• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.10a
• /
• pp.1020-1022
• /
• 2018

본 연구에서는 여름철이면 찾아오는 우리나라 연근해 양식장의 이상기후 현상인 이상고온과 적조현상으로 인한 피해를 예방하고자 사전 탐색을 위한 모니터링 기술을 제안한다. 이에 필요한 환경정보 수집요소로는 수온, 산소포화도, 조도에 관한 정보수집이 있으며, 이를 위한 센서모듈을 설계하고, 측정된 센서 정보를 수집 전송하기 위한 데이터 통신과 수집된 정보의 저장 및 분석을 위한 서버측의 데이터관리 기술이 필요하다. 이러한 일련의 과정 절차를 통한 해양 이상조류 모니터링 시스템을 제안하였으며, 사업화 가능성을 타진하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.11a
• /
• pp.162-164
• /
• 2019

본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델 생성에 필요한 라벨링(Labeling)과정에서 사용자가 다양한 기능을 활용하여 효과적인 학습 데이터를 구성할 수 있는 GUI 프로그램을 구현했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬 기반의 GUI 모듈인 Tkinter 를 활용하여, 실시간으로 이미지 데이터를 수집할 수 있는 크롤링(Crawling)기능과 미리 학습된 Retinanet 을 통해 이미지 데이터를 인식함으로써 자동으로 주석(Annotation) 과정을 수행할 수 있는 기능을 구성했다. 또한, 수집한 이미지 데이터를 다양한 효과와 노이즈, 변형 등으로 Augmentation 기능을 추가함으로써, 사용자가 모델을 학습하기 위한 데이터 전처리 단계를 하나의 GUI 프로그램에서 수행할 수 있도록 했다. 또한 사용자가 직접 학습한 모델을 추정 모델(Inference Model)로 변환하여 프로그램에 입력할 수 있도록 설계한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.13 no.12
• /
• pp.9-18
• /
• 2013

In recent years, the demands of multimedia data in wireless sensor networks have been significantly increased for the high-quality environment monitoring applications that utilize sensor nodes to collect multimedia data. However, since the amount of multimedia data is very large, the network lifetime and network performance are significantly reduced due to excessive energy consumption on particular nodes. In this paper, we propose an energy-efficient dynamic area compression scheme in wireless multimedia sensor networks. The proposed scheme minimizes the energy consumption in the huge multimedia data transmission process by compression using the Chinese Remainder Theorem(CRT) and dynamic area detection and division algorithm. Our experimental results show that our proposed scheme improves the data compression ratio by about 37% and reduces the amount of transmitted data by about 56% over the existing scheme on average. In addition, the proposed scheme increases network lifetime by about 14% over the existing scheme on average.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.128-133
• /
• 2021

Currently, autonomous vehicle markets are commercializing a third-level autonomous vehicle, but there is a possibility that an accident may occur even during fully autonomous driving due to stability issues. In fact, autonomous vehicles have recorded 81 accidents. This is because, unlike level 3, autonomous vehicles after level 4 have to judge and respond to emergency situations by themselves. Therefore, this paper proposes a vehicle crisis detection system(VCDS) that collects and stores information outside the vehicle through CNN, and uses the stored information and vehicle sensor data to output the crisis situation of the vehicle as a number between 0 and 1. The VCDS consists of two modules. The vehicle external situation collection module collects surrounding vehicle and pedestrian data using a CNN-based neural network model. The vehicle crisis situation determination module detects a crisis situation in the vehicle by using the output of the vehicle external situation collection module and the vehicle internal sensor data. As a result of the experiment, the average operation time of VESCM was 55ms, R-CNN was 74ms, and CNN was 101ms. In particular, R-CNN shows similar computation time to VESCM when the number of pedestrians is small, but it takes more computation time than VESCM as the number of pedestrians increases. On average, VESCM had 25.68% faster computation time than R-CNN and 45.54% faster than CNN, and the accuracy of all three models did not decrease below 80% and showed high accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.238-241
• /
• 2019

In this paper, a "Vehicle Analysis System(VAS) using cloud and data mining" is proposed that store all the sensor data measured in the vehicle in the cloud, analyze the stored data using the classification model, and provide the analyzed data in real time to the driver's display. The VAS consists of two modules. First, Sensor Data Communication Module(SDCM) stores the sensor data measured in the vehicle in a table of the cloud server and transfers the stored data to the analysis module. Second, Sensor Data Analysis Module(SDAM) analyzes the received data using the genetic algorithm and provides analyzed result to the driver in real time. The VAS stores sensor data collected in the vehicle in the cloud server without accumulating it in the vehicle, and stored data is analyzed in the cloud server, so that the sensor data can be quickly and efficiently managed without overloading the vehicle. In addition, the information desired by the driver can be visualized on the display, thereby increasing the stability of the autonomous vehicle.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.261-264
• /
• 2006

지능형 차량정보 시스템은 21세기 교통체계로 기대를 모으고 있는 ITS(Intellligent Transport System)의 구축에 핵심이 되는 시스템이다. 이러한 시스템을 구현하기 위해서 종래의 네비게이션, 차량용 무선통신, 차량진단 등의 단일화된 시스템을 통합적으로 수행하며, 계측 또는 수집된 데이터를 분석하여 지능적으로 차량의 주행 상태를 분석 / 진단함으로써 차량에서의 안전한 운행과 운전자 및 승객들이 요구하는 정보 또는 다양한 서비스를 제공하기 위한 새로운 모듈의 개발이 절실히 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CAN(Controller Area Network) BUS을 이용한 차량의 상태수집 모듈과 능동 데이터베이스에 관해 기술하고 이를 통합하기 위한 임베디드 보드를 이용한 CAN BUS연계형 차량용 복합통신모듈의 프로토타입 H/W을 구성하여 실용화 가능성 및 유용성을 제시하고자 하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
• /
• v.44 no.9
• /
• pp.825-832
• /
• 2016

This paper describes the development of a data bus analyzer for use in avionics systems integration test. The data bus analyzer is equipped with MIL-STD-1553B, CAN and Ethernet interface cards which is incorporated in a majority of the avionics systems to accommodate a variety of interfaces. It has an individual hardware for a capture engine and a analyzing engine in order to perform the collection and the analysis of the bus data at the same time efficiently. It provides a data display function of the grid, 2-dimensional and 3-dimensional form to increase the data analysis efficiency. Verification of the data bus analyzer was carried out module unit testing and inter-module integration testing on the basis of the test procedures. Verification of interlocking requirement and usefulness of developed equipment was confirmed through an integration test result performed on a system integration laboratory of aircraft which is an actual testing environment.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.15-37
• /
• 2004

With the growth in the size of datasets, data mining has recently become an important research topic. Especially, interests about spatio-temporal data mining has been increased which is a method for analyzing massive spatio-temporal data collected from a wide variety of applications like GPS data, trajectory data of surveillance system and earth geographic data. In the former approaches, conventional clustering algorithms are applied as spatio-temporal data mining techniques without any modification. In this paper, we focused to SOM that is the most common clustering algorithm applied to clustering analysis in data mining wet and develop the spatio-temporal data mining module based on it. In addition, we analyzed the clustering results of developed SOM module and compare them with those of K-means and Agglomerative Hierarchical algorithm in the aspects of homogeneity, separation, separation, silhouette width and accuracy. We also developed specialized visualization module fur more accurate interpretation of mining result.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
• /
• 2003.10a
• /
• pp.60-60
• /
• 2003

과학위성 1호에는 원자외선 분광기를 포함한 다섯 개의 탑재체가 있다. MMS(Mass Memory System)는 이들 탑재체가 수집한 데이터를 대용량 메모리에 저장한 후 지상국으로 보내는 역할을 하며 우주방사선에 의한 메모리 데이터의 오류와 무선 채널을 통한 Downlink 상에서 발생하는 오류를 최소화하기 위해서 소프트웨어적으로 에러를 정정할 수 있는 Reed-Solomon Code를 사용 하였다. 탑재체의 데이터를 저장하기 위한 대용량 메모리는 총 2Gbits로써 8M SRAM, 64M SDRAM, 256M SDRAM의 세 가지로 구성되어 있으며 메모리 여러 개를 하나의 모듈로 만들고 이 모듈이 층으로 쌓여서 MMS에 탑재되어 있다. SRAM에 비해서 집적도가 매우 높은 SDRAM은 공간을 적게 차지하는 장점은 있지만 우주용이 아니므로 그 안정성을 보장할 수 없으므로 우리별 3호에서 성능이 입증된 SRAM과 같이 탑재되었다. 본 연구에서는 MMS의 구조, 동작모드, Spec 및 연구 개발 내용을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.434-437
• /
• 2017

웹툰은 플랫폼 별 웹툰 데이터가 매우 다양하기 때문에, 데이터 수집이 용이하여 추천 시스템에 적합하다. 반대로 사용자들은 너무 많은 웹툰이 있어 자신에게 맞고 즐길 수 있는 웹툰을 일일이 찾아보기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 불편함을 해소하고자 웹툰 데이터를 기반으로 Node.js Async 모듈을 사용하여 비동기적 웹툰 추천 시스템을 개발하고자 한다.