• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.845-848
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• 2017

In this paper, we implemented a system to detect dangerous situations by recognizing the dangerous elements for infants by reading 2D images of children's houses, parks, playgrounds, and living rooms where infants are present through Faster R-CNN. We have implemented a detection model based on data that can be easily obtained from real life. Currently, machine learning is commercialized based on speech recognition and behavior data. However, this model can be applied to various service fields Respectively.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.66 no.4
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• pp.452-458
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• 2021

Roots are the most important organs in plants that absorb nutrients and moisture from the soil. However, owing to difficulties in root data collection, root research is still poorly conducted as compared to shoot research. Recent advancements in crop phenotyping, through advanced imagery data, are rapidly increasing, and artificial intelligence has been applied in various crop root research. Depending on the purpose, different root analysis methods have been developed that measure roots directly in soil or after separation from the soil. Each method has its advantages and disadvantages; therefore, it can be used in accordance with the research interest. Therefore, this review introduces root analysis methods that use imagery systems to help domestic researchers precisely study plant roots or root architecture.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.826-829
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• 2024

3D 사람 자세 추정 기술은 다양한 응용 분야에서의 높은 활용성으로 인해 대량의 학습 데이터가 수집되어 딥러닝 모델 연구가 진행되어 온 반면, 동물 자세 추정의 경우 3D 동물 데이터의 부족으로 인해 관련 연구는 극히 미진하다. 본 연구는 동물 자세 추정을 위한 예비연구로서, 3D 학습 데이터가 없는 상황에서 단일 이미지로부터 3D 사람 자세를 추정하는 딥러닝 기법을 제안한다. 이를 위하여 사전 훈련된 다중 시점 학습모델을 사용하여 2D 자세 데이터로부터 가상의 다중 시점 데이터를 생성하여 훈련하는 연역적 학습 기반 교사-학생 모델을 구성하였다. 또한, 키포인트 깊이 정보 대신 2D 이미지로부터 레이블링 된 순서 깊이 정보에 기반한 손실함수를 적용하였다. 제안된 모델이 동물데이터에서 적용 가능한지 평가하기 위해 실험은 사람 데이터를 사용하여 이루어졌다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 단안 이미지 기반 모델보다 3D 자세 추정의 성능을 개선함을 보여준다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.4
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• pp.179-184
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• 2021

Along with the development of the fourth industry, the public sector has increasingly paid more attention to search using drones and real-time monitoring, for various goals. The drones are used and researched to complete a variety of searching and monitoring missions, including search for missing persons, security, coastal patrol and monitoring, speed enforcement, highway and urban traffic monitoring, fire and wildfire monitoring, monitoring of illegal fishing in reservoirs and protest rally monitoring. Police stations, fire departments and military authorities, however, concentrate on the hardware part, so there are little research on efficient communication systems for the real-time monitoring of data collected from high-performance resolution and infrared thermal imagining cameras, and analysis programs suitable for special missions. In order to increase the efficiency of drones with the searching mission, this paper, therefore, attempts to propose an image analysis technique to increase the precision of search by producing image data suitable for searching missions, based on images obtained from drones and provide the foundation for improving relevant policies and establishing proper platforms, based on actual field cases and experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.52-54
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• 2006

유비쿼터스와 유무선 기술의 발전으로 최근들어 각 개인과 그를 둘러싼 환경으로부터 지속적으로 많은 데이터를 수집할 수 있게 되었다. 상황인지 기법들을 활용하면, 수집된 데이터께서 각 개인의 경험을 요약할 수 있는데, 요약된 경험 정보는 해당 개인의 기억 회상에 도움을 줄 뿐 아니라, 다른 사람들과의 상호작용을 증대시키는 데도 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 모바일 상에서 수집된 특이성 정보를 바탕으로 사용자의 프로필을 고려하여 개인의 일과를 만화의 형태로 표현하는 방법을 제안한다 특이성 정보는 휴대폰 로그로부터 상황인식 기법을 통해 추론된 것으로 사용자의 행동 및 감정 정보를 나타낸다. 추론된 사용자의 행동 및 감정 정보들과 미리 입력된 사용자 프로필을 바탕으로 본 논문에서는 배경과 캐릭 터 만화 이미지들을 의미적 유사도를 사용하여 합성한다. 또한, 생성된 만화 이미지들에서 동적으로 스토리 스트림을 구성하여 만화 내용의 일관성을 유지한다. 제안하는 만화 생성 방법을 평가하기 위하여 특이성 시나리오를 바탕으로 만화를 합성하여 생성된 만화의 다양성과 일관성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.76-79
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• 2019

본 논문에서는 얼굴 검출에서 좋은 성능을 보이는 Dual Shot Face Detector (DSFD)을 WIDER FACE 데이터 기반으로 네트워크의 성능 및 특성을 분석한다. 얼굴 검출 엔진의 동작 및 학습을 확인하기 위해 WIDER FACE 데이터를 기반으로 DSFD 를 학습한 후 기존 논문에서 발표되었던 성능을 보이는지 확인한다. 성능 확인된 얼굴 검출기 DSFD 를 세부적으로 분석하기 위하여 테스트 데이터를 10 개 그룹으로 분할하여 AP 측정 후 성능 열화가 높은 그룹의 이미지를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 얼굴 영역 주변에 모자 헬멧, 방패 등에 의해 가려진 경우 얼굴 검출에 많은 어려움이 발생했다. 또한 이미지에 있는 상황을 61 개로 구분하여 정량적 분석을 수행하며 분석 결과 Car Accident 와 People Marching 상황에서 성능이 열화되는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 DSFD 네트워크의 성능 열화 부분 및 경향 등을 분석하였다. 이러한 내용은 DSFD 얼굴 검출기의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞는 검출기를 개발하는데 매우 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.55-58
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• 2012

백내장 수술에서 인공수정체 삽입영역을 표시하고 제어하는 것은 매우 중요하다. 수술시 발생하는 삽입영역 제어의 오차는 시력의 저하를 가져온다. 이를 위해 디지털 이미지 프로세싱을 이용한 많은 추적 방법이 연구 중에 있다. 그 중에서 템플릿 매칭은 실시간성이 뛰어난 객체 추적 방법으로 인공수정체 삽입 영역 추적 방법으로 사용 될 수 있다. 그러나 템플릿 매칭 방법은 입력 영상과 템플릿 영역의 상관관계만을 따지며 추적하기 때문에 추적 할 객체의 물체 겹침 상황이 발생하면 정확한 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 템플릿 매칭 방법을 이용하여 인공수정체 삽입 영역을 추적하고 특정 영역의 버퍼들을 사용하여 물체 겹침 상황을 해결하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1268-1270
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• 2012

기존의 교통정보 시스템의 한계인 거점 위주의 교통정보가 아닌 사용자들이 사용하는 작은 도로, 골목길 등의 교통정보까지 제공하기 위한 시스템이다. 스마트폰 사용자들이 운전 하는 차량이 교통 정체 발생시 자동으로 현재 도로 상황을 촬영 하여 서버로 전송한다. 서버로 수집된 정보들은 다른 사용자들에게도 제공 되어 세부 구간의 교통상황을 텍스트가 아닌 이미지로 확인하여 자의적인 경로 선정이 가능하게 하는 것을 목적으로 하는 시스템을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.308-310
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• 2023

IT 서비스는 지속성, 신속한 변경을 위해 클라우드 플랫폼에서 운영되는 가상머신을 바탕으로 제공되도록 변경되고 있다. 서비스의 지속성을 위해서는 의도치 않은 상황(예를 들어, 정전, 화재 등의 재해상황)에 대해 신속하게 대처하거나, 방지하는 방안이 필요하다. 기존 클라우드 플랫폼은 이러한 상황에 대비하여 가상머신 백업을 위한 스냅샷, 이미지 기반 저장 등의 다양한 방법을 제공하였다. 그러나, 기존의 방법들은 IT 서비스 제공자의 클라우드 플랫폼적인 지식이 요구되며, 성능적 측면의 이슈가 해결될 필요가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지속적인 서비스 수행을 보다 유연하게 수행할 수 있는 방안으로 가상머신 풀을 구성하고 풀 내의 가상머신을 바탕으로 유사성 검증을 통해 복구하는 기법을 제시한다. 또한, 해당 기법을 보이는 사례 시스템을 구축하여 실 구현 가능함을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.773-776
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• 2020

웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.