• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.161-164
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• 2016

컴퓨팅 사고력이나 프로그래밍 체험 및 교육 기회 부족 등으로 인한 자신감 결여와 같은 컴퓨터 학습에 대한 부정적인 태도는 다양한 전공의 예비교사들이 현장에서 소프트웨어를 융합한 교육을 시도하는데 장애요인이 될 수 있다. 안타깝게도 현재까지의 교사양성 교육에서는 ICT 소양 위주의 컴퓨터 교양 교육 외에는 컴퓨팅 사고력이나 소프트웨어 교육에 대해 체험할 수 있는 교육내용이 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 해결점을 찾아보고자, 예비교사의 교양 과정에 투입 가능한 컴퓨팅 사고력 기반의 웹 프로그래밍 수업 프로그램을 설계하여, 이를 컴퓨터교육 비전공 예비교사의 교육현장에 기존 ICT소양 위주의 수업내용과 비교하여 투입한 뒤, 수업을 통한 컴퓨터 학습태도의 변화 양상을 관찰하기 위한 기초연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.211-213
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• 2019

This paper proposes an image detection method, which can detect images regardless of the location and the direction of an image, required for automatic inspection based on machine vision technologies. A cable harness is considered in this paper as an inspection object, and implementation results of a technology of being applicable to a real cable harness production process is presented.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1171-1172
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• 2023

자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2171-2179
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• 2010

Currently, advanced countries are absorbed in vision research related to 'Technology Convergence', which is a 21 century Megatrend. They establish Technology Convergence strategy based on information and communication technology (ICT), and vision research that utilizes the scenario method is actively progressing. In this paper, scenario-based vision research case study using WWRF (Wireless World Research Forum), AmI (Ambient Intelligence), and mITF (mobile IT Forum) is conducted. The proposed 'engineering scenario method' is based on the case study results. Therefore, a future strategy study using the proposed scenario-based method is analyzed. The 'engineering scenario method' can provide a new direction in vision strategy research.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.140-143
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• 2012

사람간의 상호작용에서 손은 중요한 역할을 담당하고 있기 때문에, 사람과 컴퓨터 사이의 인터페이스에 관한 연구에서 역시 손을 이용한 자연스러운 상호작용은 중요한 화두 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 손 기반 인터페이스를 위한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비전 기반의 방법을 이용하기 때문에 사용자의 몰입을 방해할 수 있는 마커 혹은 센서의 부착을 요구하지 않으며, 간단하지만 효과적인 방법을 사용함으로써 실시간 연산을 보장한다. 또한 사용자의 양 손을 추적하고 손의 모양을 인식함으로써, 보다 자연스러운 양손 기반의 상호작용을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.637-639
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• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.62 no.2
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• pp.235-255
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• 2010

The successful practicum should be based on the systematic supervision and the supervision will be provided by the cooperation and liason between school and field. This study intended to explore the perception of faculty field liasons about the contents of supervision. As a result of using the Q methodology, the percetion on supervison was categorized into three types : "focusing on attitude and mind of social worker", "focusing on knowledge and self-awareness" and "focusing on practice skills for intervention". According to these results, discussions and implications for social work education and practice were suggested.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.4
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• pp.267-277
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• 2019

Photogrammetry and computer vision are identical in determining the three-dimensional coordinates of images taken with a camera, but the two fields are not directly compatible with each other due to differences in camera lens distortion modeling methods and camera coordinate systems. In general, data processing of drone images is performed by bundle block adjustments using computer vision-based software, and then the plotting of the image is performed by photogrammetry-based software for mapping. In this case, we are faced with the problem of converting the model of camera lens distortions into the formula used in photogrammetry. Therefore, this study described the differences between the coordinate systems and lens distortion models used in photogrammetry and computer vision, and proposed a methodology for converting them. In order to verify the conversion formula of the camera lens distortion models, first, lens distortions were added to the virtual coordinates without lens distortions by using the computer vision-based lens distortion models. Then, the distortion coefficients were determined using photogrammetry-based lens distortion models, and the lens distortions were removed from the photo coordinates and compared with the virtual coordinates without the original distortions. The results showed that the root mean square distance was good within 0.5 pixels. In addition, epipolar images were generated to determine the accuracy by applying lens distortion coefficients for photogrammetry. The calculated root mean square error of y-parallax was found to be within 0.3 pixels.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.313-314
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• 2013

최근 TV 와 같은 디스플레이들은 비접촉식 인터랙션에 의해 제어되는 방법을 많이 사용하고 있다. 이를 위한 다양한 방법들 중에서 풀 비전 기반 인터랙션 방법이 사용자에게 가장 자연스러운 접근을 유도한다. 본 논문에서는 이러한 풀 비전 기반 방법으로 같은 시점의 컬러 영상과 적외선 영상을 이용하여 사용자를 인식하고 손 동작을 이용하여 TV 를 제어하는 어플리케이션을 보인다. 이를 위해 적외선 영상과 거리의 관계를 도출하여 어플리케이션에 적용하고 제스쳐 기반으로 TV 를 제어하였다.