있는 가속도센서를 사용하여 모바일 디바이스에 적용한다. 인간의 활동 상태를 추정하기위한 방법은 평균, 표준 편차, 왜도와 같은 다양한 통계치를 분류를 위한 특징으로 활용하는 것이 몇몇 간단한 통계치만을 의존하는 기존의 방법들 보다 더 효과적일 것이다. 분류 알고리듬은 제한된 리소스를 가진 모바일 디바이스를 고려하여 기존의 신경망 대신 간단한 결정 트리를 이용하고자 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅과 모바일 응용들을 위한 우리의 상황 검출 시스템의 실험은 기존의 방법들 보다 성능이 향상되었으며 그 결과를 제시한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권9호
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• pp.1112-1118
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• 2014

본 논문에서는 지역적인 밝기 변화에 강인한 지역 서술자와 유사도 척도를 제안한다. 제안한 지역 서술자는 Haar 웨이블렛 필터를 이용하여 특징점과 주변의 주파수 특성을 포함한 지역 서술자를 정의하여 지역적으로 불균일한 조명의 영향에도 특징점을 명확히 서술할 수 있다. 제안한 유사도 척도는 기존의 엔트로피 기반의 유사도에 지역 서술자로 계산한 유사도를 결합한 형태이다. 이는 지역적인 조명의 변화가 발생한 영역의 유사도를 정확히 반영할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.