• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.310-312
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• 2003

망 운용에 있어서 망 관리 시스템은 다양한 네트워크 장비의 증가로 인하여 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있다. 과거 망을 구성하는 요소는 네트워크 장비로 국한되었지만 현재는 서비스를 지원하는 데몬(Daemon) 등 장비 외적인 요소까지 속하게 되어 더욱 복잡해 지고 있다. 기존의 망 관리 시스템은 SNMP(Simple Network Management Protocol)나ICMP(Internet Control Message Protocol) 프로토콜을 사용하였으나 이 기술만으로는 데몬과 같은 장비 외적인 요소들까지 제어, 관리하지 못했다. 반면. TELNET등과 같은 기능을 추가적으로 이용할 수 있다면. 보다 쉽게 망 정보를 얻을 수 있는 장점이 있어 기존의 망 관리 시스템에서 지원하지 못했던 기능의 한계점을 극복할 수 있다. 이에 본 논문은 객체지향기술(OOT : Object­Oriented Technology)을 도입하였다. 클래스(Class)는 고유한 특성을 가지는 관리 대상 종류를 선언한 것이고. 관리 대상은 네트워크 장비 뿐만 아니라 데몬이나 지역, 부서등과 같은 추상적인 대상이 포함되며 이는 객체(Object)를 의미한다. 또한. 상속(Inheritance) 개념을 도입하여 중복요소를 없앴으며, 클래스의 메소드(Method)에 관리 대상을 처리할 수 있는 기능을 정의하였다. 기능 정의에는 SNMP와 TELNET. ICMP등을 내부적으로 이용하여 구현된 스크립트(Script)를 이용하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.479-484
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• 2000

웹 기반 3차원 가상환경에서 내부 객체들간의 다양한 상호작용 기능은 가상환경이 제시하는 현실세계와의 유사성 및 참여자의 몰입감 정도를 판단하는 기준으로서 현재 좀 더 많은 연구가 필요한 분야이다. 특히 사용자를 대신하는 아바타의 다양한 행위표현과 관련하여 얼마나 이를 실세계의 개념에 가깝고 자연스럽게 지원하는지의 여부는 가상환경이 제공하는 사실감에 절대적인 영향을 데치게 된다. 본 논문에서는 아바타를 포함한 가상환경 내의 다양한 객체들을 그 특징에 따라 분류하고 이들간의 상호작용 및 행위의 유형물 정의한다. 또한 본 논문의 개념에 기반 한 가상환경시스템을 실제 구축하여 제안하는 상호작용모델에 대한 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.259-261
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• 2001

가상환경을 구축하는 있어 상황은 동적인 형태로 존재한다. 즉, 어떤 객체의 등장이나 소멸, 변화 혹은 서로 다른 두 객체간의 관계에서 상황은 형성된다. 또한, 이런 상황은 시간의 흐름에 따라서 구성하는 에이전트의 행동에 의해 바꾸어 질 수 있는데, 이러한 상황은 어떠한 형태로 가상세계를 구성하며, 에이전트에 인식되어 질 것이다. 만약 에이전트의 행동에 의해 만들어지는 상황이 다른 어떤 객체에게 있어 예측할 수 없었던 상황이라면, 기존의 스크립트 기반 시스템에서는 어떻게 될 것인가\ulcorner 본 연구에서는 이런 각각의 상황을 이벤트의 구성으로 표현함과 동시에 등장 에이전트의 구성된 상황에 대한 인식과 에이전트의 내부환경요소 즉 감정요소를 도입함으로써 발생 상황에 능동적으로 대처하는 시스템에 대한 환경을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.137-138
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• 2011

최근 깊이센서가 컴퓨터비전 등의 영상처리 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 깊이센서에서 생성된 깊이맵의 해상도가 낮기 때문에 고해상도로 상향변환이 필요하다. 현재까지 저해상도의 깊이맵을 고해상도의 깊이맵으로 변환하는 방법들이 많이 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 객체의 에지 개선에만 국한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 객체의 에지 뿐만아니라, 객체의 내부를 개선하는 방법을 제안한다. 제안방법은 기존에서 활용되어 온 보간법들에 고주파 성분을 적용하여 개선된 고해상도 깊이맵을 얻는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1381-1384
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• 2000

본 논문에서는 최근 객체지향 설계에 많이 사용되고 있는 객체지향 다이아그램들의 일관성과 완전성을 해결하기 위하여 [1]에서 제공된 일관성과 완전성 규칙들을 기반으로 다이아그램들을 검증할 수 있는 검증 모델을 프레임을 이용하여 설계하였다. 본 논문에서는 프레임을 이용한 설계 과정을 보이기 위하여 다이아그램의 일관성과 완전성을 검증할 수 있는 검증 모델에 대한 각 다이아그램을 대상으로 정보를 유도하였고 유도된 정보를 기반으로 검증에 기초가 되는 공통 내부 표현을 프레임을 이용하여 설계하는 과정을 제시하였다. 설계된 검증 모델은 다양한 객체지향 다이아그램에 대하여 적용이 가능하며 기존의 다이아그래밍 도구와도 결합이 가능하도록 구성되어 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.465-468
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• 2018

현재 사용되고 있는 보편적인 이미지 편집 방식은 이미지 내부 일부 영역을 선택 및 추출하는 방식으로 객체를 배경과 분리한다. 객체가 분리되는 과정에서 객체가 있었던 곳에서는 빈 영역이 발생하게 되는데, 이 문제를 해결하기 위해 인접한 영역을 가져와서 채우거나, 딥러닝을 적용하여 유사한 이미지로 채우는 방식이 가장 보편적이다. 그러나 이러한 방식은 배경에서 유실된 부분을 인공적인 방법으로 채우기 때문에 완벽하게 복원하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 미리 해당 이미지에 대한 3 차원 정보를 가공 및 저장함으로써 편집으로 인해 유실되는 부분을 3 차원 정보로 부터 복구할 수 있는 아이디어를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.584-586
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• 1999

소프트웨어 개발 시 기존 전문가들의 개발 경험을 재사용하는 작업은 개발 기간의 단축 및 비용의 절감의 효과를 가져올 수 있다. 이러한 재사용에 관련된 연구는 소프트웨어공학 분야에서 계속되어 그 하나로 객체지향 프레임워크를 들 수 있다. 객체지향 프레임워크는 검증된 소프트웨어 재사용 부품으로 특정 도메인에 대한 비즈니스 로직을 재사용할 수 있도록 구현된다. 프레임워크 내부에는 재사용되는 로직이 포함되어 있으며 프레임워크 사용자에 의해 커스터마이징 될 모듈을 정의하고 있다. 프레임워크 사용자는 프레임워크를 기반으로 어플리케이션을 개발함으로써 처음부터 개발을 시작하지 않으며 기 개발자들의 경험을 재사용하게 된다. 본 논문에서는 근래 크게 대두되고 있는 가상상점 도메인에 대한 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서 제시하는 가사상점 프레임워크는 제인 프레임워크와 주문, 지불, 배달의 3개 서브프레임워크로 구성되며 각각의 프레임워크가 포함한 핫스팟, 제어흐름, 프레임워크 인터페이스를 중심으로 프레임워크의 구성요소 및 설계, 구현에 관한 사항을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.989-992
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• 2010

리팩토링은 시스템의 기능 변경 없이 코드 구조를 재조정하여 가독성을 높이고 유지보수성을 향상하기 위함이다. 기존의 어스팩트 리팩토링은 프로그램의 특정 부분을 어스팩트로 정의하여 리팩토링하거나 구현된 어스팩트 명세를 재구성하는 방식으로, 객체지향 프로그램에 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문은 객체지향 리팩토링에 어스팩트 개념을 적용하기 위한 구체화된 접근방법을 제시하는 것이 목적이며 이를 위해 프로그램 의존성 그래프를 이용한다. 리팩토링의 주요 어스팩트인 중복 코드는 프로그램 의존 그래프에서 노드 사이의 순서관계를 비교하여, 리팩토링을 위한 어스팩트 후보로 변환하며 이를 근거로 재조합 함으로써 캡슐화된 객체 내부의 리팩토링 요소를 편리하게 처리할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.311-312
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기반 욕창 감지를 위한 욕창 객체 탐지를 연구한다. 객체 탐지 딥러닝 기법으로 RCNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO 등 다양한 기법이 존재하며, 각 모델의 특징 또한 다르다. 욕창은 단계별로 피부, 조직에 손상의 정도가 다르다. 낮은 단계의 경우 일반적인 피부색과 유사하게 나타나며, 높은 단계의 경우 근육, 뼈, 지지 조직 등의 괴사로 인해 삼출물 또는 괴사조직이 나타난다. 논문에서는 One-Stage Detection 기법인 YOLO를 기반으로 욕창 이미지 내부에서 욕창 탐지를 진행한다. 현재 보유하고 있는 이미지 데이터 수가 많지 않아 데이터 증강기법을 통해 데이터를 증강하여 학습에 활용하였다.