• 제목/요약/키워드: Machine-vision

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텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

대전시 시민의 치과의료서비스에 관한 만족도 조사연구 (A Study on the Dental Service Statifation of Cityizens in Deajeon)

  • 성보견
    • 한국치위생학회지
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    • 제8권4호
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    • pp.19-30
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    • 2008
  • This study reached the following conclusions as a result of carrying out the questionnaire survey of self-descriptions for the satisfaction after the citizens of Daejon uses the dental clinics, in order to identify the factors of satisfaction to the medical services of such dental clinics to be utilized in the patient management by dental hygienists, provide the basic data to provide the medical services desired by patients. 1. 43.9% men responded to the facilities and 56.1% women to the atmosphere for the standards of selection of dental clinics by general characteristic, and the college graduates or more to the kindness (38.2%), high-school graduates (43.2%) and middle-school graduates (25.9%) or less to the close distance for the level of educational attainment (p=0.009), which was meant to have a statistical significance. 2. The execution of reservation system for the dental clinics showed 54.7%, the reserved time was observed upon the execution of such reservation system, the dental clinics where they practice such system were 40.6%, and the confirmation methods was done through the telephone with 62.5%. 3. The experience of fear upon the dental treatment showed 74.6%. The type of fear showed the machine sound (48.7%) for men and cry of others for women (70.8%) at the highest. 70% of those under 30 at the age responded to the sharp instruments at the highest. 83.3% of Yousung-gu showed the highest by responding to the cry of others for the residential areas. The statistically significant difference was shown in both the age and residential area (p=0.000). 4. Women showed higher in the distribution of gender for the sterilization of instruments for the external satisfaction of dental clinics(p=0.000) and those under 30 at the age showed the highest with 2.98${\pm}$0.95(p=0.001). Seo-gu (3.48${\pm}$0.77) was the highest for the residential area (p=0.000), and there was statistically significant differences in the gender, age and residential area. 5. Men showed higher satisfaction than women in the clean state and the statistically significant differences were shown (p=0.000) at the age as the high satisfaction was shown for those under 30 at the age (2.35${\pm}$0.79), those having the income not less than 10 million won and not more than 20 million won (2.43${\pm}$0.78), and Seo-gu (2.63 ${\pm}$0.69) for the residential area. 6. For the internal satisfaction of dental clinic by users for the medical services in the dental clinics, 61.1% women responded to no in the ability of solving the inconvenience in the service process, and showed low ability of solving the inconvenience from 30 at the age (26.2%) and by responding to Dong-gu (22.1%) for the residential area, showing statically significant differences(p=0.000). For the re-use of dental clinics, 46.6% men (p=0.043) for the gender, 24.3% under 30 at the age and 22.9% of Dong-gu for the residential area responded to the re-use, showing statistically significant differences for the gender and residential area (p=0.000). 7. The dissatisfaction showed a high rate of 69.5% for the satisfaction to the medical services of dental clinics. 46.2% men responded to the pain and women to the feeling of foreign substance for the reason of dissatisfaction while those under 30 at the age showed 55.6% for others, those between 50 and 59 41.7% for the feeling of foreign substance. 86.3% carried out the education for cautions after the treatments and most people turned out that they do not carry out the continuous health management of mouth as 20.5% responded to that they carry out such health management.

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계층적 군집화 기반 Re-ID를 활용한 객체별 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템 (Video Analysis System for Action and Emotion Detection by Object with Hierarchical Clustering based Re-ID)

  • 이상현;양성훈;오승진;강진범
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.89-106
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    • 2022
  • 최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.