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이의진 교수, 스마트폰으로 문서 촬영 시 발생하는 회전 오류 문제 해결
〈 이의진 교수(좌)와 오정민 박사과정(우) 〉 우리 대학 산업및시스템공학과 이의진 교수 연구팀이 스마트폰 카메라로 문서를 촬영할 때 자동으로 발생하는 불규칙적인 회전 오류 현상의 원인을 밝히고 해결책을 개발했다. 연구팀은 스마트폰의 방위 추적 알고리즘의 한계가 회전 오류의 원인임을 규명했다. 이번 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용 학회의 국제 학술지인 ‘인터내셔널 저널 오브 휴먼 컴퓨터 스터디(International Journal of Human-Computer Studies)’ 4월 4일자 온라인 판에 게재됐고 8월호 저널에 게재될 예정이다. 스마트폰을 통해 책자, 문서 등을 촬영해 업무에 활용하는 것은 자연스러운 일상이 됐다. 하지만 촬영한 문서가 자동으로 90도 회전하는 현상으로 인해 불편을 겪는 사람들이 많다. 특히 여러 장의 사진을 찍었을 때 각기 다른 방향으로 회전돼 일일이 스마트폰을 돌리거나 파일을 편집해야 하는 현상이 발생한다. 스마트폰으로 문서를 촬영할 때는 대부분 스마트폰과 책상 위 문서가 평행 상태이다. 이 때 스마트폰을 회전시키면 스마트폰의 방위 추적 알고리즘이 작동하지 않는다. 방위 추적 알고리즘은 기본적으로 사용자가 스마트폰을 세워서 사용한다는 가정 하에 한 방향으로 가해지는 중력가속도를 측정해 현재 방위를 추정하는 방식으로 설계됐기 때문이다. 연구팀은 실험을 통해 오류 발생 수치를 측정했다. 실험 결과 문서를 가로로 촬영 시 방위 추적 오류가 93%의 높은 확률로 발생함을 확인했다. 일반 사용자는 오류의 원인을 파악하기 어렵다. 대부분의 카메라 앱은 셔터 버튼에 있는 카메라 모양의 아이콘 방향을 통해 실시간 방위를 표시하고 있지만 이러한 기능에 대해서도 사용자들은 인지하지 못한 것으로 파악됐다. 연구팀은 스마트폰의 모션센서 데이터를 활용해 문서 촬영 중에 방위를 정확하게 추적해 문제를 해결했다. 모션센서 데이터의 핵심 기술은 두 가지로 구분할 수 있다. 일반적으로 스마트폰으로 문서를 촬영할 때는 스마트폰이 지면과 평행을 이루기 때문에 스마트폰에 장착된 중력 가속도 센서를 관측해 이러한 문서 촬영 의도를 쉽게 알 수 있다. 두 번째로 문서 촬영 중에 발생하는 스마트폰 회전은 회전 각속도를 측정하는 센서를 활용해 추적할 수 있다. 카메라 앱 실행 후에 문서 촬영을 위해 스마트폰을 회전시키기 때문에 이를 측정해 회전각이 일정 임계치를 넘으면 방위를 변경하는 것으로 파악할 수 있고 이를 통해 방향을 알 수 있는 것이다. 또한 연구팀은 문서 촬영 시 촬영자 쪽으로 스마트폰이 미세하게 기울어지는 마이크로 틸트(micro-tilt) 현상을 발견했다. 이 현상으로 인해 스마트폰으로 가해지는 중력가속도가 스마트폰 측면으로 분산된다. 눈에는 잘 보이지 않을 정도로 작은 기울기지만 모션센서 데이터를 활용해 마이크로 틸트 행동 패턴의 기계학습 알고리즘을 훈련시킬 수 있다. 이를 통해 정확한 방위 추적이 가능하다. 연구 팀의 실험 결과에 따르면 모션센서 데이터를 활용한 방위 추적 방식의 정확도는 93%로 매우 높아 안드로이드 및 iOS등 상용 스마트폰에도 적용 가능하다. 이 기술들은 기존 방위 추적 알고리즘의 사각지대였던 수평 촬영 상황에서 작동하기 때문에 기존 방위 추적 알고리즘과 겹치는 부분 없이 상호 보완적으로 작동할 수 있다. 이 교수는 “스마트폰을 활용한 문서 촬영은 필수가 됐지만 회전 오류의 원인 규명과 해결책이 어려워 불편함이 많았다”며 “모션센서 데이터를 통해 촬영의 의도를 파악하고 자동으로 오류를 바로잡는 기술은 사용자의 불편을 해결하고 문서 촬영에 특화된 다양한 응용서비스 개발의 기초가 될 것이다”고 말했다. 미래창조과학부의 지원을 통해 수행된 이번 기술 중 국내 특허 2건이 등록이 완료됐고 미국 특허가 3월 1일에 수락됐다. □ 그림 설명 그림1. 방위 오류 발생으로 인해 생기는 불편함 그림2. 평면촬영시 발생하는 방위 오류 상태 그림3. 자이로스코프를 활용한 스마트폰 회전 추적 모식도 그림4. 마이크로틸트현상
2017.06.27
조회수 10561
유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다. 연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다. 봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다. 최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다. 따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다. 연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다. K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다. 첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다. 얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다. 두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다. 특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다. CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다. K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다. 동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다. 또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다. 유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다. □ 사진 설명. 사진1. K-EYE 사진 사진2. K-EYEQ 사진 사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14
조회수 12829
복합 처방된 약물의 부작용 예측 기술 개발
〈이 도 헌 교수〉 우리 대학 바이오및뇌공학과 이도헌 교수(유전자동의보감사업단장, 제 1저자 박경현 연구원) 연구팀이 복합 처방된 약물들의 인체 내 간섭현상을 컴퓨터 가상인체로 분석해 부작용을 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구결과는 미국 공공과학도서관 학술지 플러스 원(PLOS ONE) 10월 15일자에 게재됐다. 의료 현장에서는 여러 약물을 함께 처방받아 복약하는 경우가 많다. 이러한 복합처방은 모든 가능성을 미리 시험할 수 없기 때문에 널리 알려진 대표적 위험사례를 제외하면 완벽한 사전시험이 불가능하다. 기존에는 부작용 사례를 의약품 적정사용평가(DUR)에 등재시켜 의료현장에서 활용하는 사후 추적만이 최선의 방법이었다. 따라서 복합처방으로 인한 의료 사고를 막기 어려웠고 부작용 예측에도 한계가 있었다. 문제 해결을 위해 연구팀은 발생 가능한 상황을 사전에 컴퓨터 가상인체로 예측함으로써 위험을 미리 파악할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 컴퓨터 가상인체에서 랜덤워크 알고리즘을 이용해 약물 표적의 생체 내 분자 신호전파를 시뮬레이션 했다. 약물이 투여됨으로써 신체에 영향을 끼치는 정도를 측정한 것인데, 이를 통해 두 개의 약물이 서로 어느 정도의 영향을 주는지 정량화에 성공했다. 따라서 만약 두 약물 간 간섭이 심해 서로 많은 영향을 준다면 부작용이 발생할 가능성이 높기 때문에 신중한 처방을 해야한다는 결론을 얻을 수 있다. 기존 예측 기술들이 단백질 상호작용 네트워크에서 약물 표적사이의 근거리 간섭만을 고려했다면 이 교수 연구팀은 약물 표적의 생체 내 분자 신호전파 시뮬레이션을 통해 원거리 간섭까지 고려해 정확도를 높였다. 연구팀은 이 기술이 다수의 표적을 갖는 복합 천연물의 신호 전파도 분석해 약물과 천연물 사이의 상호작용 예측에도 활용될 것이라고 예상했다. 이 교수는 “이번 기술은 자체 개발한 대규모 컴퓨터 가상인체 시스템을 통해 진행됐다”며 “약물 복합처방의 부작용을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다는 의의를 갖는다”고 말했다. □ 그림 설명 그림 1. 연구팀이 개발한 컴퓨터 가상인체 시스템 그림 2 . 처방된 복합 약물 사이의 신호전파 간섭 예시
2015.10.22
조회수 8466
BK21 정보기술사업단 김동현 박사, 美 퀄컴社에 스카우트
우리학교 전자전산학부 BK정보기술사업단 박사후연구원 김동현 박사(金東賢, 29세, 지도교수 김이섭)가 IT분야의 세계적 기업 퀄컴사에 스카웃됐다. “저비용 삼차원 그래픽스 레스터리제이션 알고리즘과 하드웨어 구현”이란 주제의 논문으로 2006년 8월 박사학위를 받은 김 박사는 12월 10일부터 퀄컴 샌디에고 본사에 선임 연구원으로 근무할 예정이다. 우리학교 학,석,박사 졸업 후 1년 동안 박사 후 연구원으로 근무했던 김 박사는 2005년 2월 미국 샌프란시스코에서 개최되었던 국제반도체회로학술대회에 “초당 13억 텍셀을 처리하는 3D 그래픽스 파이프라인을 가지는 가전기기용 시스템-온-칩”관한 논문을 발표하였고, 이에 퀄컴에서 관심을 가지고 김 박사를 영입하였다. 퀄컴사는 미국 100대기업으로 선정된 세계적 기업이며, 디지털 무선통신 서비스의 핵심인 CDMA(코드분할다중접속) 원천기술로 세계를 장악한 IT기업으로 우리나라에서 생산되는 휴대폰 판매의 5%의 로열티를 받고 있는 회사이다. 김 박사는 올해 미국 전문직 취업비자(H-1B)가 조기 마감되어 취업이 힘든 상황에서 학술적 경력을 인정받아 어느 한 분야에 뛰어난 외국인에게 주는 취업(O-1)비자를 받았다. 김 박사는 "박사졸업 후 BK사업에서 인건비를 지원받아 안정적인 환경 속에서 연구에만 매진할 수 있었고, 박사과정 동안 수행했던 연구를 발전시키고 마무리 할 수 있었습니다. 앞으로 미국 IT현장에서 근무한 경험을 살려 장래 국내 전자업계에서 활약할 수 있는 인재가 되겠습니다."라고 포부를 밝혔다.
2007.11.28
조회수 16470
KAIST-LG-중국명문 5개대 국제 워크샵(중국북경)
KAIST와 LG전자가 중국 최고 명문 대학들과 함께 최첨단 IT 학회를 개최했다. KAIST(총장 로버트 러플린)가 주최하고 LG 전자㈜가 주관하는 제1회 KAIST-LG-중국 명문 5개대 국제 공동연구 워크샵이 11월 19일(금), 중국 북경 곤륜(Kunlun) 호텔에서 개최됐다. KAIST 전자전산학과 이용훈(李勇勳, 49, 학과장) 교수를 비롯, 박현욱(朴玄旭, 45), 유회준(柳會峻, 44), 김정호(金禎浩, 43) 교수 등과 30여명의 대학원생이 참여하고 중국에서는 칭화대(북경), 북경대(북경), 복단대(상해), 전자과기대(성도), 시안교통대(서안) 등 5개 대학의 교수 14명과 150여명의 학생들이 참여한다. KAIST는 중국 내 이동 통신 단말기 분야의 우수기술과 최고 인재를 확보하고 있는 이들 명문 대학들과 지난 6월 국제협약을 체결, IT분야 핵심 교수들이 공동연구에 참여중이다. 이용훈 교수는 통신 신호처리 알고리즘 연구 및 구현을 주 연구분야로 북경대와 공동 연구중이고, 유회준 교수는 시안교통대, 전자과기대와 응용프로세서를 포함하는 휴대폰용 SoC 개발을 연구하는 등 KAIST와 중국 대학이 분야에 따라 연계하여 공동 연구를 진행 중이다. KAIST 유회준 교수는 “한국과 중국은 단순한 관계가 아닌 IT의 미래를 개척하는 동반자 관계”이며 “이번 행사는 통신기술에서 세계 최고의 경쟁력을 유지하고 있는 한국과 중국 교수들이 만나 토론의 장을 마련한 것 자체에 큰 의미가 있다.”고 말했다. 한편, 공동연구사업에 함께 참여중인 LG전자는 한-중 최고 명문 대학간 공동연구를 통해, 미래 휴대폰 기술 확보, 중국 시장에 적합한 기술개발 토대마련, 그리고 중국 최고인재를 채용할 수 있는 계기를 마련한 것으로 판단하고 있다. 중국 정부의 IT 산업에 대한 5년에 걸친 약 255조원 규모의 강력한 지원과, 매년 5000만명 이상이 이동 통신에 신규 가입하고 있는 중국 IT 산업의 향후를 생각할 때, 이번 공동 연구 프로젝트를 통해 이루어질 현지 특화기술확보, IT 인력 교류 활성화 등의 파급 효과는 더욱 클 것으로 기대된다. 또한 이번 행사에는 중국 신식산업부 과학기술사 한쭌(韓俊, 한준) 부사장, 중국전자산업협회 뤼우홍쿤(洪昆, 류홍곤) 부회장, 중국전자공업표준화기술협회 왕취엔잉(王全英, 왕전영) 부회장, 중국신식산업부 짱웨이(장유)처장 등을 초청, 중국의 정보통신 기술 현황과 산업발전동향, 한-중간 기술정보교류 활성화에 관한 연설도 진행된다.
2004.11.23
조회수 22258
인공지능 패턴인식 연구실 국제 학술행사 최우수 논문상 석권
박사과정 최현일 씨는 최우수 학생논문상졸업생 조성정 박사는 최우수 논문상 수상 KAIST 전산학과 인공지능패턴인식연구실(책임교수 김진형) 박사과정의 최현일 씨(崔玹一, 30)와 졸업생 조성정 박사(趙誠貞, 29)가 최근 일본 도쿄에서 열린 문서 분석과 문자 인식 분야의 세계적 학술 행사인 "제 9차 문자인식 국제 워크샵(IWFHR, International Workshop on Frontiers in Handwriting Recognition)"에서 각각 "최우수 학생논문상"과 "최우수 논문상"을 수상했다. 이들이 수상한 "최우수 논문상(Best Paper Award)"은 필기 인식 관련 분야에서 뛰어난 업적을 인정하여 IAPR(국제 패턴 인식 연합) 산하 관련 분야 전문가들이 수여하는 상이다. 후보자 자격은 학회의 제출된 논문의 제1저자여야 하며, 일반 논문분야와 학생논문 분야로 구분되어 있다. 문자인식 국제 워크샵(IWFHR)은 패턴 인식 분야 국제 패턴 인식 연합의 후원으로 필기 인식 및 관련 분야의 전문가들이 주최하는 행사이며, 이번에 개최된 제 9차 학회는 지난 10월 25일부터 29일까지 4박 5일간의 일정으로 일본의 도쿄 히타치 중앙 연구소에서 개최됐다. 이번 학회에는 미국을 비롯 영국, 프랑스, 독일 등 유럽의 여러 나라와 일본 브라질 등 약 25개국에서 백여명의 관련학자들이 참여한 학술행사였다. <최현일 씨의 수상 개요> 논문제목 : 베이지안 네트웍 기반의 온라인 개인 필기 생성(Writer Dependent Online Handwriting Generation with Bayesian Network) 논문저자 : 제1저자 : 최현일(KAIST 전산학과 박사과정) 논문내용 : 인터넷의 급속한 보급에 따라 사용자들은 가상공간에서 자신의 존재를 부각시키는데 많은 시간을 할애하고 있다. 개인 홈페이지나 아바타 같은 매개체를 통해 자신의 특성을 표현하는 것이다. 이러한 개인적 특성이 매우 잘 표현되는 것 중 하나가 필기이다. 같은 글자를 필기하더라도 사람마다 그 모양이 서로 다르기 때문이다.그러나 문제는 한 사람이 같은 글자를 필기할 때도 모양이 조금씩 달라진다는 것이다. 이러한 이유는 필기시 손가락 관절이나 근육에서 발생하는 물리적인 힘의 양이 조금씩 달라지거나 필기자의 심리적 상태가 근육 운동에 반영되기 때문이다. 따라서 개인의 필기를 자동으로 생성하기 위해서는 1) 어떻게 컴퓨터로 하여금 개인의 필기 형태를 배우게 하는가 2) 필기 형태의 변이를 어떻게 모델링 하는가의 두 가지 문제를 해결해야 한다. 여기서 최현일 씨의 역할은 이 문제를 풀기 위한 이론적 모델을 제시하고 좀 더 발전된 새로운 모델을 제시하는 것이었다. 최우수 학생논문상 선정 이유 : 필기자 적응 기법을 통해 개인 필기의 변이를 효과적으로 모델링하는 방법을 제시함. <조성정 박사 수상 개요> 논문제목 : Magic Wand: 관성센서가 장착된 3차원 공간상의 손동작 제스처 입력 장치 Magic Wand: A Hand-Drawn Gesture Input Device in 3-D Space with Inertial Sensors 논문저자 : 제1저자 조성정(KAIST 전산학과 학사, 석사, 박사과정 졸업) 논문내용 : 본 논문에서는 3차원 공간상에서 사용자가 손동작으로 입력한 제스처를 인식하는 신개념의 제스처 입력장치 Magic Wand(마술봉)를 제시한다. 본 입력장치에 채용한 가속도 센서와 각속도 센서는 사용자의 손동작에 따라 발생하는 가속도와 각속도를 일정주기로 측정하여 출력한다. 궤적 복원 알고리즘은 이 가속도와 각속도 신호의 시계열로부터 공간상의 손동작 움직임을 복원하고, 2차원 평면상의 궤적으로 변환한다. 베이지안 네트웍에 기반한 인식 알고리즘은 이 궤적을 입력받아, 최대모델우도(maximum model likelihood)를 갖는 제스처 모델을 탐색한다. 제안한 시스템을 15명의 제스처 데이터로 테스트한 결과 상당히 유망한 인식 결과를 획득하였다. 13개의 제스처 클래스에 대하여 평균 99.2%의 필자 독립 인식률을 달성하였다. 저자의 기여 : 3차원 제스처 인식 알고리즘 개발(제스처 입력시 발생한 가속도 및 각속도 신호를 Bayesian network 모델을 사용하여 인식하는 알고리즘 개발) 최우수논문상 선정 이유 : 기존 2차원 평면에 국한된 필기 인식기술을 3차원으로 확장 궤적 복원과 베이지안 네트웍을 적용한 인식 방법론이 우수함 필기평면의 제약을 없앰
2004.11.08
조회수 23052
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