• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.716-718
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• 2023

엔데믹 시대, 외식 비중이 증가하고 온라인 커뮤니티를 중심으로 인기있는 식당에 대한 공유가 활발하게 일어나며 특정 식당으로 쏠리는 현상 심화, 주요 시간대에 식사를 하기 위해 줄을 서거나 아예 헛걸음을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 대부분의 식당에 설치되어 있는 CCTV에서 촬영 이미지를 활용해서 딥러닝을 활용한 Data Labeling을 시행, 현재 식당의 남은 자리를 분석하여 사용자에게 전달하는 프로젝트에 대한 방식을 서술한다. Client를 통해 사용자는 실시간으로 특정 식당의 남은 좌석 수를 확인할 수 있고, 이 정보를 바탕으로 해당 식당에 방문할지 말지를 결정할 수 있을 것이다. 프로젝트 진행에 앞서 데이터를 분석하는 딥러닝 모델인 YOLO에 대해 분석하였고, 각 버전에 대해 특징을 비교 및 대조, 본 프로젝트에 적합한 버전으로 YOLOv5s를 선정하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.35-36
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• 2023

Unreal Engine 5의 Level Streaming 기능은 플레이어가 플레이 도중 메모리에 Map을 로드/언 로드하는 등의 작업을 처리하는 기능이다. 이때 Level Streaming은 커다란 Map의 당장 필요한 부분에만 메모리에 로드하고, 렌더링하여 특히 Seamless Open world 장르에서 많이 사용된다. 본 논문에서 제안하는 방식은 이 Level Streaming 기능을 이용하여 현재 개발 진행 중인 Rogue-Like 장르 게임에서 비동기 방식의 로딩 화면과 Stage 전환을 통해 좀 더 부드러운, 즉 더 높은 Frames per Second(fps)를 플레이어에게 제공하기 위한 새로운 스테이지 시스템의 구현방식을 연구한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.724-725
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• 2023

본 논문에서는 Unity3D 엔진을 이용하여 과거와 현재를 연결하는 내용에 기반한 미디어아트 콘텐츠를 구현하였다. Super Zoom Neural Filters를 사용하여 이미지의 화질을 개선하였으며 Neural Style Transfer를 사용하여 현대 건물을 민속화 스타일로 변환시켰다. 이 작품은 과거와 현재가 연결되는 미디어아트 작품으로서의 의의를 찾을 수 있으며 민속화 활용 미디어아트의 사례로 평가받을 수 있다고 생각한다.

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• 2023.05a
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• pp.726-728
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• 2023

동양화 중 산수화는 작가의 회화적 재구성에 기반한 일종의 가상공간이라고 할 수 있다. 실제 북악산·인왕산의 명승명도를 상세하게 묘사한 <백운동>에 실제 지형정보를 대입하여 2.5D 콘텐츠를 구현한 것은 흥미로운 주제라 할 것이다. 본 연구에서는 국토지리정보원에서 제공하는 지형 데이터를 활용하여 <백운동> 그림의 2.5D 콘텐츠를 제작하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 향후에는 터치 기반 인터페이스를 통해 인터랙티브 콘텐츠를 구현하거나 AR/VR 기술을 활용하여 현실감 있는 체험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.558-559
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• 2023

지구온난화와 기후변화로 인해 전세계적으로 기업, 정부는 ESG(Environmental, Social and Corporate Governance)에 관심을 가지고 있다. 이에 따라 폐기물 분류 및 재활용에도 관심을 가지고 있지만 국내 외 폐기물 분류는 정확하게 이루어 지지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 객체 인식의 대표 모델인 YOLOv5 를 이용해 폐기물 중 대표인 페트병 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 페트병 사이 다른 폐기물을 감지해 내고 페트병 중 유색과 투명 페트병을 분류를 한다. 향후, 제안하는 시스템의 성능 평가가 필요하고 다른 폐기물로 확장이 필요하다.

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• 2023.05a
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• pp.560-561
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• 2023

지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.

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• 2023.05a
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• pp.663-664
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• 2023

코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

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• 2023.05a
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• pp.756-757
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• 2023

본 논문에서는 좌표를 이용하여 두 지점 이상의 장소의 중간 지점을 찾는 알고리즘을 비교 분석한다. 그 중 정확성과 실행 속도가 높은 알고리즘을 사용하여 하나의 중간 지점을 계산한다. 이를 기반으로 중간 지점 주변의 음식점 정보를 제공하는 서비스를 개발한다. 단순한 정보 제공에서 나아가 여러 기준으로 추천된 장소 정보를 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하고자 한다. 이로써 해당 서비스는 지리 정보 시스템 등의 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.565-566
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• 2023

본 논문은 AI 기술을 활용하여 웹 디자인 및 개발 과정에서 생산성과 비용 측면에서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 솔루션을 제안하고 있다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 사용자가 원하는 웹사이트 유형과 데이터를 입력하면, AI가 적절한 웹 템플릿을 제시하고, 해당 템플릿을 기반으로 동적인 웹사이트를 자동으로 제작하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 개발자는 웹사이트 디자인 및 레이아웃 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 이러한 방식은 웹사이트를 더 사용자 친화적이고 참여도 높은 것으로 만들어, 고객 유치와 이타적 상호작용을 유도하며, 회사나 조직의 성공에 기여할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.763-764
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• 2023

조직 활동에 필수적인 조직 모집 관리를 위해 많은 조직들은 효과적인 모집 전략과 도구를 추구하고, 이러한 모집 프로세스에 많은 시간과 비용을 투자하고 있다. 이러한 모집 프로세스를 통합적으로 관리할 수 있는 웹 서비스를 구축하여, 조직 관리자와 지원자가 모집 및 지원 활동에 효율적으로 참여할 수 있도록 돕고자 한다.