• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.676-678
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• 2010

기존 증강현실은 객체와 배경과의 원활한 상호작용을 위하여 데이터 글러브나 마커 등을 이용하였다. 이는 사용에 불편함과 몰입감 저하가 발생했다. 증강현실에서 몰입감을 강화하기 위해서는 부가적인 입력장치의 제거가 필요하다. 본 논문에서는 증강현실에서의 몰입감 향상을 위해 부가적인 입력장치의 착용없이 상호작용을 하기 위한 가상의 공간좌표 생성 기법을 제안한다. 획득한 영상을 2차원 공간상에 투영하고 소실선을 추출하여 투영된 가상공간좌표를 계산하여 2차원 좌표상에 투영하였다. 이러한 방법은 3차원 객체를 생성하기 위해 3D 모델러의 사용을 배제함으로써 객체 생성의 효율성을 증대할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.371-372
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 기반으로 한 입학 상담용 챗봇을 설계하였다. 입시 전문 LLM은 Polyglot-ko 5.8B을 베이스 모델로 대학의 입시 관련 데이터를 수집, 가공한 후 데이터 증강을 하여 파인튜닝 하였다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 RLHF의 후 공정을 진행하였다. 제안 챗봇은 생성한 입시 LLM을 기반으로 웹브라우저를 통해 접근하여 입시 상담 자동 응답 서비스를 활용할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권11호
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• pp.16-22
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• 2020

개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.70-77
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• 2022

본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.765-769
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• 2009

기존의 증강현실은 객체와 배경과의 원활한 상호작용을 위하여 데이터 글러브나 마커 등을 이용하였다. 이는 사용에 불편함과 몰입감 저하의 결과를 발생한다. 증강현실에서 몰입감을 강화하기 위해서는 부가적인 입력장치의 제거가 필요하다. 이를 위해 마커가 부착되지 않은 상태에서도 정확한 공간좌표의 인식을 필요로 한다. 본 논문에서는 증강현실에서의 몰입감 향상을 위해 부가적인 입력장치의 착용없이 상호 작용을 하기 위한 가상의 공간좌표 생성 기법을 제안한다. 제안된 방법은 획득한 영상을 2차원 공간상에 투영하고 특징선을 추출하여 투영된 가상공간좌표를 계산하여 가상의 객체를 투영하였다. 이는 Markerless 증강과 모바일 증강 등에 응용이 가능하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.71-82
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• 2024

정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.521-523
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• 2021

데이터 증강은 데이터셋의 양이 충분하지 않을 때 소량의 데이터를 활용하여 데이터의 양을 늘리는 기법이다. 인터넷의 보급으로 인해 손쉽게 얻을 수 있는 데이터는 많아졌지만 의학과 같이 데이터의 수집이 곤란한 분야도 여전히 남아 있다. 블랙 스크린 감지 모델에서 사용하는 비디오 월 컨트롤러에서 블랙 스크린이 발생한 이미지도 수집하기 어려운 데이터인데, 이는 비디오 월 컨트롤러를 운용하고 있는 중에 블랙 스크린이 발생하는 빈도가 낮기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 비디오 월 컨트롤러에서 수집한 소량의 블랙 스크린 이미지를 활용하여 DCGAN을 훈련한 후 DCGAN의 생성자로 대량의 데이터셋을 생성하는 모델을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.113-120
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• 2014

최근 들어 스마트폰과 IT기기를 이용한 서비스가 활성화되고, 어떻게 하면 두 가지 이상의 기기를 이용해 융합을 할 수 있을 것인가에 대한 관심이 대두되고 있다. 그중 하나로 모바일 분야에서 네트워크와 하드웨어의 발전을 통해 디지털 지리공간 및 컴퓨터 지도의 급속한 발전이 이뤄지고, 어떻게 하면 효율적으로 지도 데이터를 3D 환경에서 시뮬레이션하고, 가상환경을 통해 서비스를 제공할 것인가에 초점이 맞춰져있다. 본 연구에서는 증강현실과 GIS(Geographic Information System), SLM(Static LOD Model)을 융합한 기술로 증강현실의 기본적 개념과 접근법을 기본으로 지리적인 공간에서 어떻게 증강현실을 재해석하고 이를 기반으로 관련 컨텐츠의 개발과 활용을 어떻게 하는가에 목적을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 3DS 모델의 데이터 구조를 제안한 SLM 데이터 포맷으로의 전환하기 위한 가능성을 분석하고, SLM 모델 포맷의 생성 및 가시화 도구는 기존 3차원 모델 포맷을 SLM 모델로 포맷을 변환하기 위한 기능 및 가시화 기능을 제공한다. 또한, 3D 가상 모델을 효율적으로 만들기 위한 포맷을 제안한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.181-188
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• 2024

기존의 비속어 탐지 방법들은 의도적으로 변형된 비속어를 식별하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 자연어 처리의 한 분야인 개체명 인식에 기반한 새로운 방법을 소개한다. 우리는 시퀀스 레이블링을 이용한 비속어 탐지 기법을 개발하고, 이를 위해 한국어 악성 댓글 중 일부 비속어를 레이블링하여 직접 데이터셋을 구축하여 실험을 수행하였다. 또한 모델의 성능을 향상시키기 위하여 거대 언어 모델중 하나인 ChatGPT를 활용해 한국어 혐오발언 데이터셋의 일부를 레이블링을 하는 방식으로 데이터셋을 증강하여 학습을 진행하였고, 이 과정에서 거대 언어 모델이 생성한 데이터셋을 인간이 필터링 하는 것만으로도 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 데이터셋 증강 과정에는 여전히 인간의 관리감독이 필요함을 제시하였다.