o 데이터 관리 및 인구적 특성에 따른 데이터 분석을 위해 아동의 신상과 관련된 기본적인 정보 수집 및 관리를 위한 모듈 구축, 양육자가 일상생활을 하는 동안 자녀를 관찰한 내용을 바탕으로 주어진 질문에 답하도록 요청하여 정보를 수집 및 관리를 위한 모듈 구축 o 아동 연령에 따른 적합한 질문을 화면에 보여주어 영역(사회적/정서, 언어/의사소통, 인지력-학습, 사고, 문제 해결, 움직임/신체발달)에 대한 관찰정보를 수집 및 관리 모듈 구축하여 연령별 발달 정보를 수집함. o 기질검사는 대다수가 설문조사로 이루어지는데 이는 양육자의 편향된 대답 때문에 정확하지 않은 기질·성격으로 분류될 가능성이 크고 아동을 대상으로 검사하는 경우 전문가의 판단에 의존하기 때문에 긴 시간과 높은 비용이 필요하므로 영상처리 기반 의사소통 감성 분석을 활용한 기질검사 모듈을 개발함. o 맥박, 피부 전도반응 및 피부 온도를 통해 간접적으로 자율신경반응을 확인할 수 있으며 치료사와 아동의 상호작용 수준이 높은 경우, 양자 간의 자율신경반응 지표의 변화가 일치하는 경향을 보여 상호작용 분석을 위한 맥박, 피부 전도반응, 피부 온도 등을 수집하는 모듈 및 측정된 맥박, 피부 전도반응과 피부 온도 신호 분석을 위한 데이터 전처리, 신호 분석/지표 모델을 개발함. o 시선 추적 장치(휴대용 아이트래커, 거치식 아이트래커 및 VR기기)를 이용하여 안구 움직임 영상정보를 수집하고 전문가를 통해 이벤트, 동작, 감정, 음성 또는 기타 관련 정보에 라벨을 지정하여 수동으로 수행하거나 시스템 자체가 인간 주석자로부터 레이블을 요청하는 능동 학습을 사용하는 기술을 통해 감정분석 라벨링을 수행함. o 영유아/아동의 상담 영상을 이용하여 Dilated Convolution과 Coord Convolution 기술을 결합한 하이브리드 모델을 통해 강건한 안면 특징을 검출하고 수집한 시선추적 데이터를 활용하여 양자 또는 삼차 상호작용 요소(Partner-Oriented, PO; Object-Oriented, OO; Introspective, INT; Responding JA, RJA; Initiating JA, IJA)로 구분할 수 있는 구성도를 설계함. o Face Landmark Detection을 이용한 얼굴 특징점 추출 및 얼굴 이미지 재정렬 기법 연구와 FACS 기반의 표정 변화 분류 모델 개발과 감정 인식을 위한 표현 규칙 정의 및 특징 Landmark의 변화량을 추적하여 사용자의 감정 분류 및 판별 기법을 개발을 통해 감정(분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움)과 관련 있는 얼굴 특징점들을 이용한 동적 감정 분류 모델을 개발함. o 학습 데이터 확보를 위한 비지도 학습 딥러닝 모델과 영유아의 특색 있는 행동 변화를 인지 및 빠른 Motion 변화에 관한 특징 학습을 위한 Gait 인식 기반 영상 식별 및 행동 특징 분류 모델 개발 및 t-SNE와 군집화 기반의 Vector 시각화를 통한 시간 흐름에 따른 영유아 행동 변화를 분류하는 패턴 분석 모델을 개발함. o 발화 데이터를 텍스트로 변환하는 STT 엔진, Stable Diffusion 기반으로 하여 Stack-GAN, AttnGan 등을 Text-to-Image 모델 개발을 통해 언어장애 발화텍스트/이미지를 변환함. o 음성 및 자연어 처리 기반 의사소통 감성 분석을 활용한 기질검사 모듈 개발을 위해 영유아/아동의 상담 음성을 이용하여 STT 기술을 활용해 텍스트데이터 BERT 활용한 문장 단위 감성 분석을 통한 다면적 기질/인성검사 시스템 구성도를 설계함.

본 과제는 미래형 자동차 통신네트워크용 고품질 Shielded-Twisted Pair(STP) 이더넷 커넥터를 정밀 자동 조립하는 설비를 국산화하는 연구임. 연구 목표는 압착단자 위치 ≤0.1㎜, LVDT·Vision 반복공차 ≤10㎛, 컴퓨터비전 측정 정확률 ≥98%, 딥러닝 기반 불량 예측 정확률 ≥98% 달성에 있음. 핵심 연구 내용은 1차년도 Pre-Inspection 시스템 설계·제작 및 수집 데이터 기반 S/W 개발, 2차년도 자동 조립 시스템 설계·독자 제어 알고리즘 개발 및 딥러닝 기반 공정검사 시스템 구현임. 기대 효과는 수입대체 및 기능 추가/개조 비용 최소 20% 절감, 미래형 자동차용 하네스 자동화 설비의 안정적 공급과 신속 대응 체계 마련임.