• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.2
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• pp.54-61
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• 2017

증강현실(AR: Augmented Reality)은 실제공간에 가상정보를 실시간으로 증강하여 사용자가 증강된 가상정보와 상호작용함으로써 작업 효율성을 향상시키는 기술이다. 현실공간을 직접 다양한 형태의 미디어로 활용하는 증강현실은 가상세계 구성을 위한 3차원 모델링의 부담을 줄인 반면, 사용자 이동과 주변 환경 변화에 대응하여 실시간 정보나 콘텐츠를 제공해야 하는 기술적 어려움이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.360-362
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• 2023

건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.7
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• pp.49-58
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• 2011

Augmented Reality(AR) assists human's cognitive ability through the information visualization by substantiating information about virtual situation. This technology is studied in a variety of ways including education, design, industry, and so on, by various supply of information devices equipped with cameras and display monitors. Since the most of the AR system depends on limited interaction that responds to the order from user, it can not reflect diverse real world situation. In this study, we suggest a knowledge based augmented reality system, which is composed of context awareness agent that provides recognized context information, along with knowledge based component that provides intelligent capability by utilizing domain knowledges. With this capability, the augmented object can generate dynamic model intelligently by reflecting context information, and can make the interaction possible among the multiple objects. We developed rule based context awareness system along with 3D model generation, and tested interaction among the augmented objects. And we suggest a framework that can provide a convenient way of developing augmented reality system for user.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.706-707
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• 2016

본 논문은 HMD 환경에서 스마트 디바이스를 입력장치로 이용하여 증강 객체의 동적 / 정적 속성을 부여하는 증강현실 콘텐트 저작 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 2D 터치 스크린을 이용하여 증강 객체의 3차원 위치, 자세, 크기를 변경하는 방법을 제안한다. 또한 증강 객체를 이용해 객체의 동적 경로를 설정하여 객체의 움직임을 표현한다. 제안하는 시스템을 통해 비전문가도 현장에서 즉석으로 동적 / 정적 속성을 갖는 증강 객체 콘텐트 저작이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.930-932
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• 2021

영상처리에서 데이터 증강(Data augmentation)은 단순히 사진을 편집하여 사진의 개수를 증강하는 것이다. 단순 데이터 증강은 동물의 반점이나 다양한 색깔을 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GAN을 통한 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 CycleGAN을 사용하여 GAN 이미지를 생성한 뒤, 데이터 증강을 거쳐 동물의 종 분류 정확도를 측정한다. 정확도 비교를 위해 일반 사진으로만 구성한 집단과 GAN 사진을 추가한 두 집단으로 나누었다. ResNet50을 사용하여 종 분류 정확도를 측정한다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.10 no.2
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• pp.27-33
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• 2015

Augmented reality (AR) adds on and displays synthetic information spatially registered to real world objects. As a particular and important type of information visualization technique, AR possesses unique advantages and limitations. In this paper, we put forth three requirements for an effective augmentation, namely, "naturalness," "visibility," and "persistence," and review notable augmentation techniques around these three perspectives. Based on the review and analysis, future directions for AR based information visualization techniques are proposed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.526-528
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• 2005

본 논문에서는 감각형 객체를 도입한 새로운 햅틱 지원 증강 현실 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 또는 증강용 마커가 이동할 경우 발생하는 카메라-햅틱 간 캘리브레이션 문제를 해결하여, 햅틱 장비의 좌표계를 증강 객체의 좌표계로 강건하게 변환시킨다. 사용자의 간섭없는 캘리브레이션을 위해, 햅틱 좌표계와 증강 좌표계간의 캘리브레이션은 Hand-Eye방법으로 카메라 이동시 자동으로 수행된다. 또한, 감각형 객체 이동시 증강의 안정성을 높히기 위해 본 논문에서는 칼만 필터 (Kalman filter)를 적용한다. 사용자는 감각형 객체에 증강된 가상 모델을 손에 쥔채로, 햅틱 큐의 끝 부분을 움직여 가상 객체를 조작하고, 동시에 역감을 느끼게 된다. 실험에서는 시스템의 유용성을 보이기 위해, 증강용 감각형 객체, 상호작용 및 햅틱 피드백용 PHANToM, 그리고 디스플레이용 3차원 모니터로 구성된 MP3 조작 시스템을 구현하였다. 제안된 햅틱 지원 증강 현실 시스템은 역감과 증강 현실이 필요한 디자인 시스템이나, 교육 및 엔터테인먼트 응용 등에 접목되어 쓰일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.563-566
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• 2022

본 논문에서는 증강현실에서 객체 증강 시, 특징점과 GPS를 이용하여 증강 위치를 효율적으로 보간할 수 있는 ICP(Iterative closest point) 매칭 기법을 제안한다. 다양한 환경에서 제한받지 않고 객체를 증강하기 위해 일반적으로 마커리스(Markerless) 방식을 사용하며, 대표적으로 평면 검출과 페이스 검출을 사용한다. 이는 현실과 자연스러운 동기화를 위한 것으로 계산은 작지만, 인식의 범위가 넓기 때문에 증강 위치에 대한 오차가 존재한다. 이러한 작은 오차는 특정 산업에서는 치명적일 수 있으며, 특히 건설이나 의료시설에서 발생하면 큰 사고로 이어진다. 객체를 증강 시킬 때 해당 환경에 대한 점 구름(Point cloud)을 수집하여 데이터베이스에 저장한다. 본 논문에서는 관측되는 점 구름과의 오차를 줄이기 위해 ICP 매칭 기법을 사용하며, 실린더 기반의 각도 보간을 이용하여 계산량을 줄인다. 결과적으로 특징점과 GPS를 이용하여 ICP 매칭 기법을 통해 효율적으로 처리함으로써, 증강 위치에 대한 정확도가 개선된 증강 방식을 보여준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.673-676
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• 2009

In this paper, we describe CAMAR Companoin, a context-aware mobile AR system that provides a user-adaptive assistance with an augmented picture according to the user's context in smart space. It recognizes physical objects and tracks the movement of those objects with a camera embodied to a mobile device. CAMAR Companion observes a mobile user's context, which is sensed by various kinds of sensors in environments, and infers user preference for the content in the situation. It recommends multimedia content relevant to the user's context. It overlays selected content over associated physical objects and enables the user to experience the content in a user-centric manner. Furthermore, we have developed the prototype to illustrate how our system could be used for a mobile user's well-being care applications in smart home environments. In this application, we found that our system could perceive a user preference even though a user's context is changed dynamically, and then adapt the multimedia content with respect to the user's context effectively. As such, the proposed user-adaptive system has the potential to play an important role in developing customized user interfaces in mobile devices.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.3-8
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• 2023

데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.