• Title/Summary/Keyword: Aeronautical

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Development of Puzzle and reasoning multiple access game using VR (VR을 활용한 퍼즐 및 추리 다중접속게임 개발)

  • Im, Chang-bin;Kim, Ye-ran;Kang, Myeung-jin;Jung, Young-Seok
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.521-522
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    • 2021

  • 본 논문에서는 2019년 COVID-19로 인한 사회적 거리 두기 단계 증가에 따라 집에서 여가시간을 보내는 사람들이 많아짐에 따라 Unity 개발툴 기반 VR(Virtual Reality) 다중접속 지원 게임을 개발했다. 기본적으로 협동게임이고 게임 속에서 문제해결 능력을 요구하기 때문에 문제해결 능력향상에 도움이 되고 다중접속으로 만남을 통해 서로 소통하고 상호작용을 한다.

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Development of AI Systems for Counting Visitors and Check of Wearing Masks Using Deep Learning Algorithms (딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 인공지능 시스템)

  • Cho, Won-Young;Park, Sung-Leol;Kim, Hyun-Soo;Yun, Tae-Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.285-286
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    • 2020

  • 전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.

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A Design of Application using Deep Learning Image Recognition for Identification of Individual Skin Diseases (딥러닝 이미지 인식 기술을 활용한 개인 피부질환 식별용 어플리케이션 설계)

  • Bae, Chang-Hui;Kim, Hyeong-Jun;Cho, Won-Young;Ha, Ok-Kyoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.01a
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    • pp.33-34
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    • 2020

  • 사용자의 피부 관리 및 피부질환을 검사하는 기존의 어플리케이션은 유도 질문에 따른 사용자의 응답을 기반으로 결과를 유추하기 때문에 부정확한 진단 결과를 야기한다. 본 논문에서는 사용자의 미용관련 피부질환 이미지를 바탕으로 딥러닝 이미지 인식 기술 적용하여 건선, 사마귀, 여드름, 한포진을 대상으로 피부 미용질환에 대한 식별 정보를 제공하는 어플리케이션을 제시한다. 또한 이미지 인식률이 높은 ResNet과 SE-ResNet 알고리즘을 적용하여 피부질환 식별 적용 시 효과성을 실험적으로 비교한다.

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Development of Recognition System for Traffic Violations Using Deep Learning Algorithms (딥러닝 상황 인식을 이용한 교통법규 위반 인식 시스템 개발)

  • Kim, Joong-wan;Jo, Hyun-jun;Choi, Jong-geon;Yun, Tae-jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.319-320
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    • 2022

  • 교통량이 증가됨에 따라 높아지는 사고율을 줄이기 위해 효율적이며, 다양한 교통 위반 단속이 요구되고 있다. 기존의 유무인 교통법규 위반 단속 시스템의 도입으로 단속 구역 확대를 시도하고 있으나 높은 비용의 문제로 한정된 지역에서만 실시되고 있다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 차량의 교통법규 위반을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 과속, 버스 전용 차로, 주정차, 급속 다차선 변경에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 교통법규 위반 상황 인식을 기대할 수 있다.

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