• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1560-1562
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• 2013

정확하고 강인한 영상 등록(Registration)은 영상 검색과 컴퓨터 비전과 같은 여러 응용 분야에서 성능을 좌우하는 매우 중요한 역할을 담당하며, 특징 추출 및 매칭 단계를 통해 수행된다. 영상의 특징을 관심 점으로 지정하여 추출하는 대표적인 알고리즘으로, SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded Up Robust Feature)가 있다. 본 논문에서는 2 개의 특징점 추출 알고리즘을 구현하고 예제 데이터를 기반으로 실험을 통해 성능적 비교 분석을 수행한다. 실험 결과, SURF 알고리즘이 특징 추출 및 매칭, 처리시간 측면에서 SIFT 보다 효율적인 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1302-1304
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• 2013

본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1197-1199
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• 2010

본 논문에서는 동적 인스트러멘테이션을 적용한 동적 바이너리 분석 툴들에 대해 비교 분석을 수행하였다. 비교 분석은 각 툴들에서 공통의 항목에 맞는 특성 값들을 도출하여 비교함으로써 동일한 상황에서 툴들의 특장점을 확인할 수 있고, 각 특징에 따른 기술적인 배경을 뒷받침하여 더 나은 동적 분석 툴을 만들 수 있는 발판을 마련하였다. 이를 위해 DynamoRIO, DynInst, Pin, Valgrind의 4가지 동적 분석 툴을 지원 가능 플랫폼, 실행 메카니즘의 컨셉, 인스트러멘테이션 가능 범위, 성능, 라이선스와 관련된 입수 가능성의 5가지 주요 항목으로 비교 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.945-947
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• 2011

클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 때 사용자의 민감한 정보가 포함된 데이터를 사용하게 될 수 있다. 데이터를 아웃소싱하여 처리하는 경우 클라우드 제공자가 데이터 처리자로서 사용자의 데이터에 접근해야 한다. 사용자는 데이터를 처리하는 과정에서 행하는 클라우드 제공자의 동작을 알 수 없으므로 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것을 불안해하게 되고 공개를 해도 되는 일부의 데이터만을 사용하게 된다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 통해 연산을 수행하는 환경에서 사용자의 데이터를 보호하기 위한 연구의 일환으로써, 시스템 및 환경을 정의하고 주로 발생할 수 있는 정보보호 위협을 정리하였다. 또한 현재 연구가 진행되고 있는 SMPC(Secure Multi-Party Computation)을 소개하고 이를 클라우드 컴퓨팅을 통해 연산을 수행하는 환경에 적용하기 위해 고려해야 할 사항들을 제시하며, 향후 연구 방향을 모색한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.131-132
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• 2020

본 논문에서는 OpenCV의 Marker Detection 기술을 이용하여 특정지점의 마커를 영상처리기술로 인식하여 드론의 자동 이착륙 및 주변 위기상황, 미션수행 등을 마커를 통해서 드론에게 전달하여 비행 제어할 수 있는 체계를 개발한다. 드론은 OpenCV Aruco모듈을 이용하여 Marker ID별로 특정 명령어를 데이터 베이스와 비교하여 비행제어 명령을 수행한다. 지상에서는 마커의 변경을 통해서 실시간으로 미션변경을 할 수 있다. 이를 통해 드론은 제어용 송수신 채널을 통해서 통신을 하고는 있으나, 주파수 채널수가 제한이 되어 있으므로 구체적인 비행 제어 명령을 마커를 통해 이착륙시 추가적이며, 자동적인 진행이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.711-713
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• 2019

본 논문은 기존의 단순 감지 센서형 양식장 관리 시스템을 벗어나기 위해 IoT와 AI기술을 이용한 무인 양식장 관리 시스템 개발에 관한 것이다. 국내 양식장 상황에 맞는 유해 조류와 한국형 어선 이미지를 학습시켜 실시간 카메라 영상을 통해 유해 및 무해 물체를 판단하도록 하였으며 이에 따라 적절한 퇴치 기능을 수행하도록 하였다. 또한 현존하는 양식장 관리 시스템이 환경 관리 시스템과 감시 및 퇴치 시스템으로 이분화 된 경향을 보여 하나로 통합하는 과정의 필요성이 대두되었다. 따라서 감시 및 퇴치 기능 수행뿐만 아니라 양식장 내 환경 데이터를 실시간으로 받아오고 사용자가 단말기를 통해 양식장 상황을 확인 및 관리가 가능하도록 구현하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1200-1202
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• 2021

어플을 사용하여 사용자 등록과 휴대폰 카메라를 사용하여 얼굴을 등록하고, 파이카메라에 촬영된 얼굴 이미지를 바탕으로 OpenCV를 이용하여 출입하는 인원의 식별과 열화상 카메라를 통해 체온 측정을 수행하여 사용자의 출입 기록을 저장한다. 기존의 QR코드 인식과 체온 측정을 동시에 수행하여 출입 시스템의 간소화를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.930-931
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• 2023

본 프로젝트는 색상 산업 분야에서 효율적인 업무 생산을 할 수 있도록 하는 산업용 로봇을 제시한다. 모바일 어플리케이션 개발을 통해 사용자 맞춤 UI를 제공하여 색상 조합 및 제안을 수행하도록 하며, 객체 인식 기술을 적용하여 자동화 시스템을 거쳐 색상 출력을 수행할 수 있는 색 조합 시뮬레이터 자율 주행 로봇이다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.11 no.2
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• pp.90-101
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• 2008

This study was conducted to develop pre-engineering educational program model based on STEM integration approach. To accomplish this purpose literature review and content validity ratio survey were carried out. The main results of this study were as follows: First, the conceptual model of STEM integration approach was constituted. Second, the conceptual model of pre-engineering educational program model based on STEM integration approach was proposed. Third, the formation steps of inquiry project activity, problem solving activity, and creative engineering design activity were developed to structure the educational program.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_1
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• pp.1025-1032
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• 2018

Snow Cover is a form of precipitation that is defined by snow on the surface and is the single largest component of the cryosphere that plays an important role in maintaining the energy balance between the earth's surface and the atmosphere. It affects the regulation of the Earth's surface temperature. However, since snow cover is mainly distributed in area where human access is difficult, snow cover detection using satellites is actively performed, and snow cover detection in forest area is an important process as well as distinguishing between cloud and snow. In this study, we applied the Normalized Difference Snow Index (NDSI) and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to the geostationary satellites for the snow detection of forest area in existing polar orbit satellites. On the rest of the forest area, the snow cover detection using $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly technique and NDSI was performed. As a result of the indirect validation using the snow cover data and the Visible Infrared Imaging Radiometer (VIIRS) snow cover data, the probability of detection (POD) was 99.95 % and the False Alarm Ratio (FAR) was 16.63 %. We also performed qualitative validation using the Himawari-8 Advanced Himawari Imager (AHI) RGB image. The result showed that the areas detected by the VIIRS Snow Cover miss pixel are mixed with the area detected by the research false pixel.