• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.285-290
• /
• 2021

기존의 조준 감사는 외국에서 수입한 조준 감사기재를 사용하는 실정이다. 하지만 그 수량이 매우 부족해서 조준 감사에 많은 시간이 소요되고 유지보수가 어렵다. 때문에 시스템을 국산화 시켜 조준 감사시간을 줄이고 유지보수와 보급을 원활하게 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 표적 탐지 딥러닝 모델을 통해 표적을 탐지하고 사격 결과에 대한 모니터링이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 표적의 실시간 탐지가 가능하고 먼 표적에 대한 여러 전처리를 통해 식별률을 크게 상승시켰다. 또한 사용자 인터페이스를 구성하여 사용자의 카메라 조작과 훈련결과 데이터의 저장 및 관리를 용이하게 하였다. 이 시스템으로 현재 사용되고 있는 조준 감사기재와 비사격 훈련을 대체할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.418-419
• /
• 2018

본 논문에서는 사용자의 상품에 대한 평점 정보와 상품의 컨텐츠 정보를 모두 이용하는 하이브리드 추천 모델에 대해서 논의한다. 기존 논문들과는 다르게, 본 논문은 추천의 정확도를 높이기 위해 사용자가 상품의 컨텐츠 (예를 들면, 영화의 장르 또는 상품의 카테고리 등) 에 가질 수 있는 선호도를 예측하고, 이를 추가적으로 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 추천 모델을 제안한다. 실세계의 데이터를 이용해서 제안하는 방법의 우수성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.9-10
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 취업준비생들의 데이터에 의하여 취업 가능 여부와 그에 따른 유용한 정보들을 얻기 위한 시스템을 제안한다. 취업 가능성이 성공적으로 평가된다면 예비 사회인, 취업준비생, 대학생들이 미리 취업 준비가 어느 정도 이루어졌는지 본인의 위치를 평가할 수 있으며 강점과 약점을 파악할 수 있을 것이다. 본 연구를 위해 취업생 및 취업준비생 데이터를 포함하는 CSV파일을 생성하였고, 딥러닝을 활용하여 유용한 정보들을 추출해내는데 성공했다. 이를 통해 취업 가능성 예측 프로그램은 취업준비생들과 기업의 인사관리자들에게 커다란 이점을 제공할 수 있을 것으로 보인다. 더 나아가 이 프로그램은 기업 구성원들의 업무능력을 평가할 수 있는 프로그램으로도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.146-151
• /
• 2021

현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권7호
• /
• pp.9-17
• /
• 2023

작물의 병충해는 다양한 작물의 성장에 영향을 미치기 때문에 초기에 병충해를 식별하는 것이 매우 중요하다. 이미 많은 머신러닝(ML) 모델이 작물 병충해의 검사와 분류에 사용되었지만, 머신러닝의 부분 집합인 딥러닝(DL)이 발전을 이루면서 이 연구 분야에서 많은 진보가 있었다. 본 연구에서는 YOLOX 검출기와 MobileNet 분류기를 사용하여 비정상 작물의 병충해 검사 및 정상 작물에 대해서는 성숙도 분류를 진행하였다. 이 방법을 통해 다양한 작물 병충해 특징을 효과적으로 추출할 수 있으며, 실험을 위해 딸기, 고추, 토마토와 관련된 다양한 해상도의 이미지 데이터 셋을 준비하여 작물 병충해 분류에 사용하였다. 실험 결과에 따르면 복잡한 배경 조건을 가진 영상에서 평균 테스트 정확도가 84%, 성숙도 분류 정확도가 83.91% 임을 확인할 수 있었다. 이 모델은 자연 상태에서 3가지 작물에 대한 6가지 질병 검출 및 각 작물의 성숙도 분류를 효과적으로 진행할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권9호
• /
• pp.267-280
• /
• 2020

거울은 일반적으로 아말감으로 코팅된 물리적 반사 표면으로 거울 앞의 상을 선명하게 반사한다. 이것은 언제 어디서나 사용이 가능하며 사용자의 얼굴이나 외모를 확인하기 위한 필수적인 도구이다. 현대 소프트웨어 기술의 출현으로 사람들은 실시간 처리, Microservice 및 머신 러닝이 적용된 편의성과 지능성을 통해 거울 반사 기능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 거울로써 실시간 반영과 동시에 사용자 맞춤 정보 조회, 공공 정보 조회, 외모를 통한 나이와 감정 탐지 등의 기능을 가진 디지털 거울 시스템 개발을 제안한다. 더불어, 본 시스템은 터치 기반, 음성 인식 기반, 제스처 기반의 Multi-Modal 사용자 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 이 시스템에 대한 디자인을 제시하고 현재 기술을 이용하여 실시간 거울 반영과 동시에 유용한 정보 제공 및 지능형 머신 러닝 기술을 제공하는 구현 방법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권10호
• /
• pp.29-38
• /
• 2021

목적: 이러닝 활성화를 위해 여러 방식의 LMS와 접목하여 연동 가능한 최적의 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형을 설계한 연구이다. 방법: 이를 위해 사이버대학교와 일반대학교의 4차 산업기술에서 활용 가능한 이러닝 시스템을 횡단적으로 내용분석 하였다. 결과: 사이버대학교에서는 전적으로 LMS에 의존하였고, 일반대학교에서는 LMS 이외에도 구글 클래스룸, 줌 비디오 커뮤니케이션, 유튜브 등 교수별 각기 다른 에듀테크 방법을 보완 활용하고 있어, LMS에 구글 및 유튜브 등 메타데이터를 공유할 수 있도록 최소한의 알고리즘 매핑을 제공하는 것이 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형에 유의미할 것으로 보았다. 이에 본 연구는 LMS 기반 에듀테크 교수학습 플랫폼 모형을 통해 교수법 향상과 학업성취도 향상에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제22권5호
• /
• pp.73-85
• /
• 2021

본 연구는 딥러닝 기반의 텍스트 데이터 분류 모델의 성능 고찰을 통해 한국어 건설 재해사례의 효율적 관리방향을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트 문서인 건설 재해 보고서를 활용해 건설 사고의 대표적 유형인 추락, 감전, 낙하, 붕괴, 협착의 5개 범주로 분류하는 딥러닝 모델을 구현하였다. 초기 모델 테스트 결과, 추락 재해의 분류 정확도가 상대적으로 높게 도출되며 타 유형을 추락 재해로 분류하는 경우가 많이 발생한다는 특징이 나타났다. 원인 분석 결과, 1) 구체적인 사고 유발 행동, 2) 유사한 문장 구조, 3) 여러 유형에 해당되는 복합사고가 위의 특징에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이 중 추가 실험을 통해 검증이 가능한 복합사고에 대한 두 가지 정확도 개선 실험을 진행하였다: 1) 재분류, 2) 제외. 실험 결과, 복합사고 제외 시 분류 성능이 185.7% 향상되었으며, 이를 통해 여러 사고 유형에 대한 내용을 동시에 포함하는 복합사고의 다중공선성(multicollinearity)이 해소되었음을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구에서는 향후 사고에 대한 상황을 상세히 서술하는 체계를 마련함과 동시에 복합사고를 독립적으로 관리할 필요성을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권8호
• /
• pp.2780-2792
• /
• 2010

e-러닝 웹사이트는 학습자들에게 학습자 중심의 능동적인 학습 경험이 가능하도록 지원하며, 이를 위한 다양한 e-러닝 웹사이트가 설계 및 개발되어지고 있다. 또한 운영자들은 웹사이트를 개발한 이후에도 각종 콘텐츠와 미디어를 통해 다양한 정보를 제공해 주려고 지속적인 노력을 기울인다. 그러나 이러한 노력은 자칫 학습자들에게 학습에 있어서 복잡성을 증가하는 결과를 낳기도 한다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트 설계 및 운영시 고려되는 요소 중 하나인 웹 복잡성(web complexity)측면에서의 다각적인 접근이 부재하다는 문제점을 인식하였다. 또한 e-러닝은 학습자가 능동적인 참여를 해야 완성할 수 있는 프로세스로, 이를 지원할 수 있는 다양한 e-튜터의 역할이 필요하다. 이러한 측면에서 볼 때 e-러닝을 지원하는 e-튜터의 역할이 학습자의 만족에 어떤 영향을 주는가에 대한 접근은 보다 효율적인 e-러닝 학습을 위해서도 필수적인 주제라고 할 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트의 만족에 영향을 주는 원인을 학습자의 지각된 복잡성(PWC, Perceived Web Complexity)의 측면에서 접근하고, e-러닝 웹사이트의 한계점을 보완해 줄 수 있는 e-튜터의 역할에 대해서 알아보았다. 본 연구는 시스템 디자인적인 측면에서 웹사이트 복잡성을 줄이고, 운영적인 면에서 e-튜터를 적극 활용해야 한다는 결론을 도출하였다. 웹 복잡성의 개념은 향후 스마트 폰 등을 이용한 모바일 러닝에 있어서도 간과할 수 없는 중요한 이슈로 볼 수 있다. 본 연구는 e-러닝 웹사이트를 설계하는 개발자 및 디자이너들에게 학습자를 위한 보다 나은 e-러닝 웹사이트를 디자인 하는데 필요한 실무적인 시각을 제공해 줄 수 있다. 또한 이론적으로는 복잡성 중심의 이론적 배경을 발전 시켰다는 점에서 큰 의미를 지닌다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.116-121
• /
• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.