• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.407-408
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• 2009

fNIRS(functional Near Infrared Spectroscopy)는 비침습형 뇌기능 분석 시스템으로 뇌활성화 시 옥시 헤모글로빈(oxy-hemoglobin)과 디옥시헤모글로빈(deoxy-hemoglobin) 변화량을 측정할 수 있는 장치이다. 본 논문에서는 뇌기능 분석 장치인 fNIRS를 이용하여 피험자가 컴퓨터 게임 중에 어떤 뇌활성화 패턴을 보이는지를 실험하였다. 컴퓨터 게임 주의 및 집중 시 뇌의 전두엽(Frontal Lobe) 영역이 활성화 및 변화되는 것을 실험결과로 확인하였다. 그리고 게임 중 다른 사람이 피험자에게 개입을 하였을 때 전두엽의 활성화 영역이 다른 패턴을 보이는 것을 실험결과로 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.522-525
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• 2008

자동차 전장화와 더불어 텔레매틱스의 IT적인 기술 또한 많은 발전을 거듭하고 있다. 텔레매틱스 서버스는 크게 정보서비스와 진단 서비스의 형태를 지난다. 단순한 텔레매틱스의 개인 정보 서비스를 벗어나 원격진단 및 충돌방지 등 안전운전 서비스를 위한 자동차 관련 기술의 중요성이 더욱 부각되어지고 있다. 이에 본 논문에서는 OMA DM 프로토콜을 기반으로 하여 AUTOSAR 표준에 맞추어진 자동차 플랫폼에 AMI-C 표준에 맞추어진 텔레매틱스 서비스인 원격 차량관리 시스템을 제시하고자 한다.

• 레드리본
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• 통권75호
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• pp.25-27
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• 2007

글을 시작하기 전에 본인은 <대한에이즈예방협회 대구경북지회 56일째 인턴사원 정소영>임을 밝히며, 지금부터 우리 지회가 잘 돌아가는 이유 3가지를 펴 놓고자 하니. 모두들 눈 쫑긋 가슴 쫑긋 하시길.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.13-21
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• 2000

본 연구는 대구, 경북 소재 전문대학의 경영정보학관련 학과의 현황과 교과과정을 분석하였다.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제35권4호
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• pp.28-41
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• 2022

• 자동차안전학회지
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• 제13권2호
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• pp.35-41
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• 2021

In this study, improved path tracking control algorithm based on pure pursuit algorithm is newly proposed by using improved lane detection algorithm through real time post-processing with interpolation methodology. Since the original pure pursuit works well only at speeds below 20 km/h, the look-ahead distance is implemented as a sigmoid function to work well at an average speed of 45 km/h to improve tracking performance. In addition, a smoothing filter was added to reduce the steering angle vibration of the original algorithm, and the stability of the steering angle was improved. The post-processing algorithm presented has implemented more robust lane recognition system using real-time pre/post processing method with deep learning and estimated interpolation. Real time processing is more cost-effective than the method using lots of computing resources and building abundant datasets for improving the performance of deep learning networks. Therefore, this paper also presents improved lane detection performance by using the final results with naive computer vision codes and pre/post processing. Firstly, the pre-processing was newly designed for real-time processing and robust recognition performance of augmentation. Secondly, the post-processing was designed to detect lanes by receiving the segmentation results based on the estimated interpolation in consideration of the properties of the continuous lanes. Consequently, experimental results by utilizing driving guidance line information from processing parts show that the improved lane detection algorithm is effective to minimize the lateral offset error in the diverse maneuvering roads.

• 자동차안전학회지
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• 제15권2호
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• pp.42-48
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• 2023

In recent years, automated vehicles have garnered attention in the multidisciplinary research field, promising increased safety on the road and new opportunities for passengers. High-Definition (HD) maps have been in development for many years as they offer roadmaps with inch-perfect accuracy and high environmental fidelity, containing precise information about pedestrian crossings, traffic lights/signs, barriers, and more. Demonstrating autonomous driving requires verification of driving on actual roads, but this can be challenging, time-consuming, and costly. To overcome these obstacles, creating HD maps of real roads in a simulation and conducting virtual driving has become an alternative solution. However, existing HD maps using high-precision data are expensive and time-consuming to build, which limits their verification in various environments and on different roads. Thus, it is challenging to demonstrate autonomous driving on anything other than extremely limited roads and environments. In this paper, we propose a new and simple method for implementing HD maps that are more accessible for autonomous driving demonstrations. Our HD map combines the CARLA simulator and OpenStreetMap (OSM) data, which are both open-source, allowing for the creation of HD maps containing high-accuracy road information globally with minimal dependence. Our results show that our easily accessible HD map has an accuracy of 98.28% for longitudinal length on straight roads and 98.42% on curved roads. Moreover, the accuracy for the lateral direction for the road width represented 100% compared to the manual method reflected with the exact road data. The proposed method can contribute to the advancement of autonomous driving and enable its demonstration in diverse environments and on various roads.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.181-182
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• 2009

본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 근거리 무선 네트워크를 이용하여 다중 이동 로봇을 사용자 휴대 단말을 이용하여 실시간으로 편리하게 제어하기 위한 플랫폼을 설계하고 그 기본기능을 검증한다. 제안한 원격제어 플랫폼은 IEEE 802.15.4a 기반의 최초의 원격제어 플랫폼으로서 그 의의를 가지며, 자동 스페이싱(auto-spacing)을 기반한 다중 로봇 그룹이동과 IEEE 802.15.4a의 거리측정 기능과 초음파 및 자이로센서를 이용한 상대각측정 기능을 이용한 협동위치인식(cooperative localization) 기능을 제공하는데 기존 기법들과의 차별성이 존재한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.197-206
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• 2021

이 연구는 대구·경북 대학들이 지역신문에 게재한 광고들을 대상으로 게재 구조와 메시지를 살펴보았다. 2020년 7월 1일부터 1차 수시모집기간 이전인 9월 22일까지 지역신문과 한국대학신문에 게재된 지역 대학의 신문광고를 전수 조사하였다. 그 결과, 대학들은 매일신문, 영남일보, 경북일보, 대구일보, 대구신문 등의 순서로 광고 게재를 선호하였다. 이를 지역단위로 나누어 다시 분석해보니, 대학들은 대구와 포항 지역에 소재한 신문을 선호하였다. 둘째, 산학협력과 대학기본역량진단 그리고 특성화 관련 단어들이 광고 메시지의 상위에 등장하였다. 이를 4년제와 2, 3년제로 나누어 분석한 결과, 4년제는 중장기 발전계획을 드러낸 소구가 더 자주 등장하였다. 반면 2, 3년제 대학은 가시적인 성과를 강조한 소구를 빈번하게 사용하였다. 이 연구에서는 대구·경북을 중심으로 광고를 통해 대학과 신문의 관계를 파악하고, 급변하는 환경 속에 발맞춰 변화한 대학 광고의 메시지를 분석했다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권3호
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• pp.105-115
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• 2019

Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. The technological improvements for traditional brain tumor surgeries have always been a focus to improve the precision of surgery and release the potential of the technology in this important area of the body. The need for precision during brain tumor surgery has led to an increase in Robotic-assisted surgeries (RAS). One of the challenges to the widespread acceptance of RAS in the neurosurgery is to recognize invisible tumor accurately. Therefore, it is important to detect brain tumor size and location because surgeon tries to remove as much tumor as possible. In this paper, we proposed brain tumor detection procedures for MRI (Magnetic Resonance Imaging) system. A method of automatic brain tumor detection is needed to accurately target the location of the lesion during brain tumor surgery and to report the location and size of the lesion. In the qualitative assessment, the proposed method showed better results than those obtained with other brain tumor detection methods. Comparisons among all assessment criteria indicated that the proposed method was significantly superior to the threshold method with respect to all assessment criteria. The proposed method was effective for detecting brain tumor.