• Title/Summary/Keyword: 대학정보시스템

Search Result 1,872, Processing Time 0.031 seconds

A NOVEL VISUAL ATTENTION SEARCHING SYSTEM ADAPTED ON VARIOUS MOTION OF RECT SIZE (다양한 움직임 영역의 크기에 적응적인 시각 주의 탐색 시스템)

  • Choi, Byung Geun;Cheoi, Kyung Joo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2010.11a
    • /
    • pp.580-583
    • /
    • 2010
  • 본 논문에서는 동영상을 대상으로 하는 시각 주의 탐색에 대한 새로운 시스템에 대하여 설명한다. 제안하는 시스템은 기존의 공간 주의 모델에 새로운 시간 특징 추출 모듈을 추가함으로써 색상 및 명암, 형태, 방위와 같은 공간 특징 외에 움직임과 같은 시간 특징을 추가로 사용한 시각주의 탐색 모델이다. 기존 시스템과 가장 큰 차이점으로 공간 특징의 가중치 결합 방법과 움직임 특징 추출방법, 공간과 시간 특징 간 결합방법에 있다. 시스템의 성능평가를 위하여 다양한 환경의 영상을 대상으로 실험하였고 제안하는 시스템은 영상에서 사람이 시각적으로 중요하게 인지하는 영역과 부합되는 결과를 보였다.

The Security Improvement of Mobile Office System through the USIM-based User Authentication (USIM 기반 사용자 인증을 응용한 모바일 오피스 시스템의 안전성 향상 방안)

  • Jhee, Eun-Wha;Lee, Sang-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2011.04a
    • /
    • pp.982-985
    • /
    • 2011
  • 스마트폰 시장의 규모가 급속하게 확장됨에 따라 모바일에서 다양한 서비스가 제공되면서 기업의 측면에서는 스마트워크 환경에서의 모바일 오피스 시스템 도입 요구가 커지고 있다. 그러나 스마트폰의 이동적 개방성의 특성은 기업 정보의 접근 및 유출의 위험성을 갖고 있어 이에 대한 시스템 구성에서의 보안 및 안전성 확보가 필요하다. 본 논문에서는 USIM을 이용하여 모바일 오피스 사용의 정당한 권한이 있는 사용자임을 등록 및 인증 후 안전한 서비스 사용이 가능하도록 모바일 오피스 시스템을 설계하고 분석한다. 제안 시스템은 모바일 오피스의 시스템 구성 요소 간의 안전한 통신 상태를 보장함으로써 기업 정보의 사용에 있어 보안성을 효과적으로 제공한다.

Development of IoT based Fishbowl Management System (IoT 어항 관리 시스템 개발)

  • Choi, Hyo Hyun;Koo, HyeonMo
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2020.01a
    • /
    • pp.173-174
    • /
    • 2020
  • 본 논문에서는 IoT(Internet of Things)와 릴레이(Relay)를 활용한 어항관리 시스템을 개발하였다. 기존의 어항관리시스템(Fishbowl Management System)은 가격이 높거나, 호환성이 떨어지기 때문에 개인이 도입하기에는 어려운 점이 있었다. 본 논문에서 제시하는 어항관리 시스템은 이러한 기존 시스템들의 단점을 극복하고 더 효율적인 어항 운영을 위한 대안으로서 제시된다. 가격이 낮은 미니컴퓨터와 웹 서버, 그리고 릴레이를 이용하여 장치를 제어함으로써 호환성 부족의 문제를 개선하여 어항에 사용되는 장치의 제약을 줄였다. 또한 웹 서버와 외부 데이터베이스 서버를 두어 어항의 상태를 관리, 기록할 수 있어서 어항 운영의 안정성을 높였다.

  • PDF

전문대학과 4년제 대학간의 학사관리시스템 개발 및 운여에 관한 비교연구

  • 김영문;유상진
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
    • /
    • v.2 no.1
    • /
    • pp.125-142
    • /
    • 1997
  • 본 논문은 전국전문대학과 4년제 대학간의 학사관리시스템 개발 및 운영에 있어서의 차이에 대하여 실증적으로 조사하고, 비교분석하는 데 그 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 효과적으로 달성하기위하여 첫째로 학사관리시스템의 이론적 배경에 대하여 간략하게 언급하였다. 둘째, 연구방법으로 (1) 조사대상, (2) 자료의 수집방법 그리고(3) 자료의 분석방법에 대하여 논하였다. 셋째, 연구가설로서 (1) 연구가설의 설정, (2) 변수의조작적 정의 및 측정에 대하여 구체적으로 언급하였다. 넷째, 전문대학과 4년제 대학간에 있어서 학사관리시스템 추진부서의 현황, (3) 하드웨어와 소프트웨어의 보유 및 확보현황, 그리고 94) 학사관리시스템 개발의 성과로 세분하여 통계적으로 분석하고 가설들을 검정하였다. 끝으로, 본 연구를 요약하고, 연구의 한계 및 향후 연구방향에 대하여 언급하였다.

Manual Control Autonomous Driving Learning using Neural Network Mode (신경망 모델을 이용한 수동 제어 자율주행 학습)

  • Lee, Se-Hoon;Kang, Gun-Ha;Cho, Jae-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2019.01a
    • /
    • pp.261-262
    • /
    • 2019
  • 본 논문에서는 신경망 모델에 키보드를 통한 주행 학습을 이용하여 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주어진 트랙에서 키보드의 방향키를 통해 전진, 후진 등 5가지의 상태로 RC카를 수동 제어하고, 제어시 카메라를 통해 얻어진 이미지를 저장해, 키 제어 데이터와 이미지 데이터를 학습시켜서 자율 주행을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

  • PDF

Accident Detection System in Tunnel using CCTV (CCTV를 이용한 터널내 사고감지 시스템)

  • Lee, Se-Hoon;Lee, Seung-Yeob;Noh, Yeong-Hun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2021.07a
    • /
    • pp.3-4
    • /
    • 2021
  • 폐쇄된 터널 내부에서는 사고가 일어날 경우 외부에서는 터널 내 상황을 알 수가 없어 경미한 사고라 하더라도 대형 후속 2차 사고로 이어질 가능성이 크다. 또한영상탐지로사고 상황의 오검출을 줄이기 위해서, 본 연구에서는기존의 많은 CNN 모델 중 보유한 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하는 과정에서 가장 좋은 성능을 보인 VGG16 모델을 전이학습 시키고 fully connected layer의 일부 layer에 Dropout을 적용시켜 Overfitting을일부방지하는 CNN 모델을 생성한 뒤Yolo를 이용한 영상 내 객체인식, OpenCV를 이용한 영상 프레임 내에서 객체의ROI를 추출하고이를 CNN 모델과 비교하여오검출을 줄이면서 사고를 검출하는 시스템을 제안하였다.

  • PDF

Coding Helper for Python Beginners based on the Large Language Model(LLM) (대규모 언어 모델(LLM) 기반의 파이썬 입문자를 위한 코딩 도우미)

  • Se-Hoon Lee;Jeong-Bin Choi;Yong-Tae Baek;Sun-Ho Yoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2023.07a
    • /
    • pp.389-390
    • /
    • 2023
  • 본 논문에서는 파이썬 코딩 플랫폼에서의 LLM(Large Language Models)을 로직 및 문법 에러 확인, 디버깅 도구로 활용할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 코딩 플랫폼에서 작성한 파이썬 코드와 함께 발생한 에러 문구 및 프롬프트를 LLM 모델에 입력함으로써 로직(문법) 에러를 식별하고 디버깅에 활용할 수 있다. 특히, 입문자를 고려해 프롬프트를 제한하여 사용의 편의성을 높인다. 이를 통해 파이썬 코딩 교육에서 입문자들의 학습 과정을 원활하게 진행할 수 있으며, 파이썬 코딩에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있다.

  • PDF