• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.173-178
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• 2019

Recently, the types and amount of data generated, collected, and measured in IoT such as smart home, security, and factory are increasing. The technologies for IoT service include sensor devices to measure desired data, embedded software to control the devices such as signal processing, wireless network protocol to transmit and receive the measured data, and big data and AI-based analysis. In this paper, we focused on developing a gateway for interfacing heterogeneous sensor network protocols that are used in various IoT devices and propose a heterogeneous network interface IoT gateway. We utilized a OpenWrt-based wireless routers and used 6LoWAN stack for IP-based communication via BLE and IEEE 802.15.4 adapters. We developed a software to convert Z-Wave and LoRa packets into IP packet using our Python-based middleware. We expect the IoT gateway to be used as an effective device for collecting IoT big data.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.6
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• pp.119-124
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• 2023

Deep learning has recently demonstrated conspicuous efficacy across diverse domains than traditional machine learning techniques, as the most popular approach for pattern recognition. The classification problems for tabular data, however, are remain for the area of traditional machine learning. This paper introduces a novel network module designed to tabular data into high-dimensional tensors. The module is integrated into conventional deep learning networks and subsequently applied to the classification of structured data. The proposed method undergoes training and validation on four datasets, culminating in an average accuracy of 90.22%. Notably, this performance surpasses that of the contemporary deep learning model, TabNet, by 2.55%p. The proposed approach acquires significance by virtue of its capacity to harness diverse network architectures, renowned for their superior performance in the domain of computer vision, for the analysis of tabular data.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.825-828
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• 2007

오늘날 영상정보는 여러 분야에 있어 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 다량의 정보를 가진 영상 신호의 효율적인 전송이나 저장에는 많은 제약이 따르게 되므로 고속의 영상 압축 관련 기술의 개발은 필수적이다. 본 논문은 JPEG에서 표준규격으로 채택하고 있는 DCT 및 양자화의 하드웨어에 적합한 고속연산 알고리즘을 연구하였고, JPEG 인코더에 적용 가능한 효율적인 회로 구조를 설계하였다. 연구된 DCT 및 양자화 모듈을 VHDL언어로 설계 및 합성하였으며 설계된 모듈은 영상 압축의 고속데이터 처리에 응용 가능하다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.5
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• pp.661-667
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• 2010

A lot of existence e-learning are connected SCORM and LMS. And u-learning was researching as one of the new trend. But there are few research paper to connect the existing SCORM and LMS. In this paper, we proposed u-learning framework with connect the SCORM and LMS. And we used the mobile equipment transform module and learning object reconstruction module to apply each different characteristics of mobile equipment. Especially, information of the mobile equipment was stored and managed using the meta-data of the equipment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.265-268
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• 2022

Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 부호화기의 세그먼트 정제(Refining segmentation) 과정은 3D 세그먼트를 2D 패치 데이터로 효율적으로 변환하기 위한 V-PCC 부호화기의 핵심 파트이지만, 많은 연산량을 필요로 하는 모듈이다. 때문에 이미 TMC2 에 Fast Grid-based refine segmentation 과정이 구현되어 있으나, 아직도 세그먼트 정제 기술의 연산량은 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 현재 TMC2 에 구현되어 있는 Fast Gridbased Refine Segmentation 을 살펴보고, 복셀(Voxel) 타입에 따른 특성에 맞춰 두 가지 조건을 추가하는 고속화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 압축성능(BD-BR)은 TMC2 와 거의 차이를 보이지 않았지만, 모듈 단위 평균 10% 연산량이 절감되는 것을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.39-43
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• 2023

자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.29 no.2
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• pp.253-261
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• 2013

Current surveying and spatial information technology incorporates information and communication technology and is user friendly. However, it is not convenient to use in the field because a connection to a computer, such as a laptop, tablet PC, or desktop PC, is needed to obtain the survey results and the coordinates of the surveyed points. To solve this problem, we developed an app that can display surveyed data on a map and the current survey results through a connection between a total station and smartphone using a Bluetooth wireless communication device. The app allows users to perform field work simultaneously with office work in the field, because it consists of Bluetooth, closed traverse survey, current status survey, and coordinate conversion modules. The proposed app should increase user convenience and the operational capability of the total station in the field.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.37-39
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• 2006

최근 지상파 DMB 방송이 실시됨에 따라 이를 이용한 교통여행정보(Traffic and Travel Information, TTI)제공에 대한 관심이 증대되고 있고, 현재 DMB 방송을 통한 TPEG(Transport Protocol Experts Group) TTI 데이터 시범 서비스 실시 중에 있다. 본 논문에서는 DMB 방송의 수신 뿐만 아니라 TPEG TTI 데이터를 수신하고 이를 기존의 네비게이션 서비스와 연동하여 처리할 수 있는 DMB 방송 및 TPEG 수신 소프트웨어 디코더를 개발한다. 개발되는 디코더는 DMB가 제공하는 오디오 및 비디오 방송을 수신하면서 TPEG TTI 데이터를 GPS/GIS 모듈과 연동 처리하여 사용자에게 동적인 위치기반 네비게이션 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.113-116
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• 2002

PACS는 의학용 영상 정보의 저장, 판독 및 검색 기능 등의 수행을 통합적으로 처리하는 시스템을 말한다. 그 중 방사선 검사 곁과를 디지털 이미지로 변환하여 대용량 기억장치에 저장시키는데 기에 따른 저장장치의 비용증가와 데이터의 효율적인 관리가 필요하게 되었다. 따라서 의료 영상 데이터의 효율적인 이동을 위한 이미지 저장 시스템의 모듈을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.180-183
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• 2011

본 논문에서는 진단 검사 의학 분야에서 통계적 지식이나 도구사용능력이 부족한 임상의학자들을 위해 개발된 통계적 데이터 분석 시스템을 소개한다. 개발된 시스템은 질병진단에 필요한 다중 바이오마커 데이터를 Luminex장비를 통하여 측정한 후, 분석이 용이한 형태로 변환하는 시각화 기술과 데이터에 내재된 패턴을 찾아내어 유용한 지식을 생성하는 데이터 마이닝 기술을 포함한다. 주요 모듈로는 마커선택, 데이터 시각화, 마커 평가 모듈로 구성되며 MATLAB을 기반으로 개발되었다.