비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.
디지털 영상에서의 특징점 추출 기술은 로봇비전, 의료영상 진단시스템 및 비디오 전송과 같은 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 디지털 영상에서 특징점을 추출하는 방법에는 비선형 그래디언트, 비선형 라프라시안, 엔트로피와 같은 필터들이 있다. 그런데 인간의 시각에서 영상의 특징이 형성되는 과정을 살펴보면, 밝은 영역보다는 어두운 영역에서의 특징에 더 민감한 특성을 가지고 있으므로 기존의 필터로써 특징점을 추출하는데 효과적이지 못하다. 본 논문에서는 국부영역의 밝기를 고려하는 특징점 추출 필터들을 제안한다. 이들 필터들은 연산이 간단하여 매우 신속하게 특징점을 추출할 수 있으며, 국부적인 밝기를 고려하지만 기존의 엔트로피 연산자가 지닌 단점을 극복하여 어두운 영역에서의 미세한 밝기 변화에는 강건한 특성을 가지는 특성을 지닌다. 실험결과 다양한 밝기변화와 국부영역에 걸쳐 매우 뛰어난 특징점 추출결과를 나타내었다.
현재 운영되고 있는 경찰청 정보화 체계로는 내부 사용자와 국민들에게 편리성을 도모하지 못하는 문제점이 제기되어 왔다. 본 논문에서는 이 문제점에 대한 대책으로 외국의 경찰청 IT 정보화 조직이 주는 시사점을 분석한 후, 우리나라 경찰청 내부 사용자들에 대한 설문조사를 실시하여 개선점을 분석하여 경찰청 정보화 통합을 위한 효율적인 전략 방안을 도출하였다. 그 결과 경찰청 조직의 정보화 비전과 목표를 설정하고, 데이터연계 및 공동 활용 기반구축과 정보기술체계 등을 수립하는 효율적인 경찰청 IT 정보화 통합 모델을 설계하게 되었다. 또한 객관적인 경찰청의 업무지원시스템 고도화와 대민 서비스 강화를 위한 정보화 통합모델을 설계하고 타 기관과의 연계성을 염두에 두고 경찰청 정보업무의 효율성을 위한 개선방안을 제시하여 경찰청 정보화의 품질향상을 이룩할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 블루투스 기반의 비콘을 활용하여 해군 함정의 인력들의 위치를 한눈에 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시스템은, 근거리 무선통신장치인 비콘을 수신할 수 있는 비콘 수신기를 선실마다 설치하고 인력들이 소지한 비콘에서 발신하는 정보를 수신한다. 수신된 정보는 처리 서버로 송신하고 처리서버에서는 객실별 인원 정보를 통합 처리하여 전시모듈로 송신한다. 전시모듈에서는 각 객실별로 위치하고 있는 인력정보를 전시한다. 설계한 시스템을 이용하여 모의시험을 실시한 결과 통합 처리된 객실별 인력 위치정보가 전시모듈로 전달되어 전시 되는 것을 확인하였다. 함정 내에서 구두로 인력 위치가 보고되는 기존 상황과 달리 실시간으로, 신속하게 인력 위치를 확인할 수 있는 본 시스템은 비전투 상황에서의 인원관리, 전투상황에서의 신속한 전투배치에 도움을 준다. 이는 전투력 향상에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
갠트리는 미소 칩을 피더에서 기판까지 이동하는 장비이다. 갠트리가 부품을 이동하는 중에 카메라는 부품의 상태를 검사한다. 본 논문의 목적은 갠트리의 이동시간이 가장 짧은 경로를 찾고 그 경로에 따른 이동시간을 계산한다. 현재 사용되고 있는 부품의 상태를 검사하는 방법은 stop_motion 방식이다. 본 논문은 moving_motion 방식과 카메라 앞에서 최대속도를 갖는 fly_motion 방식을 제시한다. 또한, 부품 상태의 검사는 시그니처 방법을 사용하였다. 3가지 방식의 갠트리가 이동하는 시간을 비교했을 때, stop_motion보다 moving_motion 방식은 9.42%, fly_motion 방식은 17.73% 향상되었다. 본 논문에서 제시한 fly_motion 방식을 갠트리 이동 경로에 사용할 경우 생산성이 향상될 것으로 생각한다.
체감형 스포츠 게임은 센서나 카메라를 이용하여 사용자의 신체 움직임을 추적하고 현실감을 느끼게 하는 운동 게임이다. 최근 체감형 스포츠 게임을 학교 체육활동에 사용하기 위해 가상현실 실내 스포츠룸 시스템을 설치하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 주로 화면 터치 사용자 상호작용을 사용한다. 본 연구에서는 2차원 벽 터치 인터랙션이 아닌 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추적할 수 있도록 AI 이미지 인식 기술을 사용하는 브이캐치 비전 시스템을 개발했다. 그리고 본 시스템의 운동 효과를 알아보기 위하여 사용성 평가 실험을 진행했다. 실험에서 피험자에게 혈중 산소 포화도와 실시간 심박변이와 키넥트 골격 이동량, 각도 변화량을 측정하여 정량적 운동 효과를 살펴보았다. 실험 결과 브이캐치 비젼 시스템 사용 시 통계적으로 유의미한 심박수 증가와 신체 움직임양 증가로 운동 효과가 있었던 것으로 나타났다. 실험후 설문조사 주관적 평가 결과에서 대부분의 피실험자들은 이 시스템을 사용한 운동이 재미있고 만족스러워했다.
3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.
데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.
Frans Prathama;Seokrae Won;Iq Reviessay Pulshashi;Riska Asriana Sutrisnowati
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권6호
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pp.101-112
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2024
본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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