• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.233-240
• /
• 2023

Nutrition information about food is written on the label paper, which is very inconvenient for visually impaired people to recognize. In order to solve the inconvenience of visually impaired people with nutritional information recognition, this paper proposes a product nutrition information guide system for visually impaired people. In the proposed system, user's image data input through UI, and object recognition is carried out through YOLO v5. The proposed system is a system that provides voice guidance on the names and nutrition information of recognized products. This paper constructs a new dataset that augments the 319 classes of canned/late-night snack product image data using rotate matrix techniques, pepper noise, and salt noise techniques. The proposed system compared and analyzed the performance of YOLO v5n, YOLO v5m, and YOLO v5l models through hyperparameter tuning and learned the dataset built with YOLO v5n models. This paper compares and analyzes the performance of the proposed system with that of previous studies.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제11권4호
• /
• pp.68-80
• /
• 2022

Since the launch of AI, technology development to implement complete and sophisticated AI functions has continued. In efforts to develop technologies for complete automation, Machine Learning techniques and deep learning techniques are mainly used. These techniques deal with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning as internal technical elements, and use the Big-data Analysis method again to set the cornerstone for decision-making. In addition, established decision-making is being improved through subsequent repetition and renewal of decision-making standards. In other words, big data analysis, which enables data classification and recognition/recognition, is important enough to be called a key technical element of AI function. Therefore, big data analysis itself is important and requires sophisticated analysis. In this study, among various tools that can analyze big data, we will use a Python program to find out what variables can affect addiction according to smartphone use in a decision tree environment. We the Python program checks whether data classification by decision tree shows the same performance as other tools, and sees if it can give reliability to decision-making about the addictiveness of smartphone use. Through the results of this study, it can be seen that there is no problem in performing big data analysis using any of the various statistical tools such as Python and R when analyzing big data.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.519-524
• /
• 2021

최근 4차 산업혁명은 주요 선진국을 중심으로 세계의 국가들의 관심을 갖는 분야가 되고 있다. 4차 산업혁명 기술의 핵심기술인 인공지능기술은 다양한 분야에 융합하는 형태로 발전하고 있으며, 에듀테크 분야에도 많은 영향을 미치고 있으며 교육을 혁신적으로 변화하기 위해 많은 관심과 노력을 하고 있다. 본 논문은 DTW 음성인식 알고리즘을 이용하여 실험환경을 구축하고 다양한 원어민 데이터와 비원어민 데이터를 딥러닝 학습하고, CNN 알고리즘과의 비교를 통해 영어 발음의 유사도를 측정하여 비원어민이 원어민과 유사한 발음으로 교정할 수 있도록 연구한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권5호
• /
• pp.19-25
• /
• 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.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권6호
• /
• pp.419-427
• /
• 2021

본 연구의 목적은 예비고령층과 고령층의 건강정보 획득경로와 경로별 인식 및 활용실태를 확인하기 위함이다. 연구대상자는 예비고령층 200명, 고령층 200명으로, 구조화된 설문지를 이용한 대면조사를 시행하였으며, MINITAB17을 활용하여, 카이제곱 검정(chi-square test)과 피셔의 정확검정(Fisher's exact test)을 실시하였다. 연구결과 대상군의 건강정보 획득경로는 전문의료인을 통한 획득은 비슷한 수준인 반면, 대중매체와 인터넷 사이트를 통한 획득 빈도는 예비고령층이 높았다. 특히, 인터넷 사이트를 통한 건강정보 획득은 고령층보다 4배 이상 높았다. 경로별 건강정보 활용내용은 예비고령층이 건강검진 및 예방에 집중한 반면, 고령층은 예방뿐만 아니라 질환치료 등 건강과 관련된 전반적인 정보를 탐색하고 활용하였다. 획득된 건강정보에 대해 두 군 모두 긍정적인 인식을 보였다. 본 연구결과를 통하여 향후 고령층을 대상으로 한 건강관련 정보의 전달에 있어 인터넷 사이트를 포함한 모든 경로가 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 고령층의 자가건강관리의 향상을 위한 다양한 컨텐츠 개발에 연령적 특성과 경로별 활용 건강정보 영역을 고려할 것을 제언한다.

• 지식경영연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.25-42
• /
• 2019

AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.

• Clinical Endoscopy
• /
• 제55권5호
• /
• pp.594-604
• /
• 2022

Over the past decade, technological advances in deep learning have led to the introduction of artificial intelligence (AI) in medical imaging. The most commonly used structure in image recognition is the convolutional neural network, which mimics the action of the human visual cortex. The applications of AI in gastrointestinal endoscopy are diverse. Computer-aided diagnosis has achieved remarkable outcomes with recent improvements in machine-learning techniques and advances in computer performance. Despite some hurdles, the implementation of AI-assisted clinical practice is expected to aid endoscopists in real-time decision-making. In this summary, we reviewed state-of-the-art AI in the field of gastrointestinal endoscopy and offered a practical guide for building a learning image dataset for algorithm development.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.87-92
• /
• 2023

음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.315-320
• /
• 2021

미래사회 변화에 대비하기 위하여 SW·AI 교육은 필수적이다. 본 논문에서는 예비교사를 대상으로 비대면 SW·AI 교육을 실시한 후 SW 기초교육 효과성 측정도구를 사용하여 교육 전과 후의 SW 교육 효과성을 측정하였다. 분석 결과, 전체 평균과 '컴퓨팅 사고력', 'SW 문해력' 영역의 평균이 유의미하게 증가하였고, '컴퓨팅 사고력' 영역의 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 하위영역에서도 모두 교육 전과 후의 평균의 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 학생들은 SW·AI 교육을 통해 SW 교육의 필요성과 컴퓨팅 사고력의 중요성을 인식할 뿐만 아니라 정보를 분해하고 패턴을 인식하고 추출하며 문제해결과정을 표현하는 과정을 이해함을 알 수 있었다. 이는 비대면 SW·AI 교육도 SW가 중요함을 인식시키는 것을 넘어 컴퓨팅 사고력, SW 문해력을 향상시키는 효과를 나타내고 있음을 알 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
• /
• pp.575-579
• /
• 1990

This paper describes an algorithm that can efficiently analyze the multichannel ECG signal using the frame. The input is a set of significant features (points) which have been extracted from an original sampled signal by using the split-and-merge algorithm. A signal from each channel can be hierarchical ADN/OR graph on the basis of the priori knowledge for ECG signal. The search mechanisms with some heuristics and the mixed paradigms of data-driven hypothesis formation are used as the major control mechanisms. The mutual relations among features are also considered by evaluating a score based on the relational spectrum. For recognition of morphologies corresponding to OR nodes, an hypothesis modification strategy is used. Other techniques such as instance, priority update of prototypes, and template matching facility are also used. This algorithm exactly recognized the primary points and supporting points from the multichannel ECG signals.