• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.390-392
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• 2022

기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.297-300
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• 2004

기존에 성격이 다른 두 가지 이상의 센서를 이용하기 위해서는 각각의 센서의 입력 데이터를 처리하는 알고리즘이 필요하게 되고, 적용한 알고리즘에 의해 출력된 최종 값 중에서 그 상황에 알맞은 값을 선택하여 사용하는 계층적 구조를 사용하게 된다. 계층적 구조가 아니더라도 비슷한 형태의 데이터를 얻어 이를 가지고 최종 로봇을 제어하기 위한 출력을 만들게 된다 본 논문에서는 비전 센서와 초음파 센서에서 입력되는 성격이 다른 데이터를 가지고, 신경망을 이용하여 최종 출력을 얻어냄으로써 2가지 센서의 입력 데이터를 처리하기 위한 과정을 간단히 하고 두 가지 센서가 서로를 보완 할 수 있도록 하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.579-581
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• 1999

본 논문에서는 컴퓨터의 정보처리 능력과 시각기능인 CCD 카메라의 영상처리 능력을 결합시켜 극한 상황에서도 실제 시스템을 효과적으로 제어할 수 있는 실시간 비전시각 제어시스템을 제안하고, 이를 대표적인 벤치마컴 시스템인 도립진자 시스템에 적용하여 실증하였다. 우선, 전용화 된 하드웨어를 사용하지 않고. 컴퓨터를 직접 사용하므로 영상처리 중에 발생하는 많은 데이터에서 필요한 정보를 신속하게 획득하고 처리할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 또한, 실제 비전 제어시스템을 제작하고, 제안된 알고리즘을 비선형 도립진자의 제어에 적용하여 퍼지 제어기를 설계하므로 컴퓨터를 이용한 실시간 비전 시각 영상처리 제어의 가능성과 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1052-1055
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• 2020

본 논문에서는 3D 메시 정보, RGB-D 손 자세 및 2D/3D 손/세그먼트 마스크를 포함하여 인간의 손과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 새로운 다중 모달 합성 벤치마크를 제안 하였다. 생성된 데이터셋은 기존의 대규모 데이터셋인 BigHand2.2M 데이터셋과 변형 가능한 3D 손 메시(mesh) MANO 모델을 활용하여 다양한 손 포즈 변형을 다룬다. 첫째, 중복되는 손자세를 줄이기 위해 전략적으로 샘플링하는 방법을 이용하고 3D 메시 모델을 샘플링된 손에 피팅한다. 3D 메시의 모양 및 시점 파라미터를 탐색하여 인간 손 이미지의 자연스러운 가변성을 처리한다. 마지막으로, 다중 모달리티 데이터를 생성한다. 손 관절, 모양 및 관점의 데이터 공간을 기존 벤치마크의 데이터 공간과 비교한다. 이 과정을 통해 제안된 벤치마크가 이전 작업의 차이를 메우고 있음을 보여주고, 또한 네트워크 훈련 과정에서 제안된 데이터를 사용하여 RGB 기반 손 포즈 추정 실험을 하여 생성된 데이터가 양질의 질과 양을 가짐을 보여준다. 제안된 데이터가 RGB 기반 3D 손 포즈 추정 및 시맨틱 손 세그멘테이션과 같은 품질 좋은 큰 데이터셋이 부족하여 방해되었던 작업에 대한 발전을 가속화할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.1101-1104
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• 1995

Through welding fabrication, user can feel an surficaial and capable unsatisfaction because of welded defects, Generally speaking, these are called weld defects. For checking these defects effectively without time loss effectively, weldability estimation system setup isan urgent thing for detecting whole specimen quality. In this study, by laser vision camera, catching a rawdata on welded specimen profiles, treating vision processing with these data, qualititative defects are estimated from getting these information at first. At the same time, for detecting quantitative defects, whole specimen weldability estimation is pursued by multifeature pattern recognition, which is a kind of fuzzy pattern recognition. For user friendly, by weldability estimation results are shown each profiles, final reports and visual graphics method, user can easily determined weldability. By applying these system to welding fabrication, these technologies are contribution to on-line weldability estimation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.519-521
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• 2019

최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.675-678
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• 2021

본 논문에서는 데이터 처리에 대한 비전문가들도 시계열 데이터를 필요한 형태로 쉽게 변환하는 방법을 제안한다. 이를 위해 국내 및 해외의 다양한 공공 시계열 데이터들의 저장 형태를 파악하였고 가장 빈번하게 사용되는 4가지의 시계열 데이터 변환 패턴을 정의하였다. 또한, 변환 패턴을 정형화하기 위해 파라미터를 구조화하고 이를 해석하여 변환하는 변환 모듈을 개발하였다. 변환 모듈은 제안하는 입력 파라미터의 값에 따라 데이터 변환이 이루어지기 때문에 비전문가의 활용이 쉬우며 다수의 공개 데이터를 원하는 형태로 변환할 수 있음을 검증하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.3
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• pp.135-140
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• 2017

SMT is an equipment that picks up electronic components and does precise placing onto PCBs. In order to do this, it stops in front of a camera installed in the middle to go over vision inspection. And after that it is move for placing. In this paper, We compared to the method of the placing after inspect to the stoped component and the moving component in front of the camera. As a result, This paper shows that the time efficiency of the fly-motion was increased by 9 percent than the stop-motion.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.637-639
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• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.74-75
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• 2023

본 논문에서는 Chat GPT API 를 활용하여 웹 대시보드를 기획하는 것을 다루고 있다. 이 대시보드는 개인과 업무에서 생성된 데이터를 통합하여 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와주며, 머신 러닝 절차를 기반으로 화면 구성이 이루어졌다. 이를 통해 비전문가도 쉽게 데이터 전처리, 시각화, 학습, 저장소 등의 기능을 사용할 수 있다.