• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.220-223
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• 2020

한국도로공사가 제공하는 자료에 따르면 운전자 4명 중 1명은 졸음운전을 경험해 보았다고 말한다. 또한, 졸음운전 사고의 치사율은 건당 4명으로 전체 교통사고 치사율의 2배이며, 그 위험성은 음주운전보다 크다고 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 졸음운전 감지 시스템이 국내외에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템과 더불어 졸음운전을 예방하는 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.343-345
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• 2020

본 논문에서는 AI 기술을 이용한 객체 생성을 위해 윈도우 환경에서 DCGAN 알고리즘을 사용한 객체 생성에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 사전 환경구성시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Python을 기반으로 구현됐기 때문에 이해 및 추가개발 및 수정이 편리하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 생성해낼 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.351-353
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• 2020

본 논문에서는 우리나라에 있는 탑들이 손실된 경우가 많은데 탑의 손실된 부분을 복원하기 위한 방법을 제안한다. 우리나라에 존재하는 탑들은 보존이 잘 돼있는 것보다 안 돼있는 것이 많다. 손실된 탑들을 이미지 객체로 인식시킬 시에 GAN, DCGAN, SDADE등의 알고리즘과 기존의 연구 결과들을 적용시켜 보다 효과적인 방법을 찾는 것을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.500-503
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• 2020

특허를 통해 기술의 권리를 정의하고 보호하는 일이 매우 중요해짐에 따라 특허 문서를 분석하는 연구 또한 중요해지고 있다. 특히 특허의 청구항을 종속항과 독립항을 구분하고, 관련된 인용을 찾아내는 일은 관련 특허들을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 최근 텍스트 분석 분야에 획기적 성능 개선을 이끈 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers) 언어 모델을 사용하고 Neural Network 의 파인 튜닝 과정을 통해 청구항의 독립과 종속을 구분하였고, 인용하는 항의 번호와 인용 문구로 이루어진 인용 패턴을 통해 종속항의 인용 항을 찾아내었다. 이 방법을 2003 년 이후의 xml 형식의 미국 특허 데이터에 사용한 결과, 정확도 99% 의 성능을 확보하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.339-342
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• 2020

본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.347-349
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• 2020

본 논문에서는 컴퓨팅 이미지 객체인식 시스템인 YOLO 성능 향상을 위한 효율적인 이미지 마킹 정책을 제안한다. 이 정책은 이미지 데이터를 통한 객체인식 학습 YOLO의 객체인식을 높이고 다른 객체와의 구분을 최대화하여 학습 모델의 성능을 높인다. YOLO의 성능을 최대화하기 위하여 YOLO의 학습을 몇 번 시킬 것인지 무엇을 객체로 인식시킬지 동적으로 할당한다. 이때 학습 싸이클에 따라 객체의 인식이 달라지며 어느 싸이클에서 가장 효율적인지, 왜 다른 객체를 같이 학습시켜야 하는지 중명한다. 본 논문에서는 YOLO의 싸이클과 다른 객체 학습에 있어서 최적의 객체인식 싸이클과 학습 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.711-713
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• 2019

본 논문은 기존의 단순 감지 센서형 양식장 관리 시스템을 벗어나기 위해 IoT와 AI기술을 이용한 무인 양식장 관리 시스템 개발에 관한 것이다. 국내 양식장 상황에 맞는 유해 조류와 한국형 어선 이미지를 학습시켜 실시간 카메라 영상을 통해 유해 및 무해 물체를 판단하도록 하였으며 이에 따라 적절한 퇴치 기능을 수행하도록 하였다. 또한 현존하는 양식장 관리 시스템이 환경 관리 시스템과 감시 및 퇴치 시스템으로 이분화 된 경향을 보여 하나로 통합하는 과정의 필요성이 대두되었다. 따라서 감시 및 퇴치 기능 수행뿐만 아니라 양식장 내 환경 데이터를 실시간으로 받아오고 사용자가 단말기를 통해 양식장 상황을 확인 및 관리가 가능하도록 구현하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1349-1352
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• 2021

본 학술지는 기존의 공공 행정서비스에서의 복잡한 업무처리를 간단하게 처리할 수 있는 FAQ 형태의 챗봇서비스를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요 특징은 다음과 같다. 버튼, 대화, STT(Speech To Text)를 통한 사용자 기반 UI/UX를 제공한다. 딥러닝을 통한 Synonym, Typo를 검출하여 가장 높은 정확도의 Entity로 변환해준다. 이를 통해, 사용자는 해상물류 서비스를 이용하는데 있어 부담감을 해소하고 편리함을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1397-1400
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• 2021

다수의 사고가 발생되는 소형 선박에 반해 대형 선박을 위주로 제공되고 있는 스마트 해상 물류 시스템을 뒷받침하기 위하여 소형 선박에서 자주 발생할 수 있는 사고의 유형과 그 예상 확률을 제공하는 시스템을 연구하고 제공한다. 로지스틱 분류를 통해 사고의 확률을 예측하며 추천 알고리즘을 활용한 발생 가능성이 높은 사고의 유형을 도출하여 소형 선박용 e-navigation 을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.673-676
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• 2021

본 연구에서는 Google Dialogflow 자연어 처리 엔진(NLP 엔진), 정보수집(크롤링), iOS 챗봇 애플리케이션을 통해 정부 및 지자체 혜택 및 정보 추천 서비스를 제공하는 챗봇 구현을 제안한다. 해당 챗봇은 디지털 기기 사용이 능숙하지 않은 중, 장년층 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 접근성을 높이고, 정부 및 지자체에서 제공하는 다양한 혜택 및 정보의 불균형과 격차의 해소를 목적으로, 사용자가 선택한 지역에 따른 혜택·복지·소식 정보를 제공 및 추천한다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 원하는 분야의 정부 및 지자체의 적절한 복지 정보를 추천 받을 수 있다.