• Smart Media Journal
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• v.11 no.4
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• pp.9-18
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• 2022

Recently, research and system using AI is rapidly increasing in various fields. Smart farm using artificial intelligence and information communication technology is also being studied in agriculture. In addition, data-based precision agriculture is being commercialized by convergence various advanced technology such as autonomous driving, satellites, and big data. In Korea, the number of commercialization cases of facility agriculture among smart agriculture is increasing. However, research and investment are being biased in the field of facility agriculture. The gap between research and investment in facility agriculture and open-air agriculture continues to increase. The fields of fruit trees and plant factories have low research and investment. There is a problem that the big data collection and utilization system is insufficient. In this paper, we are proposed the system for determining the fruit tree growth stage using a deep learning-based object detection model. The system was proposed as a hybrid app for use in agricultural sites. In addition, we are implemented an object detection function for the fruit tree growth stage determine.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.63-70
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• 2023

Due to the spread of high-definition black boxes and the introduction of mobile applications such as 'Smart Citizens Report' and 'Safety Report', the number of public interest reports for violations of Traffic Law has increased rapidly, resulting in shortage of police personnel to handle them. In this paper, we describe the development of a system that can automatically detect lane violations which account for the largest proportion of public interest reporting videos for violations of traffic laws, using deep learning algorithms. In this study, a method for recognizing a vehicle and a solid line object using a YOLO model and a Lanenet model, a method for tracking an object individually using a deep sort algorithm, and a method for detecting lane change violations by recognizing the overlapping range of a vehicle object's bounding box and a solid line object are described. Using this system, it is expected that the shortage of police personnel in charge will be resolved.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.263-264
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• 2023

오늘날 출산율 감소와 의료기술 등의 발달에 따라 고령화 사회 현상이 급부상하고 있으며, 이 비율은 계속 증가할 것이다. 또한 노인 인구가 많아지는 만큼 노안을 가진 사람들도 많아진다. 고령화 사회가 지속되는 만큼 고령층이 이용할 수 있는 디지털 기기 또한 많아져야 하지만 그렇지 않다. 그중에 하나인 ATM은 고령층을 제외한 고객들은 모바일뱅킹과 같은 서비스를 이용하고 고령층이 주로 ATM을 이용한다. 주요 고객인 고령층이 사용하는 ATM이지만 고령층을 배려한 ATM은 찾아보기 힘들다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 노안을 갖고 있거나 고령층이라는 것을 나이로 판단하여 고령층과 일반적인 노안을 갖는 연령층이 보다 쉽게 ATM을 이용 할 수 있는 선택적 ATM UI 간편화 시스템을 구축하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.37-44
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• 2017

While IoT (Internet of Things) industry has been spreading, it becomes very important for object to recognize user's information by itself without any control. Above all, gender (male, female) is dominant factor to analyze user's information on account of social and biological difference between male and female. However since each gender consists of diverse face feature, face-based gender classification research is still in challengeable research field. Also to apply gender classification system to IoT, size of device should be reduced and device should be operated with low power. Consequently, To port the function that can classify gender in real-world, this paper contributes two things. The first one is new gender classification algorithm based on deep learning and the second one is to implement real-time gender classification system in embedded board operated by low power. In our experiment, we measured frame per second for gender classification processing and power consumption in PC circumstance and mobile GPU circumstance. Therefore we verified that gender classification system based on deep learning works well with low power in mobile GPU circumstance comparing to in PC circumstance.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.2
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• pp.92-98
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• 2020

This paper proposes a vehicle license plate recognition system using light weight deep learning models without high-end server. The proposed license plate recognition system consists of 3 steps: [license plate detection]-[character area segmentation]-[character recognition]. SSD-Mobilenet was used for license plate detection, ResNet with localization was used for character area segmentation, ResNet was used for character recognition. Experiemnts using Samsung Galaxy S7 and LG Q9, accuracy showed 85.3% accuracy and around 1.1 second running time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.42-43
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• 2022

본 논문은 모바일 단말에서 실시간으로 동작하는 딥러닝 기반 경량 초고해상화 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 두 입력 텐서의 차원을 일치시켜야 하는 element-wise 덧셈 대신 concatenation을 활용해 연산량을 개선하고, float-to-int8 양자화 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 weight clipping 및 regularization 기법을 활용해 초고해상화 화질 성능을 개선하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 모바일 초고해상화 기술을 화질 측면에서 0.12dB, 처리 속도 측면에서 13.6ms 개선하였고, Mobile AI & AIM 2022 실시간 이미지 초고해상화 대회에서 1등을 수상하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.129-132
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• 2020

최근 모바일 기기에서 딥러닝 모델을 사용하기 위한 경량화 연구가 진행되고 있다. 그중 모델의 가중치 표현 bit를 줄이는 양자화와 사용하기 위한 다양한 압축 알고리즘이 개발되었다. 하지만 대부분의 양자화 및 압축 알고리즘들은 한 번 이상의 Fine-tuning을 거쳐야 하는데 이 과정은 모바일 환경에서 수행하기에는 연산복잡도가 너무 높다. 따라서 본 논문은 양자화된 가중치를 High Efficiency Video Coding(HEVC)을 통해 압축하는 방법을 제안하고 정확도와 압축률을 실험한다. 실험결과는 양자화만 실시한 경우 대비 크기는 25%의 감소했지만, 정확도는 0.7% 감소했다. 따라서 이런 결과는 모바일 기기에 가중치를 전송하는 과정에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.836-838
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• 2022

반려동물 시장 및 동물 의료분야의 성장, 동물병원 이용 과정 개선의 필요성으로 반려동물 질병의 시작부터 끝까지 전 과정을 함께하는 원스탑 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 증상으로 예상 질병을 진단하는 머신러닝 모델과 자연어 문장을 인식하는 딥러닝 챗봇으로 사용자가 편리하게 반려동물 이상 증상에 대한 예상 질병을 챗봇으로 상담할 수 있도록 구현하였다. 챗봇 시스템을 기반으로 '예상 진단', '질병백과', '문진표', '동물병원' 기능을 추가하여 일관된 기능들로 유기적인 서비스를 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.976-979
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• 2019

사회가 발전함에 따라 사람들의 의류 소비 패턴 매장 매출보다 모바일 쇼핑몰 매출이 늘고 있다. 스마트 뱅킹, 쇼핑몰 애플리케이션 등 모바일 서비스가 일상생활로 스며들면서 모바일로 의류를 구매하는 것은 쉬워졌다. 하지만, 온라인이라는 특성상 옷을 택배로 받고, 입어야 옷이 어울리는 지 아닌 지를 판단할 수 있다는 고질적인 문제점이 있다. 이러한 문제점은 반품 또는 교환으로 이루어지고 이는 쇼핑몰과 소비자 모두에게 굉장히 낭비되는 비용이다. 본 논문에서는 사람의 사진에 옷을 입힌 사진을 제공함으로써, 사람이 옷을 실제로 입지 않더라도 그 때의 fit 을 제공하고자 한다. 이때, 단순한 합성이 아니라, 딥러닝 중 GAN(Generative Adversarial Network)를 사용해 기존 기술의 문제점을 해결하고자 한다.

• Smart Media Journal
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• v.10 no.2
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• pp.76-83
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• 2021

With the development and use of smart devices such as smartphones and tablets increases, the mobile application market based on mobile devices is growing rapidly. Mobile application users write reviews to share their experience in using the application, which can identify consumers' various needs and application developers can receive useful feedback on improving the application through reviews written by consumers. However, there is a need to come up with measures to minimize the amount of time and expense that consumers have to pay to manually analyze the large amount of reviews they leave. In this work, we propose to collect delivery application user reviews from Google PlayStore and then use machine learning and deep learning techniques to classify them into four categories like application feature advantages, disadvantages, feature improvement requests and bug report. In the case of the performance of the Hugging Face's pretrained BERT-based Transformer model, the f1 score values for the above four categories were 0.93, 0.51, 0.76, and 0.83, respectively, showing superior performance than LSTM and GRU.