• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.11a
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• pp.32.2-32.2
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• 2009

21세기의 IT 및 NT를 선두 하게 될 나노소자의개발은 10년 전부터 아주 활발히 연구되고 있다. 최근, 이러한 나노소자의 연구 가운데 주목할 만한 물질이 ZnO 이다. ZnO를 기반으로 한 나노구조는 여러 성장 법으로 성장이 용이하고, 그 물리적, 광학적 특성이 우수하여 광 전소자 응용에 크게 이바지할 물질로 관심을 끌고 있다. 이 가운데 나노선은 소자제작이 용이해 가장 많이 이용되고 있다. 나노선을기반으로 한 소자제작은 bottom-up 공정을 지향하고 있지만, 아직은 top-down 방식이 소자제작의 주류를 이루고 있다. 특히, 나노선 FET 소자제작 시에는 여전히 top-down이 사용되고 있으며, 채널로 사용되는 나노선의 어레이공정은 소자제작 시 가장 큰 어려움으로 대두되고 있다. 하지만, 이러한나노선의 수평 어레이 공정을 감소시킬 구조로 기판에 수평으로 배열된 나노월 구조가 제안되고 있다. 나노월구조는 어레이 공정 수를 크게 감소시켜 생산가격 면에서 큰 이점을 가져올 것으로 생각된다. 하지만, 이러한 ZnO 나노월은 GaN 기판에 한정하여 성장되고 있으며, 일부 Si 기판 위에 성장할지라도나노 사이즈가 아닌 마이크로 사이즈의 거친 표면을 가지는 박막구조로 보고되었다. 때문에, 가격적으로 비싸고 응용성이 제한적인 비전도성 기판을 대신하여, 가격이 저렴하고 응용성이 넓은 Si과 같은 전도성 기판에 나노월 구조를 성장하는 기술이 요구되고 있다. 본 연구에서는 Mg의 도입으로 자발적으로 형성된 비정질 MgO층 위에 상 분리된 MZO 비정질-단결정 층들을 이용하여 어떠한 기판에서도 나노월 구조가 성장할 수 있는 기반 기술을 소개한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.2
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• pp.132-144
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• 2013

국방과학기술은 중장기 기획문서체계에 의해 체계적인 기술기획이 수립되고 있다. 또한 합동참모본부의 전략문서와 연계하여 국방과학기술의 중장기 전략을 수립한다. 무기체계는 지휘통제, 감시정찰 및 정밀타격체계로 구성되고, 핵심기술은 정보통신, 센서, 플랫폼 등 8대 기술 분야로 구성된다. 국방정보 기술은 국방에 관한 정보를 생산, 유통 또는 활용하여 국방 분야의 제반 활동을 가능하게 하거나, 미래 전장운용 개념 구현 및 국방경영 효율화를 지원하여 국방비전 및 국방개혁을 달성하는 핵심 기능 역할을 수행하는 것을 의미한다. 국방정보 기술 개발의 목적은 한반도 전 구역에서 실시간 및 근실시간으로 요구 수준 및 정확성을 확보하기 위해 전장가시화, 네트워크화된 지휘통제, 효과 중심 정밀타격, 전쟁지속을 위한 인사, 군수, 동원 등 통합지원체계를 구축하여 미래전 양상과 국방정보화의 특성을 고려한 실시간 정보공유 및 관리 가능한 정보화 환경을 구축하는 데 있다. 본고는 국방정보 기술 체계 및 요소기술에 대한 특성과 적용기술 및 발전 방향을 살펴본다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.5
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• pp.421-434
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• 2008

As computer graphics, virtual reality and augmented reality technologies have been developed, in many application areas based on those techniques, interaction for 3D space is required such as selection and manipulation of an 3D object. In this paper, we propose a framework for a vision-based 3D interaction which enables to simulate functions of an expensive 3D mouse for a desktop environment. The proposed framework includes a specially manufactured interaction device using three-color LEDs. By recognizing position and color of the LED from video sequences, various events of the mouse and 6 DOF interactions are supported. Since the proposed device is more intuitive and easier than an existing 3D mouse which is expensive and requires skilled manipulation, it can be used without additional learning or training. In this paper, we explain methods for making a pointing device using three-color LEDs which is one of the components of the proposed framework, calculating 3D position and orientation of the pointer and analyzing color of the LED from video sequences. We verify accuracy and usefulness of the proposed device by showing a measurement result of an error of the 3D position and orientation.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.6
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• pp.621-628
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• 2015

This paper describes an algorithm for detecting vehicles detection in real time. The proposed algorithm has the technique based on computer vision and image processing. In real, complex environment such as one with road traffic, many algorithms have great difficulty such as low detection rate and increasing computational time due to complex backgrounds and rapid changes. To overcome this problem in this paper, the proposed algorithm consists of the following methods. First, to effectively separate the candidate regions, we use vertical and horizontal edge information, and shadow values from input image sequences. Second, we extracts features by using HOG from the selected candidate regions. Finally, this paper uses the OS fuzzy-ELM based on SLFN to classify the extracted features. The experimental results show that the proposed method perform well for detecting vehicles and improves the accuracy and the computational time of detecting.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.1
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• pp.65-70
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• 2023

In this paper, we propose an autonomous driving system using an end-to-end model to improve lane departure and misrecognition of traffic lights in a vision sensor-based system. End-to-end learning can be extended to a variety of environmental conditions. Driving data is collected using a model car based on a vision sensor. Using the collected data, it is composed of existing data and data with outlayers removed. A class was formed with camera image data as input data and speed and steering data as output data, and data learning was performed using an end-to-end model. The reliability of the trained model was verified. Apply the learned end-to-end model to the model car to predict the steering angle with image data. As a result of the learning of the model car, it can be seen that the model with the outlayer removed is improved than the existing model.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.20 no.2
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• pp.107-113
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• 2020

This case focuses on the Seoul Credit Guarantee Foundation, which applied RFID technology as a record management system for efficient record management by identifying the characteristics of the agency's work that requires the management of large and similar nonelectronic records. When issuing RFID tags in conjunction with the business system, the records management system automatically obtains metadata from the system and secures it as a list, and records management personnel actively use it as the basis for overall records management tasks. To that end, the company reorganized its business processes, designed functions that reflect its unique business, and established infrastructure. These resulted in easier identification of the output and holding volume of accurate records, and work efficiency. Finally, people in charge of the work increased their awareness of records management.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.22 no.4 s.106
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• pp.1-11
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• 2007

3차원 복원 기술은 실세계에 존재하는 물체의 3차원 형상과 표면의 색상을 디지털화하는 기술이다. 일반적으로 가상현실, 게임, 애니메이션 등의 컴퓨터 그래픽스에 기반한 응용에서는 숙련된 디자이너가 수작업으로 3차원 모델을 제작하는데, 이는 시간이 많이 소요되고, 디자이너의 숙련도에 따라서 품질의 차이가 많은 단점이 있다. 뿐만 아니라 실세계에 존재하는 물체를 모델링할 때는 일일이 측정을 하는 과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 3차원 복원 기술은 이에 대한 대안으로 연구되고 있는 기술로써, 이미 많은 응용 분야에서 활용되고 있을 뿐만 아니라 새로운 서비스가 꾸준히 창출되고 있는 기술이다. 본 고에서는 3차원 복원 기술을 분류하고, 컴퓨터 비전 분야의 주연구 대상인 영상분석을 통한 3차원 복원 기술에 대해 설명한다. 또한, 3차원 복원 기술의 응용 사례와 상용화된 제품에 대해 설명하고, 향후 발전 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.304-307
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• 2021

ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.243-248
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• 2020

인공 신경망을 통한 심층 학습 모델의 발전은 컴퓨터 비전, 자연언어 이해 문제들에서 인간을 뛰어넘는 성능을 보이고 있다. 특히 트랜스포머[1] 기반의 사전 학습 모델은 질의응답, 대화문과 같은 자연언어 이해 문제에서 최근 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 트랜스포머 기반의 모델과 같은 심층 학습 모델의 급격한 발전 양상에 비해, 이의 동작 방식은 상대적으로 잘 알려져 있지 않다. 인공 신경망을 통한 심층 학습 모델을 해석하는 방법으로 모델의 예측 값과 실제 값이 얼마나 일치하는지를 측정하는 모델의 보정(Calibration)이 있다. 본 연구는 한국어 기반의 심층학습 모델의 해석을 위해 모델의 보정을 수행하였다. 그리고 사전 학습된 한국어 언어 모델이 문장이 내포하는 애매성을 잘 파악하는지의 여부를 확인하고, 완화 기법들을 적용하여 문장의 애매성을 확신 수준을 통해 정량적으로 출력할 수 있도록 하였다. 또한 한국어의 문법적 특징으로 인한 문장의 의미 변화를 모델 보정 관점에서 평가하여 한국어의 문법적 특징을 심층학습 언어 모델이 잘 이해하고 있는지를 정량적으로 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.2
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• pp.631-638
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• 2017

In the age of the Fourth Industrial Revolution, lifestyle and industrial structures are faced with evolution from IT-based automation to the intelligent stage, demanding talents with software capabilities in various fields. Reflecting these demands, the government has enhanced basic software education for non-majors in elementary and secondary schools as well as universities. In this study, the software convergence education of Non-Majors is proposed to improve the general problem solving ability based on computational thinking and the software convergence ability in the field of their own by developing robot activity. The subjects of this study were 91 students, who were composed of various majors. The class was designed with computing thinking, convergence elements, and creative robot activity. The study was conducted for 13 weeks. To examine the effects of software convergence education through the creative robot activity, this study observed changes in the students' learning outcomes, satisfaction with creative robot activities, and perceptions of other disciplines after class based on pre-diagnosis surveys. The survey asked 12 questions including an understanding of the learning contents, overall satisfaction with multidisciplinary collaborative learning, understanding of other disciplines, and self-evaluation of problem solving ability through creative robot activities, which were compared with that before the class. They answered that their ability was improved.