네트워크 그래프를 활용한 자율주행차에 대한 인식 분석

박효경 ( Hyo-gyeong Park ),유연휘 ( Yeon-hwi You ),용성중 ( Sung-jung Yong ),이서영 ( Seo-young Lee ),문일영 ( Il-young Moon ) 한국실천공학교육학회 2023 실천공학교육논문지 Vol.15 No.1

최근 인공지능 기술의 발달에 따라 사용자의 편의성을 위한 기술이 많이 개발되고 있다. 그중 자율주행차에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다. 현재 많은 자동차 기업에서 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 상용화를 뒷받침할 정부의 새롭고 합리적인 정책 수립의 기반을 조성하기 위하여 뉴스 기사 데이터를 통해 여론의 변화와 인식을 분석하고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 최근 3년간 자율주행차와 유사한 용어가 언급된 뉴스 기사 데이터 35,891건을 수집하고, 네트워크 분석하였다. 분석 결과, ‘자율주행’, ‘AI’, ‘미래’, ‘현대자동차’, ‘자율주행차’, ‘자동차’, ‘산업’, ‘전기차’ 등의 주요 키워드가 도출되었다. 또한, 자율주행차 산업은 자동차 기업뿐만 아니라, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 산업과 융합되며 더욱 빠르고 다양한 플랫폼과 서비스 산업으로 발전하고 있으며, 산업의 융복합에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 여론의 변화와 인식을 지속적으로 확인하기 위해 SNS 데이터나 기술 트렌드의 지속적인 분석을 통한 인식 분석이 필요할 것으로 판단된다. Recently, with the development of artificial intelligence technology, many technologies for user convenience are being developed. Among them, interest in autonomous vehicles is increasing day by day. Currently, many automobile companies are aiming to commercialize autonomous vehicles. In order to lay the foundation for the government’s new and reasonable policy establishment to support commercialization, we tried to analyze changes and perceptions of public opinion through news article data. Therefore, in this paper, 35,891 news article data mentioning terms similar to ‘autonomous vehicles’ over the past three years were collected and network analyzed. As a result of the analysis, major keywords such as ‘autonomous driving’, ‘AI’, ‘future’, ‘Hyundai Motor’, ‘autonomous driving vehicle’, ‘automobile’, ‘industrial’, and ‘electric vehicle’ were derived. In addition, the autonomous vehicle industry is developing into a faster and more diverse platform and service industry by converging with various industries such as semiconductor companies and big tech companies as well as automobile companies and is paying attention to the convergence of industries. To continuously confirm changes and perceptions in public opinion, it is necessary to analyze perceptions through continuous analysis of SNS data or technology trends.

미디어 초개인화 추천을 위한 TCrCb 컬러 모델 분석을 통한 영상의 메타데이터 추출에 대한 연구

박효경(Hyo-Gyeong Park),용성중(Sung-Jung Yong),유연휘(Yeon-Hwi You),문일영(Il-Young Moon) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2

최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다. Recently as various contents are mass produced based on high accessibility, the media contents market is more active. Users want to find content that suits their taste, and each platform is competing for personalized recommendations for content. For an efficient recommendation system, high-quality metadata is required. Existing platforms take a method in which the user directly inputs the metadata of an image. This will waste time and money processing large amounts of data. In this paper, for media hyperpersonalization recommendation, keyframes are extracted based on the YCrCb color model of the video based on movie trailers, movie genres are distinguished through supervised learning of artificial intelligence and in the future, we would like to propose a utilization plan for generating metadata.

Synthesis of Aluminum Sulfate from Kaolin and Its Thermal Decomposition

박성수,강효경,박홍채,박희찬,Park, Seong-Su,Gang, Hyo-Gyeong,Park, Hong-Chae,Park, Hui-Chan Materials Research Society of Korea 1998 한국재료학회지 Vol.8 No.2

카올린을 용해시킨 황산용액을 에탄올에 주입함으로써 알루미늄황산염의 침전물, $AI_{2}(SO_{4})_{3}\cdot18H_{2}O$을 제조하고, 그것의 열분해거동을 검토하였다. 합성된 고순도의 침전물은 약 $2\mu\textrm{m}$크기의 판상형태의 입자들로 구성되어져 있었다. 에탄올속으로 카올린을 용해시킨 황산용액의 주입속도를 증가시킴에 따라서 생성된 침전물의 결정사 크기는 감소하였다. 침전물의 탄수 및 탄황산에 대한 겉보기 활성화에너지는 각각 $11.9Kcal mol^{-1}$ 과 $48.2kcal mol^{-1}$ 이었다. Aluminum sulfate, $AI_{2}(SO_4)_3\cdot18H_2O$ was prepared by adding of kaolin-dissolved sulphuric acid into ethanol and its thermal decomposition behavior was discussed. As-synthesized high purity precipitate particles were platelike shapes of $2\mu\textrm{m}$ size. With increasing drop rate of leach liquor into ethanol, the crystallite sizes of the precipitate decreased. The apparent activation energies for dehydration and sulfate decomposition of the precipitate were $11.9Kcal mol^{-1}$ and $48.2kcal mol^{-1}$ respectively.

국내 학령기 아동·청소년 대상 집단따돌림 중재에 관한 체계적 문헌고찰

황지혜,석윤희,박효경,이지연,Hwang, Ji-Hye,Seok, Yoonhee,Park, Hyo Gyeong,Lee, Ji Yeon 서울대학교 간호과학연구소 2020 간호학의 지평 Vol.17 No.1

Purpose: Bullying is a global problem, and various programs are under way to prevent it. The purpose of this study was to review school bullying interventions for Korean school-age children and adolescents. Methods: Online databases such as RISS, KISS, DBpia, NDSL and KMBASE were searched, identifying 32 intervention studies published from January 2009 to November 2018. Results: Thirty-two intervention studies were identified: 23 included school bullying prevention and 9 included school bullying treatment for victims or youth at high risk for bullying. The main purpose of preventive intervention was to decrease the bystander's attitude toward group bullying and treatment program was to improve the psychosocial adaptation of bullying victims. The school bullying interventions varied from group counseling, social skills training, art therapy, bibliotherapy using role-play, game & activities. Classroom environment variables and self-esteem, peer-related variables improved significantly after the school bullying prevention programs and school bullying treatment programs, respectively. Conclusion: There is potential for enhancing the outcomes of the behavioral, interpersonal psychological variable. Integrated interventions considering the individuality, gender and physical health of children and adolescents will also be needed. However, a rigorous study design is required to compensate for the methodological limitations.

영상 콘텐츠의 오디오 분석을 통한 메타데이터 자동 생성 방법

용성중 ( Sung-jung Young ),박효경 ( Hyo-gyeong Park ),유연휘 ( Yeon-hwi You ),문일영 ( Il-young Moon ) 한국항행학회 2021 韓國航行學會論文誌 Vol.25 No.6

영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다. A meatadata has become an essential element in order to recommend video content to users. However, it is passively generated by video content providers. In the paper, a method for automatically generating metadata was studied in the existing manual metadata input method. In addition to the method of extracting emotion tags in the previous study, a study was conducted on a method for automatically generating metadata for genre and country of production through movie audio. The genre was extracted from the audio spectrogram using the ResNet34 artificial neural network model, a transfer learning model, and the language of the speaker in the movie was detected through speech recognition. Through this, it was possible to confirm the possibility of automatically generating metadata through artificial intelligence.

영화 장르 메타데이터 생성을 위한 오디오 활용 방법에 대한 연구

용성중(Sung-Jung Yong),박효경(Hyo-Gyeong Park),유연휘(Yeon-Hwi You),문일영(Il-Young Moon) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2

지속적으로 인터넷 및 디지털의 발전으로 많은 양의 미디어 데이터를 저장하고 온라인을 통해 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼이 등장하고 있다. 이러한 서비스를 제공하는 업체들은 미디어의 소비를 촉진 시키기 위해 개인 취향에 맞는 영화를 추천한다. 각 업체에서는 사용자가 선호할 미디어 추천을 위해 다양한 알고리즘에 대해 많은 연구를 하고 있다. 영화는 액션, 멜로, 공포, 드라마 등으로 장르를 구분하고 있으며, 영화의 오디오(음악,효과,음성)는 영화를 구성하는 중요한 제작 요소로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 영화예고편을 바탕으로 장르별 오디오를 추출하고, 장르별 오디오의 공통점을 확인 후 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다. With the continuous development of the Internet and digital, platforms are emerging to store large amounts of media data and provide customized services to individuals through online. Companies that provide these services recommend movies that suit their personal tastes to promote media consumption. Each company is doing a IoT of research on various algorithms to recommend media that users prefer. Movies are divided into genres such as action, melodrama, horror, and drama, and the film’s audio (music, sound effect, voice) is an important production element that makes up the film. In this research, based on movie trailers, we extract audio for each genre, check the commonalities of audio for each genre, distinguish movie genres through supervised learning of artificial intelligence, and propose a utilization method for generating metadata in the future.

태풍에 따른 기상변화와 나주지역 배 생산량의 상관성

이상현(Sang Hyun Lee),박효경(Hyo Gyeong Park) 한국원예학회 2018 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2018 No.10

미디어에서의 오디오 메타데이터 최적화 추출 및 분류 방안에 대한 연구

윤민희(Min-hee Yoon),박효경(Hyo-gyeong Park),문일영(Il-Young Moon) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

최근 미디어의 시장의 급격한 성장과 그에 따른 사용자들의 기대감이 증가하고 있다. 이 연구에서는 미디어에서 추출한 오디오를 통하여 다양한 태그를 추출하고 인공지능을 활용하여 특정 카테고리로 분류한다. 이 카테고리는 감정에 대한 종류이며 기쁨, 분노, 슬픔, 즐거움, 사랑, 증오, 욕망 등이 있을수 있다. 해당 연구를 수행하기 위하여 Jupyter Notebook 프로그램을 사용하며, Jupyter Notebook 내에서 LiBROSA 라이브러리를 이용하여 음성데이터를 분석하고 Keras와 계층 모델을 이용하여 Neural Network를 학습한다. Recently, the rapid growth of the media market and the expectations of users have been increasing. In this research, tags are extracted through media-derived audio and classified into specific categories using artificial intelligence. This category is a type of emotion including joy, anger, sadness, love, hatred, desire, etc. We use JupyterNotebook to conduct the corresponding study, analyze voice data using the LiBROSA library within JupyterNotebook, and use Neural Network using keras and layer models.

전방 차량의 횡간 이동 예측을 위한 차선 간 거리 측정 방법

용성중 ( Sung-jung Yong ),박효경 ( Hyo-gyeong Park ),이서영 ( Seo-young Lee ),유연휘 ( Yeon-hwi You ),문일영 ( Il-young Moon ) 한국실천공학교육학회 2022 실천공학교육논문지 Vol.14 No.3

자율주행 차량에는 라이다, 레이더, 카메라 등 다양한 센서들이 융합되어 활용되고 있다. 특히 라이더 및 레이더는 고가의 장비로 자율주행 자동차의 대중화를 위해 해결해야 하는 부분으로 고가의 장비를 대체할 수 있는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비용면에서 저가이면서 손쉽게 장착할 수 있는 단일 카메라를 이용하여 주행 차량의 전방 측면 차량 바퀴와 인접 차선을 감지하고 거리를 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력 영상을 통해 프레임 추출 후 프레임 이미지에서 차선과 바퀴를 검출하고 거리를 측정하여 실제 도로 환경에서 실측 된 거리와 비교하였고, 오차범위 ±3cm 안에서 비교적 정확히 거리를 산출할 수 있었다. 이를 통해 자율주행 자동차의 비용 절감 또는 라이다, 레이더 센서의 고장으로 대체 가능한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. Various sensors such as lidar, radar, and camera are fused and used in autonomous vehicles. Rider and radar sensors are difficult to popularize because they are expensive equipment. In order to popularize autonomous vehicles, research that can replace expensive equipment is continuously being conducted. In this paper, we use a single camera that is inexpensive and can be easily mounted. We propose a method for detecting the wheels and adjacent lanes of a front-side vehicle of a driving vehicle and estimating distances. Our proposed method detects lanes and wheels from frame images after frame extraction via input images. In addition, the distance is measured and compared with the actual distance measured in the actual road environment. The distance could be calculated relatively accurately within the error range of ± 3 cm. Through this, it is expected that the camera can be used as an alternative means when the cost of autonomous vehicles is reduced or when the lidar or radar sensor fails.

영상의 효과음을 통한 분위기 메타데이터 추출

유연휘(Yeon-Hwi You),박효경(Hyo-Gyeong Park),용성중(Sung-Jung Yong),이서영(Seo-Young Lee),문일영(Il-Young Moon) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1