• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.283-284
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• 2024

한국의 스마트폰 보유율은 약 95%로 세계 최고이며, 사용 시간이 가장 긴 애플리케이션의 대부분이 SNS이다. 코로나19로 여행객이 늘면서 사람들은 SNS를 통해 국내외 여행 사진을 게시 및 자랑한다. 그러나 기존 SNS에서는 지역별 사진을 찾기 어렵고 정확한 위치 표시가 부족하다. 이에 따라 원하는 사진과 위치를 확인하고 내비게이션 기능을 이용하여 목적지까지 갈 수 있는 앱을 개발하게 되었다. 국내 지도상의 주요 포토 스팟과 해당 지역의 사진을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하여 사용자가 직접 참여하고 공유할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.287-288
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• 2024

본 논문에서는 플루터, 파이어베이스와 구글맵을 기반으로 라즈베리파이에 GPS 모듈을 장착하여 위치 정보를 실시간으로 받아 대형견, 소형견 위치를 파악하여 경고 알림을 송신하고 자신의 애완동물과 거리가 멀어지게 된다면 경고 알림을 송신하여 대형견에 의한 피해 사례를 감소시키고 유실 및 실종 동물 사례를 감소시킨다. 또한 게시판을 통해서 산책 친구와 산책 아르바이트를 구할 수 있는 기능을 추가하고 산책 시 유의 사항, 오픈웨더를 통해 날씨 등 산책에 필요한 정보들을 추가하여 산책 시 위험한 요소를 해결할 수 있고 필요한 요소를 통합한 애플리케이션을 개발한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.291-292
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• 2024

국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.257-258
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• 2024

현재 시각장애인들이 현금을 사용하게 될 시 지폐가 얼마인지 확인할 방법이 없어 불편을 겪거나 금전적 사기를 당할 위험이 잦다. 한국은행에서는 이러한 사고를 막기 위해 점자 지폐를 만들어 발부하고 있지만 시각장애인 91%가 식별하지 못해 많은 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 화폐를 인식하고 TTS 기술을 사용하여 지폐의 값이 얼마인지 소리로 알려주는 시스템을 개발하였다. 지폐 인식을 위해 데이터를 직접 수집하여 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 학습시킨 Weights 파일을 사용하였다. 이를 활용하여 시각장애인들은 더 안전하게 현금을 사용하고, 금전적인 문제를 예방할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.297-298
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• 2024

펜데믹, 전쟁 등을 포함한 국제 정세 변화에 따른 물류대란, 원자재가격 상승 및 환율 급등으로 인해 2023년 기준 대한민국의 물가는 크게 오르고 있는 추세이다. 물가 상승은 사업장의 인건비 부담 증가로 이어지고 있고 특히 노동 집약 산업인 농업 분야에서의 인건비 부담 문제는 더욱 심각한 실정이다. 외국인 근로자 고용이 대안이 될 수 있지만 인건비 절감 효과는 미미하기에 농업계 관계자들은 자동화 시스템 도입에 관심이 집중되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사과 분류 작업 자동화 체계의 핵심 요소에 해당하는 사과 품질 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 방식에서는 딥러닝 기반의 영상 분석 기법 및 무게 센서 데이터 분석을 통해 사과의 품질에 따른 등급 책정을 자동화 한다.

• Korean Journal of Organic Agriculture
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• v.23 no.4
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• pp.781-796
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• 2015

This study was carried out to investigate the effect of no-tillage and split irrigation on the growth of pepper plant under green house condition in Jeonnam province. Moisture content of soil at whole quantity irrigation in tillage was increased rapidly regardless of soil depth for initial irrigation and then was decreased continuously until next irrigation. Deviation of moisture content in soil was decreased with increasing depth of soil. Moisture contents of top soil and subsoil (20 cm) at whole quantity irrigation in no-tillage were increased with sunrise, and then decreased with sunset. Moisture contents of top soil in tillage, and top soil and subsoil (20 cm) in no-tillage at half quantity irrigation indicated a cyclic diurnal variation by evapotranspiration. Salinity of soil was increased after initial irrigation and then was decreased continuously until next irrigation. With increasing depth of soil, increases of salinity in soil was delayed. Salinity of top soil in no-tillage was increased between AM 11:00 and AM 12:00, and then showed the highest level between PM 2:00 and PM 6:00 on a cyclic diurnal variation by evapotranspiration. Salinity of subsoil (30 cm) in no-tillage was not measured a cyclic diurnal variation. Moisture content and salinity of soil was positive correlation regardless of tillage and no-tillage cultivation. Growth of pepper in no-tillage cultivation was higher than that in tillage cultivation. Main branch Length and stem diameter of half quantity irrigation plot was higher than that of whole quantity irrigation plot regardless of tillage and no-tillage cultivation. After harvesting, the number of pepper fruits of half quantity irrigation plot was increased remarkably by 49% and 47%, in tillage and no-tillage cultivation, respectively. Pepper yield of no-tillage cultivation plot was higher by 8% than that of tillage cultivation plot. Pepper yield of half quantity irrigation plot was increased remarkably by 36% and 39%, in tillage and no-tillage cultivation, respectively.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.44 no.6
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• pp.970-976
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• 2011

Strip tiller equipment was developed to reduce soil erosion in the slope land for highland agricultural area. The equipment consisted of 4 rows strip tillage device and fertilizer applicator. The field was tilled in 10 cm width and in 10 cm depth by the equipment, of which tilled surface was 16.7% of full-width tillage. The working time and fuel consumption of the equipment were $3.8hours\;ha^{-1}$ and $24.4L\;ha^{-1}$ respectively, which were 59% and 74% less than those of the conventional tillage. Fertilizer efficiency of the equipment in cultivation of Chinese cabbage was 1.7, 1.6 and 1.5 times higher in nitrate, phosphorous and potassium respectively, than conventional tillage. When the equipment was used after covering of rye residue, the quantity of runoff was 49~67% lower than the conventional tillage. And the quantity of soil loss were 1.3 and $0.2Mg\;ha^{-1}$ at right after and 30 days after planting of Chinese cabbage respectively, while 11.5 and $4.1Mg\;ha^{-1}$ in conventional tillage. In conclusion, the strip tillage equipment developed in this study can be applicable to slope land, so that soil loss of 90% can be reduced.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.177-178
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• 2021

우리나라 차량의 수는 매년 증가한다. 한 가구당 2대 이상의 차량을 가지고 있는 경우는 드물지 않다. 이는 도로의 포화를 발생시키고 교통사고의 원인이 된다. 본 연구에서는 안전성을 더욱 증가시키는 것을 전제로 아두이노를 이용한 초음파 센서와 라즈베리를 통한 블루투스 기술을 통해 LED 패널에 적용하고자 한다. 현재 많은 차량에는 후방 감지 센서와 차량 후방에서 다가오는 차량을 감지하는 센서 등을 사용하고 있다. 이 기술들은 운전자를 보호하는 장치이지만 모두 개인적으로 사용되는 장치이므로 다른 운전자를 보호하기 위한 장치가 필요하다. 또한, 이러한 시스템이 설치되어 있지 않은 차량이 많다. 추가로 설치하기 위해서 보다 큰 비용을 내야 하므로 적은 비용에 비해 큰 효율을 발생할 수 있는 가성비 좋은 장치가 필요하다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 버스에 장착된 LED 패널과 도로정비 차량 후방에 장착된 LED 패널에서 아이디어에 착안하여 '차량용 후방 안전 LED 패널' 기술을 제안한다. 기존에 글자를 이용해 단순히 의사소통이 가능한 LED 패널을 아두이노와 라즈베리 파이를 통해 사용자가 출력하고 싶은 문구를 실시간으로 출력하여 다른 운전자에게 정보를 전달할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.257-258
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• 2020

기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.143-144
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• 2020

4차 산업 시대가 도래하여 빅데이터와 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 아주 중요한 기술로 자리 잡고 있으며, 현재 세계 여러 분야에서 이 기술들을 이용하여 일상, 산업 분야에 적용을 시키고자 한다. 국내에서는 스마트 팩토리, 스마트 시티와 같은 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트 시티에 적용할 수 있는 횡단보도 상황을 인지하여 교통제어에 활용할 수 있는 빅데이터를 생산하거나 효율적인 교통제어에 활용할 수 있도록 Nvidia Jetson TX2와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO v3를 이용하여 횡단보도용 상황 인식을 위한 영상인식 장치를 개발하였다. 제안하는 기술들을 이용하여 스마트시티 구축에 활용할 수 있고, 실시간으로 추가적으로 필요한 객체를 감지하여 확장이 용이한 장점이 있다. 또한 구현에서 효율성을 높이기 위하여 에지 컴퓨팅, 스페이스 디텍션과 같은 기술들을 활용하였다.