• 대한원격탐사학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-20
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• 2022

As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.711-714
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• 2021

고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.187-196
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• 2024

본 연구에서는 수어의 좌표를 압축하여 학습 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 DNN (Deep Neural Network) 기반 수어 번역 모델을 제안하고 수어 좌표 압축 유무에 따른 정확도와 모델 학습 시간을 비교 분석하였다. 제안한 모델을 사용하여 수어를 번역한 결과, 수어 영상을 압축하기 전과 후의 정확도는 약 5.9% 감소한 반면, 학습 시간은 56.57% 감소하여 수어 번역 정확도 손실 대비 학습 시간에서 많은 이득을 얻는 것을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제12권1호
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• pp.128-140
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• 2024

딥페이크(Deepfake)란 다양한 인공지능 기술을 활용해 진짜와 같은 가짜를 만드는 영상 합성기술로, 가짜 뉴스 생성, 사기, 악의적인 도용 등에 활용되어 개인과 사회에게 심각한 혼란을 유발시키고 있다. 사회적 문제방지를 위해, 딥페이크로 생성된 이미지를 정교하게 분석하고 탐지하는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 딥페이크로 생성된 가짜 이미지와 진짜 이미지에서 Saliency 특징을 각각 추출하고 분석하여 합성 후보 영역을 검출하며, 추출된 특징들을 중점으로 학습하여 최종적으로 딥페이크 이미지 탐지 모델을 구축하였다. 제안된 Saliency 기반의 딥페이크 탐지 모델은 합성된 이미지, 동영상 등의 딥페이크 검출 상황에서 공통적으로 사용될 수 있으며, 다양한 비교실험을 통해 본 논문의 제안 방법이 효과적임을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.361-371
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• 2009

LAMS(learning activity management system)[1]는 웹 검색, 채팅, 포럼, 그룹화와 보드와 같은 학습활동을 효과적으로 설계하고 관리할 수 있는 유용한 도구 중의 하나이다. 비록 LAMS가 e-러닝 콘텐츠를 편리하게 제작할 수 있는 방법을 지원하기 위해 지속적으로 갱신되고 있지만, 플래시, 자바, 비쥬얼 C++ 등과 같은 외부 도구에 의해 만들어진 외부 교육용 콘텐츠(EEC: External Educational Contents)와 통신하기 위한 방법을 아직 제공하고 있지 않다. 웹 환경에서 작동되는 LAMS에서 교육용 콘텐츠로 사용되고 있는 비디오와 동적 콘텐츠 등과 같은 임의의 EEC를 LAMS DB에서 일관성 있게 관리해야 하나, 아직까지 EEC 정보를 LAMS DB에 저장하기 위한 기능 뿐만 아니라 LAMS DB로부터 EEC에 관한 정보를 접근할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 LAMS와 EEC와 통신할 수 있는 메카니즘을 제안한다. 특히 이 기법은 LAMS에서 불가능한 다양한 외부 교육용 학습 자료를 편리하게 관리할 수 있고, 또한 평가와 같은 목적으로 만들어진 외부 교육용 콘텐츠를 교육적으로 활용하여 다양한 통계 자료 생성을 가능하게 한다. 따라서 제안된 통신 메카니즘을 통하여 LAMS를 이용하는 교수자가 보다 더 다양한 교육용 콘텐츠를 제작 관리할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권3호
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• pp.331-341
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• 2018

본 연구는 '실행공동체로서의 과학교실(SCaCoP)'이 가지는 구조적 요인 간의 관계를 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 초등과학 실험수업의 모둠활동을 5가지의 구조적 요인인, 학습책임감, 공동의 관심사, 개방적 참여, 호혜적 인간관계, 그리고 실행을 중심으로 살펴보았다. 자료 수집은 초등학교 과학교실의 5개의 모둠을 대상으로 5번의 수업관찰과 면담을 통해 이루어졌으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 호혜적 인간관계는 개방적 참여의 필요조건으로 작용하고 있었다. 둘째, 학생들의 공동의 관심사 요인에는 '구성원들의 흥미'와 '수업의 주제'의 두 가지 차원이 나타났으며, 두 차원은 각각 개방적 참여 요인과 학습책임감 요인의 영향을 주고받았다. 셋째, 실행요인은 다른 요인들과 역동적인 관계를 맺으며 다른 요인들의 특징을 강화시켜주었다. 본 연구결과를 토대로 실행공동체로서의 과학교실이 가지는 구조적 요인 간의 관계를 제안하였으며, 이를 통해 학생들의 과학학습을 공동체에 참여로 보는 관점에서 가질 수 있는 시사점에 대해 논의하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.530-536
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• 2020

일반적인 지문 인식기에서 이용되는 미뉴셔 특징은 표현 공격에는 강건하지만 오 정합률이 상대적으로 높다는 약점이 있다. 따라서 미뉴셔 특징은 스켈리톤 영상과 함께 이용되는 경향이 있다. 보통 지문의 미뉴셔 특징에 대한 보안 취약성 연구는 많이 진행되어 있으나 스켈리톤에 대한 취약성 연구는 미약한 형편이므로 본 연구에서는 스켈리톤에 대한 표현 공격의 취약성을 분석하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 지문의 스켈리톤으로부터 학습 알고리즘을 사용해 원래의 지문을 복구하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존의 Pix2Pix 모델에 잠재 벡터를 추가한 새로운 학습 모델인 Pix2Pix을 제안하여, 보다 자연스러운 지문을 생성한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제시된 학습 알고리즘을 이용해 원래의 지문을 복원한 다음, 복원된 지문을 지문 인식기에 입력시켜 높은 인식률을 달성하였다. 그러므로 본 연구는 스켈리톤을 함께 이용하는 지문 인식기는 표현 공격에 취약함을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 접근방법은 지문 인식 및 복원, 비디오 보안, 생체 인식 등과 연관된 많은 실제적인 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.254-257
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• 2014

최근 얼굴 인식 기술과 하드웨어의 빠른 발전으로 인해 실시간 얼굴 검출이 가능한 다양한 어플리케이션이 제시되고 있다. 특히 네트워크의 발달과 영상 장비의 저 비용화로 IP 기반의 네트워크 감시 카메라와 얼굴 검출 기술을 이용한 스마트 감시 카메라의 요구와 저장된 감시카메라의 영상에서 얼굴 검출을 할 수 있는 스마트 감시 시스템의 요구가 증대되고 있다. 그러나 대부분의 감시 시스템은 네트워크 대역폭과 저장 용량을 감소시키기 위하여 영상을 압축하고 있다. 압축된 영상을 전부 디코딩 하고 모든 프레임에서 얼굴 검출을 하는 것은 시스템 성능 요구사항을 증대시키므로 압축된 영상을 이용한 빠른 얼굴 검출기법이 요구되고 있다. 본 논문은 기존의 Haar like features와 adaboost 학습기 등의 고속화된 얼굴 검출 알고리즘과 모션정보를 이용한 프레임 저감기법을 이용하여 압축된 프레임에서 고속으로 얼굴검출을 하는 방법을 제시하고 방송 응용분야에 대해 논의 하고자 한다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제25권6호
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• pp.451-463
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• 2020

Objectives: The purpose of this study was to develop and evaluate booklets and video clips to prevent children from picky eating. Methods: Based on a survey conducted on food preferences of preschool children aged 2 to 5 years, 14 kinds of less preferred vegetables were selected. Accordingly, educational videos, activity books, and teaching-learning guides were produced for preschool children using the 'food bridge' theory, and the educational materials were named "Friendly vegetables". Educational materials were distributed to childcare institutions, and their effectiveness was investigated for preschool children who were instructed on these materials once every 30 days from March to November, 2019. The children were examined for changes in their knowledge of names, colors, taste/texture, methods of cultivation, and preferences for vegetables before and after the instructional course. Results: The awareness of vegetables increased significantly in younger children and the picky eating group. When the assessment was carried out in terms of vegetable knowledge, it was observed that the younger the age or the pickier the in eating food, the more effective the education is compared to the counter part. The preference for vegetables also increased after the instruction compared to the pre-instruction period, but significant changes were seen only in the 2~3 year age group for boys and girls. Also, only the picky group of girls showed changes in preference. The children's average interest in the education materials was 3.85 points out of 5 points. Conclusions: Through this study, we have developed educational materials for standalone use in childcare facilities and confirmed that they have a significant effect on improving awareness and preferences related to vegetables. In summary, the younger the age or the pickier the child in eating food, the more effective the education. It is believed that additional education on mealtime guidance is needed which can alter the eating behavior of preschool children and improve their diet. It is proposed to widen the scope of use of the materials by collecting diverse opinions from child care teachers.