• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.79-89
• /
• 2022

최근 스마트폰이 널리 보급되고 모바일 기기의 그래픽스 처리 성능이 발전함에 따라 아이들의 물리적인 활동을 돕는 다양한 모바일 애플리케이션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능과 증강현실 기술을 활용해 모래성 쌓기 놀이를 안내하는 모바일 애플리케이션 SandUp을 제안한다. 모래성을 쌓는 과정에서 아이는 모바일 증강현실 기술을 활용해 제시된 목표 모래성을 현실 세계에 증강하여 살펴볼 수 있다. 또한, SandUp은 모래성의 완성을 돕기 위해 단계적으로 필요한 모래 모양과 Task를 알려주고, 모바일 폰의 카메라와 딥러닝 인식모델을 이용해 실시간으로 현재 진행 상황을 인식하고 시각적, 청각적 피드백을 제공한다. 우리는 Flutter와 TensorFlow Lite를 이용해 SandUp 앱의 프로토타입을 구현하였다. 제안하는 SandUp 앱의 사용성과 효과를 평가하기 위해 성인을 대상으로 설문조사를 수행하고 앱이 목표로 한 4-7세 아이들을 모집하여 실험을 진행했다. 실험 결과와 학부모의 피드백을 분석하여 앱의 발전 가능성 및 개선점을 도출하고 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국버섯학회지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.76-80
• /
• 2007

큰느타리버섯의 재배면적 및 생산량 증가에 따라 많은 양의 폐배지가 발생되고 있다는 사실을 염두에 두고 그 활용도를 높이고자 농가로부터 수거된 폐배지에 대해 성분분석 및 버섯균사에 대한 생육저해 여부를 확인한 뒤 버섯재배에 있어 폐배지의 적정첨가 비율을 결정하고 그에 따른 버섯의 배양특성 및 생육특성을 관찰하였다. 폐배지 성분 분석 결과 pH는 새배지에 비해 낮아지는 경향을 보였고 총 질소 함량은 폐배지 첨가비율 많아질수록 높아지는 경향을 나타내었다. 버섯의 배양 및 생육과정 중 배지로 분비된 대사산물에 의해서 일어 날수 있는 버섯 균사생육저해 현상을 조사하기 위해 폐배지 열수추출물을 이용하여 만들어진 고체배지에 버섯 균사를 접종한 결과 폐배지에 의한 버섯균사 저해현상은 확인되지 않았다. 폐배지 첨가에 따른 배양특성을 조사한 결과 첨가량이 증가할수록 균사 생장률은 약간씩 낮아지는 경향을 나타내었으나 50% 이내로 폐배지가 첨가된 조건에서는 일반적인 배양기간 (35 일) 내에 배양이 완료된다는 사실을 확인 할 수 있었다. 버섯의 발이특성을 조사한 결과에 있어서도 50% 이내로 폐배지가 첨가된 경우 평균 10일 이내에 발이가 완료되었으나 폐배지 100%로 제조된 배지에서는 정상적으로 발이가 되지 못하였다. 생육특성의 경우 평균 18일 이내에 수확이 완료되었으나 폐배지 첨가량이 30% 이상 일 경우 자실체 수량이 감소하였다. 이상의 결과를 요약하면 큰느타리버섯 재배농가에서 정상적으로 재배되고 발생되는 폐배지의 경우 버섯 잔재물이나 배지 덩어리 및 오염배지와 같은 이물질을 제거한 뒤 10-30% 수준으로 새배지에 첨가하여 재활용 할 경우 정상적인 버섯의 배양 및 생육이 가능하였으며, 이러한 사실은 버섯 재배농가의 재료비 절감에 도움을 줄 수 있을 것을 기대된다.

• 한국균학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.235-241
• /
• 1988

Ganoerma lucidum의 인공재배(人工栽培)로 얻은 자실체(子實體)의 형태적(形態摘) 특성(特性)을 기초(基礎)로 계통(系統)을 분류(分類)하고 전기영동특성(電氣泳動特性)과의 관련성(關聯性)을 검토하였다. 영지균은 버섯의 형태(形態)와 윤문(輪紋)의 유무에 따라 4계통(系統)으로 분류(分類)되었으며 그중 편각 윤문형(輪紋形)이 가장 많았고 전형적 녹각형은 소수였다. 자실체(子實體)의 모양 즉 편각과 녹각, 갓 표면(表面)의 윤문(輪紋) 유무(有無)는 유전성(遺傳性)이었다. 영지균사(菌絲) 및 자실체(子實體)의 전기영동(電氣泳動)에 의한 단백질(蛋白質), Peroxidase, Esterase 및 Leucine Amino Peptidase Isozyme Pattern을 조사(調査)한 결과(結果) 한국자생영지균(韓國自生靈芝菌)은 유전형질(遺傳形質)에 다양성(多樣性)을 보였다. 그중 Esterase Isozyme Pattern은 편각과 녹각간에 차이가 컸고 동(同) 계통(系統)간에는 높은 유사도(類似度)를 보여 계통분류(系統分類) 결과(結果)와 일치하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권10호
• /
• pp.6708-6714
• /
• 2015

언제 어디서나 사용하기 편리한 인터넷을 통해서 다양한 종류의 멀티미디어 콘텐츠가 자유롭게 유통되고 있는 반면, 어린이나 청소년에게 유해할 수 있는 영상 콘텐츠도 쉽게 얻을 수 있는 환경이 마련되어서 사회적으로 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 이용하여 입력 영상의 유해성 유무를 자동으로 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징을 기반으로 사람의 얼굴 영역을 검출한다. 그런 다음, 색상 특징을 활용하여 피부 색상 영역을 찾고, 유두의 후보 영역들을 추출한다. 마지막으로 계층적인 인공 신경망을 활용하여 유두의 후보 영역들 중에서 실제적인 유두 영역만을 필터링함으로써 입력 영상의 유해성 유무를 확인한다. 본 논문의 실험결과에서는 인공 신경망을 이용한 제안된 방법이 입력되는 영상에서 유두 영역을 보다 강건하게 검출함으로써 영상의 유해 정도를 효과적으로 결정한다는 것을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.181-186
• /
• 2020

본 연구는 온라인동영상서비스 OTT(Over-the-Top) 이용자의 몰아보기(Binge-watching) 시청행위에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 탐색하였다. 이를 위해 2018년 한국언론진흥재단 미디어연구센터의 'OTT 서비스 이용자 인식조사'에 참여한 OTT 이용 경험자 1,000명의 자료를 수집하여 분석하였다. 종속변수는 OTT 서비스 몰아보기로 설정하였으며, 독립변수는 성별, 연령, OTT 서비스 이용 빈도, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형을 포함하였다. OTT 몰아보기 시청행위의 예측 요인은 다층 퍼셉트론(MLP) 인공신경망 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 연구결과, 연령, OTT 콘텐츠 프로그램 추천 알고리즘 만족도, OTT 서비스 이용 빈도, OTT에서 주로 이용하는 콘텐츠 유형 중 국내드라마, 국내영화, 해외드라마 등이 OTT 몰아보기 시청행위에 중요도가 높은 요인으로 밝혀졌다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권2호
• /
• pp.70-75
• /
• 2021

디자인에 있어서 유사한 디자인들을 그룹핑하여 분류하는 것은 관리적인 측면에서 효율성을 높여주고 사용적인 측면에서는 편의성을 제공한다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 텍스타일 디자인을 도트, 꽃무늬, 줄무늬, 그리고 기하학으로 4개의 카테고리로 분류하고자 하였다. 특히, 인공지능의 관점에서 분류의 근거가 되는 관심 영역을 찾아내고 설명할 수 있는 지를 탐색하였다. 총 4,536개의 디자인을 8:2의 비율로 무작위 추출하여 학습용 데이터 3,629개와 테스트용 데이터 907개로 구성하였다. 분류에 사용된 모델은 VGG-16과 ResNet-34로 두 모델의 꽃무늬 디자인에 대한 정밀도는 각각 0.79%, 0.89%이며, 재현율은 0.95%, 0.38%로 우수한 분류 성과를 보였다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 기법을 이용하여 분석한 결과에 따르면, 기하학과 꽃무늬 디자인의 경우 도형과 꽃잎 부분이 분류의 근거가 되는 관심 영역으로 도출되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.115-122
• /
• 2019

본 연구에서는 사용자 참여를 유도하는 가상공간 스토리 북을 기획하고 구현하여 연구 실험 하였다. 구현한 스토리북은 시나리오를 진행하기 위해서 사용자가 적극적으로 시나리오상의 미션을 수행해야 시나리오가 진행이 되는 것이다. 가상공간 스토리 북의 시나리오를 진행하는 절차는 다음과 같다. 첫 번째, 프로젝션으로 가상공간을 구현한다. 두 번째, 시나리오에 맞추어 사용자는 실제 물체를 가져와 가상의 공간에 실제 물체를 삽입한다. 세 번째, 실제 물체와 대응되는 3D모델이 증강한다. 마지막으로 사용자는 증강된 이미지와 실제 물체를 자유롭게 제어함으로 가상공간에서 이루어지는 시나리오를 체험한다. 구현한 결과물은 3명의 5살 어린이들에게 유저 스터디를 진행하였다. 실험에 참여한 어린이는 가상공간 스토리북을 매우 잘 이해하는 모습을 보였으며 실제 물체를 가상의 공간에 집어넣는 과정을 이해하는 모습이 관찰되었다. 또한 어린이는 현실과 가상을 혼돈하지 않고 실제 물체와 가상 이미지를 구분하는 모습을 확인할 수 있었다. 결과적으로 가상공간 스토리 북을 통해 가상의 공간위에 실제 물체를 증강시키는, 방식을 가진 가상공간 스토리북의 가능성을 확인 할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제10권4호
• /
• pp.45-54
• /
• 2021

피부는 외부 오염으로부터 일차적으로 몸을 보호하는 역할을 한다. 피부병이 발생하게 되면 피부의 보호 기능이 저하되므로 신속한 진단과 처치가 필요하다. 최근 인공지능의 발달로 인해 여러 분야에 기술적용을 위한 연구가 이루어지고 있으며, 피부과에서도 인공지능을 활용해 오진율을 줄여 신속한 치료를 받을 수 있는 환경을 만들기 위한 연구가 진행되고 있다. 종래 연구들의 주된 흐름은 발생 빈도가 낮은 피부질환의 진단이었지만, 본 논문에서는 사람들에게 흔히 발생할 수 있고, 개인이 명확히 판별하기 힘든 티눈과 사마귀를 합성곱 신경망을 통해 분류하는 방법을 제안한다. 사용한 데이터셋은 3개의 클래스로 이루어져 있으며, 총 2,515장의 이미지를 가지고 있다, 학습 데이터 부족과 클래스 불균형 문제가 존재한다. 모델의 학습에는 deep metric 손실 함수와 교차 손실 함수를 이용해 각각 성능을 분석하였으며, 정밀도, 재현율, F1 점수, 정확도의 측면에서 비교한 결과 deep metric 손실 함수에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권11호
• /
• pp.134-144
• /
• 2023

Nowadays, Deep Learning (DL) technology is being used in several government departments. South Korea imports a lot of seafood. If the demand for fishery products is not accurately predicted, then there will be a shortage of fishery products and the price of the fishery product may rise sharply. So, South Korea's Ministry of Ocean and Fisheries is attempting to accurately predict seafood imports using deep learning. This paper introduces the solution for the fish import prediction in South Korea using the Long Short-Term Memory (LSTM) method. It was found that there was a huge gap between the sum of consumption and export against the sum of production especially in the case of two species that are Hairtail and Pollock. An import prediction is suggested in this research to fill the gap with some advanced Deep Learning methods. This research focuses on import prediction using Machine Learning (ML) and Deep Learning methods to predict the import amount more precisely. For the prediction, two Deep Learning methods were chosen which are Artificial Neural Network (ANN) and Long Short-Term Memory (LSTM). Moreover, the Machine Learning method was also selected for the comparison between the DL and ML. Root Mean Square Error (RMSE) was selected for the error measurement which shows the difference between the predicted and actual values. The results obtained were compared with the average RMSE scores and in terms of percentage. It was found that the LSTM has the lowest RMSE score which showed the prediction with higher accuracy. Meanwhile, ML's RMSE score was higher which shows lower accuracy in prediction. Moreover, Google Trend Search data was used as a new feature to find its impact on prediction outcomes. It was found that it had a positive impact on results as the RMSE values were lowered, increasing the accuracy of the prediction.

• 스마트미디어저널
• /
• 제13권2호
• /
• pp.145-155
• /
• 2024

디지털 전환 시대에서 소프트웨어와 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 다양한 교육자료가 개발되어 보급되고 있다. 소프트웨어 교육의 목적을 달성할 수 있도록 학교 현장에 적합한 다양한 소프트웨어 교육프로그램들이 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 중등학교 소프트웨어 교육에 적용할 수 있는 자율주행을 활용한 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 중등학교 학생들을 대상으로 적용하였다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램은 체험과 실습을 중심으로 다양한 센서들을 활용한 물체 탐지, 라인 트레이싱과 같은 다양한 동작 제어 프로그램들로 구성된 피지컬 컴퓨팅 프로그램이다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들의 소프트웨어와 인공지능에 대한 태도와 진로 지향도 그리고 소프트웨어 교육에 대한 만족도가 90% 이상이었고 제안한 교육프로그램에 대한 만족도가 95% 이상이었다.