• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.445-446
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• 2022

본 논문은 시세정보를 활용한 적정한 가격으로 경매를 할 수 있는 전자상거래를 연구하였다. 일반적인 전자상거래는 물건의 적정한 가격 정보 없이 등록 및 구매가 진행된다. 하지만 본 연구는 시세 조회를 이용한 가격 비교를 통해 거래가 적합한 금액에 이루어지는지 확인할 수 있도록 가격정보를 제공한다. 경매 시스템은 일반적인 경매방식인 최저가에서 시작해 점점 가격을 올려 최후의 구매자에게 판매하는 영국식 경매와 가장 높은 금액을 제시한 순서대로 구매자들의 순위가 정해지며 1순위가 2순위의 금액에 입찰 단위 금액을 포함해 구매하는 비딩 경매를 함께 사용한다. 또한, 시간이 부족하거나 경매가 어려운 사용자들을 위해 자신이 지불할 수 있는 최고가를 설정하면 시스템이 스스로 입찰을 해주는 예약 입찰을 추가해 사용자들에게 편리함을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1019-1021
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• 2022

본 연구는 산후조리원 내 신생아를 위한 원격 관리 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 공기질 문제만을 해결하거나, 모니터링 문제만을 해결하는 등 단순한 동작과 감시에 초점이 맞추어졌으나, 제안하는 시스템은 실내와 신생아 주변에 설치된 각각의 센서를 통하여 공기질을 포함한 실내 환경과 신생아를 모니터링하여 간호사와 산모가 쉽게 신생아의 건강을 웹과 엡으로 모니터링하고 원격으로 관리한다. 또한, OpenCV 라이브러리를 이용하여 신생아의 얼굴을 인식하고 표정별 이미지를 저장할 수 있도록 설계 및 구현하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.431-432
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• 2023

본 연구는 초상권을 보호할 수 있는 실시간 영상 모자이크 서비스이다. 실시간 모자이크 서비스에서는 모자이크 처리를 제외하기 위한 이용자 얼굴 등록 기능을 갖고 있다. 이렇게 등록된 얼굴정보는 실시간 영상 스티리밍 서비스에서 모자이크가 되지 않도록 한다. 즉, 모자이크를 원하지 않는 정보를 미리 시스템에 등록하여 실시간 서비스에 어떠한 부분을 모자이크에서 제외 할 것인지 세팅하여 실시간 스트리밍 서비스를 제공한다. 기존 기술과의 차이점은 사람의 얼굴뿐만 아니라 방송에 나오면 안 되는 흉기나 담배 등을 모자이크 처리해 줄 수 있는 기능을 제공하고, 실시간으로 모자이크된 영상 스트리밍 서비스를 제공할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.175-178
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• 2023

본 논문은 영화의 스토리 인식을 위해 인물 간 상호작용 중 물리적 상호작용 즉, 물리접촉을 검출하는 방법을 제안한다. YOLO를 사용해 영상에서 인간객체를 탐지하고, Mediapipe를 사용해 골격 감지를 진행함으로써 인물의 뼈대를 랜드마크화 하고 타 객체 간의 랜드마크가 일정값 이하로 내려오면 Threshold를 적용해 객체 간의 물리적 접촉을 판단한다, 실험 결과, 50개 17,741 frame의 영상에서 정확도 99.66%의 정밀도 77.27%, 재현율 62.38%로 모델의 전반적인 성능을 나타내는 F1점수는 69%로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1055-1056
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• 2023

이 논문은 음성 데이터를 이용하여 치매 징후를 진단하는 프로그램을 개발하는 과정과 결과에 대해 소개한다. MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) 기술을 사용하여 음성 패턴을 추출하고 기계 학습 모델을 적용하여 치매 징후를 탐지하는 방법을 설명한다. 실험 결과는 치매 조기 진단 및 관리에 유용한 음성 기반 도구의 중요성을 강조한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.965-966
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• 2023

본 논문은 사용자의 생체 데이터를 기반으로 하는 Role-Playing Game(RPG)의 개발과정과 특징에 관하여 다룬다. 온라인 게임과 실제 생체데이터를 결합하여 게임 이용을 통한 건강 습관 촉진을 목표로 한다. 사용자의 생체 데이터는 게임 내 캐릭터의 능력치로 환산되며, 게임 플레이를 통해 건강한 생활습관과 운동 동기부여가 이루어진다. 교육과 의료 분야에서의 활용 가능성도 탐색되며, 미래 지향적인 게임의 새로운 방향성을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1053-1054
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• 2023

본 연구는 이기종 기체 센서를 활용하여 식품의 부패 및 발효 정도를 측정하기 위한 AI 기반 식품 품질 관리용 전자코에 관한 내용이다. 정확한 부패 및 발효 정도 측정을 위해 신호 처리 및 분석 기술을 활용하며, 로지스틱 분석 및 회귀 분석을 통해 결과를 도출하고자 한다. 이는 인간의 후각으로 정확하게 맡기 힘든 냄새를 측정함으로써 식중독 사고의 방지 및 식품의 생산/보관/운송을 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 본 연구 결과를 바탕으로 환경, 농업, 의료 등 다양한 분야에서의 적용 가능성을 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.481-484
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• 2024

본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.389-391
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• 2023

In the era of Big Data, humanity is facing a huge overflow of information. To overcome such an obstacle, many new cutting-edge technologies are being introduced. The movie recommendation system is also one such technology. To date, many theoretical and practical kinds of research have been conducted. Our research also focuses on the movie recommendation system by implementing methods from Social Network Analysis(SNA) and Parallel Programming. We applied the Girvan-Newman algorithm to detect communities of users, and a future package to perform the parallelization. This approach not only tries to improve the accuracy of the system but also accelerates the execution time. To do our experiment, we used the MovieLense Dataset.