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김용민 ( Yong-min Kim ),남지성 ( Ji-seong Nam ),문대희 ( Dae-hee Moon ),최원태 ( Won-tae Choi ),김웅섭 ( Woongsup Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
최근 맞벌이 가정이 많아지면서 베이비 시터를 고용해 영아를 양육하는 경우가 많아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 영유아 상태분석에 따른 인공지능 베이비시터 시스템에 대하여 기술하였다. 보다 상세하게는 얼굴인식을 위한 Opencv 영상처리 기법, MS(azure)API 를 이용한 머신러닝 기반의 감정분석과 악취 센서(MQ-135 Sensor)를 이용하여 영유아의 상태를 파악한다. 파악한 영유아의 상태를 바탕으로 스스로 학습하여 요람을 제어하고 어플리케이션을 통해 원격제어를 할 수 있도록 제작한 스마트 베이비시터 시스템에 관한 것이다. 이에 따라 양육에 대한 부담감이 줄어들 것으로 기대하고 양육에 대한 부담감을 조금이나마 경감 시켜 주어 저출산과 양육 지출 비용 절약으로 사회적 측면, 경제적 측면 모두에 기여할 것을 기대한다.
강종렬 ( Jong-reul Kang ),남지성 ( Ji-seong Nam ),박지나 ( Gi-na Park ),김웅섭 ( Woongsup Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 논문은 정확한 연관검색어를 보여주지 못하는 기존의 검색에서 벗어나기 위해 이미지와 PDF에서 텍스트를 추출하고 키워드 요약하는 방법을 사용하였다. 텍스트를 키워드로 요약하는 알고리즘으로는 TextRank, LSA, MMR을 사용하였고, 세 가지 방법으로 키워드를 요약하고 키워드 요약 결과와 Query의 코사인 유사도를 이용하여 추출한 문서와 Query와의 연관성을 확인하여 세 가지 알고리즘을 비교하였다.