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노정민(J. M. Noh),김주현(J. H. Kim),김다영(D. Y. Kim),김정준(J. J. Kim),김민규(M. G. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
최근 소비자 분석을 통한 맞춤형 콘텐츠 제공에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 맞춤형 콘텐츠를 전시관에서 적용하기 위해서는 특정 전시물이나 디자인에 대한 성별 및 연령대 정보 수집이 필요하며 현재 정보의 수집을 위해서는 설문을 통하여 사용자가 직접 정보를 제공하는 방법이 사용되지만 정보 수집과 가공이 번거롭고 설문자의 적극적인 참여가 필요하기 때문에 자동으로 통계자료를 획득할 수 있는 알고리즘이 요구 된다. 본 연구는 특정 전시물에 대한 관람객의 성별 및 연령대별 관심도 분석을 위하여 합성곱 신경망을 적용한 영상 기반의 성별, 연령대 추정 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 YOLO v4 기반의 검출 알고리즘을 적용하여 우선적으로 관람객의 전체 이미지로부터 얼굴 이미지를 검출한 뒤, 검출한 이미지를 식별 신경망에 적용하여 성별과 연령대 추정이 가능하게 하였다. 식별에 사용된 EfficientNet 신경망 모델의 학습을 위하여 AI Hub 의 오픈 소스 데이터 중 한국인 감정인식 데이터 셋으로부터 얻은 18,967 장의 이미지 데이터 셋을 구성하였고 K-fold Cross Validation 기법을 적용하여 전체 알고리즘을 실험 및 검증하였다. 본 개발 알고리즘을 기반으로 향후에는 특정 전시물에 대한 관람객의 성별 및 연령대별 관심도 분석을 위한 추가적인 실증 연구를 수행할 예정이다.
Q-learning 기반의 지능형 문진 대화 시스템 개발
김다영(D. Y. Kim),노정민(J. M. Noh),김민규(M. G. Kim) Korean Society for Precision Engineering 2021 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11월
최근 의료용 챗봇 등의 문진 시스템은 진단 절차를 간소화하고 의사가 더욱 효율적으로 환자를 진단할 수 있다는 장점이 있어 많은 개발과 상용화가 이루어졌으나, 환자의 통증, 스트레스, 불안 증상 등을 평가하고 관리하는 대화 시스템 기술에 대한 연구는 상대적으로 부족한 상태이다. 본 논문에서는 입원 환자를 대상으로 통증 상태, 수면 상태, 심리 상태, 식이/섭취/배설 상태, 섬망/불안 상태를 파악하고 관리하기 위한 다섯 가지 문진 대화 모듈을 개발하였다. Q-learning 알고리즘을 적용하여 문진 시 자연스럽고 유연한 질문 순서를 가지도록 학습시켰으며 기억 기능을 도입하여 환자의 이전 문진 기록 존재 여부를 확인한 후, 이전 문진 내용을 바탕으로 질문을 생성하였다. 본 문진 시스템은 질문에 대한 환자의 답변을 자연어로 이해하여 응답 의도를 파악하고 대화를 관리하며, 기억 기능과 공감적 발화를 통해 시스템이 지속적으로 환자를 돌보고 있다는 인상을 주도록 개발하였다.