OpenPose를 활용한 음성인식기반 드론제어 촬영시스템

조유진 ( Yu-jin Cho ) , 김세현 ( Se-hyun Kim ) , 권예림 ( Ye-rim Kwon ) , 정순호 ( Soon-ho Jung )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1056~1059페이지(총4페이지)

최근 드론과 1인 미디어 시장의 성장으로, 영상 촬영 분야에서의 드론 산업이 활발하게 발전되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 객체 인식 기술인 Openpose를 활용하여 인물촬영을 위한 음성 인식 드론 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 자연어 처리된 음성명령어를 통해 드론이 각 촬영 객체에 대한 회전, 초점변화 등 실제 영상촬영기법에 사용되는 다수의 동작을 수행할 수 있도록 한다. 최종적으로 96.2%의 정확도로 음성명령에 따라 동작을 수행하는 것을 확인할 수 있다. 이는 누구나 전문적 지식이나 경험 없이 음성만으로 쉽게 드론을 제어할 수 있을 것으로 기대된다.

손을 다루는 컴퓨터 비전 작업들을 위한 멀티 모달 합성 데이터 생성 방법

이창화 ( Changhwa Lee ) , 이선경 ( Seongyeong Lee ) , 김동욱 ( Donguk Kim ) , 정찬양 ( Chanyang Jeong ) , 백승렬 ( Seungryul Baek )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1052~1055페이지(총4페이지)

본 논문에서는 3D 메시 정보, RGB-D 손 자세 및 2D/3D 손/세그먼트 마스크를 포함하여 인간의 손과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 새로운 다중 모달 합성 벤치마크를 제안 하였다. 생성된 데이터셋은 기존의 대규모 데이터셋인 BigHand2.2M 데이터셋과 변형 가능한 3D 손 메시(mesh) MANO 모델을 활용하여 다양한 손 포즈 변형을 다룬다. 첫째, 중복되는 손자세를 줄이기 위해 전략적으로 샘플링하는 방법을 이용하고 3D 메시 모델을 샘플링된 손에 피팅한다. 3D 메시의 모양 및 시점 파라미터를 탐색하여 인간 손 이미지의 자연스러운 가변성을 처리한다. 마지막으로, 다중 모달리티 데이터를 생성한다. 손 관절, 모양 및 관점의 데이터 공간을 기존 벤치마크의 데이터 공간과 비교한다. 이 과정을 통...

손 위치, 자세, 동작의 통합 심층 학습

김동욱 ( Donguk Kim ) , 이선경 ( Seongyeong Lee ) , 정찬양 ( Chanyang Jeong ) , 이창화 ( Changhwa Lee ) , 백승렬 ( Seungryul Baek )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1048~1051페이지(총4페이지)

본 논문에서는 사람의 손에 관한 개별적으로 분리되어 진행되고 있는 손 위치 추정, 손 자세 추정, 손 동작 인식 작업을 통합하는 Faster-RCNN기반의 프레임워크를 제안하였다. 제안된 프레임워크에서는 RGB 동영상을 입력으로 하여, 먼저 손 위치에 대한 박스를 생성하고, 생성된 박스 정보를 기반으로 손 자세와 동작을 인식하도록 한다. 손 위치, 손 자세, 손 동작에 대한 정답을 동시에 모두 가지는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 Egohands, FPHA 데이터를 동시에 효과적으로 사용하는 방안을 제안하였으며 제안된 프레임워크를 FPHA데이터에 평가하였다., 손 위치 추정 정확도는 mAP 90.3을 기록했고, 손 동작 인식은 FPHA의 정답을 사용한 정확도에 근접한 70.6%를 기록하였다.

비정형 멀티비전 콘텐츠 동기화 재생을 위한 레이아웃 구성 및 네트워킹 설계

이주호 ( Ju-ho Lee ) , 정선태 ( Sun-tae Chung )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1044~1047페이지(총4페이지)

멀티비전 사이니지는 한 개의 콘텐츠를 분할하여 여러 디스플레이 기기에서 표출하거나, 동일한 콘텐츠(예; 비디오)를 여러 기기에서 동기를 맞춰 동시에 표출 혹은, 시차별로 표출할 수 있는 사이니지를 말한다. 본 논문에서는 멀티비전의 콘텐츠 분할 표출 및 재생 동기화 달성을 위한 대시보드에서의 레이아웃 구성 및 레이아웃 포맷 설계, 다수의 디스플레이 간의 콘텐츠 동기화 재생을 위한 네트워킹 프로토콜 설계에 대한 연구·개발 방안을 제안한다.

컴퓨터 비전과 딥러닝 라이브러리 기반 골퍼 자세 판단 및 코칭 시스템

변우진 ( Woo-jin Byeon ) , 심영선 ( Young-seon Shim ) , 유혜승 ( Hye-seung You ) , 강석훈 ( Seokhun Kang )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1040~1043페이지(총4페이지)

본 논문에서는 골퍼의 자세 교정을 위해 레슨 프로 혹은 코치가 수행하는 교육을 담당하는 시스템을 구현한다. 이 시스템은 골프를 배우고자 하는 골퍼와 자세를 교정하고자 하는 골퍼를 대상으로 한다. 프로 골퍼의 스윙자세 영상을 촬영하고 딥러닝 라이브러리로 관절, 클럽의 위치를 디지털로 식별하여 표준 자세 정보를 입수한다. 그리고 사용자의 영상을 촬영하여 표준자세 정보와 비교 후 올바른 자세를 도표 및 시각적으로 제공 할 수 있도록 한다. 사람이 하는 방식 보다 객관적이고, 센서 방식 보다 경제적인 시스템으로 골프교육산업의 활성화에 기여 할 수 있을 것이다.

다중 확장된 컨볼루션 U-Net 을 사용한 간 영역 분할

신하쉬르티카 ( Shrutika Sinha ) , 오강한 ( Kanghan Oh ) , 파티마보드 ( Fatima Boud ) , 정환정 ( Hwan-jeong Jeong ) , 오일석 ( Il-seok Oh )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1036~1038페이지(총3페이지)

본 논문에서는 골퍼의 자세 교정을 위해 레슨 프로 혹은 코치가 수행하는 교육을 담당하는 시스템을 구현한다. 이 시스템은 골프를 배우고자 하는 골퍼와 자세를 교정하고자 하는 골퍼를 대상으로 한다. 프로 골퍼의 스윙자세 영상을 촬영하고 딥러닝 라이브러리로 관절, 클럽의 위치를 디지털로 식별하여 표준 자세 정보를 입수한다. 그리고 사용자의 영상을 촬영하여 표준자세 정보와 비교 후 올바른 자세를 도표 및 시각적으로 제공 할 수 있도록 한다. 사람이 하는 방식 보다 객관적이고, 센서 방식 보다 경제적인 시스템으로 골프교육산업의 활성화에 기여 할 수 있을 것이다.

소포물 분류 시스템의 다중 에이전트 강화 학습 기반 행동 제어

최호빈 ( Ho-bin Choi ) , 김주봉 ( Ju-bong Kim ) , 황규영 ( Gyu-young Hwang ) , 한연희 ( Youn-hee Han )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1034~1035페이지(총2페이지)

인공지능은 스스로 학습하며 기존 통계 분석보다 탁월한 분석 역량을 지니고 있어 스마트팩토리 혁신에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 이를 증명하듯 스마트팩토리의 주요 분야인 공정 간 연계 제어, 전문가 공정 제어, 로봇 자동화 등에서 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서는 소포물 분류 시스템에 전통적인 룰 기반의 제어 방식 대신 다중 에이전트 강화 학습 제어 방식을 설계 및 적용하여 효과적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

머신러닝 기반 기후 데이터를 활용한 모기 개체 수 예측

황세영 ( Se-young Hwang ) , 차예빈 ( Ye-bin Cha ) , 차형빈 ( Hyung-bin Cha ) , 고진광 ( Jingwang Koh )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1031~1033페이지(총3페이지)

최근 지구온난화에 따른 기온 및 강수량 증가 등으로 인해 모기 개체 수가 증가함에 따라 말라리아, 일본뇌염, 뎅기열 등 모기를 통해 전파되는 질병에 감염병의 위험률도 높아지고 있어 머신러닝기반 기후 데이터를 활용하여 모기 개체 수를 예측할 수 있는 모델을 제안하였다.

인공지능 환경에서 이닝별 데이터를 이용한 KBO 승패 예측

김태훈 ( Tae-hun Kim ) , 임성원 ( Seong-won Lim ) , 고진광 ( Jin-gwang Koh )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1028~1030페이지(총3페이지)

과거 몇 년간의 데이터를 기반으로 현재 KBO 승패를 예측하고자 하는 것으로, 경기 초반 페이스가 얼마나 승패에 영향을 미치는지 파악하고자 한다. 경기의 이닝별 데이터로 딥러닝·머신러닝을 이용해 승리 팀을 예측하여 리그 순위를 예측하고, Flask 웹 프레임워크를 통해 입력값을 받아 예측해 주는 웹사이트를 구축하였다.

LSTM을 이용한 태권도 경기의 변칙 발차기 탐지 연구

조단비 ( Dan-bi Cho ) , 이현영 ( Hyun-young Lee ) , 강승식 ( Seung-shik Kang )  한국정보처리학회, 한국정보처리학회 학술대회논문집 [2020] 제27권 제2호, 1025~1027페이지(총3페이지)

태권도 경기와 같이 동작의 정확한 기술을 판별하여 유효득점화하는 시스템에서는 점수 체계의 정확성과 전문성이 필요하다. 기존에 시행되었던 심판 판정은 객관성과 신뢰성의 결여 문제가 존재하여 이를 대체하기 위한 방법으로 전자호구가 도입되었다. 하지만 전자호구는 타격 강도에 따라 분류되는 문제로 인해 태권도 기술이 아닌 변칙 발차기 기술에서도 유효득점이 처리되는 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하여 변칙 발차기에서의 유효득점을 무효 득점화 시키기 위한 분류 모델을 제안하였다. 순환 신경망 모델인 LSTM을 이용하여 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하였으며 94.90%의 정확도를 보였다.

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