• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.550-552
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• 2020

본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 사물 인식 알고리즘을 활용하여 영상 압축에 적용한다. YOLO 는 물체의 일반화된 특징을 학습한 뉴럴 네트워크이다. 영상을 압축하는 동시에 YOLO 를 활용하여, 영상 내의 사물을 인식한다. 사물이 인식된 영역을 영상 압축을 할 때, 더 구체적으로 예측을 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 QP(Quantization Parameter)를 조절하여, YOLO 로부터 인식된 사물을 더 정교하게 사물을 부호화/복호화한다. VVC(Versatile Video Coding) 기반에서 Rate-Control 를 사용하며, QP 를 조절한다. QP 는 CTU-Level 단위로 조절하며, 사물이 포함된 CTU 는 더 낮은 QP 를 바탕으로 효율적인 화질을 가져온다. 본 논문에서 제안하는 방법은 VVC 기반으로 한 Rate-Control 보다 주관적 화질이 선명한 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.105-106
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• 2022

본 논문에서는 YOLO v3 라이브러리를 이용하여 CCTV 저장 공간을 확보하는 모델을 제안한다. 사회안전망을 구축하기 위해 CCTV 설치가 확대되고, 그에 따라 많은 CCTV가 운영됨에 있어 저장 공간이 부족한 현상이 늘고 있다. 이에 본 논문에서는 학습된 데이터 셋을 활용하여 CCTV 영상파일의 프레임을 확인하여 움직임이 있는 객체가 있는지 판단하고, 움직임이 감지되는 프레임 영상을 저장한다. 제안 모델을 적용하여 테스트 한 결과 원본 데이터 크기보다 결과 데이터 크기가 85% 감소됨을 확인하였다. 인적이 드문 곳에 설치된 CCTV의 경우 제안 모델을 적용할 경우, 저장 공간의 관리 및 운영이 용이해질 것으로 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.332-333
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• 2023

본 논문은 사람과 짐의 물체 감지를 위한 YOLO 모델을 활용하여 특정 공간 내 혼잡도를 측정하는 시스템을 제안한다. YOLO를 학습시켜 기차 내에서 사람 및 짐과 같은 객체를 탐지하는 모델을 만든다. 그리고 이 모델을 이용하여 기차 내에서 객체를 탐지하고, 객체의 위치와 개수 정보를 얻는다. 이렇게 얻은 정보를 기반으로, 혼잡도를 측정하기 위해 다양한 지표를 활용한다. 이를 인터페이스에 시각적으로 보여준다. 결과적으로, 제안된 시스템은 승객들의 안전과 편의를 보장하며, 특정 공간의 혼잡도 파악에 유용한 도구로 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.75-78
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• 2023

본 논문은 객체탐지 모델 중 주류를 이루고 있는 YOLO의 v1부터 v8까지의 특성을 비교 분석하여 각각의 버전에 최적화할 수 있는 모델에 대한 연구이다. 연구 결과 v1, v2는 정확성이 최우선인 모델에 적합하다. 반면, v3, v4는 속도가 우선인 모델에 적합하다. 또한 v5, v6는 정확도와 속도 사이의 균형이 필요한 모델에 적합하다는 결론을 얻었다. v7, v8은 메모리 및 컴퓨팅 성능에 제약이 있는 경우 주로 적용이 가능하며, 적은 연산과 저 메모리 사용으로 객체를 탐지하여 포즈추정이나 객체 추적 등을 적용할 모델에 적합하다는 결과를 확인하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.173-174
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• 2023

In this paper, we introduce a model for detecting Personal Protective Equipment (PPE) using YOLO (You Only Look Once), an object detection neural network. PPE is used to maintain a safe working environment, and proper use of PPE protects workers' safety and health. However, failure to wear PPE or wearing it improperly can cause serious safety issues. Therefore, a PPE detection system is crucial in industrial settings.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1329-1338
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• 2021

점자를 제외한 시각 장애우들이 유통기한을 확인할 수 있는 효과적인 방법이 거의 개발되어 있지 않으며, 이로 인하여 시각 장애우들의 식품 안전성이 위협받고 있다. 본 연구에서는 시각 장애우의 식품 안전성 확보를 위해 실시간 객체 인식 알고리즘(you only look once, YOLO) 및 광학 문자 인식 (optical character recognition, OCR)에 기반한 유통기한 알림 시스템을 개발했다. 제안하는 시스템은 총 4가지 단계로 시각 장애우에게 유통기한 정보를 전달한다: (1) 표적 제품의 바코드 스캔을 통한 제품 확인 (2) 실시간으로 입력되는 제품 영상에서 YOLO 알고리즘을 활용하여 유통기한이 표기된 이미지 영역 검출; (3) 검출된 이미지 영역에서 OCR 알고리즘을 활용하여 유통기한 문자 인식; (4) Text to Speech (TTS) 기술을 활용하여 유통기한 정보를 사용자에게 전달. 성능 평가를 위한 온라인 실험 결과, 앞이 보이지 않는 피험자가 개발한 시스템을 사용해서 제품의 유통기한을 평균 86%의 높은 정확도로 확인할 수 있음이 검증되었다. 이러한 결과는 제안하는 시스템이 저시력자를 포함한 시각 장애우들의 식품 안전성 확보에 이바지할 수 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.65-70
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• 2023

본 논문에서는 YOLO v3를 이용한 CCTV 저장공간 확보 모델을 제안한다. CCTV는 방범, 화재예방, 감시 등 재난·재해 및 안전을 위해 사회 곳곳에 설치·운영되며, 개수의 증가와 화질의 개선이 함께 이뤄지고 있다. 이로 인해 영상파일의 개수와 크기가 증가하면서 기존의 저장공간으로는 이를 감당하기 어려움을 느끼고 있다. 이를 해소하기 위해 CCTV 영상 속의 특정 객체를 YOLO v3를 이용하여 탐지하여 해당 프레임만을 저장하여 불필요한 프레임을 삭제하는 모델을 제안하여 영상파일의 크기를 줄임으로써 저장공간을 확보하고, 그로 인해 더 오랜 기간 영상을 저장·관리할 수 있도록 하였다. 제안 모델 적용 후 평균 94.9% 영상파일의 크기가 절감됨을 확인하였으며, 제안 모델을 적용하기 전보다 약 20배의 보관 기간이 증가했음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-474
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• 2019

본 이 논문에서는 NVIDIA Jetson TX1에서 YOLO v2 모델의 정확도를 유지하면서 FPS를 개선하는 방법을 제안한다. 일반적으로, 딥러닝 모델에서는 연산량을 줄여 처리 속도를 높이기 위해 파라미터들을 실수형에서 정수형으로 변환하여 정수 연산을 통해 속도를 높이거나 네트워크의 깊이를 감소시키는 방법을 사용한다. 그러나 이 방법들은 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 이 논문에서는 YOLO v2 모델을 이용해 표정인식기를 개발하고 정확도 유지 시키기 위해 정수 연산이나 네트워크 깊이 감소를 사용하는 대신, 다음 세 가지 방법을 통해 연산량 및 메모리 소모를 줄인다. 첫 번째, $3{\times}3$ 필터를 $1{\times}1$ 필터로 교체하여 각 Layer 당 매개 변수 수를 9 분의 1로 줄인다. 두 번째, TensorRT의 추론 가속 기능 중 CBR (Convolution-Add Bias-Relu)을 통해 연산량을 줄이고, 마지막으로 TensorRT를 사용하여 반복되는 동일한 연산구조를 가진 레이어를 통합하여 메모리 소비를 줄인다. 시뮬레이션 결과, 기존 YOLO v2 모델에 비해 정확도는 1 % 감소했지만 FPS는 기존 3.9 FPS에서 11 FPS로 282%의 속도 향상을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.377-379
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• 2022

선교 상황 인식 시스템을 개발하기 위한 합성곱 신경망 기반의 인공지능카메라를 개발한다. 부이 등의 항로표지를 포함한 컨테이너선, 유조선, 자동차 운반선 등 선박 종류 구분이 가능하도록 YOLO5를 이용하여 학습을 수행하고 그 결과를 보인다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.380-382
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• 2022

해상풍력발전단지 환경평가를 위한 조류충돌저감장치를 개발하기 위하여, 천연기념물 조류를 구부할 수 있는 인공지능 카메라를 개발한다. 보호해야 할 조류를 90프로 이상 정확하게 구분하기 위한 계층구조 라벨링 방법을 고안하고 YOLO5 모델을 사용하여 학습을 수행하고, 그 결과를 보인다.