스마트 관제 시스템에서의 기계학습 기술 구동을 위한 사용자 인터페이스 설계에 관한 연구 = A Study on Design of User Interface for Operation of Machine Learning SW in Smart Monitoring System
저자
발행사항
서울 : 세종대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사) - 세종대학교 대학원 : 소프트웨어융합학과 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
DDC
006.31 판사항(22)
발행국(도시)
서울
형태사항
60p. : 삽도 ; 26cm
일반주기명
세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
(A) Study on Design of User Interface for Operation of Machine Learning SW in Smart Monitoring System
지도교수:백성욱
참고문헌 수록
UCI식별코드
I804:11042-200000504333
소장기관
최근 영상처리 및 기계학습에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에서 해당 기술을 적용한 제품 및 서비스 등이 요구되고 있다. 특히, CCTV 관제 시스템 분야에서는 영상 데이터에 적용 가능한 영상처리 및 기계학습 기술을 자체적으로 개발하거나 구입하여 시스템에 탑재하고 있으며 이에 따라 비전문가인 사람들의 관심도 높아지고 있다. 하지만 기계학습 분야에 대한 전문가의 수는 부족하며, 해당 전문지식을 습득 및 시제품 개발까지는 많은 시간과 비용이 소모되기 때문에 전문가 양성에 어려움을 겪고 있다. 또한, 시제품을 구입하여 사용하더라도 기계학습 모델 학습 시스템을 사용하는 경우, 전문 지식이 없으면 용어에 대한 이해나 시스템 사용에 어려움이 있어 사용자가 직접 모델을 설계하고 데이터셋을 수집하는 데에는 어려움이 존재한다.
본 논문에서는 영상처리 및 기계학습 기술이 탑재되어 있는 스마트 관제 시스템에서 기계학습 기술을 구동하기 위한 사용자 인터페이스를 설계하였으며, 사용자 인터페이스를 설계하기에 앞서 기존에 출시된 딥러닝 모델 학습 시스템 중 영상 및 이미지 데이터를 사용할 수 있는 시스템에 대해 조사하고 각 시스템의 기능 및 장단점을 분석하였다. 분석한 내용을 기반으로 기존 시스템의 장점을 벤치마킹하고 단점을 보완하여 시스템을 설계하였으며, 제안하는 시스템의 기능은 기계학습 모델 생성 방법 및 순서에 따라 Data Selection, Model Training, Model Testing 기능으로 나누었다. 시스템에서 제공하는 기계학습 기술은 Domain으로 분류하고 관제 기능의 효율을 극대화시킬 수 있는 Anomaly와 Action과 관련된 기술을 우선적으로 선별 및 모듈화하여 탑재하였으며, 사용자가 관련 데이터셋을 수집하는 데 소비하는 시간을 줄일 수 있도록 데이터셋을 수집하여 시스템에서 제공할 수 있도록 하였다. Data Selection 기능은 기계학습 모델 생성에 필요한 데이터셋을 선택할 수 있는 기능으로, 사용자의 목적에 따라 기계학습 기술을 선택할 수 있으며, 선택한 기술에 따라 시스템에서 제공하는 Sample Data 또는 사용자가 보유한 Custom Data를 구성 및 선택할 수 있다. Model Training 기능은 Data Selection에서 선택한 기술 및 데이터를 사용하여 모델을 학습할 수 있는 기능으로, 모델 학습 과정에서 필요한 파라미터 예시 값을 추천하고 모델학습 과정에 대한 log 및 그래프를 제공하여 사용자가 보다 쉽게 모델을 생성할 수 있도록 하였다. Model Testing 기능은 Model Training 기능에서 생성한 모델에 대해 테스트할 수 있는 기능으로, 테스트 결과에 대한 파일 및 영상을 확인할 수 있도록 설계하였다.
향후 연구로는 본 논문에서 정의하였던 Domain 이외에 관제 시스템에서 구동할 수 있는 Domain을 추가로 정의하고 관련 기술과 데이터셋을 고도화하고자 하며, 영상 전처리 기술 등을 추가적으로 탑재하고자 한다. 또한, 사용자 평가를 실시하여 사용성 높은 시스템을 개발하고자 한다.
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