• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.642-643
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• 2016

요즘은 다향한 IT 기술의 융합을 통해 구현되는 가상현실 기술은 사용자의 체험영역을 확대하고 물리적인 에너지와 각종 비용을 절감하는 기술로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 가상현실 기술을 활용한 가상훈련시스템의 몰입감과 상호작용 제공을 통한 학습효과가 높은 분야를 대상으로 연구하고자 한다. 가상현실 시스템의 국내외 현황에 대해 알아보고 국내 가상훈련 시스템의 수요를 분석하여 나아가야 할 발전 방향에 대해서 연구하고자 한다. 가상현실 기기들의 사용현황에 대해서 가상훈련수요를 고려한 사업의 로드맵을 구축하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.385-387
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• 2010

이 논문에서는 유료 콘텐츠 시장을 위한 양방향 멀티미디어 전자책의 개발 동향이 기술된다. 먼저 기존 전자책의 문제점과 실패 원인이 분석되었으며, 전자책이 최근 고부가가치 산업으로 인정받고 있는 이유가 실제 사례와 함께 기술되었다. 전자책의 성공을 위해서는 수준 높은 콘텐츠의 제공이 필수적이며, 사용자와의 상호작용도 매우 중요한 요인으로 반영되고 있다. 단순한 형태로 구성된 기존의 전자책과는 달리 양방향성 멀티미디어적인 요소를 이용하여 콘텐츠에 대한 흥미와 학습효과를 극대화할 수 있는 차별화된 전자책들이 고가에 소비되고 있다. 앞으로 유료 전자책은 단방향성 지식전달을 위주로 하는 콘텐츠보다는 양방향성 멀티미디어 콘텐츠로 개발되는 것이 바람직하며 3D 및 증강현실 등 최신기술이 적극 활용될 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.88-90
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• 2021

본 논문은 화학 문서 내에 존재하는 표를 검출하는 문제를 다룬다. 우선 문서에서 표가 있을 만한 영역만을 남긴 후, 객체 검출 분야에서 좋은 성능을 보이는 Cascade Mask R-CNN을 이용하여 화학 문서 내 표 검출을 수행하였다. 더 나아가 감마 보정과 스캔 잡음을 이용하여 학습 데이터를 증강함으로써 다양한 스타일의 표들을 강인하게 검출할 수 있도록 하였다. 합성 화학문서와 실제 화학 문서에 대해 제안한 방법을 적용하여 표 검출 성능을 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.19-22
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• 2021

기존 영상 콘텐츠에 새로운 물체를 삽입하는 등의 영상 재구성 기술은 새로운 게임, 가상현실, 증강현실 콘텐츠를 생성하거나 인공신경망 학습을 위한 데이터 증대를 위해 사용될 수 있다. 하지만, 기존 기술은 컴퓨터 그래픽스, 사람에 의한 수동적인 영상 편집에 의존하고 있어 금전적/시간적 비용이 높다. 이에 본 연구에서는 인공지능 신경망을 활용하여 낮은 비용으로 영상을 재구성하는 기술을 소개하고자 한다. 제안하는 방법은 기존 콘텐츠와 삽입하고자 하는 객체를 포함하는 영상이 주어졌을 때, 객체 세그먼테이션 네트워크를 활용하여 입력 영상에서 객체를 분리하고, 스타일 변환 네트워크를 활용하여 입력 영상을 스타일 변환한 후, 사용자 입력과 두 네트워크의 결과를 활용하여 기존 콘텐츠에 새로운 객체를 삽입하는 것이다. 실험에서는 기존 콘텐츠는 온라인 영상을 활용하였으며 삽입 객체를 포함한 영상은 ImageNet 영상 분류 데이터 세트를 활용하였다. 실험을 통해 제안한 방법을 활용하면 기존 콘텐츠와 잘 어우러지게끔 객체를 삽입할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.550-551
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• 2021

Positioning technology is performing important functions in augmented reality, smart factory, and autonomous driving. Among the positioning techniques, the positioning method using beacons has been considered a challenging task due to the deviation of the RSSI value. In this study, the position of a moving object is predicted by training a neural network that takes the RSSI value of the receiver as an input and the distance as the target value. To do this, the measured distance versus RSSI was collected.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.57-58
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• 2022

메타버스는 가상, 초월을 의미하는 '메타'(meta)와 세계, 우주를 의미하는 '유니버스'(universe)를 합성한 신조어이다. 메타버스는 기본적으로 가상의 세계이다. 그러나 향후 현실과 메타버스가 공존한 세상에서 태어나 성장할 아이들에겐 메타버스 자체가 현실의 일부이고 메타버스를 통한 소통과 사회활동이 일상이 될 것이다. 메타버스 안에서 학습, 놀이, 휴식, 경제활동 등 일상의 모든 현실과 연속성을 띠고 소통하면서 가상세계의 나와 현실의 내가 직접적인 영향을 주는 세상이 될 것이다. 이 기술들을 인간 생활에서 가장 중요한 부분일 수 있는 커뮤니케이션 활성화에 활용하기 위해서는 기술과 인간에 대한 많은 고민과 연구가 필요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.456-458
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• 2023

원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.476-478
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• 2023

딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.295-300
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• 2023

대화 데이터와 같은 데이터는 사람이 수작업으로 작성해야 하기 때문에 데이터셋 구축에 시간과 비용이 크게 발생한다. 현재 대두되고 있는 Large Language Model은 이러한 대화 생성에서 보다 자연스러운 대화 생성이 가능하다는 이점이 존재한다. 이번 연구에서는 LLM을 통해 사람이 만든 적은 양의 데이터셋을 Fine-tuning 하여 위키백과 문서로부터 데이터셋을 만들어내고, 이를 통해 문서 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 그 결과 학습 데이터와 같은 문서집합에서 MRR 3.7%p, 위키백과 전체에서 MRR 4.5%p의 성능 향상을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1171-1172
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• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.