• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.1
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• pp.135-141
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• 2018

In this paper, we describe design and implementation of optimal smart home control system. Recent developments in technologies such as sensors and communication have enabled the Internet of Things to control a wide range of objects, such as light bulbs, socket-outlet, or clothing. Many businesses rely on the launch of collaborative services between them. However, traditional IoT systems often support a single protocol, although data is transmitted across multiple protocols for end-to-end devices. In addition, depending on the manufacturer of the Internet of things, there is a dedicated application and it has a high degree of complexity in registering and controlling different IoT devices for the internet of things. ARIoT system, special marking points and edge extraction techniques are used to detect objects, but there are relatively low deviations depending on the sampling data. The proposed system implements an IoT gateway of object based on OneM2M to compensate for existing problems. It supports diverse protocols of end to end devices and supported them with a single application. In addition, devices were learned by using deep learning in the artificial intelligence field and improved object recognition of existing systems by inference and detection, reducing the deviation of recognition rates.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.9 no.1
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• pp.3-8
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• 1987

자연과학은 계측기술의 발전과 함께 진전하고 있다고 보아도 된다. 여러 가지 자연현상을 정상 적이 아닌 정량적으로 엄밀하고도 정확하게 잡아냄으로서 비로소 한 사물과 다른 사물과의 관련 성과 인과관계를 적절하고도 확실하게 이해할 수가 있다. 최근 전자공학의 발달로 어제의 정밀 계측기와 오늘의 정밀계측기의 성능이나 면모가 일신되어 그 변화발전의 속도가 다른 분야보다 훨씬 앞지르고 있다고 해도 과언이 아니다. 특히 사물을 정상적으로 인식하는 패턴(pattern)과 같은 인식기술 또한 첨단계측기술이라 하겠으나, 이는 목적에 따라서는 일반적으로 불충분하며 수치로써 표현됨으로써 비로서 보편적이고도 타탕성이 있다고 보게되며, 적합하고도 확실한 정 보를 입수하며 지식을 잘 다듬음으로써 비로서 다른 사물에 잘 응용할 수가 있는 것이다. 여러 가지 공업적인 기술에 있어서 이 계측은 모든 것의 기초가 되며 계측기의 발달은 바로 그 분야의 문제해결과 적결되어서, 그 분야의 학문과 기술을 보다 한발 전진시켜주는 요인이 된다고 보아서 앞으로의 정밀계측기의 개발연구는 더울 중요성이 높게 평가되야만 한다고 생각한다. 따라서 자동차공업은 하나의 종합된 정밀기계공업이라고 볼 수 있으며 매년 우리나라 자동차생산은 증 대일락에 있고 그 수출량 또한 증가되어 품질보증은 그 어느때보다도 요구되고 있어, 과학의 기초인 계측에 관해 기초개명에서부터 최근의 정밀계측시스템에 대해서 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.594-596
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• 2018

재난상황이 발생했을 때 피해를 줄이고 신속한 인명구조를 위해서 골든타임을 지키는 것이 중요하다. 그러나 현장까지의 이동이나 현장에서의 진입 경로 확보에 어려움을 겪어 골든타임을 지키지 못해 재난사고의 피해가 커지는 일이 발생하는 경우가 있다. 소방대원들이 현장에 도착하기 전 재난현장에 대한 사전 파악이 이루어지기 힘들기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 재난용 드론을 사용하여 현장에 소방대원들이 도착하기 전 사전에 재난상황을 확인하여 골든타임을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신속한 재난현장 상황 파악을 위한 오픈소스 기반의 사물 인식이 가능한 드론 시스템은 지상제어시스템을 통해 드론의 제어와 실시간 영상 확인 및 사물 인식이 가능하다. 또한 재난사고 현장은 통신환경이 제대로 동작하지 않을 가능성이 있기 때문에 이를 고려하여 설계되었다. 제안하는 시스템은 오픈소스 기반 적은 비용으로 효과적인 현장 파악이 가능하다.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.4
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• pp.20-28
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• 2020

In this paper, a voice, object, and optical character recognition platform including voice recognition-based smart wearable devices, smart devices, and web AI servers was proposed as an appropriate technology to help the visually impaired to live independently by learning the life cycle of the visually impaired in advance. The wearable device for the visually impaired was designed and manufactured with a reverse neckband structure to increase the convenience of wearing and the efficiency of object recognition. And the high-sensitivity small microphone and speaker attached to the wearable device was configured to support the voice recognition interface function consisting of the app of the smart device linked to the wearable device. From experimental results, the voice, object, and optical character recognition service used open source and Google APIs in the web AI server, and it was confirmed that the accuracy of voice, object and optical character recognition of the service platform achieved an average of 90% or more.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.454-455
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• 2019

본 논문에서는 표준 기반 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 플랫폼을 활용한 음성 제어 시스템을 구현하고 그 성능을 검증한다. 사물인터넷 산업 표준인 원엠투엠 (oneM2M) 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 음성으로 댁내 기기를 제어할 수 있는 프로토타입 시스템을 구현하였다. 음성 기반 제어를 위해 구글의 Speech-to-Text API를 활용하고 오픈 소스 하드웨어에 원엠투엠 플랫폼을 탑재하여 어디서든지 서버 플랫폼에 연결된 댁내 가전기기들을 제어할 수 있음을 보였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 표준화된 오픈 소스 플랫폼과 클라우드 음성 인식 API를 활용하여 확장성과 연결성을 갖춘 커넥티드 홈을 구현할 수 있음을 알 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.5
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• pp.17-23
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• 2018

The rapid development of mobile technology has increased the use of mobile devices, and the possibility of security incidents is also increasing. The leakage of information through photos is the most representative. Previous methods for preventing this are disadvantageous in that they can not take pictures for other purposes. In this paper, we design and implement a system to prevent information leakage through photos using object recognition and beacon. The system inspects pictures through object recognition based on deep learning and verifies whether security policies are violated. In addition, the location of the mobile device is identified through the beacon and the appropriate rules are applied. Web applications for administrator allow you to set rules for taking photos by location. As soon as a user takes a photo, they apply appropriate rules to the location to automatically detect photos that do not conform to security policies.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.352-354
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• 2015

사물인터넷(IoT)은 각종 사물에 센서 와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 초고속 이동통신, 고감도 센서, 빅 데이터 처리 등 3대 핵심기술의 발전과 저가격화로 사물인터넷 시대가 가시화되고 있다. 그리고 근거리 위치 인식과 통신기술을 이용해 각종 정보와 서비스를 제공할 수 있는 비콘 기술은 사물인터넷 시대에 온 오프라인 서비스 융합을 가능하게 할 핵심 기술로 부각되고 있다. 그러나 현재 비콘을 활용한 위치기반서비스는 비콘이 데이터를 송신하고 스마트기기가 수신해 상품정보, 쿠폰 발행 등의 마케팅을 위한 수단으로만 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 비콘을 활용한 위치기반서비스를 제공하기 위해 서버와의 연동으로 다양한 서비스가 가능한 사물인터넷 디바이스를 제안한다.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.3
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• pp.53-59
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• 2018

In this paper, we propose a hierarchical image classification scheme for efficient object image classification. In the non-hierarchical image classification, which classifies the existing whole images at one time, it showed that objects with relatively similar shapes are not recognized efficiently. Therefore, in this paper, we introduce the image classification method in the hierarchical structure which attempts to classify object images hierarchically. Also, we introduce to the efficient class structure and algorithms considering the scalability that can occur when a deep learning image classification is applied to an actual system. Such a scheme makes it possible to classify images with a higher degree of confidence in object images having relatively similar shapes.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.4
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• pp.629-634
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• 2021

With the recent increase in the use of disposable products, it is urgently necessary to reduce the use of disposable products and to increase the recycling rate as much as possible in order to prevent environmental damage. In this paper, we introduce , a smartphone application that provides recycling-related information and supports correct separation and discharge. This system automatically recognizes and automatically classifies the type of item, by applying an effective object recognition technique, when the camera points at the item to be discharged. It is more effective and convenient compared to other existing smartphone applications. This system is expected to contribute to environmental protection by increasing the recycling rate in daily life.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.37-44
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• 2017

While IoT (Internet of Things) industry has been spreading, it becomes very important for object to recognize user's information by itself without any control. Above all, gender (male, female) is dominant factor to analyze user's information on account of social and biological difference between male and female. However since each gender consists of diverse face feature, face-based gender classification research is still in challengeable research field. Also to apply gender classification system to IoT, size of device should be reduced and device should be operated with low power. Consequently, To port the function that can classify gender in real-world, this paper contributes two things. The first one is new gender classification algorithm based on deep learning and the second one is to implement real-time gender classification system in embedded board operated by low power. In our experiment, we measured frame per second for gender classification processing and power consumption in PC circumstance and mobile GPU circumstance. Therefore we verified that gender classification system based on deep learning works well with low power in mobile GPU circumstance comparing to in PC circumstance.