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유승현 ( Seunghyun Yu ),서유일 ( Yooil Suh ),손준형 ( Junhyung Son ),이세준 ( Sejun Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
온라인에서 목소리와 얼굴 정보가 성격 평가에 미치는 효과: 두 정보의 순서 효과와 상대적 효과 크기, 그리고 평가대상자의 성차
유승현(Seunghyun Yu),정태연(Taeyun Jung) 한국문화융합학회 2021 문화와 융합 Vol.43 No.4
본 연구는 평가대상자의 성격에 대한 평가에서 얼굴과 목소리의 제시순서의 효과, 이 두 정보의 상대적 영향력, 평가대상자의 성별이 미치는 효과를 알아보고자 했다. 연구 1에서는 104명(남: 14명, 여: 90명)의 대학생이 남녀 각각 6명 총 12명의 평가대상자의 얼굴과 목소리 정보를 서로다른 순서로 제시받고 그들의 성격을 성격 Big Five 척도에서 평가했다. 그 결과, 외향성, 우호성, 성실성에서 초두효과가 나타나, 전반적으로 최신효과보다는 초두효과가 인상 형성에 더 강력하다는 것을 보여주었다. 또한 외향성 평가에서는 얼굴이 목소리보다 더 큰 영향을 미쳤다. 우호성과성실성 평가에 정보의 순서와 종류가 미치는 효과는 평가대상자의 성별에 따라 달랐다. 연구 2에서는 123명(남: 34명, 여: 89명)의 대학생이 내향적이거나 외향적인 남녀 각 2명 총 4명의 얼굴과목소리 정보를 받고 그들의 외향성 정도를 평가하였다. 그 결과, 연구 1처럼 외향성 평가에서얼굴의 효과가 목소리의 효과가 더 컸으며 특히, 남성보다 여성의 평가에서 그 효과가 더 컸다. 이러한 결과가 갖는 의미를 기존 연구들과 비교해서 논의하였다. In this research, we examined the order effect and relative effect of facial and vocal information on personality assessment, and gender differences between targets. In study 1, 104 university students(14 males, 90 females) were given 6 male and 6 female targets’ facial and vocal information in different orders and rated them on the Big Five personality dimensions. It was found that there were primary effects in extraversion, agreeableness, and conscientiousness dimensions, meaning that information presented first is greater than that given later in impression formation. For extraversion, face had stronger effect than voice. For agreeableness and conscientiousness, the order effect relative effects size of the two information were different for gender of the target. In study 2, 123 university students(34 males, 89 females) were given 2 male and 2 female targets’ facial and vocal informations simultaneously and rated their extraversion. As in study 1, it was found that facial effect was bigger than vocal effect for extraversion assessment and especially the effect is bigger in females’ assessment than males’one. We discuss the meaning of this result comparing existing researches.
유승현 ( Seunghyun Yu ),김대원 ( Daewon Kim ),김희곤 ( Heegon Kim ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 탐지기의 정확도를 개선해야 하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 출력인 박스들의 신뢰도 값을 평가하고 잘못된 박스들의 신뢰도 값을 보정하는 박스 레벨 후처리 방법을 제안한다. 즉, 신뢰도 값이 가짜 돼지인지 진짜 돼지인지 애매한 경우, 박스내 전경 픽셀 정보와 인접 박스의 정보를 이용하여 신뢰도 값을 낮추거나 높이는 보정 작업을 수행한다. 그리고 실제 돈사에서 취득한 11,308장의 영상 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 에러율을 4.4%에서 1.2%로 개선하는 효과가 있음을 확인하였다.
고정 카메라 기반 비디오 모니터링 환경에서 GMM을 활용한 움직인 돼지 탐지
이세준 ( Sejun Lee ),유승현 ( Seunghyun Yu ),손승욱 ( Seungwook Son ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
드라마에 대한 주목의 생애와 SNS 유력자에 관한 연구
임종수(Lim, Jongsoo),유승현(Yu, Seunghyun) 사이버커뮤니케이션학회 2016 사이버 커뮤니케이션 학보 Vol.33 No.4
SNS 연구가 사회탐구의 한 방법으로 채택되고 있는 1인 미디어 시대에 만약 드라마나 미디어 콘텐츠에 생애적 관점을 부여할 수 있다면, 그것은 해당 콘텐츠에 대한 대중의 주목을 나타내는 SNS 상의 활동의 활성화 정도로 측정할 수 있을 것이다. 하지만 기존의 연구들은 네트워크 상의 유력자 추출이 일차적인 목적이었다. 이 연구는 드라마의 시작과 종료를 경유하는 드라마 SNS에서 유력자들이 누구인지 탐구한다. 이를 위해 2015년 방영된 드라마 <프로듀사>의 이야기 전개를 살피면서 장기간(67일)에 걸쳐 매일매일 트위터상의 ‘프로듀사’ 데이터를 수집하여 모두 6개의 드라마 전개 국면(방영 전기, 혼돈기, 안정기, 메르스 충격기, 몰입기, 종영 후기)에 따른 트위터 유력자를 도출해냈다. 분석결과 드라마 <프로듀사>의 SNS 유력자는 연예인, 팬, 미디어 등이었다. 트위터 네트워크에서 <프로듀사>의 주연과 까메오로 등장하는 아이돌 연예인이 이 드라마를 주목하게 한 주요한 유력자였고, 팬들은 그들이 지지하는 연예인들과 상응하면서 유력자로 활동하고 있었다. 미디어는 이들 두 유력자들의 활동성이 다소 주춤할 때 드라마 관련 정보와 에피소드를 제공하는 대안적 유력자였다. 주연인 아이유와 아이유 팬들로 구성된 유력자 집단은 드라마가 탄생되는 초기에 주로 활동하다가 드라마가 소멸하는 말기에 다시 나타났다. 반면에 일종의 조연급인 아이돌 까메오와 그들의 팬블로거들은 해당 까메오가 출연하던 드라마 성장기에 집중적으로 나타났다. 미디어는 드라마에 대한 관심이 사라지는 종영 이후 활동성이 컸다. 예상하지 않았던 메르스 충격기에는 이 모든 계정들이 유력자로 난립하는 모습을 보였다. 결과적으로 연예인과 그들의 팬, 미디어 등은 상대적인 영향 관계를 가지면서 드라마 상에 그들의 역할이 고조될 때 SNS 유력자로 부각되고 있음을 확인할 수 있었다. If we apply the lifetime onto the TV drama or media contents in one-man media age adopting SNS studies as a way of social investigation, we will be able to measure the degree of activities in SNS as signifying user attention to the contents. But existing studies have only focused extracting the influencers in network. This article investigates who influencers are in SNS utterance along with drama life cycle, from before to after drama. For this purpose, we gathered everyday Twitter’s data(67 days) on Producer broadcasted by KBS, and divided 6 stages of this drama; before drama-confused-stabled-Mers shock-immersed-after drama. After then, we extracted Twitter’s influencers in each stage. Popular celebrities, fans and media were the main influencers in Producer. Celebrities, leading actor and cameo of Producer were main influencers who make note on this drama, and their fans were playing in correspondence with these celebrities. Media were alternative influencers providing informations and episodes when celebrities and fans activation fell down. IU, leading actors and her fans activated at early phase of drama and resurrect at end phase. Idol cameos and their fans activated when cameo took part of actor in-between drama. Media activated after ending of drama. Interestingly, all these influencers were appeared at the stage of Mers shock, unexpected and outer-factor of this drama. After all, we can remark that celebrities, their fans and media, with relative power relationship, are conspicuous as SNS influencers when they are in an important position with drama storytelling.
물체 탐지에서 Neural Architecture Search 기반 Channel Pruning 을 통한 Parameter 수 대비 정확도 개선
노재현 ( Jaehyeon Roh ),유승현 ( Seunghyun Yu ),손승욱 ( Seungwook Son ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
CNN 기반 Deep Learning 분야에서 객체 탐지 정확도를 높이기 위해 모델의 많은 Parameter 가 사용된다. 많은 Parameter 를 사용하게 되면 최소 하드웨어 성능 요구치가 상승하고 처리속도도 감소한다는 문제가 있어, 최소한의 정확도 하락으로 Parameter 를 줄이기 위한 여러 Pruning 기법이 사용된다. 본 연구에서는 Neural Architecture Search(NAS) 기반 Channel Pruning 인 Artificial Bee Colony(ABC) 알고리즘을 사용하였고, 기존 NAS 기반 Channel Pruning 논문들이 Classification Task 에서만 실험한 것과 달리 Object Detection Task 에서도 NAS 기반 Channel Pruning 을 적용하여 기존 Uniform Pruning 과 비교할 때 파라미터 수 대비 정확도가 개선됨을 확인하였다.