• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.1
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• pp.83-89
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• 2003

Network management has become very important issue due to the broad usage of network. However most of network management software are based on UNIX and very complicated to use. Therefore a simple and compact Network Management System which can be used easily on PC environment is needed. In this paper we address the design and implementation of windows-based network management system which can be easily used.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2004.11a
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• pp.175-181
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• 2004

최근 많은 기업들의 경영층 및 정보화 담당자들이 BSC의 도입 필요성을 인식하기 시작하고 있다. 그러나 아직까지 최고경영층의 관심 및 지원 부족, 경영층 요구정보 분석의 어려움 및 낮은 질의 정보 제공, 적절한 BSC 개발 기술의 선정 실패 등으로 많은 기업에서 BSC 도입에 실패하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 과거 전통적 경영성과측정 방법의 한계점과 BSC 모델의 장점 및 단점을 분석하고, 이를 토대로 성공적인 BSC 기반 경영성과관리시스템을 구축할 수 있는 구축방법론을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 BSC 기반 경영성과관리시스템의 구축 방법론은 (1) 전사 비전/전략 수립, (2) 경영방침/사업계획 수립, (3) 핵심성과요인(CSF) 및 주요성과지표(KPI) 도출, (4) 시스템 구현 단계의 4단계로 각성되어 있다. 본 논문에서 제시된 BSC 기반 경영성과관리 시스템의 구축 방법론의 유효성(Usefulness)을 입증하기 위하여 에너지 기업인 'K'사를 대상으로 사례연구를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.537-539
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• 2020

단일 영상 기반 초고해상도 복원은 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야의 중요한 기초 및 응용 분야 중 하나이며, 딥러닝에 대한 연구가 발전됨에 따라 이를 이용한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존 딥러닝 기반 연구들은 복원 성능을 높이기 위해서 다양한 구조의 네트워크를 설계하거나 네트워크를 학습하는 알고리즘들을 중점으로 연구되어 왔다. 최근 들어 네트워크 구조나 설계 이외에 네트워크를 통과하는 정보의 집합체인 특징 맵에 관한 연구들이 진행되고 있다. Attention은 특징 맵에서 채널 간의 관계를 이용하여 특정 채널을 강조하거나 또는 공간 정보를 강조하는 방식으로 특징 맵의 정보를 잘 활용하도록 하여 전체적인 네트워크의 성능을 향상시킨다. 본 논문은 단일 영상 기반 초고해상도 복원 네트워크를 기반으로 다양한 Attention방법들을 적용하고 성능을 비교 및 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.129-132
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• 2004

본 논문에서는 비전 기반 구륜이동로봇이 복도를 주행하기 위해 필요한 벽면으로부터의 거리와 방향각을 신경망을 이용하여 추정하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 복도에 설치된 조명을 표식으로 사용하였고, 구륜이동로봇의 위치와 각도에 따라 조명들의 배열선과 정의된 소멸점의 위치는 다르게 된다. 따라서 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 관한 두개의 평면을 구성하였다. 조명의 배열선과 소멸점의 위치는 간단한 영상처리 알고리즘을 통하여 획득하였다. 기지의 위치와 각도에서의 조명의 배열선과 소멸점의 위치에 대한 데이터를 획득하였다. 획득된 데이터를 이용하여 신경망을 구성하고 학습시켰다. 학습을 통해 수정된 신경망을 이용하여 실제 주행에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.111-112
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• 2017

IoT(Internet of Thing)기술의 발전으로 다양한 분야에서 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 같은 경량시스템으로, 실생활에 유용하게 사용될 수 있는 비전문 시스템에 대한 다양한 형태의 기술이 선보이고 있다. 한 예로, 스마트팜(Smart farm)분야에서는 다양한 온실 형태로 과실류를 재배하고 있으며, 보다 전문적인 챔버(Chamber)형태의 시스템으로는 관엽식물/채소/알뿌리식물/인삼 등 다양한 식물류에서 사용되어 질 수 있다. 이에 본 논문에서는 챔버 시스템 상에 서버와의 연결 없이 정해진 생육 규칙에 따라 자동으로 제어 되는 라즈베리파이 엣지(Edge)에 기반한 챔버 제어 시스템에 대한 연구를 담고 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.227-230
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• 2005

최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1365-1368
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• 2015

컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.89-91
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• 2019

객체 추적 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발하게 연구되고 있는 분야로, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)이나 로보틱스, 그리고 자율주행 자동차와 같은 곳에 유용하게 사용될 수 있다. 그중에서도 열화상 객체 추적 기술은 빛이 전혀 없는 어두운 밤에도 적용 가능하기 때문에, 감시 시스템이나 사고 현장의 구조 상황, 또는 군사적 응용에 더욱 유용하다. 그러나 일반적으로 열화상 영상은 컬러 영상보다 해상도가 낮고, 객체의 경계가 흐릿하며, 텍스쳐가 거의 없다는 점 때문에 기존 추적 방법들의 성능 저하의 원인이 된다. 이에 본 논문은 기존 Correlation Filter 기반 추적기에 객체성 특징을 함께 이용하여, 열화상 영상에서의 객체 추적 성능을 향상 시키는 방법을 제안하였다. 또한 실험을 통해 기존 방법보다 열화상 영상에서의 객체 추적 성능이 향상된 것을 보였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.4
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• pp.1683-1691
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• 2013

Concrete surface grinding is frequently used for flatness of concrete surface, concrete pavement rehabilitation, and adhesiveness in pavement construction. The procedure is, however, labor intensive and has a hazardous work condition. Also, the productivity and the quality of concrete surface grinding highly depend on the skills of worker. Thus, the development of remote controlled concrete surface grinding equipment is necessary to prevent the environmental pollution and to protect the workers from hazardous work condition. However, it is difficult to evaluate the grinded surface objectively in a remote controlled system. Also, The machine vision system developed in this study takes the images of grinded surface with the network camera for image processing. Then, by representing the quality test results to the integrated program of the remote control station, the quality control system is constructed. The machine vision algorithm means the image processing algorithm of grinded concrete surface and this paper presents the objective quality control standard of grinded concrete surface through the application of the suggested algorithm.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.11
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• pp.9-14
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• 2018

The vision system is a device for acquiring images and analyzing and discriminating inspection areas. Demand for use in the automation process has increased, and the introduction of a vision-based inspection system has emerged as a very important issue. These vision systems are used for everyday life and used as inspection equipment in production processes. Image processing technology is actively being studied. However, there is little research on the area definition for extracting objects such as character recognition or semiconductor packages. In this paper, define a region of interest and perform edge extraction to prevent the user from judging noise as an edge. We propose a noise-robust alignment correction model that can extract the edge of a region to be inspected using the distribution of edges in a specific region even if noise exists in the image. Through the proposed model, it is expected that the product production efficiency will be improved if it is applied to production field such as character recognition of tire or inspection of semiconductor packages.