• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.93-96
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• 2009

최근 비약적으로 향상되고 있는 개인용 컴퓨터의 성능과 새로운 사용자 경험을 원하는 요구와 맞물려 실시간 영상처리분야의 활발한 연구와 발전이 거듭되고 있다. 본 논문은 개인용 컴퓨터의 주변기기로 시중에 널리 보급되어있는 PC 카메라를 이용해 실시간으로 화면 속에서 얼굴을 인지하고 그 이동을 추적함으로써 키보드와 마우스와 같은 보편적인 입력장치 사용하는 경우와 다른 새로운 사용자 경험을 구현할 수 있는 응용 프로그램의 설계 및 구현방법을 제시한다. 본 논문에서는 Java 개발 환경에서 JMF를 이용해 영상장치로 부터 정보를 수집하고 수집한 정보를 기본적인 영상처리 기법과 Integral Image, SSR 필터를 이용한 패턴 분류, 기계 학습 모델인 SVM을 이용해 안면을 인식한다. 이러한 방법들을 통해 인식한 정보를 추적하고 결과를 바탕으로 게임과 같은 다른 응용프로그램으로 키 이벤트를 전달하여 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.869-872
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• 2017

정보검색(Information retrieval) 및 텍스트 분석을 위해 수집하는 비정형 데이터 즉, 자연어를 전처리하는 과정 중 하나인 불용어(Stopword) 제거는 모델의 품질을 높일 수 있는 쉽고, 효과적인 방법 중에 하나이다. 특히 다양한 텍스트 문서에 잠재된 주제를 추출하는 기법인 토픽모델링의 경우, 너무 오래되거나, 수집된 문서의 도메인이나 성격과 무관한 불용어의 제거로 인해, 해당 토픽 모델에서 학습되어 생성된 주제 관련 단어들의 일관성이 떨어지게 된다. 따라서 분석가가 분류된 주제를 올바르게 해석하는데 있어 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 표준 불용어 대신 관련 도메인 문서로부터 추출되는 점별 상호정보량(PMI: Pointwise Mutual Information)을 이용하여 불용어를 자동으로 생성해주는 기법을 제안한다. 생성된 불용어와 표준 불용어를 통해 토픽 모델의 품질을 혼잡도(Perplexity)로써 측정한 결과, 본 논문에서 제안한 기법으로 생성한 30개의 불용어가 421개의 표준 불용어보다 더 높은 모델 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.315-319
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• 2007

최근 들어 전 세계적으로 자연재해가 급격하게 증가하고 있으며，국내의 경우에 있어서도 홍수，산불，지진 등과 같은 자연재해의 발생빈도， 피해규모 및 피해양상이 매우 다양해지고 었다. 따라서 이러한 다양한 피해양상에 적극적으로 대처할 수 있는 멀티 센서 피해조사 시스템의 개발 및 이를 활용한 신속하고 객관적언 피해 분석 방안이 요구되고 있다. 고해상도 위성 및 다양한 탐측센서의 개발，유비쿼터스 관련 인프라 기술의 확대，그리고 인터넷 및 데이터베이스 관련 기술의 발달은 피해지역의 공간정보의 취득 기회를 획기적으로 증가시켰으며，이러한 다양한 정보들은 멸티 센서기반의 피해정보 분석 시스템의 기반기술들로 활용이 가능하다. 본 연구는 위성영상을 이용한 풍수해 피해조사 기법에 있어서 SAR 영상의 그림자영역 제거와 기하보정 기법을 연구 개선하였으며 광학영상은 객체기반분류 기법을 적용하여 재해조사에 활용할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.217-220
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• 2000

일반적으로 고음질 음성합성을 하기 위해서는 합성음의 지속 시간을 변경하여 줌으로써 운율을 조절하는 기법이 필요하다 이에 먼저 고음질용 음성부호화법을 선정하여야 하고 정확한 피치와 피치시점검출을 통해서 음원분류가 되어야한다. 본 논문에서는 제안한 자동 피치시점 검출을 적용해서 운율조절에 필요한 지속시간 조절 법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 시간영역에서 직접 처리하기 때문에 피치동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요하다. 결과적으로 파형부호화법을 적용하고 제안한 자동 피치서점 검출에 의한 지속시간 조절법을 적용하였을 때 비교적 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한조선학회지
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• 제31권4호
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• pp.10-13
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• 1994

최근 선박의 대형화, 고속화로 인하여 추진기의 부하가 증가되고 있으며, 특히 최근 등장한 1,000TEU급 콘테이너선의 경우 추진기가 흡수해야되는 축마력이 70,000HP 이상인 경우도 잇다. 커다란 축마력을 흡수하여 선박을 빠른 속도로 추진시켜야 되는 최근의 추진기는 작동 원리상 캐비테이션 발생을 피할 수 없으며 캐비테이션 발생량의 허용범위 및 캐비테이션 거동의 특성을 고려하여 추진기를 설계하여야 된다. 캐비테이션의 여유가 없이 추진기 설계가 수행되기 때문에 추진기 캐비테이션의 성능해석은 엄밀한 정밀도가 요구된다. 캐비테이션이란 일정한 온도에서 유체동력학 작용에 의해서 유체주위의 압력이 일정한 압력(예 : 증기압) 이하로 낮아질 때 물이 기화하여 수증기로 변하면서 빈 공간을 형성하는 현상을 말한다. 이렇게 발생된 캐비티는 주위 압력환경에 따라 생성, 성장, 수축, 붕괴의 과정을 거치게 된다. 특히 붕괴의 과정은 짧은 시간 내에 급격히 진행되기 때문에 진동 및 소음의 원인이 되고, 심할 경우 추진기 혹은 주위 물체 표면에 침식작용의 원인이 되기도 한다. 본 고에서는 캐비테이션의 물리적 특성 및 분류방법을 간단히 소개하고, 캐비테이션에 의한 선박추진기의 성능저하 특성 및 모형시험 기법을 이용한 캐비테이션 성능해석법을 소개하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.301-302
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• 2019

본 연구에서는 주차장의 CCTV와 사용자의 스마트폰을 연동하여서 주차장의 전체적인 화면을 사용자의 스마트폰의 화면에 보여주며, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 차량 수를 산출하여서 전체적인 차량 댓수와 주차장소의 복잡도를 계산하여 사용자에게 제공하고자 한다. YOLO 딥러닝 기법은 CNN 기반으로 정확도 높은 객체 추출이 가능하고, 영역을 고려한 R-CNN 알고리즘을 사용하여 객체 분류에 필요한 경계 상자의 수를 줄일 수 있다. 한편, YOLO 딥러닝 기법을 이용하여 주차된 자동차를 인식하고, 주차면에 대한 영역에 대한 학습을 수행하여 주차된 자동차와 빈 주차면을 계산하여 제공한다. 주차장에 설치된 기존의 CCTV를 이용하여 저렴한 비용으로 딥러닝 기법을 CCTV 영상에 적용하여 주차장과 주차면 상황을 고객에게 실시간으로 알려주는 앱을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.165-166
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• 2020

산업화 이후 무분별한 자원 개발로 인해 쓰레기 배출량은 증가하였으나 그 양을 감당할 쓰레기통의 개수는 부족하다. 그리고 쓰레기통이 있음에도 불구하고 시민의식 부족으로 인해 일반 쓰레기와 재활용쓰레기가 같이 버려져 있는 상태를 흔히 볼 수 있다. 작은 예로 자취하고 있는 대학생들 자취방 앞이나 상가 건물 앞에 분류되지 않고 아무렇게나 버려져있는 쓰레기들을 많이 볼 수 있다. 이는 환경 미화원이 직접 재분류를 하고 청소하는데 시간과 인력 비용이 낭비하게 된다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고 보완하고자 쓰레기를 자동으로 분리수거할 수 있는 '자동 분리수거가 가능한 쓰레기통'기술을 제안한다. 이는 분리수거율을 증가시키고 분리수거 다시 할 불필요한 시간과 인력과 예산을 줄일 수 있고 재활용된 자원을 사용하여 생산 자원을 줄여 원가 절감효과와 에너지 소비를 줄일 수 있다. 이로 인해 자원을 생산할 때 발생하는 탄소와 온실가스 방출량을 감소시켜 지구 온난화를 예방할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.602-605
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• 2022

본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.289-292
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• 2022

본 논문에서는 실제 철도 건널목(교차로)에서 발생하는 소음 및 진동, 차량 및 보행자 사고와 같은 위험 요소로부터 발생하는 위험 상황들을 분류하고, 철도 건널목(교차로) 운행 상황을 구현한 모형 철도 주변에 센서를 부착하여 철도 건널목에서 발생하는 위험 요소들을 아두이노 센서로 감지해 데이터를 수집한다. 또한 수집된 데이터들을 활용하여 사용자의 상황에 맞는 철도데이터 운영시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.806-808
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• 2022

본 논문에서는 자동화 시대에 맞춰 실시간 영상처리 기반의 모니터 품질검수 시스템을 구현하고자 한다. 작동하는 컨베이어벨트 위에 모니터가 놓이면 아두이노(Arduino)와 웹캠(Webcam), 각종 모터, 센서 등 다양한 부품으로 영상처리를 진행하여 불량 화소 기준에 따라 불량 여부를 판별한 후 자동으로 분류된다. 기존에 노동자가 직접 불량 화소를 판별하는 방식에서 모든 과정을 ICT 기술로 통합하여 최소 비용과 시간의 효과를 발현시키는 첨단 지능형 공장으로의 변화를 주고자 한다.