• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2023

데이터의 균형은 객체 인식 분야에서 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 본 논문에서는 폐기물 데이터 균형을 위해 Chat-GPT와 Diffusion model 기반 데이터 생성 모델을 제안한다. Chat-GPT를 사용하여 폐기물의 속성에 해당하는 단어를 생성하도록 질문하고, 생성된 단어는 인코더를 통해 벡터화시킨다. 이 중 폐기물과 관련 없는 단어를 삭제 후, 남은 단어들을 결합하는 전처리 과정을 거친다. 결합한 벡터는 디코더를 통해 텍스트 데이터로 변환 후, Stable Diffusion model에 입력되어 텍스트와 상응하는 폐기물 데이터를 생성한다. 이 데이터는 AI Hub의 공공 데이터를 활용하며, 객체 인식 모델인 YOLOv5로 학습해 F1-score와 mAP로 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.91-98
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• 2022

본 연구에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 딥러닝 기술 기반 객체 탐지 알고리즘을 이용해 부경대학교 교내 유동인구 조사 및 분석을 수행하였다. 라즈베리파이를 이용하여 이미지를 수집한 후 YOLO3의 IMAGEAI, YOLOv5 모델을 사용하여 수집한 이미지의 인물 검출을 진행하였으며 정확도 비교 분석을 위해 Haar-like features, HOG 모델을 사용하였다. 분석결과, 개교기념일로 인한 휴교에 가장 적은 유동인구가 관측되었다. 대체적으로 입구의 유동인구가 출구의 유동인구보다 많았으며, 입구와 출구 모두 학교의 기념일과 행사에 따라 유동인구가 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-89
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• 2024

본 논문에서는 중소형 매장에서 판매 상품 진열대를 모니터링할 수 있는 소형 카메라를 이용해 진열 상품에 대한 재고 관리 및 도난 방지 기능을 제공할 수 있는 무인 매장 관리 시스템을 제시한다. 이 시스템은 객체 인식, 실시간 통신, 보안 관리, 출입 관리, 그리고 모바일 인증을 종합적으로 통합한 서비스 솔루션이다. 제안 시스템은 소형 카메라를 통해 실시간으로 촬영되고 있는 영상을 커스텀 YOLOv5-x 모델을 활용하여 진열대의 물체를 인식하고 수량을 실시간 측정하며, 라즈베리파이를 통해 서버와의 실시간 데이터 통신을 지원한다. 또한, 데이터베이스 내 객체 수량과 객체 인식 결과를 비교하여 도난 의심 상황을 탐지하고 도난 발생 시점의 매장 영상을 제공한다. 제안된 무인 매장 솔루션은 중소형 무인 매장 운영의 효율성을 향상시키고 도난을 대응하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.150-157
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• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.925-927
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• 2022

본 논문에서는 자율주행을 통해 보도를 청소하는 동안 분실물을 인지할 수 있는 로봇 시스템을 개발하였다. 분실물의 종류는 딥러닝 모델에 의해 지정되고 학습되며 로봇은 이를 인식하여 저장한다. 보도 경계 및 장애물을 감지하기 위해 Image-Segmentation 기술을 사용하였으며, 물체 감지에 사용되는 depth 카메라(d435)를 사용하였다. 학습하기 위한 딥러닝 모델로 YOLOv5 를 사용하였으며, 그 결과 정해진 사물을 인식하는 데 평균 84%의 정확도를 보였다. 이 시스템을 로봇에 적용할 경우 예상되는 효과로는 정확한 보도 인식으로 로봇이 경로를 이탈하지 않도록 하는 것, 유실물품의 신속하고 안전한 인계 등이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.434-435
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• 2023

사회 환경적 운동의 하나인 플로깅(Plogging)은 조깅을 하며 길거리의 쓰레기를 줍는 행위를 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 기록하는 사회 환경적 운동의 일환이다. 그러나, 활동 지역이나 쓰레기의 종류 및 양 등을 직접 입력해야 하는 불편함으로 인해 이러한 활동의 확대를 저해할 수도 있다. 본 연구는 이러한 활동 기록를 자동으로 트래킹하고 기록할 수 있는 딥러닝 기반의 플로깅 트래핑어플리케이션을 개발하였다. CNN과 YOLOv5를 사용하여 학습된 이미지 인식 모델은 높은 성능으로 쓰레기의 종류와 양을 인식하였다. 이를 통해 사용자는 더욱 편리하게 플로깅 활동을 기록할 수 있었으며, 수거한 쓰레기의 양이나 활동 거리를 활용한 리워딩 시스템으로 사용자 간의 건전한 경쟁을 유도하는데 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.1-4
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• 2024

코로나 19(Covide-19)이후 가상과 현실이 융·복합 되어 사회·경제·문학활동과 가치 창출이 가능한 메타버스가 차세대 핵심산업으로 부상하고 있다. 이에 자사 보유 기술, IP(Intellectual Property) 등을 활용하여 메타버스 플랫폼을 구축하고자 하는 기업들이 증가하여 지식재산권을 둔 법적 이슈들이 새롭게 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 상표권 침해를 보호하기 위하여 딥 러닝 기반 객체 탐지모델인 YOLOv5 모델을 활용한 메타버스 환경에서의 상표권 탐지 시스템을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.469-472
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• 2022

최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1-14
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• 2023

콩은 세계 5대 식량작물 중 하나로 식물성 단백질의 주요 공급원이다. 작물 특성상 기후변화에 따라 곡물 생산량에 큰 영향을 받기 때문에 국립농업과학원에서는 콩 품종별 생장 분석을 통해 작물표현형 연구를 진행중이다. 콩 품종별 생장 분석을 위한 생장 과정 사진 촬영은 자동화된 시스템으로 이루어지지만 생장 상태를 확인, 기록, 분석하는 과정은 수작업으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 과정을 자동화 할 수 있도록 콩 작물의 영상 데이터에서 콩잎 객체를 검출하는 YOLOv5s 모델과 검출된 콩잎의 전개 여부를 판단하는 합성곱 신경망(Convolution Neural Network; CNN) 모델을 설계, 학습하였다. 두 모델을 결합하고 검출된 콩잎의 좌표데이터로 층을 구분하는 알고리즘을 구현하여 콩 작물의 시계열 데이터를 입력하여 생장을 분석하는 프로그램을 개발하였고, 그 결과 콩 작물의 제2~3복엽까지 생장 시기를 판단할 수 있었다.