• 제목/요약/키워드: 생성 데이터 증강

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R-tree 인덱스를 활용한 3D 멀티미디어 콘텐츠 생성 (3D Multimedia Contents Generation using R-tree Index)

  • 이현창;최현석;김주리;장희선;신성윤
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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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.

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개인화된 도움을 위한 증강현실기반 메시지 주석시스템 (AR-based Message Annotation System for Personalized Assistance)

  • ;전희성
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권6호
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    • pp.435-442
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    • 2009
  • 본 연구에서는 특정개인에 맞춘 정황정보를 제공할 수 있는 개인화 메세지 주석시스템을 제안한다. 본 시스템에서 컨텍스트는 사용자의 신 분, 위치, 시간등을 포함하는 실체로 정의하며 사용자의 정체는 개인화된 메세지 생성의 주된 데이터이다. 컨텍스트를 감지하기 위해 증강현실 기술이 사용되며, 사용자의 위치를 추적하기 위해 실제 물체에 마커가 부착된다. 증강현실 기술은 인간의 지각과 상호작용을 강화시키는 아주 효과적인 주석 방법으로 사용될 수있다. 메시지는 가상 문자메세지 또는 3차원 가상물체일 수 있다. 실험결과는 제안된 시스템이 실시간으로 효과적으로 작동됨을 보여주며 또한 개인화 메시지를 제공하는 모바일 서비스로 사용될 수 있음을 보였다.

데이터 증강을 위한 순환 생성적 적대 신경망 기반의 아스팔트와 콘크리트 균열 영상 간의 변환 기법 (CycleGAN Based Translation Method between Asphalt and Concrete Crack Images for Data Augmentation)

  • 심승보
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.171-182
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    • 2022
  • 구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

Design of a Question-Answering System based on RAG Model for Domestic Companies

  • Gwang-Wu Yi;Soo Kyun Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권7호
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    • pp.81-88
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    • 2024
  • 생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

강건한 질의응답 모델을 위한 데이터셋 증강 기법 (Adversarial Examples for Robust Reading Comprehension)

  • 장한솔;전창욱;최주영;심묘섭;김현;민경구
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.41-46
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    • 2021
  • 기계 독해는 문단과 질문이 주어질 때에 정답을 맞추는 자연어처리의 연구분야다. 최근 기계 독해 모델이 사람보다 높은 성능을 보여주고 있지만, 문단과 질의가 크게 변하지 않더라도 예상과 다른 결과를 만들어 성능에 영향을 주기도 한다. 본 논문에서는 문단과 질문 두 가지 관점에서 적대적 예시 데이터를 사용하여 보다 강건한 질의응답 모델을 훈련하는 방식을 제안한다. 트랜스포머 인코더 모델을 활용하였으며, 데이터를 생성하기 위해서 KorQuAD 1.0 데이터셋에 적대적 예시를 추가하여 실험을 진행하였다. 적대적 예시를 이용한 데이터로 실험한 결과, 기존 모델보다 1% 가량 높은 성능을 보였다. 또한 질의의 적대적 예시 데이터를 활용하였을 때, 기존 KorQuAD 1.0 데이터에 대한 성능 향상을 확인하였다.

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온-보드에서의 딥러닝을 활용한 드론의 실시간 객체 인식 연구 (A Study on Realtime Drone Object Detection Using On-board Deep Learning)

  • 이장우;김주영;김재경;권철희
    • 한국항공우주학회지
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    • 제49권10호
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    • pp.883-892
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    • 2021
  • 본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.

영어 교육을 위한 거대 언어 모델 활용 말뭉치 확장 프레임워크 (Data Augmentation using Large Language Model for English Education)

  • 정진우;정상근
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.698-703
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    • 2023
  • 최근 ChatGPT와 같은 사전학습 생성모델은 자연어 이해 (natural language understanding)에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 코드 작업을 도와주고 대학수학능력시험, 중고등학교 수준의 문제를 풀거나 도와주는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 사전학습 생성모델을 이용하여 영어 교육을 위해 말뭉치를 확장하는 프레임 워크를 제시한다. 이를 위해 ChatGPT를 사용해 말뭉치를 확장 한 후 의미 유사도, 상황 유사도, 문장 교육 난이도를 사용해 생성된 문장의 교육적 효과를 검증한다.

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모바일 랜드마크 가이드 : LOD와 문맥적 장치 기반의 실외 증강현실 (A Mobile Landmarks Guide : Outdoor Augmented Reality based on LOD and Contextual Device)

  • 조비성;누르지드;장철희;이기성;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.1-21
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    • 2012
  • 최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.

모바일 증강현실 기술을 이용한 지하 사회 기반 시설 관리 시스템 설계 (The Design of Underground Utilities Management System based on Mobile Augmented Reality Technology)

  • 백장미;홍인식
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.41-47
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    • 2013
  • 스마트폰의 사용이 전세계적으로 증가하면서, 스마트폰의 혁신적인 앱 개발이 이루어지고 있다. 현재까지 사회 기반 시설의 전산화 과정이 빠르게 진행되면서 IT 기술과의 융합으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기의 증강 현실 기술을 기반으로 지하 사회 기반 시설의 자동 생성 시스템을 위해 전체적인 아키텍처를 구성하고 인터페이스를 설계하였다. 특히, 제안된 시스템은 근거리 무선 통신 기술을 통해 현장 관리자의 스마트기기의 오버헤드를 최소화하고 서버 측면에서는 현장 관리자로부터 전송된 데이터에 대한 지속적인 관리가 수행되며, 클라이언트의 데이터 흐름을 모니터링하게 된다. 또한, 외부 통신 과정에서의 불안전성 및 불확실성이 내포된 이벤트 발생시 이를 처리할 수 있는 특징을 제공한다.

실내 정보 가시화에 의한 u-GIS 시스템을 위한 Markerless 증강현실 방법 (A Markerless Augmented Reality Approach for Indoor Information Visualization System)

  • 김희관;조현달
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.195-199
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    • 2009
  • 증강현실 기술은 실제 환경에 컴퓨터로부터 생성된 가상 데이터를 실시간으로 덧씌우는 기술을 말하며, 이는 지리정보의 가시화 같은 작업에 매우 큰 잠재력을 갖고 있다. 하지만 지금까지 연구된 이동형 증강현실 시스템은 사용자의 위치를 파악하기 위해 GPS(Global Positioning System)를 사용하거나 마커를 현장에 붙이는 방식을 사용하였다. 최근 연구들은 마커를 사용하지 않는 방법을 지향하고 있으나 많은 제약을 갖고 있다. 특히 실내의 경우는 GPS정보를 사용할 수 없기 때문에 실내 위치파악을 위해서는 좀 더 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 기술이 필요하다. 최근 무선(RF, Radio Frequency)기반의 실내 위치 추정 연구가 활발히 수행되고 있지만, 이 또한 다량의 센서와 인식기를 설치해야한다는 제약이 존재한다. 본 연구에서는 한 대의 카메라를 사용하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리듬을 이용한 위치 추정기법을 제시하였으며, 추정된 위치를 이용하여 증강현실을 통한 정보 가시화 프로그램을 개발하였으며 이를. 향후 실내외 seamless 연동이 가능한 모바일 u-GIS (Ubiquitous Geospatial Information System) 시스템에 적용할 것이다.

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