비대면 시대로 인한 화상 회의의 중요성이 높아졌다. 하지만 현재까지도 회의기록의 문서화 작업은 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인적자원이 많이 소모되고 있다. 본 논문은 기존 수작업으로 진행되는 회의 문서화 과정의 문제점을 개선하고자 한국어 키워드 추출을 활용한 인공지능 회의록 자동 생성 시스템을 제안한다. 회의 음성 파일을 기반으로 STT 기술을 활용한 회의 전문을 자동 생성하고 전문에 KR-WordRank 알고리즘을 적용해 키워드를 추출, Summary API를 사용하여 요약본을 생성한다. 최종 결과로 회의 전문과 키워드, 요약본이 담긴 PDF 형식의 회의록을 사용자에게 제공하여, 수기 회의록 작성 시 들이는 시간적, 인적 비용 절감을 돕는다.
코로나19 이후 화상회의 빈도가 높아지면서 줌 피로라는 신조어가 등장할 만큼 상대방을 가까이 마주하며 회의를 진행하는 것이 사람들의 피로도를 상승시키고 있다. 본 논문에서는 얼굴 합성과 이미지 애니메이션을 이용한 아바타를 통해 사용자가 화상회의에 참가할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자와 닮은 개성 있는 캐릭터는 실시간으로 사용자의 표정 및 움직임을 반영하여 화상회의에 적용될 수 있고 채팅과 커뮤니티에서 캐릭터의 이모티콘으로 감정을 표현할 수 있다.
본 연구에서 개발된 XR 게임은 이중 재활을 지원하는 핵심 도구로서 설계되었으며, 향기 분출 기능 또한 포함하고 있어 향기 치료까지 가능하도록 확장되었다. 이 프로그램은 사용자의 데이터를 세심하게 분석하여, 각 개개인의 진전을 지속적으로 추적할 수 있다. 더불어, 사용자는 과거와 현재의 데이터를 비교하고 분석하여, 지속적인 자기 개선을 위한 방향을 찾을 수 있다.
시각장애인의 독립보행은 많은 위험 부담과 어려움을 안고 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 해결하고자 사용자에게 GPS를 통해 목적지까지 안전한 경로로 안내하는 기능을 제공한다. 사물 인식 알고리즘을 통해 주행 시 필요한 장애물 판별과 신호등의 색상 등을 인식한다. 그리고 아두이노 초음파 센서를 활용하여 장애물과 사용자 간의 거리를 인식하고, 블루투스 모듈을 통해 측정한 값을 송신하여 구간별에 따라 사용자에게 경고음을 울린다. 더 나아가 AR 기능을 통해서 장애물을 입체적으로 강조하여 표시함으로써 저시력 장애인들이 장애물과 충돌하는 것을 예방한다.
현대 사회에서 정신건강이 중요한 문제로 부상하고 있으나 국내 정신건강 서비스 이용률은 7.2%에 그친다. 코로나 발생 이후 이동성 제약 등의 요인에 따라 디지털 정신건강 관리 시장이 크게 성장할 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 고민 상담을 통해 위로 및 제안을 제공하고, 대화 내용을 기반으로 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. KoBert 모델을 이용하여 사용자의 감성을 분석하고, KoGPT 모델을 활용해 챗봇 응답을 생성한다.
미세먼지 단계를 예측하는 딥러닝 기반 시스템을 개발하고 그 성능을 평가하는 연구를 진행했다. 연구에서 320개의 풍경 사진 데이터를 수집하고, 해당 시점의 미세먼지 농도를 측정하여 "좋음" 또는 "나쁨"으로 분류했다. 데이터 전처리 단계에서는 특히 하늘 이미지의 특성을 고려하여 다양한 전처리 기법을 적용하였다. 다섯 가지 이미지 데이터 모델을 사용하여 이미지를 분류하고 미세먼지 단계를 예측하는 모델을 개발하였으며, 또 이 모델들을 다양한 기법으로 앙상블 해보며 성능을 비교했다. 그 결과, Random Forest를 이용한 앙상블 모델이 제일 뛰어난 예측 성능을 보였다. 이러한 연구 결과는 미세먼지 모니터링 및 예측에 유용한 시스템 개발의 가능성을 제시한다.
무선 인터넷 기술의 발전과 함께 이용자 수가 증가하면서 모바일 데이터베이스 응용 프로그램의 수요가 급증하고 있다. 그러나 모바일 데이터베이스 응용에 필요한 사용자 인터페이스와 질의 처리 코드는 대부분 수작업으로 작성되기 때문에 생산성이 낮고 버전 관리에도 많은 시간과 노력이 필요하다.[1] 본 논문에서는 모바일 데이터베이스 응용을 위한 스크립트 생성 도구인 MobileGen을 소개한다. MobileGen은 덕성여자대학교 도서관에서 사용하고 있는 DISCOVER와 같은 실용 데이터베이스들을 구성파일 생성단계, 스크립트 생성단계를 거쳐 응용 데이터베이스 내의 테이블 당 5개의 모바일 스크립트들(Search, Select, Edit, Information, Action)을 생성한다. 생성된 스크립트들은 데이터베이스 연동 및 질의 처리 코드를 포함하고 Action 스크립트를 제외한 나머지 스크립트들은 간단한 폼 형태의 카드 또는 연계된 카드들의 데크들을 생성한다. 따라서 MobileGen은 모바일 데이터베이스 응용의 생산성을 향상시키고 스크립트의 원형인 템플릿을 기반으로 하기 때문에 MobileGen 자체와 생성된 응용의 유지 및 보수를 용이하게 한다. 또한, MobileGen은 상용 생성기들에 비해 관심의 대상인 엔티티 외에 이 엔티티와 직 간접적으로 연관된 모든 엔티티들에 대한 정보를 한 데크에 제공한다.
1 인 미디어 산업의 성장으로 다양한 콘텐츠 제작의 증가와 함께 영상의 분위기를 좌우하는 BGM 의 수요도 급증하고 있다. 그러나 무료 음원은 한정되어 있으며 이미 많은 영상에 쓰여 시청자에게 흔한 느낌을 준다. 특히 MCN 에 소속되지 않은 콘텐츠 크리에이터들은 개성 있고 영상에 어울리는 음원 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 콘텐츠 제작 환경을 개선하기 위해 창작자가 직접 녹음하거나 악보를 스캔해 자신만의 음원을 제작할 수 있는 웹 애플리케이션 '플랫'을 제안한다. 본 연구를 통해 콘텐츠 크리에이터들은 독창적이고 풍성한 콘텐츠를 만들 수 있으며, 음악적 숙련도와 관계없이 쉽게 음원을 만들 수 있어 작곡에 대한 접근성이 좋아질 것으로 보인다. 또한, 딥러닝을 활용해 음악을 창작함으로써 인공지능 작곡 분야를 활성화하고 디지털 음악 시장의 새로운 분야를 개척하는 데 이바지할 것으로 기대한다.
소프트웨어 제품 라인 개발 패러다임은 관련 제품들 사이의 공통점과 차이점을 이용해 보다 전략적인 재사용을 가능하게 함으로써 소프트웨어 개발 생산성을 높여 주는 개발 방법론이다. 공통점과 차이점을 분석하고 모델링하기 위해 가장 중요한 모델이 특성 모델이다. 특성 모델은 규모가 커짐에 따라 오류를 포함할 가능성이 커지며 이를 검증하기 위한 자동화된 도구가 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지를 자바 언어로 구현 가능하게 해주는 Protege API, OWL기반의 시맨틱 웹 규칙 언어인 SWRL, 규칙 추론 엔진인 Pellet Reasoner 등의 기술을 이용한 특성 모델 검증 도구를 제안한다.
전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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