• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.745-748
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• 2021

가상 환경의 시뮬레이션을 이용해 지능형 로봇에 강화 학습 기법을 적용하는 접근법은 실제 세계의 로봇들의 학습에 유용하다. 우리는 이러한 방법을 적용해서 장애물을 회피하고, 로봇이 특정 목표물을 인식하면 목표물로 자율적으로 이동하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법의 유용성 검증은 구현과 실험으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.690-693
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• 2021

경찰 수사에서 진술의 진실 여부를 인공지능 기법을 이용하여 판단하는 연구는 인적, 물적 자원의 낭비를 줄일 수 있다. 우리는 진술 동영상에서 이미지, 음성 데이터를 각각 추출하여 동시에 고려해 진술의 진실 여부를 자동으로 판단하는 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안된 시스템이 유의미함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.580-582
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• 2022

본 본문은 영상을 통해 반려동물의 행동과 감정을 인식하는 연구이다. 이러한 연구는 반려동물과 인간의 삶을 향상시키는데 도움을 줄 수 있다. 제안된 시스템의 유용성은 실험을 통해 검증하였고, 어느 정도 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.121-122
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• 2022

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 체질량지수(BMI, Body Mass Index) 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서에서 측정하는 사용자의 신체 픽셀 정보와 거리정보를 활용하여 체질량 지수를 측정한다. 또한, 키넥트 센서에서 인식한 사용자의 스켈레톤 정보와 20개 조인트 정보를 활용하여 사용자의 신장을 측정한다. 사용자와 관리자의 화면을 별도로 구성해 관리자 화면상의 버튼으로 Database에 저장하는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.425-426
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 원하는 주제를 통해 전시장을 추천, 등록, 조회하는 Microsoft Bot Framework, Microsoft Azure 기반의 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 사용자가 원하는 주제를 입력하면, 해당하는 주제의 전시장을 추천하게 된다. 주제는 알고리즘으로 단어를 지정한 것이 아닌, Azure Luis로 단어를 학습시켜서 비슷한 주제의 단어를 도출하는 알고리즘을 선택한다. 등록 부분은 Form 형식이 아닌 대화형으로 사용자 정보를 수집하게 된다. 사용자 정보는 Microsoft SQL Database 서버에 저장이 되고, 구현한 챗봇은 애뮬레이터 형식이 아닌 Channel 연동으로 Line 서비스로 배포한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.553-555
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• 2022

다양한 양념과 조리법을 활용한 식품의 수는 시간이 지날수록 증가하는 추세이다. 따라서 처음 접하는 식품의 알레르기를 판단하는 연구가 필요하다. 우리는 이미지만으로 알레르기 유발 성분을 판단하는 시스템을 제안한다. 알레르기 성분으로 라벨링한 식품 이미지에 VGGNet 알고리즘을 적용하여 실험을 진행하고 제안된 시스템의 유용성을 판단하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.55-56
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• 2023

본 논문에서는 키넥트 센서 기반의 테마파크 신장 측정 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서에서 측정하는 사용자의 거리 정보와 키넥트 센서에서 인식한 스켈레톤 정보와 조인트 정보를 활용하여 사용자의 신장을 측정한다. 또한 측정한 신장이 시스템에서 제한한 수치를 넘을 시에는 통과여부를 스피커로 출력한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.333-334
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• 2023

본 논문에서는 모기 활동 수치를 측정하기 위한 효율적인 머신러닝 모델을 제안한다. 수집된 데이터의 분석을 통해 효율적인 모델을 선정한다. 또한 데이터셋의 상관관계를 분석하고 데이터 가중치에 따라 모기의 활동에 영향을 주는 환경이 무엇인지를 분석한다. 본 논문에서는 모델을 이용한 앱 개발하여 실질적으로 모델을 활용한 예시를 보이고 실생활에서의 해당 모델을 도입하였을 때 가져올 일상의 긍정적 효과를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.443-444
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• 2023

본 논문에서는 Microsoft의 Bot Framework v4를 활용하여 C#으로 개발한 피자 주문 챗봇에 대해 설명한다. 이 챗봇은 Azure에 호스팅 되었으며 피자 메뉴 선택, 피자 주문, 콜라 메뉴 선택, 콜라 주문, 배달 조회, 주문 종료 등의 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.371-372
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 기반으로 한 입학 상담용 챗봇을 설계하였다. 입시 전문 LLM은 Polyglot-ko 5.8B을 베이스 모델로 대학의 입시 관련 데이터를 수집, 가공한 후 데이터 증강을 하여 파인튜닝 하였다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 RLHF의 후 공정을 진행하였다. 제안 챗봇은 생성한 입시 LLM을 기반으로 웹브라우저를 통해 접근하여 입시 상담 자동 응답 서비스를 활용할 수 있다.