• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1207-1208
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• 2007

현재 GPS 데이터는 항공기 운항과 선박운항, 해양활동 및 육상 운송수단 등의 광범위한 분야에서 사용 중이다. 본 논문은 이 데이터를 시간과 장소에 제약 없이 시뮬레이터를 통하여 얻을 수 있도록 하였으며, 시뮬레이터를 통하여 발생한 GPS 데이터는 현재 상용화된 GPS 수신기의 신호와 동일하다. 또한 GPS 데이터는 GPS 국제 표준 데이터인 NMEA-0183의 위치정보 프로토콜을 사용하였으며, 데이터 분석을 위한 NMEA 프로토콜의 취득은 상용 GPS 모듈을 주행 중인 실제 차량에 탑재해 취득하였으며, 신호취득에는 RS232C통신 인터페이스를 사용하였다. 시뮬레이터의 프로그래밍은 GUI 기반의 윈도우즈 응용프로그램을 사용하여 누구나 간단한 조작만으로 차량의 위치와 속도 등의 변경이 가능하도록 구현하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.2 no.4
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• pp.8-12
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• 1997

TV 프로그램 예약녹화 시스템은 시청자가 화면에 나타나는 프로그램 안내를 보고 간편한 리모콘의 조작만으로 예약설정을 하면. 부재중에도 정확한 예약녹화를 할 수 있는 방식이다. 이 방식은 방송국의 시간 변경이나 프로그램 변경시에도 정확하게 녹화가 되며 현재일로부터 최대 4주까지의 프로그램 데이터를 각 채널별로 운영할 수 있다. 방송 3사와 가전 4사가 공동규격을 정하고 개발한 이 방식은 한국형 예약녹화 시스템(Korean Broadcasting Program System KBPS)이라 명명되었다

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.173-173
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• 2017

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.346-354
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• 2010

T-DMB is using MPEG-4 BIFS standard format for broadcasting interactive data service. BIFS enables us to represent contents as a scene which consists of various objects such as AV, image, graphic, and text. It also enables us to control objects by using user interaction. BIFS was designed to be adapted to multimedia systems with various input devices. Today, however, we are in lack of considering about mobile device with restricted input unit. The problem is that a consistent user control of interactive data contents is not possible due to the limitations of input units in T-DMB terminals. To solve the problem, we defined KeyNavigator node that provides a means to select or navigate objects (like menu) in BIFS contents by arrow keys and enter key of mobile terminal. By using KeyNavigater node, not only BIFS contents providers can make BIFS contents as they want, but also users can get a way to control BIFS contents consistently and easily.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.139-142
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• 2006

본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.3 no.2
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• pp.1-8
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• 2008

We introduce VRSMS(VR-based sensor management system) which is the visualization system of micro-scale air quality monitoring system Airscope[3]. By adopting VR-based visualization method, casual users can get insight of air quality data intuitively. Users can also manipulate sensors in VR space to get specific data they needed. For adaptive visualization, we separated visualization and interaction methods from air quality data. By separation, we can get consistent way for data access so new visualization and interaction methods are easily attached. As one of the adaptive visualization method, we constructed large display system which consists of several small displays. This system can provide accessibility for air quality data to people one public space.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.85.1-90
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• 1998

일반적으로 DBMS를 통해 데이터를 조회할 경우 C++이나 델파이와 같은 별도의 클라이언트 프로그램이 필요하고, 이종의 운영체제에서 작동될 경우나 클라이언트 수가 많을 경우에 운영체제에 따라 특정 클라이언트를 일일이 개발해야 할뿐만 아니라 별도의 클라이언트 모듈을 설치해야 하는 단점이 있다. 이러한 상황에서 웹 환경하의 웹 브라우저를 이용하면 웹 서버에 데이터베이스를 조작하는 프로그램만 설치함으로써, 클라이언트에 별도의 작업을 가하지 않고 데이터를 조회할 수 있다. 본 논문에서는 웹과 데이터베이스를 연동방법중 Stored Procedure 어플리케이션 로직구현 방식을 이용하여 학사관리 시스템 중 성적관리와 수강관리 어플리케이션을 분석, 설계, 구현하였다. 웹과 데이터 베이스를 연동하여 사용할 때 발생할 수 있는, 스테이트의 단절은 사용자의 요구가 있을 경우 동적 데이터 베이스를 만들어 주미가 될 수 있는 데이터를 입력시켜다른 웹 DB 어플리케이션들이 작동할 때 마다 읽어들이게 함으로써 해결하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1190-1193
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• 2010

SOiVA는 양방향 동영상 서비스를 위한 TTA 정보통신 표준이다. SOiVA 서비스는 다양한 정보를 표현하기 위해 메타데이터를 이용하는데, 이 메타데이터에는 그 중요성 때문에 반드시 제 3자로부터 보호되어야 하는 내용이 포함되어 있다. 이 중 일부가 외부에 노출되거나 유실 조작될 경우 큰 문제를 야기할 수 있으므로 반드시 적합한 보안 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 전자서명과 암호화 등의 기술을 이용해 SOiVA 메타데이터 보안 시스템을 설계하고, 타당성을 검증하기 위해 시스템을 구현하고 예제메타데이터에 대하여 시험하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.2
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• pp.193-206
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• 2008

Medical diagnosis can be considered a classification task which classifies disease types from patient's condition data represented by a set of pre-defined attributes. This study proposes a hybrid genetic algorithm based classification method to develop classifiers for multidimensional pattern classification problems related with medical decision making. The classification problem can be solved by identifying separation boundaries which distinguish the various classes in the data pattern. The proposed method fits a finite number of regional agents to the data pattern by combining genetic algorithms and local adaptive operations. The local adaptive operations of an agent include expansion, avoidance and relocation, one of which is performed according to the agent's fitness value. The classifier system has been tested with well-known medical data sets from the UCI machine learning database, showing superior performance to other methods such as the nearest neighbor, decision tree, and neural networks.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.4
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• pp.462-473
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• 2018

Steganography is to hide information in a media data so naturally that the other users can not notice the existence of hidden information. Data encryption focuses on the complex encoding methods of information data in order to make it difficult to decode the information even though the other users notice the existence of information. On the other hand, steganography methods concentrate on natural hiding information into other media. Since the other users do not recognize the existence of hidden information, the information can be better protected. This paper introduces the concept of image steganography that an image information is concealed into another image (cover image), and proposes a new discrimination method of steganography. This paper explains the spatial methods with LSB manipulation and frequency methods using DCT coefficients. Finally, this paper proposes a new discrimination method of image steganography by inspecting that an image information is correctly decoded.