• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.2
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• pp.329-338
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• 2011

Recent augmentation reality demands more realistic multimedia data with the mixture of various media. High-technology for multimedia data which combines existing media data with various media such as audio and video dominates entire media industries. In particular, there is a growing need to serve augmentation reality, 3-dimensional contents and realtime interaction system development which are communication method and visualization tool in Internet. The existing services do not correspond to generate depth value for 3-dimensional space structure recovery which is to form solidity in existing contents. Therefore, it requires research for effective depth-map generation using 2-dimensional video. Complementing shortcomings of existing depth-map generation method using 2-dimensional video, this paper proposes an enhanced depth-map generation method that defines the depth direction in regard to loss location in a video in which none of existing algorithms has defined.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.493-495
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• 2001

증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술이다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 따라서 정확한 정합을 위해서 실세계 영상과 부과정보영상의 시절을 실시간으로 측위 하여야 한다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.635-638
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• 2001

증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술로서 국방, 의료, 교육, 건축설계, 게임, 방송 등 여러 응용 분야에서 연구가 진행 중이거나 활용 중에 있다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산 방법을 소개한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.2
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• pp.87-92
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• 2024

In this paper, a RAG system was implemented using an existing Large Language Model (LLM) and Langchain library to develop a dental consultation chatbot. For this purpose, we collected contents from the webpage bulletin boards of domestic dental university hospitals and constructed consultation data with the advice and supervision of dental specialists. In order to divide the input consultation data into appropriate sizes, the chunk size and the size of the overlapping text in each chunk were set to 1001 and 100, respectively. As a result of the simulation, the Retrieval Augmented LLM searched for and output the consultation content that was most similar to the user input. It was confirmed that the accessibility of dental consultation and the accuracy of consultation content could be improved through the built chatbot.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.2072-2072
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• 2009

최근 연구들에서, 증강 현실(Augmented Reality; AR) 환경에서의 촉각 상호작용에 대한 가능성이 논의되었다. 비젼 기반의 트래킹을 기초로 한 증강 현실 기술은 미리 정의된 2차원 마커(marker)를 이용하여, 카메라로부터 획득된 실시간 영상 위에 가상 물체를 증강한다. 그러나, 카메라로부터 획득된 데이터는 몇몇 오차 요인들, 예를 들어 마커의 위치를 인식하는데 나타나는 오차, 카메라 안에 존재하는 센서 잡음 등으로 인해서 마커 잡음(마커를 인식하면서 나타나는 잡음)이 불가결하게 발생하게 된다. 이러한 이유로 인해서, 사용자가 한 손에는 마커를, 다른 한 손으로는 촉감 장치를 이용하여, 마커에 증강된 물체를 만질 때, 마커 잡음은 힘의 떨림(force trembling)을 발생시킨다. 심지어, 이러한 현상은 정지된 마커에 증강된, 마커가 움직이지 않는 상황에서도 발생한다. 게다가, 마커 위에 증강된 물체가 약간 빠른 속도로 이동하게 될 경우, 측정된 이동 거리는 연속적인 프레임(frame)들 간의 불연속적일 수 있다. 만약 사용자가, 대략 30Hz로 위치와 방향이 갱신되는 가상물체를 촉각적으로 상호작용하려 한다면, 계산되는 반력은 급작스런 힘의 변화를 생성하게 될 수도 있다. 이러한 현상을 극복하기 위해서, 마커 잡음을 최소화하기 위해서 정적 임계값(constant threshold)을 이용할 뿐만 아니라, 보간법을 같이 사용한 방법이 있었다. 하지만, 이러한 방법은 정적 임계값을 이용하고, 영상 프레임 갱신 속도와(video frame rate)와 촉각 프레임 갱신 속도가 일정하다는 가정을 사용하였기 때문에, 여전히 힘의 불연속적인 발생이 나타난다. 따라서, 이 논문에서는 두 가지 방법을 이용하여 증강 현실 내에서, 발생할 수 있는 힘의 불연속적인 변화를 보정하는 두 가지 방법, 잡음 제거를 위한 확장된 칼만 필터(Extend Kalman Filter)와 영상과 촉각 갱신 속도 차이에 따른 갑작스런 힘의 변화를 제거하기 위한 적응적 외삽법(Adaptive Extrapolation method)을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.74-77
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• 2021

최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.399-400
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• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.27-29
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 대표적인 장치들 가운데 하나로서 이동장치를 고려할 수 있다. 요즈음 전반적인 이동장치의 흐름은 스마트폰에 주목하고 있으며, 이를 이용한 증강현실 등 객체들에 대한 지리적인 위치 및 현실적용 사례가 증가하고 있으며, 이들에 대한 데이터 처리가 매우 중요해지고 있다. 이와 같이 사용자에게 제공하는 모바일 응용 서비스들은 이동 객체에 기반한 다양한 서비스에 대한 기술이 요구되어지며, 또한 이들 기술을 활용하여 데이터를 시각적으로 인덱싱하여 신속하게 데이터가 처리되는 것을 시각적으로 표현하는 기술도 요구되어지고 있다. 그러나 이와 같이 사용자의 작업 이해를 높이기 위한 시각화 작업이 부족한 것이 사실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 하위 트리를 갖는 R 트리 인덱스를 활용하여 객체 생성을 수행하며, 생성된 객체들을 기반으로 3차원 도형으로 표현한 구현 결과를 보인다. 또한, 생성되는 시점에서 객체에 붙여진 이름은 마우스를 이용한 위치점과 인접하였을 때 이름을 표시할 수 있도록 시각화한 결과에 대해 살펴본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.6
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• pp.435-442
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• 2009

We propose an annotation system, which allows users moving on an environment to receive personalized messages that are generated by exploiting contextual information. In the system, the context is defined as an entity including user's identity, location and time. Identity of user is a key data to enable personal aspect of generated message. For sensing the context, the proposed system uses AR(augmented reality) technology. Markers are attached to real objects for tracking user's location. AR can provide an effective annotating method to enhance human's perception and interaction abilities. The received message can be a virtual post-it or three-dimensional virtual model of object overlaid onto the real-world view. Experimental results show that the proposed system works well in real-time with high performance and it can be used as a mobile service for personalized messaging.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.21 no.5
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• pp.171-182
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• 2022

The safe use of a structure requires it to be maintained in an undamaged state. Thus, a typical factor that determines the safety of a structure is a crack in it. In addition, cracks are caused by various reasons, damage the structure in various ways, and exist in different shapes. Making matters worse, if these cracks are unattended, the risk of structural failure increases and proceeds to a catastrophe. Hence, recently, methods of checking structural damage using deep learning and computer vision technology have been introduced. These methods usually have the premise that there should be a large amount of training image data. However, the amount of training image data is always insufficient. Particularly, this insufficiency negatively affects the performance of deep learning crack detection algorithms. Hence, in this study, a method of augmenting crack image data based on the image translation technique was developed. In particular, this method obtained the crack image data for training a deep learning neural network model by transforming a specific case of a asphalt crack image into a concrete crack image or vice versa . Eventually, this method expected that a robust crack detection algorithm could be developed by increasing the diversity of its training data.