인공지능 기술의 발전으로 산업 4.0시대가 열렸고 축산업에서도 ICT 기술이 접목된 스마트 농장의 구현이 큰 관심을 받고 있다. 그중에서도 컴퓨터 비전 기반 인공지능 기술을 접목한 축산물 및 축산 가공품의 품질 관리 기술은 스마트 축산의 핵심 기술에 해당한다. 그러나 인공지능 모형 훈련을 위한 축산물 이미지 데이터 수의 부족과 특정 범주(class)에 대한 데이터 불균형은 관련 연구 및 기술 개발에 큰 장해물이 되고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구에서는 오버샘플링과 적대적 사례 생성기법의 활용을 제안한다. 제안되는 방법은 성공적인 불량 탐지 (Defect detection) 관점을 기반으로 하며, 이는 부족한 데이터 레이블을 효과적으로 활용하는데 필요한 방법이다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하고 활용 전략을 검토한다.
첨단 기술의 발전으로 디지털 방사선영상 장비들이 많이 개발되어 정확한 진단과 치료에 많은 도움을 받고 있으며, 이를 안전하고 효과적으로 사용하기 위하여 전문적인 지식을 습득한 인력양성이 매우 중요하다. 진단용 X선 장비를 활용한 촬영 실습 교육에 있어서 학생들은 방사선 피폭의 위험성에 노출되어 있고, 일부 교육기관에서는 원자력안전법에 따른 관리의 어려움으로 X선 장비를 사용하지 않는 경우도 발생하고 있다. 이에 대한 해결책으로, 본 연구에서는 비전 센서와 자체 개발한 소프트웨어를 활용하여 방사선이 발생하지 않는 교육용 의료방사선 시뮬레이터를 개발하였고, 이를 통해 교육기관은 법에 따른 행정 이행 사항의 부담을 줄일 수 있고, 학생들은 방사선 피폭이 없는 건강한 실습환경에서 높은 수준의 교육 효과를 얻을 수 있게 하였다.
Lightweight face recognition models, as one of the most popular and long-standing topics in the field of computer vision, has achieved vigorous development and has been widely used in many real-world applications due to fewer number of parameters, lower floating-point operations, and smaller model size. However, few surveys reviewed lightweight models and reimplemented these lightweight models by using the same calculating resource and training dataset. In this survey article, we present a comprehensive review about the recent research advances on the end-to-end efficient lightweight face recognition models and reimplement several of the most popular models. To start with, we introduce the overview of face recognition with lightweight models. Then, based on the construction of models, we categorize the lightweight models into: (1) artificially designing lightweight FR models, (2) pruned models to face recognition, (3) efficient automatic neural network architecture design based on neural architecture searching, (4) Knowledge distillation and (5) low-rank decomposition. As an example, we also introduce the SqueezeFaceNet and EfficientFaceNet by pruning SqueezeNet and EfficientNet. Additionally, we reimplement and present a detailed performance comparison of different lightweight models on the nine different test benchmarks. At last, the challenges and future works are provided. There are three main contributions in our survey: firstly, the categorized lightweight models can be conveniently identified so that we can explore new lightweight models for face recognition; secondly, the comprehensive performance comparisons are carried out so that ones can choose models when a state-of-the-art end-to-end face recognition system is deployed on mobile devices; thirdly, the challenges and future trends are stated to inspire our future works.
각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.
본 논문에서는 9세기 신라 청해진에 본거지를 두고 일본, 중국, 신라 등 동양 삼국 해양을 경영하며 통합물류체제를 구축했던 장보고시대를 고찰하여 시사점을 도출하고 현재 동북아 물류체계의 구축 필요성을 알아보며 장보고시대의 물류체계를 오늘날 근대적 물류개념에 입각하여 현대적 응용 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이러한 동북아 3국의 물류협력의 필요성이 증가함에 따라 새로운 물류협력의 패러다임 장보고시대의 교훈을 중심으로 살펴본 결과 장보고의 장기적 비전을 갖춘 CEO의 지도력, 물류활동의 통합체제 구축, 민간기업을 지원해 주는 정부의 정책 지원이 있어야 동북아물류체계구축의 전망이 밝은 것으로 연구되었다. 동북아시아가 세계경제의 중심으로 부상하고 있는 시점에서 9세기 해상물류네트워크를 구축한 장보고의 국경을 초월한 물류분야의 협력 모델이 동북아지역의 물류협력체계 구축에 도움이 될 수 있을 것이다.
1990년대 들어 지식기반경제 시대의 도래와 더불어 산업의 경쟁력 제고와 지역간 균형발전을 동시에 도모하기 위한 혁신체제(innovation system)의 중요성이 북미 및 유럽을 중심으로 논의되고 있다. 이에 따라 본 연구는 이와 관련된 이론 및 정책사례를 검토하여 혁신체제의 개념 및 프레임웍을 정립하고 기업의 혁신행태, 네트워크 유형, 정책수요에 대한 설문조사 결과를 바탕으로 우리 산업에 적합한 혁신체제 구축 방향을 모색하였다. 혁신체제는 혁신주제간의 연계를 파악하기 위한 개념적 분석체계로서 산업 클러스터를 중심으로 가치사슬(Value chain)을 구성하는 기업간 혹은 기업과 지식하부구조간의 네트워크 형성을 위한 제도적 환경(framework condition)을 말한다. 본 연구는 우리 실정에 적합한 혁신체제의 구축을 위해서는 특정 산업을 중심으로 클러스터 형성과 네트워크 활성화하기 위한 3개 분야의 혁신시설 및 제도를 정비.확충하고, 이들을 지역 여건과 전략산업의 특성에 따라 우선 순위와 운영체계를 차별화시키는 것이 필요함을 제시하였다. : $\circled1$ 생산-과학기술 혹은 생산기업지원의 직접적인 연계를 담당할 시스템 연계기관의 확충, $\circled2$ 간접적인 연계 및 기업지원의 단일 창구로서 지역 플랫폼 설립, $\circled3$ 지역 여건과 산업 특성에 적합한 다양한 산업발전 전략을 수립.추진하기 위한 지역발전 기구의 설립.
융합인재교육은 다양한 교과 영역에서 추출된 내용들이 체계적이고 밀접하게 연계되어 있으므로 이러한 체계를 효과적으로 파악할 수 있는 시스템적 사고를 필요로 한다. 이 연구의 목적은 시스템 사고력을 향상시킬 수 있는 융합인재교육 프로그램을 개발하고, 중등 과학영재에게 적용하여 교육적 효과를 탐색하는 데 있다. 융합인재교육과 시스템 사고에 대한 문헌조사를 바탕으로 프로그램 모형을 제작하였고, 모형을 기초로 하여 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램을 개발하였다. 연구의 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원 소속 중등 과학영재 1학년 100명, 2학년 13명으로 총 113명이다. 수업 처치 전 후의 시스템 사고능력 검사를 통해 단일집단 사전 사후 대응표본 t-검증 및 서술 문항에 대한 내용 분석을 실시하였다. 그 결과, 학생들은 시스템사고와 관련하여 단어연상, 개념 간 관계형성, 문장의 생성, 인과지도 그리기 능력이 향상되었고, 시스템 사고의 구성요인인 정신모델, 개인숙련, 팀 학습, 시스템분석, 공유비전의 다섯 가지 항목에 대해 모두 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 이 연구를 통해 개발된 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램은 학생들의 시스템사고 능력의 향상에 효과가 있었다. 개발된 프로그램은 일반 학교 현장에서 충분히 적용될 수 있으며, 이를 적극적으로 활용한다면 시스템 사고 능력과 융합적 문제해결능력을 지닌 인재를 육성하는데 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 조직특성 및 정보시스템특성의 요인들과 조직구성원들 직무만족 간의 관계를 살펴보고 사회적 자본이론의 비전공유에 따른 조절효과를 파악하고자 하였다. 지금까지 기업성과 및 직무만족 관련 논문들이 주로 인사, 조직, 재무, 생산, MIS 등 각 기능별조직의 관점에서 접근한 개별모형의 분석으로 이루어져 왔다. 따라서 본 논문은 MIS 관점의 접근방식과 더불어 조직관점의 통합연구모형의 제시로 직무만족 및 기업 성과에 미치는 영향요인의 종합적 분석을 시도하였다. 또한 사회적 자본이론 측면에서의 직무만족에 미치는 비전공유의 조절효과를 분석하였다. 조직특성은 혁신성, 신뢰, 인재우대 변수를 사용하였다. 그리고 정보시스템특성은 신속성, CEO 지원, 보상을 변인으로 사용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 분석자료는 한국직업능력개발원의 인적자본기업패널(HCCP) 6회차의 데이터를 활용하였다. 분석결과에 의하면, 모든 변수들이 만족도에 유의한 영향을 미쳤으며 특히 CEO 지원 및 신뢰가 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 직무만족에 대한 비전공유의 조절효과 분석에서는 혁신성만 조절효과가 있는 것으로 분석되었다. 인구 통계학적 변수 중 구성원들의 평균급여에 의한 직무만족의 로지스틱 분석결과만 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 구성원들의 직무만족 향상에는 무엇보다 급여가 직무만족에 큰 영향을 미친다고 볼 수 있다. 결국 적절한 급여의 책정이 충분한 보상의 개념으로 인식함으로써 전반적인 직무만족이 향상될 것으로 판단할 수 있겠다.
TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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