• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.283-294
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• 2022

딥 러닝 네트워크에서 사용되는 특징 맵은 일반적으로 영상보다 데이터가 크며 특징 맵을 전송하기 위해서는 영상의 압축률보다 더 높은 압축률이 요구된다. 본 논문은 딥러닝 기반의 영상처리에서 객체의 크기에 대한 강인성을 가지는 FPN 구조의 네트워크에서 사용되는 피라미드 특징 맵을 높은 압축률로 전송하기 위해 제안한 복원-예측 네트워크를 통해 전송된 일부 계층의 피라미드 특징 맵으로 전송하지 않은 계층의 피라미드 특징 맵을 예측하며, 압축으로 인한 손상을 복원하는 구조를 제안한다. 제안한 방법의 COCO 데이터셋 2017 Train images에 대한 객체 탐지의 성능은 rate-precision 그래프에서 VTM12.0을 통해 특징 맵을 압축한 결과 대비 BD-rate 31.25%의 성능향상을 보였고, PCA와 DeepCABAC을 통한 압축을 수행한 방법 대비 BD-rate 57.79%의 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.251-258
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• 2022

본 논문에서는 산업체 수요에 기반한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 제안한다. 이 교육과정의 특징은 산업체와 대학간의 AI 개발자 직무 역량의 미스 매치를 최소화 할 수 있다는 것이다. AI 개발자 직무 교육과정 개발을 위해 산업체 현장에 재직중인 AI 개발자를 대상으로 설문 조사를 실시한다. 이 설문조사에서는 NCS 기반의 5개 AI 개발자 직무 중 산업체 현장의 인력 수요가 많은 AI 개발자 직무를 도출하여 직무분석을 실시한다. 직무분석에서는 해당 직무의 핵심 능력단위요소를 선정하고, 그 핵심 능력단위요소를 수행하기 위해 필요한 지식, 기술, 도구 등을 도출한다. 그리고 지식, 기술, 도구 등을 교육할 수 있는 핵심 교과목과 이수 체계를 도출하여 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 개발한다. 그리고 본 논문에서 제안한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 활용한 효율적인 AI 개발자 직무 교육 방안을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-32
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• 2022

본 연구에서는 개별 차량의 차두 시간(time headway) 정보를 활용하여 고속도로 환경에서의 단일 링크에 대한 교통류 모형(flow-density diagram)을 추정하는 방법에 대해 탐구한다. 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram) 연구를 위해 차량용 비전 센서가 탑재된 실험 차량에서 9개월동안 수집된 데이터의 전처리 및 GIS 기반 맵 매칭을 수행한다. 기존의 교통류 모델식을 활용한 차두 시간 기반 교통류 모형(empirical flow-density diagram)의 검증을 위해, 차량 검지기 기반의 VDS(Vehicle Detection System) 데이터(loop detection traffic data) 기반 교통류 모형과 결과 비교 및 분석을 수행한다. 차두 시간 기반 교통류 모형의 추정 오차 원인을 분석하기 위해 각 교통류 모형의 차두 시간 및 차두 거리의 확률분포와 단위시간 교통량과 차량 밀도의 표준편차를 활용하였다. 분석 결과 링크 내 제한된 샘플 차량 대수 및 수집 데이터에 대한 주행환경 편향성이 추정 오차의 주된 요인이며. 이에 따른 추정 오차 개선을 위한 방법에 대해 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.110-116
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• 2021

W3C(World Wide Web Consortium)에서는 DCAT(Data Catalog Vocabulary)이라는 RDF(Resource Description Framework) 기반의 메타 데이터 표준을 제시한 바 있고 세계 각국에서 적용되고 있다. DCAT은 웹에서 발행된 데이터 카탈로그 간의 상호운용성 향상을 위해 설계된 RDF 어휘로 W3C에서 2014년 웹 표준으로 권고 승인되었다. 상호운용성 및 통합성을 고려할 때, 교통부문의 메타 데이터도 RDF 기반의 DCAT 형식을 채택하되, 교통데이터 특성에 맞게 수정 보완하는 것이 필요할 것이다. 교통데이터의 복잡한 관계를 이용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 데에 RDF 그래프 형태의 시각화가 효과적일 것으로 판단된다. 본 연구에서는 RDF 기반의 메타 데이터 표준이 제정되고 광범위하게 사용되는 추세에 맞춰, 교통데이터에서 나타내어야 하는 데이터 간의 관계를 RDF 그래프 형식으로 표현하기 위한 어휘를 개발하고, RDF 그래프 형식으로 나타낸 데이터 맵을 예로 제시하였다. 본 연구결과는 DCAT 기반의 교통 메타 데이터 구축의 방향을 제시하고, 복잡한 데이터 관계를 시각적으로 직관적으로 이해하고 이용자가 필요한 데이터를 효율적으로 검색하는 데이터 검색시스템의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1-11
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• 2021

엔씨소프트는 모든 고객이 게임과 콘텐츠를 통해 상호 연결되는 엔터테인먼트 혁신의 공간을 꿈꾸고 있다. 이를 위해 엔씨소프트는 게임 기반의 고유 기술 역량으로 AI 및 IT 기술을 활용해 엔터테인먼트 산업에 대한 확장 전략을 현재 추구하고 있다. 본 연구는 엔씨소프트에 관한 사례연구를 통해 다소 도전적인 탐험적 혁신과 활용적 혁신을 동시에 추구하는 것이 왜 콘텐츠 기업 경영에 중요한지에 관한 실무적 시사점을 제안하고자 진행되었다. 엔씨소프트는 꾸준히 게임 역량을 장기간 축적하여 게임기획, 프로그래밍, 그래픽 디자인 등에서 점진적 혁신을 추구, 관리하였다. 또한, 혁신적 성과를 위해 K-POP, 디지털 콘텐츠 플랫폼, 영화, 애니메이션 등에 관한 영역으로 진출하기 위해 주요 콘텐츠 기업들과 전략적 제휴를 추진하며 탐험적 학습을 추구하고 있다. 본 연구가 제안하는 연구 결과는 엔터테인먼트 및 콘텐츠 산업의 경영진들에게 중요한 시사점을 제공해주었다. 또한, 탐험 및 활용 전략의 실행에 관한 어려움을 겪는 기업가들에게 효과적인 실행 로드맵을 제공하는데 본 연구는 기여하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1835-1845
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• 2021

본 논문에서는 블랙 아이스를 정확하게 인식하고 도로 노면 정보를 운전자에게 미리 알려줘서 속도를 제어하고 예방 조치를 취할 수 있도록 하기 위해 열화 도로 영상을 기반으로 블랙 아이스 검출하기 위해 lightweight 네트워크를 제안한다. 전이학습을 이용하여 블랙 아이스 인식 실험을 하였고, 블랙 아이스 인식의 정확도 향상을 위해 MobileNetV2 기반의 개선된 lightweight 네트워크를 개발하였다. 계산량을 줄이기 위해 Linear Bottleneck 및 Inverted Residuals를 활용하여 4개의 Bottleneck 그룹을 사용하고 모델의 인식률 향상을 위해 각 Bottleneck 그룹에 3×3 컨볼루션 레이어를 연결하여 지역적 특징 추출을 강화하고 특징 맵의 수를 늘렸다. 마지막으로 구축된 블랙 아이스 데이터 세트 대상으로 블랙 아이스 인식 실험을 진행하였으며, 제안된 모델은 블랙 아이스에 대해 99.07%의 정확한 인식률을 나타내었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.165-170
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• 2022

외부에서 보내는 시간을 줄이고 동네마트를 주로 이용하는 중년층, 노년층들과 동네마트 관리자들을 위한 장보기 시스템을 개발하였다. 이 앱은 직접 장보기 기능과 온라인 장보기 기능이 주요 기능이며 안드로이드에서 Zxing라이브러리를 이용한 QR코드와 카카오 API를 이용한 카카오맵을 이용해 개발되었다. 또한 리사이클러뷰와 그래프를 통해 회원이 필요로 하는 결제 통계와 게시판 글 등의 정보를 가독성 있게 제공한다. 이 시스템을 통해 회원들은 QR코드를 이용한 직접구매 방식과 지도를 통한 배달 방식을 통해 마트를 이용할 때의 피로감을 줄이고 마트 관리자로서는 인력낭비를 줄임으로서 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 마트 관리자로서는 소비자들이 늘어나 더 많은 물품을 판매할 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.249-257
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• 2021

최근 세계적 감염질환 확산 방지 및 사회적 대처 방안으로 다중이용시설의 필수적 환경개선인 스마트기기를 활용한 비대면 본인인증, 출입관리서비스 제공이 가능한 얼굴정보처리기술에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 본 연구는 지속적인 출입관리체계를 수립하기 위한 다중이용시설분류체계 및 적용서비스분야를 정의하고 이원화된 출입관리 시스템, 개인·측정정보 유형 분석을 통해 확장성을 고려한 서비스플랫폼의 사용성 개선방안과 이에 따른 서비스 로드맵을 제안하고자 한다. 또한 활용도에 따른 일회성, 다회성으로 인증해야하는 다중이용시설 적용서비스분야인 물리적 출입관리 시스템 서비스플랫폼 개선을 목표로 한다. 향후 본 연구의 방법론이 논리적 출입관리 시스템 유형의 서비스플랫폼으로 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.59-73
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• 2021

최근 인공지능은 민간분야에서는 급속히 확산, 대중화 되어 음성인식 개인 서비스 분야로 확대되면서 보급화 되었고 주요 강대국은 인공지능 추진전략을 수립하였지만 한국 국방분야의 경우에는 분야 특수성과 함께 북한과의 지정학적 위치로 파급력은 낮은 실정이다. 본 논문은 이러한 한국의 국방 인공지능 파급력을 높이고 인공지능을 성공적으로 추진하기 위해 로드맵 확립, 인력 확보, 인공지능 기반 확립, 이해관계자들의 협력 강화 등 총 6가지 대한민국 국방 인공지능 추진전략을 제시한다. 또한 제시된 추진전략에 대해서 4가지 제약사항을 분석하고 극복 방안을 제안함으로써 국방분야의 인공지능 저변확대를 위해 초석을 다질 수 있을 것으로 기대한다.