코로나 19로 인한 사회적 거리 두기가 계속되면서 온라인 쇼핑을 이용하는 고객이 증가했다. 그중 원활한 소통이 가능한 라이브 커머스 시장이 크게 성장했다. 모바일 기기만 있으면 시간과 장소의 제약 없이 라이브 커머스를 이용할 수 있지만 제한된 정보제공과 장애인을 위한 서비스가 없다는 것이 단점이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 정보를 제공하기 위한 멀티뷰 화면을 송출하고 TTS, 딥러닝 기반의 STT 기술을 활용해 시·청각 장애인을 위한 기능을 포함한 새로운 형태의 라이브 커머스 플랫폼 및 시스템 구조를 제안한다.
본 논문은 발열 검사시에 QR코드를 이용해 1차적인 본인인증 단계 후 K-NN알고리즘을 통한 얼굴인식으로 2차적인 본인인증 을 거친후 비대면식으로 발열검사가 가능한 방법을 제시하였다. 이를 통해서 추적관리 뿐만 아니라 CCTV영상을 통하여 확진자 발생시 인접 인원 추적까지 가능하고, 신속한 추적관리가 가능하게 제공하였다.
기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.
매일 아침 옷 매칭에 어려움을 겪는 사람들에게 지원하기 위한 서비스이다. 본 시스템은 자신이 가지고 있는 옷을 등록하고 등록된 옷을 토대로 상 하의를 추천한다. 옷장 바로 옆에 위치하고 있어 추천과 동시에 옷을 입어볼 수 있다는 장점이 있으며, 앱을 통해서도 추천이 가능하다. 이를 토대로 많은 사람들에게 시간 단축 및 다양한 패션 시도를 유도하는 효과를 기대할 수 있다.
코로나 19 로 인해 사회적으로 활동 범위에 제약이 많아져 신체 노화가 진행중인 노년층의 심각한 운동 부족 현상 발생했다. 이에 따라 본 연구는 스마트 미러 트레이닝 프로그램의 범람 속에 신체적인 불편함을 가지고 있는 노인의 건강 증진에 주목하여 스마트 미러와 노인 자세 탐지, 자세 정확성 판단 시스템을 기반으로 한 자세 분류 서비스 제공 프로그램을 제안한다. 스마트 미러에 탑재된 카메라로 받아온 영상을 MoveNet 과 머신러닝 모델을 사용하여 사용자의 동작을 파악하는 방식으로 활동 프로그램을 진행한다. 향후 디지털 소외 계층의 사용 및 노인 자세 데이터 분석에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
기존 도어락의 핀 인증 방식은 사용자에 따라 불편함을 느끼기도 한다. 이에 대한 솔루션으로 안면인식 도어락을 제안하며 Jetson nano에 face recognition 딥러닝 모델을 적용한 도어락을 제작한다. 거주자의 이미지를 촬영한 뒤 얼굴의 특징점을 분석하여 저장한다. 사용자가 도어락의 카메라에 인식되었을 때 저장된 안면 정보를 바탕으로 사용자가 거주자의 특징점과 일치하는지 확인한다. 거주자임이 인지되었을 때 도어락은 unlock되어 열리게 된다. 안면 인식 도어락 사용 시 보안상 취약해질 수 있는 기존 도어락의 핀 인증 방식에 대해 보안을 강화할 수 있으며 카메라를 통해 촬영된 사용자의 사진 및 영상을 활용하여 여러 서비스를 적용할 수 있다.
반려묘 수가 늘어나는 현대 사회에서 동물 의료 낙후 지역의 보호자는 고양이의 정확한 건강 상태를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 고양이가 가장 흔하게 걸리는 질병인 '결막염'을 비대면으로 진단하고자, 전이학습(Transfer Learning) 기반의 딥러닝 모델을 이용한 웹 애플리케이션을 개발 및 배포하였다. 이를 통해 고양이 결막염 발병 여부 조기 진단 및 치료비 절감, 반려묘 보호자의 편의성 증대 및 동물 의료 서비스의 지역 편차를 줄이는데 기여하고자 한다.
최근 개인화에 대한 관심이 높아지면서 교육에서도 학생 개개인에게 맞는 학습 콘텐츠를 제공하고자 하는 요구가 높아지고 있다. 특히, 온라인 교육이 대중화되면서 기존 오프라인 교육에서의 획일적인 교육에서 벗어나 학생의 개인 학습 성취도에 따라 학생 수준에 맞는 콘텐츠로 재구성하여 전달할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 동적 프로파일 기반으로 학생 로그 정보를 분석하여 순서 변경, 구성 확장, 구성 축소가 가능한 학습 콘텐츠를 재구성하는 서비스를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 학생 정보와 콘텐츠 정보를 메타데이터로 기록하여 동적으로 프로파일을 생성, 반영하여 학생 상황인지를 통해 학습 콘텐츠를 재구성하는 엔진을 설계하였다.
고속화 되고 있는 철도 시스템은 각 구성 요소의 자동화를 넘어 이를 통합한 스마트 철도 네트워크로 진화되고 있다. 이와 같은 스마트 철도 네트워크를 구축하기 위해서는 LTE-R이나 5G-R과 같은 모바일 통신 기술 뿐만 아니라 AI, 빅데이터, 딥러닝과 같은 융복합 정보기술의 활용이 필수적이다. 본 연구에서는 이와 같이 스마트 철도 네트워크를 위한 철도 통신의 구조를 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 철도 네트워크 통신 구조는 고속철도의 안전 운행, 철도 관리 및 고객 서비스를 포괄하는 구조로 구성되며 필요에 따라 이를 혼합한 기능을 가질 수도 있다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 네트워크의 구축과 운영 및 유지 관리, 철도통신 시스템 표준의 개발 등에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각한다.
중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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