• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권7호
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• pp.279-286
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• 2021

최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.346-357
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• 2019

본 연구는 대학 교직수업에 적용한 플립드 러닝의 교육적 효과를 검증하고, 학습과정에서 학습자들이 느낀 플립드 러닝의 장단점을 분석하는 것이 목적이다. 광주에 소재한 N대학교의 교직 이수자 64명을 대상으로 한 학기 동안 플립드 러닝을 적용하였다. 15주 수업 중 7주 수업에 플립드 러닝의 기본 구조인 동영상 콘텐츠에 대한 사전학습과 강의실 내 토론 및 학습자 활동으로 수업을 진행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 플립드 러닝을 적용한 후에 학습자들은 함께 학습하는 상황을 보다 편하게 느끼며 협력학습을 더욱 선호하게 되었다. 둘째, 플립드 러닝은 학습자의 메타인지 향상에는 영향을 주지 못했지만, 하위요인 인식과 인지전략의 향상에는 영향을 주었다. 셋째, 플립드 러닝이 학업적 자기효능감 향상에는 영향을 미치지 못했지만, 협력학습 성향이 낮은 학습자들의 과제 난이도 선호와 자신감 향상에는 영향을 주었다. 넷째, 플립드 러닝은 자기주도적 학습능력 향상에 의미 있는 영향을 주지 못했지만, 협력학습 성향이 높은 학습자들의 학습계획 능력 향상에는 영향을 주었다. 다섯째, 플립드 러닝에 대한 학습자들의 수업만족도는 전반적으로 매우 높았다. 보다 효과적이고 효율적인 플립드 러닝 적용을 위해서는 안정적인 학습지원시스템이 전제되어야 하며, 학습자의 사전학습과 과제 수행에 대한 부담감은 줄이면서 학습에 대한 흥미와 집중력을 높일 수 있는 제도나 정책과 함께 수업설계 전략이 적용되어야 함을 제안하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권3호
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• pp.156-162
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• 2021

본 인스턴스 분할 모델은 위성을 이용해 촬영된 원격탐지 영상 내의 객체 탐지에 높은 정확도를 갖는다는 것을 입증하였으며, 불법으로 가설된 시설 하우스를 발견하는데 활용될 수 있다. 즉, 특정 지역 및 일정시기를 기준으로 시설하우스를 인식시키고 그 이후에 신축된 하우스를 분별하는데 사용할 수 있을 것이다. 또한 본 기술을 응용하여, 토지피복도 조사와 같은 인력중심의 작업을 빠르게 해결할 수 있다. 앞으로 이 모델은 지리정보시스템(Geographic Information System)과 연계하여 중앙정부 차원의 단일화된 관리체계를 수립할 수 있을 것이며 또한 시설하우스 면적 통계 수치계산에도 쉽게 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.39-47
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• 2020

본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.223-231
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• 2022

우리의 일상생활에 큰 변화를 가져온 코비드-19는 대학 교육에도 역시 큰 변화를 가져왔다. 전통적인 대면 수업방식에서 비대면 방식으로 변경되어 수업이 이루어지면서 교수자와 학생 모두 적응에 애를 먹는 모습을 보였고, 비대면 수업으로 인한 학력 격차의 발생 등의 문제 역시 제기되었다. 이에 본 연구는 코비드-19로 인한 대학의 비대면 수업에 대해 학생들이 어떠한 태도를 보이는지 알아보고자 하였다. 이에 본 연구는 Q 방법론을 적용하여 대학생들이 비대면 수업에 대해 가지고 있는 주관적 인식의 유형을 파악하고 이를 통해 향후 비대면 수업방식의 개발과 개선에 있어 참고할 점을 제안하고자 하였다. 30명의 P 표본과 34개의 Q 표본을 이용하여 분석한 결과 5개의 유형이 발견되었다. 첫째, 학습의 효율성 중시형, 둘째, 수업의 참여와 소통 중시형, 셋째, 비대면 수업의 적극적 수용과 활용형, 넷째, 원격 시스템과 장비 작동 오류로 인한 불만형, 다섯째, 상황에 따른 수동적 대응형이다. 본 연구의 결과를 바탕으로 살펴보았을 때 각 유형의 특성을 고려한 효과적인 비대면 수업을 위한 교육 방법의 개발이 필요할 것으로 보이며, 비대면 수업, 특히 녹화 강의가 갖는 학습의 효율성 측면에서의 장점은 분명한 것으로 보인다. 따라서 대면 수업이 대학에서 전면적으로 이루어지더라도 수업에서 동영상 녹화 강의를 보완적으로 제공하는 것이 학생들의 학습에 큰 도움이 될 것으로 여겨진다.

• 한국지식정보기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.305-317
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• 2018

본 연구는 고령자의 삶의 만족도를 높이기 위해 가상현실(Virtual Reality: VR) 기기 및 콘텐츠를 활용하고 체험하는 것에 초점을 두었다. 여가 활동은 일자리가 없는 고령자의 주된 활동이다. 결과적으로, 여가 활동의 다양성과 질이 고령자의 삶의 만족도에 영향을 미친다. 동영상 콘텐츠를 포함한 가상현실 서비스는 고령자들에게 발전되고 흥미로운 경험들을 제공할 수 있다. 전세계에 걸쳐, 인구 고령화는 각 사회에서 가장 중요한 문제들 중 하나가 되었다. 고령화에 따른 사회적, 경제적 부담은 한국을 포함해 세계의 지속가능성에 심각한 도전이 되고 있다. 저자들은 고령 피험자(50세부터 90세까지)를 대상으로 VR의 사용을 연구한다. 본 실험에서 저자들은 시스템 품질, 인터페이스 품질, 현존감, 즐거움, 재이용 의도, 첨단과학기술 인식을 포함한 요인들을 연구하고 측정한다. 회귀분석에서 근접감(t=5.381, p<.01)과 선명감(t=4.494, p<.01)은 VR의 현존감에 유의미한 영향을 미치는 요인이다. VR의 현존감(설명 변수)은 즐거움(t-4.312, p<.01)과 재이용 의도(t=3.323, p<.01)에 유의미한 영향을 미친다. 그러므로 고령 피험자는 VR에서 현존감을 더 느낄수록, 더욱 높은 즐거움과 재이용 의도를 느낀다고 볼 수 있다. 결국, 새로운 과학기술에 익숙하지 않은 고령자도 가상현실 서비스를 이용해 여가 활동의 질을 개선할 수 있음을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 강건한 얼굴 포즈 추정과 실시간 표정제어가 가능한 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 방법 및 시스템을 제안한다. 기존의 비전 기반 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 반영하지 못하고 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있다. 그러나, 얼굴 포즈를 정확히 추정하여 반영하는 작업은 현실감 있는 얼굴 애니메이션을 위해서 중요한 이슈로 인식되고 있다. 본 연구 에서는 얼굴 포즈추정과 얼굴 표정제어가 동시에 가능한 통합 애니메이션 시스템을 제안 하였다. 제안된 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출은 비모수적 HT 컬러 모델과 템플릿 매칭을 통해 수행된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 얼굴 모션 추정을 위하여 3차원 실린더 모델을 검출된 얼굴 영역에 투영하고 광류(optical flow) 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 주요 얼굴 특징점을 검출하며 광류 알고리즘에 의하여 특징점을 추적한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수(parameters)를 계산한다. 결국 얼굴 표정 복제는 두 개의 정합과정을 통해 수행된다. 애니메이션 매개변수 3차원 얼굴 모델의 주요 특징점(제어점)의 이동은 획득된 애니메이션 매개변수를 적용하여 수행하며, 정점 주위의 부가적 정점의 위치는 RBF(Radial Basis Function) 보간법을 통해 변형한다. 실험결과 본 논문에서 제안된 비전기반 애니메이션 시스템은 비디오 영상으로부터 강건한 얼굴 포즈 추정과 얼굴의 표정변화를 잘 반영하여 현실감 있는 애니메이션을 생성함을 입증할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.45-58
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• 2014

몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.