• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권4호
• /
• pp.253-260
• /
• 2009

컴퓨터 비전이나 패턴 인식 분야에서 이용되고 있는 많은 알고리즘들이 최근 빠른 수행시간을 위해 GPU에서 구현되고 있지만, GPU를 이용하여 알고리즘을 구현할 경우 크게 두 가지 문제점을 고려해야 한다. 첫째, 컴퓨터 그래픽스 분야의 지식이 필요한 쉐이딩(shading) 언어를 알아야 한다. 둘째, GPU를 효율적으로 활용하기 위해 CPU와 GPU간의 데이터 교환을 최소화해야 한다. 이를 위해 CPU는 GPU에서 처리할 수 있는 최대 용량의 데이터를 생성하여 GPU에 전송해야 하기 때문에 CPU에서 많은 처리시간을 소모하며, 이로 인해 CPU와 GPU 사이에 많은 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 그래픽 하드웨어와 멀티코어(multi-core) CPU를 이용한 빠르고 효율적인 신경망 구현 방법을 제안한다. 기존 GPU의 첫 번째 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 복잡한 쉐이팅 언어 대신 그래픽스적인 기본지식 없이도 GPU를 이용하여 응용프로그램 개발이 가능한 CUDA를 이용하였다. 두 번째 문제점을 해결하기 위해 멀티코어 CPU에서 공유 메모리 환경의 병렬화를 수행할 수 있는 OpenMP를 이용하였으며, 이의 처리시간을 줄여 CPU와 GPU 환경에서 오버 헤드를 최소화할 수 있다. 실험에서 제안된 CUDA와 OpenMP기반의 구현 방법을 신경망을 이용한 문자영역 검출 알고리즘에 적용하였으며, CPU에서의 수행시간과 비교하여 약 15배, GPU만을 이용한 수행시간과 비교하여 약 4배정도 빠른 수행시간을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.127-142
• /
• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.115-132
• /
• 2003

본 연구는 제 7차 실과교육과정의 6학년 재활용품 만들기 단원에 창의적 문제해결 수업모형을 적용하여 환경의식 및 창의성을 증진시킬 수 있는가를 실험적으로 검증함으로서 초등 실과 환경 단원의 교수-학습 방법에 관한 기초 자료를 제공하는데 연구의 목적을 두었다. 본 연구는 초등실과환경 단원에 적용한 창의적 문제해결 수업 안의 효과를 알아보기 위하여 실험집단에는 창의적 문제해결 수업안을 적용한 교수-학습 계획안을, 비교집단에는 전통적 수업모형을 적용한 교수-학습 계획안을 적용하였다. 본 연구에서는 창의적 문제해결 수업안을 적용한 실험집단과 전통적 수업모형을 적용한 비교집단간의 환경의식의 차이를 검증하기 위하여 t-검증을 실시하였다. 연구 결과 다음과 같은 결론을 내릴 수 있었다. 첫째, 초등실과 환경단원의 창의적 문제해결 수업모형을 적용한 실과수업을 받은 아동은 환경의식 점수가 의의 있게 향상되어, 창의적 문제해결 수업이 아동의 환경의식 증진에 효과가 있음을 알 수 있다. 이는 환경단원의 창의적 문제 해결 수업이 실천적이고 일상 생활에서 일어나는 생활 습관에 관련된 교육 내용이 많이 포함되어 있어 환경 보존 실행의지가 강화되고, 스스로 찾은 여러 가지 환경 문제를 파악하고 해결하기 위해 다양한 학습을 전개하고 환경관련 주제에 대해 다양한 기능이 배양된 것으로 학생들의 환경의식과 실천태도가 향상되었음을 알 수 있다. 또한 환경문제를 해결하기 위한 재활용 만들기가 우리 생활에 긍정적인 영향을 미치는 것을 눈으로 확인함으로서 환경에 대한 인식이 긍정적으로 형성된 것으로 본다. 둘째, 실과교과에의 창의적 문제해결 수업의 적용은 아동의 창의성 검사결과 유의한 결과가 나타나 창의적 문제해결 수업이 아동의 창의성 향상에 효과가 있음을 알 수 있다. 이는 주변의 환경에 대해 민감한 관심을 보이고 이를 통해 새로운 탐색 영역을 넓히려는 민감성이 생겨났고, 의식적, 무의식적 강박 관념을 없애고 일단 떠오르는 모든 생각들을 수용하고 활용함으로써 특정한 문제 상황에서 가능한 한 많은 양의 아이디어를 산출할 수 있는 능력이 커졌으며, 자신에게 익숙한 관점에만 고착되어 문제를 해결하거나 결론을 내리는 경향에서 벗어나 고정적인 사고의 틀을 깨고 발상 자체를 전환시켜 유연하고 융통성 있게 생각이 변환되어 자기만의 독특한 아이디어를 산출할 수 있는 능력이 형성된 것으로 본다. 이상의 연구 결과를 볼 때, 초등실과환경 단원의 창의적 문제 해결 수업 모형의 적용은 아동의 환경의식과 창의성을 신장시킨다고 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권5호
• /
• pp.157-166
• /
• 2022

운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제98권4호
• /
• pp.479-490
• /
• 2009

본 연구는 다양한 국유림 제도 가운데에서도 2004년도부터 도입된 다자참여가 가능한 산림경영대행제도, 공동산림사업, 국민의숲 제도에 대해 실태를 파악함과 동시에 활성화 방안을 모색하고자 수행하였다. 조사대상은 5개 지방산림청과 27개 국유림관리소 업무담당자를 대상으로 의식조사를 실시하였으며, 제도에 대한 문제점 및 업무 추진에 있어서 중요도와 만족도를 도출하여 활성화 방안을 제언하였다. 그 결과, 국유림 경영제도에 대한 업무의 중요 정도 인식은 협약실적에 따라 그 중요성을 다소 달리 해석하고 있는 것으로 나타났으며, 산림경영대행제도에 대한 가장 큰 문제점으로는 해당 대상자의 참여 의지 부족(4.13), 공동산림사업 제도에서는 참여자의 수익보장에 대한 한계성(3.69), 국민의숲 제도에서는 참여자의 참여투자 의지 부족(3.90)요인을 지적하였다. 국유림 경영제도에 대한 중요도와 만족도를 조사한 결과, I사면(현 상태 지속적 유지관리)은 5개요인(의사결정자의 업무추진 의지 외), II사면(최우선 투자와 관리)은 2개 요인(참여기회 및 범위확대 외), III사면(현시점에서 고려 대상이 아님)은 6개요인(협약 종료 후 사후관리 규정 마련 외), IV사면(지원 투입자체가 요구됨)은 2개 요인(신규제도 도입에 따른 업무부담 해소 외)으로 분석되었다. 국유림 경영제도의 활성화 방안으로서 국유림 경영제도에 대한 규정의 개선, 민자사업의 유도 등 사업대상자 및 범위 확대, 국유림경영제도를 전담할 수 있는 비정부 전문기관의 설립을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제44권6호
• /
• pp.1-9
• /
• 2007

최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.41-46
• /
• 2023

인체 소변은 혈액 내의 노폐물을 배출하는 과정으로 채취가 쉽고 다양한 물질들이 포함되어 있습니다. 요검사는 이를 통해 질병, 건강상태, 요로 감염 여부 등을 확인하는 용도로 사용됩니다. 요검사에는 물리적 성상 검사, 화학적 검사, 현미경 검사의 세 가지 방법이 있으며, 화학적 검사는 요검사지를 사용하여 쉽게 결과를 확인할 수 있다. 요검사지에는 다양한 항목들을 검사할 수 있으며, 이를 통해 다양한 질병들을 확인할 수 있다. 최근 스마트폰의 보급으로 스마트폰을 이용한 요검사지 판독 연구가 진행되고 있다. 스마트폰을 이용하여 요검사지의 색 변화를 감지하고 판독하는 방법이 있다. 이러한 방법은 RGB값과 색 차이 공식을 사용하여 판별한다. 그러나 다양한 환경 요인으로 인해 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 모델을 적용한다. 특히, 경량화된 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델을 사용하여 스마트폰 내에서 요검사지의 색 판별을 개선한다. CNN은 이미지 인식과 패턴 찾기에 유용한 모델로, 경량화된 버전도 사용 가능하다. 이를 통해 스마트폰에서 딥러닝 모델을 운영하고 정확한 요검사지 결과를 추출할 수 있다. 요검사지는 다양한 환경에서 촬영하여 딥러닝 모델 학습 이미지를 준비 하였으며 MobileNet V3을 사용하여 요검사 서비스 어플리케이션을 설계하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.89-106
• /
• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 벤처창업연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.187-200
• /
• 2023

본 연구는 대학에서 직・간접적으로 수행하고 있는 창업교육, 창업지원제도, 창업멘토링의 매개가 창업의지에 어떻게 영향을 미치는가를 살펴보고 창업효능감의 조절효과와 대학생의 창업 가능성을 높일 수 있는 프로그램 개발과 방향성을 제시하는 데 있다. 본 연구는 대학생의 대학 창업교육 만족도, 창업지원제도인식, 창업멘토링이 창업의지에 미치는 영향에서 창업효능감이 창업의지에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 창업지원제도인식은 정부창업지원정책과 대학창업지원사업으로 창업멘토링은 멘토링 기능(문제해결 기능, 네트워킹 기능, 의사소통 기능, 동기부여 기능)과 멘토 신뢰(인지적 신뢰, 정서적 신뢰)로 구분하였으며, 독립변수인 대학 창업교육 만족도, 창업지원제도인식, 창업멘토링과 종속변수인 창업의지 사이에서 창업효능감을 조절변수로 지정하여 실증분석을 실시하였다. 연구결과로는 첫째, 창업교육 만족도는 대학생의 창업의지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 창업지원제도 중 대학창업지원사업은 대학생의 창업의지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 창업효능감이 창업지원제도인식 중 대학창업지원사업과 대학생의 창업의지의 관계에 있어 조절작용을 하는지 검증한 결과, 창업효능감은 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 토대로 다음의 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 창업교육의 만족도를 높일 수 있도록 창업교육에 대한 꾸준한 개선 노력이 필요할 것이다. 둘째, 대학생들의 창업의지를 극대화하고 실전창업으로 확산될 수 있도록 대학 내외 창업 관련 정보 제공, 창업아이템을 실체화 시킬 수 있는 프로그램의 연계, 창업아이템 검증, 창업멘토링 제공, 상시상담이 가능한 창업상담창구 구축 및 운영이 필요할 것이다. 대학 내 창업상담창구 운영을 통해 대학에서 지원하는 교육제도 및 창업의 간접경험을 수행할 수 있는 대학창업지원사업과 자금을 지원하는 정부창업지원정책을 인식할 수 있을 것이다. 셋째, 대학 내 교수, 직원, 선배창업자 등 창업 분야의 멘토와의 연결을 통해 창업멘토링을 제공할 수 있는 프로그램 개설이 필요할 것이다. 넷째, 창업의 준비과정에 대한 철저한 교육과 선배창업자의 창업실패경험을 간접적으로 체험할 수 있는 창업특강, 대학생의 전공별, 개인별 성향에 따른 맞춤형 창업교육의 프로그램 개발이 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.171-187
• /
• 2023

저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.