Odin_CCTV based population counting platformSangwook Park
클라우드 기반의 CCTV를 활용한 유동인구 솔루션인 오딘은 소프트웨어 마에스트로 연수 기간동안 기획한 서비스입니다. 자료조사, 프레젠테이션 디자인, 발표, 서비스 기획 등을 담당했으며 머신러닝과 기술을 시장에 거리낌 없이 적용시키는 법에 대해 배울 수 있는 기회였습니다.
본 교육은 고용노동부 국비지원 교육과 무관하며, 취업성공패키지, 내일배움카드 등의 발급 없이도 전액 무료(매월 훈련장려금 지급)로 교육 참여가 가능합니다.
[교육대상] 교육 수료 후 VR/AR 분야로의 취업이 가능한 사람
- ‘19년 9월 이전 졸업 가능한 학사
- 석사는 학기 무관하나 교육 수료 후 9개월 이내 취업 조건
- 졸업 후 미 취업자 (퇴직 후 재 구직자는 제외)
※ 우대 사항
• TOPCIT 300점 이상자
• Unity Fundamentals 이상 취득자
• 3D 컨텐츠 제작 등의 공모전 입상자
• VR/AR 유사 및 IT 관련학과 전공자
접수 및 선발
• 서류 접수 : 8월 27일(월)까지
• 서류전형 결과 발표 및 면접 공지 : 8월 28일(화)
• 교육생 면접 : 8월 29일(수)
• 교육생 선발 발표 : 8월 30일(목) (개별 통보)
교육기간 : 18년 9월 3일(월)~19년 2월 28일(목) (6개월)
교육시간 : 월~금, 09:00~18:00, 총960시간
교육장소 : 메디치이앤에스 제2강의실
지하철 1호선/7호선 가산디지털단지역 8번 출구 A동 연결통로 3층
신청/접수 방법
• 메디치이앤에스(www.medici-edu.co.kr)에서 신청서 다운받아 작성
• 작성한 신청서를 이메일(whoami@medici-edu.co.kr)에 첨부하여 제출
※ 신청서 파일명은 “신청서_홍길동”과 같이 신청자 이름을 반드시 기재
교육 신청서 다운로드 URL :
(워드) https://bit.ly/2vJTkMi
(한글) https://bit.ly/2OLGcPH
메디치이앤에스 교육의 특장점
유니티(Unity)를 사용하며, 언리얼(Unreal)도 일부 활용합니다.
8개의 실습 프로젝트와 3개월간의 기업 연계 현장 프로젝트를 수행합니다.
현업 전문가의 6회 특강과 만남의 시간이 준비되어 있습니다.
HTC VIVE, Gear VR, GalaxyS9 등의 장비를 활용합니다.
3D 이미지 구현 기법과 VR 컨텐츠 기획 및 설계 기법도 학습합니다.
현업 개발자의 온라인 강의를 제공하고 Unity 자격증 취득을 지원합니다.
공모전 참가를 지원하며, 성적 우수자에게는 해외 탐방의 기회를 제공합니다.
교육생 지원 및 혜택
○ 실무 현장 중심의 교육 및 취업 지원
• VR 콘텐츠 기획, 프로그래밍 기초부터 Unity 고급 기술까지 VR/AR 콘텐츠 개발자가 되기 위한 실전 교육
• Unreal 기초 습득 및 실습을 통해 다양한 상용 엔진에 대한 경험을 보유한 개발자로 성장할 수 있도록 지원
• 취업 특강 및 이력서, 자기소개서 첨삭 지도, 포트폴리오 작성 코칭 지원
• 채용 협약기업 및 VR/AR 전문기업과의 채용 연계 맞춤형 취업 지원
○ 교육 기간 중 훈련장려금 매월 지급 (요건 충족시, 매월 최대 316,000원 지급)
○ 우수 교육생 해외 탐방 프로그램 지원 (교육생 자비 부담 일체 없음)
○ 공인 자격인증시험 응시료 지원
• Unity Certification 응시 지원
• TOPCIT (SW 역량지수평가) 응시 지원
○ 창업 컨설팅 지원, 대외 공모전 참여 지원
• 선배 창업자, 투자자로부터 듣는 생생한 창업스토리
• 창업 준비에 필요한 핵심 내용에 대한 전문가 컨설팅
• 대외 공모전 참여시, 실습 장비 및 공간 사용 지원 및 전문가 코칭 지원
Odin_CCTV based population counting platformSangwook Park
클라우드 기반의 CCTV를 활용한 유동인구 솔루션인 오딘은 소프트웨어 마에스트로 연수 기간동안 기획한 서비스입니다. 자료조사, 프레젠테이션 디자인, 발표, 서비스 기획 등을 담당했으며 머신러닝과 기술을 시장에 거리낌 없이 적용시키는 법에 대해 배울 수 있는 기회였습니다.
본 교육은 고용노동부 국비지원 교육과 무관하며, 취업성공패키지, 내일배움카드 등의 발급 없이도 전액 무료(매월 훈련장려금 지급)로 교육 참여가 가능합니다.
[교육대상] 교육 수료 후 VR/AR 분야로의 취업이 가능한 사람
- ‘19년 9월 이전 졸업 가능한 학사
- 석사는 학기 무관하나 교육 수료 후 9개월 이내 취업 조건
- 졸업 후 미 취업자 (퇴직 후 재 구직자는 제외)
※ 우대 사항
• TOPCIT 300점 이상자
• Unity Fundamentals 이상 취득자
• 3D 컨텐츠 제작 등의 공모전 입상자
• VR/AR 유사 및 IT 관련학과 전공자
접수 및 선발
• 서류 접수 : 8월 27일(월)까지
• 서류전형 결과 발표 및 면접 공지 : 8월 28일(화)
• 교육생 면접 : 8월 29일(수)
• 교육생 선발 발표 : 8월 30일(목) (개별 통보)
교육기간 : 18년 9월 3일(월)~19년 2월 28일(목) (6개월)
교육시간 : 월~금, 09:00~18:00, 총960시간
교육장소 : 메디치이앤에스 제2강의실
지하철 1호선/7호선 가산디지털단지역 8번 출구 A동 연결통로 3층
신청/접수 방법
• 메디치이앤에스(www.medici-edu.co.kr)에서 신청서 다운받아 작성
• 작성한 신청서를 이메일(whoami@medici-edu.co.kr)에 첨부하여 제출
※ 신청서 파일명은 “신청서_홍길동”과 같이 신청자 이름을 반드시 기재
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(워드) https://bit.ly/2vJTkMi
(한글) https://bit.ly/2OLGcPH
메디치이앤에스 교육의 특장점
유니티(Unity)를 사용하며, 언리얼(Unreal)도 일부 활용합니다.
8개의 실습 프로젝트와 3개월간의 기업 연계 현장 프로젝트를 수행합니다.
현업 전문가의 6회 특강과 만남의 시간이 준비되어 있습니다.
HTC VIVE, Gear VR, GalaxyS9 등의 장비를 활용합니다.
3D 이미지 구현 기법과 VR 컨텐츠 기획 및 설계 기법도 학습합니다.
현업 개발자의 온라인 강의를 제공하고 Unity 자격증 취득을 지원합니다.
공모전 참가를 지원하며, 성적 우수자에게는 해외 탐방의 기회를 제공합니다.
교육생 지원 및 혜택
○ 실무 현장 중심의 교육 및 취업 지원
• VR 콘텐츠 기획, 프로그래밍 기초부터 Unity 고급 기술까지 VR/AR 콘텐츠 개발자가 되기 위한 실전 교육
• Unreal 기초 습득 및 실습을 통해 다양한 상용 엔진에 대한 경험을 보유한 개발자로 성장할 수 있도록 지원
• 취업 특강 및 이력서, 자기소개서 첨삭 지도, 포트폴리오 작성 코칭 지원
• 채용 협약기업 및 VR/AR 전문기업과의 채용 연계 맞춤형 취업 지원
○ 교육 기간 중 훈련장려금 매월 지급 (요건 충족시, 매월 최대 316,000원 지급)
○ 우수 교육생 해외 탐방 프로그램 지원 (교육생 자비 부담 일체 없음)
○ 공인 자격인증시험 응시료 지원
• Unity Certification 응시 지원
• TOPCIT (SW 역량지수평가) 응시 지원
○ 창업 컨설팅 지원, 대외 공모전 참여 지원
• 선배 창업자, 투자자로부터 듣는 생생한 창업스토리
• 창업 준비에 필요한 핵심 내용에 대한 전문가 컨설팅
• 대외 공모전 참여시, 실습 장비 및 공간 사용 지원 및 전문가 코칭 지원
국토연구원의 [월간 국토] 4월호 특집 '국토의 디지털트윈 구축방향'에 기고한 글입니다. 디지털트윈의 최근 동향과 전망을 국토관리, 도시관리의 관점에서 정리해 봤습니다. [월간 국토] 4월호 특집에는 제 글 외에도 디지털트윈 국토와 관련한 다양한 주제와 사례를 담겨 있습니다. 관심 있으신 분은 참고하시기 바랍니다. [월간 국토]는 https://www.krihs.re.kr/publica/periodicalList.do?pub_kind=1 에서 내려받으실 수 있습니다.
출처: http://www.itfind.or.kr/trend/trend/hotIssue/read.do?selectedId=0000000847
「ICT R&D 혁신전략」의 실현과, 미래신성장동력 발굴을 위해 기술분야별 주요 핵심기술 설정 및 기술개발 추진전략 등을 주요 골자로 중장기(19년~23년) 로드맵을수립, ICT R&D 방향성 제시
ICT R&D 6대 기술분야를 중심으로 혁신성장동력 분야, 4차 산업혁명 주요과제 등 정부정책의 주요 핵심기술 분야 15개 선정
4차산업혁명, 전산업의 융복합화, 오픈 사이언스 현상, 사회문제 해결에의 정부 역할 확대 등의 환경변화를 고려하여
- 4차 산업혁명 시대 국가적 과제를 장기적으로 지원하여 기술을 축적하기 위한 고위험·도전형 R&D,
- 국민의 삶의 질 개선을 위한 국민생활문제(사회문제) 해결형 R&D,
- 과학기술·ICT 분야간 기초원천연구 협업 강화를 중점 추진할 수 있는 기술로드맵 수립
2021년 10월 17일 안양대학교에서 개최된 스마트시티공학과 신설 및 스마트도시공간연구소 10주년 기념세미나에서 발표한 자료입니다.
크라우드 소싱 기반으로 도시문제를 해결하는 콤파스 플랫폼을 추진하게 된 배경과 플랫폼 특징, 협업사례 등과 앞으로의 추진방향을 소개하였습니다.
2021년 10월 28일 제주 서귀포 KAL호텔에서 개최된 한국환경영향평가학회 추계학술대회에서 발표한 자료입니다. 환경부 R&D인 '환경영향평가 의사결정 검토지원모델 결과 시공간 표출기술 개발' 과제의 현재까지 성과를 전문가와 공유했습니다.
본 '환경영향평가 의사결정 검토지원모델 결과 시공간 표출기술 개발' 은 크게 두 부문으로 나뉘어 연구되고 있으며, 그 자세한 내용은 아래와 같습니다.
1. 환경영향평가 시공간 시각화/가시화 기술
본 기술은 환경영향평가 과정의 각종 데이터를 마치 멀티미디어처럼 시공간적(3∙4차원)으로 시각화/가시화하고, 사용자가 직접 모델링이나 시뮬레이션에 참여하여 그 결과를 바로 확인할 수 있게 하는 기술이다.
본 기술은 크게 3분야로 구성되어 있다. 첫째, BIM(Building Information Modelling) 가시화 기술이다. BIM은 차세대 건축/토목 분야의 사실상 표준으로서 향후 BIM으로 계획∙설계된 개발 정보를 환경영향평가 시스템에서 받아들이고 가시화하는 것이 필수적이다. 둘째, 악취, 소음, 대기질, 일조, 경관 등과 같이 그 정보를 시공간적으로 가시화하는 기술이다. 이러한 항목의 예측 결과는 현재 3∙4차원적으로 생산되고 있으나 환경영향평가서에는 단지 2차원 그림만으로 제시되고 있다. 셋째, 사용자가 직접 모델링이나 시뮬레이션에 참여하는 소위 Easy Finger 기술이다. 사용자가 직접 건축물의 배치, 층고 등을 변화시키거나 소음원의 위치를 이동시킴으로써 관련 환경적 영향이 어떻게 바뀌는지 바로 경험할 수 있다.
2. 환경영향평가 의사결정지원 사용자 맞춤형 시스템
환경영향평가 의사결정지원 사용자 맞춤형 시스템은 사업자/대행자, 검토자/협의자, 주민/일반시민의 세 이해관계자 그룹에게 맞춤형 환경영향평가 시스템을 제공한다. 사용자 그룹별로 이 시스템의 데이터와 기능에 대한 접근 권한이 다르다. 이 시스템은 환경영향평가 시공간 시각화/가시화 기술을 근간으로 활용한다. 이 시스템은 전체적으로 스코핑 서비스, D.I.Y Check 서비스, 환경영향예측 서비스, Easy Finger 시뮬레이션 서비스, 유사사업분석 서비스 등을 제공하며, 이해관계자 그룹은 이 시스템을 이용하여 환경영향평가서를 작성하거나 각종 환경영향평가 정보에 접근하거나 Easy Finger 기능을 활용하여 직접 시뮬레이션을 수행하게 된다. 환경영향평가 과정의 접근성과 투명성을 높여 이해관계자들 사이의 불필요한 오해와 갈등을 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
2020년 8월 19일 개최된 한국CDE(Computational Design and Engineering)학회 하계 학술대회에서 발표한 자료입니다.
초록:
본 발표에서는 공간정보와 도시관리의 측면에서 디지털 트윈의 최근 동향과 사례, 그리고 가능성과 시사점 등을 조망한다. 통제된 환경(Controlled Environment)이 가능한 제조업에서 많이 활용되던 디지털 트윈은 최근 도시관리의 새로운 패러다임으로서 그 가능성을 인정 받고 있다. 2017년 영국 지리원(Ordnance Survey)의 수석과학자인 Jeremy Morley가 ‘디지털 트윈은 새로운 스마트 시티다.’고 선언한 이후 디지털 트윈 기반의 스마트 시티와 관련한 다양한 시도가 전 세계 곳곳에서 이뤄지고 있다. 공간정보 관련 국제표준화기구인 OGC와 buildingSmart는 IDBE(Integrated Digital Built Environment) Joint Working Group를 통해 디지털 트윈 구현을 위한 데이터 표준과 그 호환 등에 관해 논의하고 있다. 영국은 국가디지털트윈프로그램(National Digital Twin Programme)을 출범시키고 디지털 트윈을 구현하기 위한 다양한 활동을 진행 중이다. 영국 국가디지털트윈프로그램은 디지털 트윈 구현을 위한 원칙으로 9개 항목으로 이뤄진 ‘Gemini Principles’을 발표하고, 디지털 트윈 적용의 공간적 범위를 국가 차원으로 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 대한민국 정부 또한 국가 스마트시티 시범 단지에 디지털 트윈을 적용하기 위한 사업을 진행하고, 이를 바탕으로 국토정보공사(LX), 토지주택공사(LH) 등이 자체적인 디지털 트윈 스마트 시티 사업을 추진 중이다. 그 외에도 시흥시, 대구시, 세종시 등 여러 지방자치단체에서 디지털 트윈 기반의 스마트 시티를 구축 중이다. 디지털 트윈 기반의 스마트 시티는 그 장밋빛 이미지와 달리 쉽지 않은 긴 여정이다. 과대홍보와 과도한 기대, 시스템의 복잡도에 따라 증가하는 디지털 트윈 구축과 관리 비용, 사이버 보안 문제, 부족한 인력, 미흡한 표준화와 산업계 협력 등이 디지털 트윈 스마트 시티 구축의 위험요소로 지적되고 있다. 대표적인 복잡계인 도시문제를 디지털 트윈을 통해 관리, 해결하려면 도시와 관련된 여러 특성과 데이터를 이해하는 것이 필수적이다. 디지털 트윈의 진정한 가치는 다른 영역과 연계, 융합될 때 발휘되므로, 개별 영역 위주 관점에서 벗어나 통합적 정책과 통찰이 필요하다.
발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
2017년 라이트브레인의 네 번째 UX 트렌드 리포트 ‘UX Discovery 제4호’
2017년 상반기동안 라이트브레인 UX1 컨설팅그룹에서 수집하고 선별한 의미있는 UX 사례들을 총 200여 페이지, 13개 분야로 나누어 정리하였으며 아이템별로 라이트브레인만의 UX 인사이트를 함께 수록했습니다.
UX 관련 업계 종사자들이 보다 양질의 정보를 접할 수 있도록 돕고, 눈앞에 다가온 4차산업혁명시대를 전망하고 준비하시는 데 있어 귀한 인사이트를 얻고 더 많은 도전을 할 수 있도록 지원하고자 라이트브레인 블로그와 슬라이드쉐어를 통해 1,2부로 나눠 바로 보실 수 있도록 순차적으로 공개하며,
뉴스레터 구독자분들에 한해 무료로 리포트를 pdf파일로 보내 드리고 있습니다.
PDF파일 무료구독 신청접수 :
http://www.rightbrain.co.kr/CMS/discovery4/
- Agenda-
Part-1
Artificial Intelligence
Robot
Car
ChatBot
VUX
Part-2 (곧 공개됩니다)
Wearable
New Interaction
VR/AR
IoT/Product
Commerce
New App
Healthcare
국토연구원의 [월간 국토] 4월호 특집 '국토의 디지털트윈 구축방향'에 기고한 글입니다. 디지털트윈의 최근 동향과 전망을 국토관리, 도시관리의 관점에서 정리해 봤습니다. [월간 국토] 4월호 특집에는 제 글 외에도 디지털트윈 국토와 관련한 다양한 주제와 사례를 담겨 있습니다. 관심 있으신 분은 참고하시기 바랍니다. [월간 국토]는 https://www.krihs.re.kr/publica/periodicalList.do?pub_kind=1 에서 내려받으실 수 있습니다.
출처: http://www.itfind.or.kr/trend/trend/hotIssue/read.do?selectedId=0000000847
「ICT R&D 혁신전략」의 실현과, 미래신성장동력 발굴을 위해 기술분야별 주요 핵심기술 설정 및 기술개발 추진전략 등을 주요 골자로 중장기(19년~23년) 로드맵을수립, ICT R&D 방향성 제시
ICT R&D 6대 기술분야를 중심으로 혁신성장동력 분야, 4차 산업혁명 주요과제 등 정부정책의 주요 핵심기술 분야 15개 선정
4차산업혁명, 전산업의 융복합화, 오픈 사이언스 현상, 사회문제 해결에의 정부 역할 확대 등의 환경변화를 고려하여
- 4차 산업혁명 시대 국가적 과제를 장기적으로 지원하여 기술을 축적하기 위한 고위험·도전형 R&D,
- 국민의 삶의 질 개선을 위한 국민생활문제(사회문제) 해결형 R&D,
- 과학기술·ICT 분야간 기초원천연구 협업 강화를 중점 추진할 수 있는 기술로드맵 수립
2021년 10월 17일 안양대학교에서 개최된 스마트시티공학과 신설 및 스마트도시공간연구소 10주년 기념세미나에서 발표한 자료입니다.
크라우드 소싱 기반으로 도시문제를 해결하는 콤파스 플랫폼을 추진하게 된 배경과 플랫폼 특징, 협업사례 등과 앞으로의 추진방향을 소개하였습니다.
2021년 10월 28일 제주 서귀포 KAL호텔에서 개최된 한국환경영향평가학회 추계학술대회에서 발표한 자료입니다. 환경부 R&D인 '환경영향평가 의사결정 검토지원모델 결과 시공간 표출기술 개발' 과제의 현재까지 성과를 전문가와 공유했습니다.
본 '환경영향평가 의사결정 검토지원모델 결과 시공간 표출기술 개발' 은 크게 두 부문으로 나뉘어 연구되고 있으며, 그 자세한 내용은 아래와 같습니다.
1. 환경영향평가 시공간 시각화/가시화 기술
본 기술은 환경영향평가 과정의 각종 데이터를 마치 멀티미디어처럼 시공간적(3∙4차원)으로 시각화/가시화하고, 사용자가 직접 모델링이나 시뮬레이션에 참여하여 그 결과를 바로 확인할 수 있게 하는 기술이다.
본 기술은 크게 3분야로 구성되어 있다. 첫째, BIM(Building Information Modelling) 가시화 기술이다. BIM은 차세대 건축/토목 분야의 사실상 표준으로서 향후 BIM으로 계획∙설계된 개발 정보를 환경영향평가 시스템에서 받아들이고 가시화하는 것이 필수적이다. 둘째, 악취, 소음, 대기질, 일조, 경관 등과 같이 그 정보를 시공간적으로 가시화하는 기술이다. 이러한 항목의 예측 결과는 현재 3∙4차원적으로 생산되고 있으나 환경영향평가서에는 단지 2차원 그림만으로 제시되고 있다. 셋째, 사용자가 직접 모델링이나 시뮬레이션에 참여하는 소위 Easy Finger 기술이다. 사용자가 직접 건축물의 배치, 층고 등을 변화시키거나 소음원의 위치를 이동시킴으로써 관련 환경적 영향이 어떻게 바뀌는지 바로 경험할 수 있다.
2. 환경영향평가 의사결정지원 사용자 맞춤형 시스템
환경영향평가 의사결정지원 사용자 맞춤형 시스템은 사업자/대행자, 검토자/협의자, 주민/일반시민의 세 이해관계자 그룹에게 맞춤형 환경영향평가 시스템을 제공한다. 사용자 그룹별로 이 시스템의 데이터와 기능에 대한 접근 권한이 다르다. 이 시스템은 환경영향평가 시공간 시각화/가시화 기술을 근간으로 활용한다. 이 시스템은 전체적으로 스코핑 서비스, D.I.Y Check 서비스, 환경영향예측 서비스, Easy Finger 시뮬레이션 서비스, 유사사업분석 서비스 등을 제공하며, 이해관계자 그룹은 이 시스템을 이용하여 환경영향평가서를 작성하거나 각종 환경영향평가 정보에 접근하거나 Easy Finger 기능을 활용하여 직접 시뮬레이션을 수행하게 된다. 환경영향평가 과정의 접근성과 투명성을 높여 이해관계자들 사이의 불필요한 오해와 갈등을 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
2020년 8월 19일 개최된 한국CDE(Computational Design and Engineering)학회 하계 학술대회에서 발표한 자료입니다.
초록:
본 발표에서는 공간정보와 도시관리의 측면에서 디지털 트윈의 최근 동향과 사례, 그리고 가능성과 시사점 등을 조망한다. 통제된 환경(Controlled Environment)이 가능한 제조업에서 많이 활용되던 디지털 트윈은 최근 도시관리의 새로운 패러다임으로서 그 가능성을 인정 받고 있다. 2017년 영국 지리원(Ordnance Survey)의 수석과학자인 Jeremy Morley가 ‘디지털 트윈은 새로운 스마트 시티다.’고 선언한 이후 디지털 트윈 기반의 스마트 시티와 관련한 다양한 시도가 전 세계 곳곳에서 이뤄지고 있다. 공간정보 관련 국제표준화기구인 OGC와 buildingSmart는 IDBE(Integrated Digital Built Environment) Joint Working Group를 통해 디지털 트윈 구현을 위한 데이터 표준과 그 호환 등에 관해 논의하고 있다. 영국은 국가디지털트윈프로그램(National Digital Twin Programme)을 출범시키고 디지털 트윈을 구현하기 위한 다양한 활동을 진행 중이다. 영국 국가디지털트윈프로그램은 디지털 트윈 구현을 위한 원칙으로 9개 항목으로 이뤄진 ‘Gemini Principles’을 발표하고, 디지털 트윈 적용의 공간적 범위를 국가 차원으로 확장하려는 노력을 기울이고 있다. 대한민국 정부 또한 국가 스마트시티 시범 단지에 디지털 트윈을 적용하기 위한 사업을 진행하고, 이를 바탕으로 국토정보공사(LX), 토지주택공사(LH) 등이 자체적인 디지털 트윈 스마트 시티 사업을 추진 중이다. 그 외에도 시흥시, 대구시, 세종시 등 여러 지방자치단체에서 디지털 트윈 기반의 스마트 시티를 구축 중이다. 디지털 트윈 기반의 스마트 시티는 그 장밋빛 이미지와 달리 쉽지 않은 긴 여정이다. 과대홍보와 과도한 기대, 시스템의 복잡도에 따라 증가하는 디지털 트윈 구축과 관리 비용, 사이버 보안 문제, 부족한 인력, 미흡한 표준화와 산업계 협력 등이 디지털 트윈 스마트 시티 구축의 위험요소로 지적되고 있다. 대표적인 복잡계인 도시문제를 디지털 트윈을 통해 관리, 해결하려면 도시와 관련된 여러 특성과 데이터를 이해하는 것이 필수적이다. 디지털 트윈의 진정한 가치는 다른 영역과 연계, 융합될 때 발휘되므로, 개별 영역 위주 관점에서 벗어나 통합적 정책과 통찰이 필요하다.
발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
2017년 라이트브레인의 네 번째 UX 트렌드 리포트 ‘UX Discovery 제4호’
2017년 상반기동안 라이트브레인 UX1 컨설팅그룹에서 수집하고 선별한 의미있는 UX 사례들을 총 200여 페이지, 13개 분야로 나누어 정리하였으며 아이템별로 라이트브레인만의 UX 인사이트를 함께 수록했습니다.
UX 관련 업계 종사자들이 보다 양질의 정보를 접할 수 있도록 돕고, 눈앞에 다가온 4차산업혁명시대를 전망하고 준비하시는 데 있어 귀한 인사이트를 얻고 더 많은 도전을 할 수 있도록 지원하고자 라이트브레인 블로그와 슬라이드쉐어를 통해 1,2부로 나눠 바로 보실 수 있도록 순차적으로 공개하며,
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VUX
Part-2 (곧 공개됩니다)
Wearable
New Interaction
VR/AR
IoT/Product
Commerce
New App
Healthcare
2017 스마트창작터 시장검증계획서
음성인식 기반의 지역 캐릭터 시스템
흄 대표 이정헌 작성
음성으로 사용자가 원하는 서비스를 찾아서 실행시켜 준다.
SMS 및 카카오톡으로 인공지능 대답 및 채팅이 가능한 서비스로 확장.
사용자가 질문하는 내용으로부터 사용자 요구사항 통계 및 빅 데이터 도구 제공.
채팅에 제한하지 아니하고, 버스노선, 기차시간, 지역 날씨, 쇼핑몰 옷까지 다양한 분야에서 음성과 채팅으로 서비스를 확장해 나가는데 자연스럽다.
2018년 1월 9일부터 12일까지 미 라스베이거스에서 열린 CES2018 리뷰.
1. 머리말/ 가속도의 시대를 증명하다
2. CES2018 Facts
3. 총평 / CES2020이 기대된다
4. 기조연설(Keynote Speech) 요약
5. 프레스컨퍼런스 핵심 요약
6. CES2018 North Hall
7. CES2018 야외 전시
8. CES2018 Central Hall
9. CES2018 South Hall
2018 UX 트렌드 리포트_파트1 (공개판)
라이트브레인의 여섯 번째 UX 트렌드 리포트 ‘UX Discovery 제6호 Part-1’ 공개
2019년 1월에 공개된 UX Discovery 7호 내용 중 그 첫번째 파트를 바로 보실 수 있도록 슬라이드쉐어를 통해 공개합니다.
PART 1
- AI
- ROBOT
- CAR
- CHATBOT
- IoT
PART 2
- VR/AR/MR
- HEALTHCARE
- INTERACTION
- PRODUCT/WEARABLE
- APP
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매쉬업엔젤스는 다음커뮤니케이션 창업자인 이택경 대표가 2013년에 설립한 ICT 분야에 특화된 초기 스타트업 전문 투자사입니다.
초기 스타트업이 의미있는 성과를 이루고 지속적인 성장을 할 수 있도록 돕는 능동적인 동반자로서의 역할을 하는 것을 비전으로 버킷플레이스(오늘의집), 원더래빗(캐시워크), 핀다, 휴먼스케이프, 엔코드(디코드), 시프티, 옴니어스, 작당모의(잼페이스) 등 109개의 스타트업에 초기 투자를 진행했습니다. 매쉬업엔젤스는 단순 재무적 목적의 투자 보다는 시장을 변화 시킬 수 있는 회사에 투자하며 함께 성장해 나가는 것을 목표로 운영하고 있습니다.
식품안전공공데이터 공모전 ShureatSangwook Park
HACCP의 Fresh 데이터를 기반으로 하여 HACCP인증 식품으로만 구성된 레시피를 공유할 수 있는 서비스입니다. 유저는 레시피 안에 있는 다양한 제품을 담고 배송까지 받아볼 수 있도록 서비스를 기획했습니다. 홀로 기획부터 디자인까지 한 이 서비스는 식품안전공공데이터 창업경진대회에서 우수상(식품안전관리원장상)을 수상했습니다.
2. [ 학력 ]
- 연세대학교 대학원 Multimedia Computing and
Machine Learning(MCML) Group 진학 예정
- 연세대학교 글로벌융합공학부 15학번 (2015.03. ~ now)
[ 경력 ]
- 스타트업 가치&문화 확산 네트워크 VIRUS 대표 (2017. 03. ~ now)
- 삼성 SDS sGenClub 4기 ICT개발 (2014.07. ~ 2015.09.)
[ 프로젝트 ]
- 함수형 언어 시각화 플랫폼 crafty 개발 (2016.09. ~ 2017.02.)
- 신촌 하숙 O2O 서비스 나봄하우스 웹사이트/안드로이드앱 개발 (2016.06.)
[ 연구 ]
- Image Super-Resolution Using DCGAN (2016.07. ~ 2016.08.)
- Image Quilting for Texture Synthesis and Transfer (2015.12. ~ 2016.02.)
[ 주력 분야 ]
- web front-end(html, css, javascript, nodejs),
machine learning(torch), image processing(matlab), etc(python, C, hadoop, android)
About Team
박준혁
3. [ 학력 ]
- 성공회대학교 소프트웨어공학과 11학번 (2011~2018)
[주력 분야]
Language : JAVA(주력), Swift, Python, PHP, Kotlin, Ruby
Tech : Web(Full Stack), Android, IOS, Crawling, Deep Learning
Cloud : AWS, Azure
2011년부터 외주개발로 개발을 시작. 빠른 속도의 프로토타입 및 서비스 개발 가능.
AI에 관심이 많아 DDQN 알고리즘을 사용해 tensorflow로 슈퍼마리오 자동플레이를
구현한 적이 있음 개발가능 기술과 언어의 스펙트럼이 넓음.
박중수
About Team
4. [ 학력 ]
- 연세대학교 정경대학 경영학부 1학년 (2017.03~now)
[ 경력 ]
-C-Lab 1기 (주)크레센트 대표 (2014.12~2016.10)
-(주)파이언스 Marketing and Strategy Specialist (2016.11~2017.03)
- 스타트업 가치&문화 확산 네트워크 VIRUS 코어 프로모션 디렉터 (2017. 03. ~ now)
- 과기정통부, SW중심사회, 핀테크지원센터 기자단(2017.03. ~ 2017.12.)
[ 프로젝트 ]
- B2B 스마트 스쿨 소프트웨어 기획. 수능 성적에 따라 어느 대학을 갈 수 있는지 알려주는
"Sungboon" 프로토타입 개발/기획 (2014.12~2015.06)
- 유커 대상 여행도우미 챗봇서비스 Hanyou 사업기획/기술구조 설계 (2015.12. ~ 2016.10.)
[ 수상 ]
- GIF 제 1회 글로벌 이노베이션 페스타 아이디어톤 대구과학대학교 총장상 수상(2015.10)
- 공익 앱 창조 공모전 건국대학교 총장상 수상 (2015.11)
- 미래창조과학부(현 과기정통부) K-Global 300 장관명의 수료(2015.12)
- 제주 공공데이터 창업경진대회 우수상 수상(2016.07. ~ 2016.08.)
- 대홍기획 DCA 광고대상 제 34회 프로모션 부문 동상 수상 (2015.12. ~ 2016.02.)
[ 주력 분야 ]
- mobile front (ios Swift)
- business, UX research, UI design
박상욱
About TeamAbout TeamAbout TeamAbout TeamAbout TeamAbout Team
5. Situation
유행에 민감한 패션업계는 시장이 빠르게 변화할 뿐만 아니라 업계에서 추가적인
고객을 확보하기 위해 Retail 매장에 Fashion-Tech 기술을 도입하여 기존 단편적인
패션시장을 혁신시켜나가고 있는 추세임.
대표적으로 가상 피팅 서비스를 예시로 꼽을 수 있는데 스마트 키오스크 및 미러를
활용해서 현재 대부분의 백화점에서 적극 도입하고 있음. 하지만 아직까지는 사람을
인식해서 3D로 모델링을 하고 기타 물리 엔진을 활용하다 보니 무겁고 사용자에게
불편한 경험을 제공하고 있는 현황.
신기술을 도입하고 있는 패션시장, 그리고 가상피팅
6. Problem
그럼에도 불구하고 아직까지 소상공인을 대상으로 하는 Tech 기반 서비스는
여전히 존재하지 않는다. 동대문, 지하상가, 기타 거리의 영세상인은 여전히
불편한 프로세스를 안고 운영중이기 때문에 이들이 감당할 수 있는 수준의
Tech 기반 서비스가 나온다면 이를 적극 도입하고자 하는 수요가 있음.
-오프라인 관련 질문
오프라인으로 옷을 많이 구매하는지 (백화점, 보세옷집, 온라인) 설문 + 카테고라이징
소상공인 운영하는 매장에 방문하였을 때, 어떤 불편함을 느꼈는지 설문
-O2O서비스 관련 질문
스트라입스, 소울부스터 등 온라인 서브스크립션 서비스 사용 유무 질문
오프라인 매장 직원이 본인을 대하였을 때의 심리적 부담감 유무에 대한 질문
현재 오프라인/보세 옷 리테일 서비스에서 추가되었으면 하는 기능에 대한 질문
프로토타입을 사용하면서 느꼈던 불편한 점들에 대해서 질문
-가상피팅 서비스 관련 질문
어떤 불편함을 느끼는지, 어떻게 개선되었으면 하는지
하지만, 소상공인 시장은? 여전히 변함없음
설문조사계획 (OpenSurvey 활용)
7. Solution
클로젯 엔진은 딥러닝을 기반으로
웹캠, 스마트폰, 거울, 컴퓨터 모니터 등을 활용해
비싼 키오스크를 구매하기 어려운 소상공인을 대상으로
저렴한 가격에 가상 피팅 기능을 제공하여 고객들이
좁은 공간에서도 편안한 피팅 경험을 할 수 있도록 구축했습니다.
8. Market
글로벌 시장조사업체 IDC는 글로벌 시장의 AR제품과 서비스에 대한
지출이 올해 114억 달러(12조9000억원) 규모에서 2021년
2150억 달러(242조7000억원) 규모로 성장할 것으로 전망합니다.
전년대비 3.5% 성장
그 이외에도 중년이 된 X세대의 증가로 모바일
어플리케이션을 통한 결제가 더 많아졌습니다.
국내 패션 시장의 규모 중, 모바일 거래액은 3조 6,860억 이며,
2014년대비 50% 성장했습니다(16년 기준)
TAM: 세계 패션 시장
1천 350조 원 규모
SAM: 국내 패션 시장
43조 6700억 원 규모
SOM: 국내 모바일 거래 시장
7조 3465억 원 규모
출처 : 한국패션산업연구원, 연합뉴스, 삼성패션연구소
국내 모바일 거래시장 세계 최대 규모
그 이외에도 중년이 된 X세대의 증가로 모바일
어플리케이션을 통한 결제가 더 많아졌습니다.
9. Business Model
기업을 대상으로 부드러운 가상피팅 솔루션 제공
소상공인 대상 가장 많이 피팅한 옷 데이터, 사용자가 선호하는 의류 통계정보 제공
소상공인 대상 저렴하게 제작된 스마트 미러 제작 및 정기 렌탈 서비스 제공
Core API Engine
User Data Analytics
Smart Mirror
10. STEP 1
Prototype
핸드폰과 지면의 수직 여부나 신체
주요 요소 포함 여부 등을 판단하는
촬영 가이드라인을 제공합니다
+ 전신 사진 촬영 후 키를 입력 받습니다
[using swift(iOS)]
이후, 사용자로부터 입력 받은 전신 사진에서
배경을 제거하고 모델만 추출합니다
[using opencv-python]
지면과 수직이지 않습니다.
전신사진을 가이드라인에 맞춰주세요
11. 머신러닝을 활용하여
신체의 주요 포인트들을 추출합니다
using tensorflow
[ paper&code reference ]
DeeperCut: A Deeper, Stronger,
and Faster Multi-Person Pose Estimation Model (2016. 05)
Knowledge-Guided Deep Fractal Neural Networks
for Human Pose Estimation (2017. 05)
[ dataset ]
MPII Human Pose Dataset, MS COCO dataset, LSP dataset
STEP 2
Prototype
[대표예시]
12. 입력 받은 키 값을 축척으로 활용하여
주요 신체 정보를 계산합니다
이를 통해 사용자에게 맞는
옷 사이즈를 추천합니다
[using opencv-python]
Prototype
STEP 3
13. 머신러닝을 활용하여
사용자가 선택한 옷의 종류를 파악합니다
[using tensorflow, CNN]
선택한 옷이 들어가야 할 영역을 계산합니다
[using opencv-python]
[선택한 옷 예시]
Prototype
STEP 4
14. 머신러닝을 활용하여
영역을 선택한 옷의 texture 로 채웁니다
using tensorflow, GAN
[ paper&code reference ]
Learning to Discover Cross-Domain Relations
with Generative Adversarial Networks (2017. 03)
[ dataset ]
CelebA, DiscoGAN dataset
[ description ]
DiscoGAN의 Edges to photos을 활용. 영역을 input 하면
적절히 채워진 영역을 output 하던 기존 모델과 달리,
선택한 옷의 이미지를 input의 추가적인 feature로 받아
그 이미지의 texture로 채워진 영역을 output 하는 모델 구현.
STEP 5
Prototype
15. 주머니, 문구, 끈 등과 같이
texture가 담지 못하는
옷의 주요 요소들을 복제합니다
[using opencv-python]
이후 더 자연스러워 보이게 하기 위해
배경 재삽입, 경계 조정 등
후처리를 진행합니다
[using opencv-python]
STEP 6
Prototype
16. 사이즈 추출 문제
사용자가 옷을 입고 있다면 정확한 신체 치수를 측정하는데 어려움이 있습니다.
속옷만 입고 찍도록 가이드를 해줄 수 있지만 대부분이 본인의 속옷차림 사진을 올리기
꺼려할 것입니다. 해결방법은 관절인식을 사용하면 어느정도의 자세한 사이즈를 얻을
수 있다는 점입니다. 허리같은 경우는 자세한 사이즈를 얻기 힘들지만 입력된 사진으로
어느정도 추측이 가능하기에 공식을 세워 사이즈추출을 고민해볼 예정입니다.
신축성 문제
옷은 재질마다 신축성이 다릅니다. 다만 신축성을 표현하는 것이 필요할 때는 옷의 사이즈가
신체보다 작을 때입니다. 그래서 굳이 신축성을 표현하기보다는 옷이 신체보다 작을 시
재질에 상관없이 늘려버리려고 합니다.
현재 문제점
17. 포즈 문제
추후 다양한 포즈가 가능하도록 연구할 예정이나 이번 프로젝트에서는 정면으로만 피팅할 수
있도록 개발할 예정입니다. 다만 차렷자세가 아니라 팔을 벌리고 있는 등의 다른 자세에 대해서도
생성모델을 통해 개발해볼 예정입니다. DISCO GAN과 세그먼테이션된 인체사진을 인풋으로
사용한다면 가능할 것이라 생각됩니다.
반팔/긴팔 문제
사용자가 긴팔을 입은 상태로 반팔 옷을 피팅하게 되면 남은 긴팔의 영역이 기존의 옷으로
남게되어 부자연스러운 현상이 연출됩니다.저희는 이를 손을 추출하고 이를 토대로 GAN
기술을 활용하여 팔을 생성하는 기술을 개발하고 사용할 예정입니다.
현재 문제점
18. 피팅문제
신체는 부위마다 전부 굵기가 다르고 굴곡이 있기에 세세한 사이즈를 맞추기 힘들 수 있습니다.
저희는 옷을 피팅할 때 이것을 다 맞춰서 해줘야 하는 것인지 고민했습니다. 그 결과 답은 어차피
옷을 입으면 그 신체마다의 굴곡은 덮어지고, 복잡한 굴곡이 완만해지기에 굳이 그 사항은 많이
고민할 필요가 없다였습니다. AI를 이용하면 그 세세한 사이즈 프로세싱을 생각할 필요없이
생성모델을 개발하여 옷을 generate해서 덮어줄 수 있다는 점입니다. 생성자는 입력된 옷
사진과 신체사진을 가지고 피팅사진을 만들도록 학습시키고, 검출자는 신체와 옷을 각각
세그먼테이션하여 피팅이 제대로 되었는지 검출하는 작업을 합니다. 또한 바지같은 경우는
벨트를 하거나 밴딩을 하여 허리 사이즈를 줄일 수 있으므로 사이즈 조절을 인공지능의
feature로 넣어 사이즈조절을 할 생각입니다.
현재 문제점