• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.663-668
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• 2023

본 논문은 구글의 머신러닝 플랫폼인 '티처블 머신'을 이용해 대학 캠퍼스내 상주하는 고양이들을 인식하고 식별할 수 있는 모바일 애플리케이션에 대해 설명한다. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 머신러닝은 데이터 학습을 통해 최적의 결과값을 찾아내는 효율적인 작업을 수행한다. 따라서 머신러닝을 기반으로 동작하는 '티처블 머신' 플랫폼을 이용해 모델을 학습, 생성한 뒤 이를 스마트폰용 애플리케이션으로 구현하여, 간편하고 효율적으로 고양이들을 식별할 수 있게 하였다. 이 애플리케이션에서는 고양이의 사진을 현장에서 직접 찍거나 갤러리에서 불러오면 해당 고양이를 식별하여 그 고양이에 대한 정보를 제공한다. 본 시스템은 특정 대학 캠퍼스용으로 개발되었지만, 타 대학 캠퍼스 및 다른 종의 동물에 대해서도 확대 적용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.89-96
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• 2021

코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건·사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.613-618
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• 2023

본 논문에서는 실시간으로 촬영된 화면을 통해 격리실에 입원한 대상자가 안정 상태에서 벗어난 행동을 하는지 자동으로 판단할 수 있는 모니터링 프로그램에 대해 설명한다. 본 프로그램의 동작인식 모델은 전이학습(Transfer Learning)을 통해 학습하여 구축되었다. 3개 동작에 대해 900장의 이미지가 사용되었으며, 본 프로그램은 모든 환경을 지원하기 위하여 웹용으로 개발되었다. 모델은 격리실에 입원한 대상자의 상태에 대해 높은 정확도로 판단하였으며, 기존의 격리실 모니터링 시스템에 응용하여 적용가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.491-493
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• 2021

최근 코로나 19 상황으로 인해 많은 사람들이 모이는 병원 방문을 꺼리거나, 치료비에 부담을 느끼는 근골격계 재활 환자들이 많다. 이러한 환자들을 위해 이 프로젝트에서는 재활 치료 빈도가 높은 어깨와 손목 등 여섯 가지 근골격 부위의 자가 재활 치료를 돕는 기계 학습 기반 웹 페이지을 구현한다. 이 웹 페이지는 각 부위에 대한 재활 치료 자세를 구글 티처블 머신으로 학습 시킨 데이터를 기반으로 환자가 올바른 자세로 운동하는지를 판별해 준다. 이 때, 사용자의 재활 치료 자세는 웹 카메라로부터 캡쳐한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.635-640
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• 2021

본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.581-586
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• 2023

최근 자폐 스펙트럼 장애가 있는 변호사를 주인공으로 하는 TV 드라마가 많은 화제를 불러일으키면서 그 영향으로 자폐 스펙트럼 장애인이 겪는 어려움에 관한 관심도 높아졌다. 자폐 스펙트럼은 조기에 발견해 교육과 치료를 제대로 받으면 예후를 좋게 할 수 있어 그 치료제 개발이 절실히 요구되고 있다. 현재 자폐 스펙트럼 치료에 사용되는 약물은 부작용이 있는 경우가 많아, 그에 비해 부작용이 없고 대량 공급이 가능한 디지털 치료제가 주목받고 있다. 본 논문에서는 자폐 스펙트럼을 가진 영유아를 위한 감정 및 표정 학습을 제공하는 애플리케이션이자 디지털 치료제인 '아이모션(AEmotion)'을 소개한다. 본 시스템은 훈련에 대한 흥미를 높이고 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로 개발되었다. 머신 러닝 기법을 활용하는 본 시스템은 표정 카드를 통해 감정을 학습하는 '감정 학습' 단계, 감정과 표정을 잘 이해했는지 확인하는 '감정 식별' 단계, 그리고 감정과 알맞은 표정을 짓는 '표정 훈련' 단계 등 총 3단계로 이루어져 있다. 이 시스템을 통해, 표정 인식과 감정처리가 익숙하지 않아 사회적 상호작용이 어려운 자폐 스펙트럼 장애 아동들의 표정 훈련 및 치료에 효과가 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.313-320
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• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.