• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.519-520
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 기반의 얼굴인식과 Harr Cascade 분류기를 이용한 눈인식, 스마트워치를 매개로 한 심박수 측정을 활용하여 운전자 졸음운전 경고 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 PERCLOS 방법을 적용하여 운전자의 눈 감은 시간을 누적시켜 졸음 상태 유무를 판단하고, 스마트워치의 HR센서를 활용한 운전자의 심박수 값 모니터링을 진행하여 졸음 발생 시 경고음을 발생시켜 졸음운전으로 인한 교통사고를 예방할 수 있다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.2
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• pp.92-98
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• 2020

This paper proposes a vehicle license plate recognition system using light weight deep learning models without high-end server. The proposed license plate recognition system consists of 3 steps: [license plate detection]-[character area segmentation]-[character recognition]. SSD-Mobilenet was used for license plate detection, ResNet with localization was used for character area segmentation, ResNet was used for character recognition. Experiemnts using Samsung Galaxy S7 and LG Q9, accuracy showed 85.3% accuracy and around 1.1 second running time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.719-720
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• 2015

This paper propose the method of U-learning system which is the $21^{th}$ core IT fields of the knowledge based information-oriented society, which is digital convergenced ubiquitous with e-learning. Specially, for the future it will be expected and prospected new media core in digital life age using DMB smart phone.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.4
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• pp.51-55
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• 2021

In this paper, we propose the deep learning based interference cancellation scheme algorithm for visible light communication (VLC) systems in smart building. The proposed scheme estimates the channel noise information by applying a deep learning model. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the VLC performance is effectively removed through interference cancellation technique. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance. Consequently, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of VLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to VLC for smart building and general communication systems.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.2
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• pp.41-45
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• 2019

In this paper, we propose the interference cancellation scheme of end-to-end method algorithm for power line communication (PLC) systems in smart grid. The proposed scheme estimates the channel noise information of receiver by applying a deep learning model at the receiver. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the power line communication performance is effectively removed through interference cancellation technique. As an impulsive noise model, Middleton Class A interference model was employed. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance compared to the theoretical model based on additive white Gaussian noise. As a result, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of PLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to PLC for smart grid and general communication systems.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.8
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• pp.416-434
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• 2022

This study, for learners using online and offline tools, understood the structural relationship of user experience of smart learning app on continuous use intention through the technology acceptance model, and classified the learning type characteristics. In addition, based on the experience of using the smart learning app, we explored ways to improve the design of the user experience design for learning tools and contents. For this purpose, the usage perception of 84 middle and high school students of the developed smart learning learning app was investigated after using it for 2 months, and the data were analyzed using the PLS structural equation technique. The main results of this study are as follows. First, system and content user experience had a significant effect on perceived usability and perceived ease of use, and the effect on continued use intention through attitude was significant. Second, there was a significant difference in the effect of system user experience on perceived usefulness in multi-group comparative analysis and gender group. In the preferred learning group, it was the path from perceived ease of use and perceived usefulness to attitude and intention to continue using that showed a significant path difference. Third, as a result of classifying the most commonly used learning types by the multidimensional scale method, the types separated into low dimensions were found to be four types: offline sync type, online sync type, ubiquitous learning type, and self-direct learning type.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.137-140
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• 2017

전자 출결의 방식으로 NFC, Bluetooth, Wi-Fi, RFID등의 통신 방식의 전자 출결과 생체 인식 방법의 전자 출결인 지문 인식, 홍채 인식, 얼굴 인식 등이 있다. 그러나 대부분의 전자 출결 시스템은 초기 구축 및 시스템 오류 발생에 따른 유지보수의 어려움이 존재하고, 통신 방식의 전자 출결에서는 신호의 간섭 및 감쇄로 인한 불안정한 출석 문제가 발생한다. 그리고 생체 인식방식의 전자 출결의 경우에는 고가의 장비가 요구된다. 본 논문에서는 스마트 폰 Application 및 머신 러닝 framework인 Apache Spark를 이용하여 초기 구축 단계 이후 발생하는 유지보수 비용을 최소화하고, 머신 러닝을 이용하여 얼굴 인식률을 높이는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 시스템을 이용하는 사용자가 출결을 진행할수록 인식률이 향상되는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.145-148
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• 2013

최근 디지털 기술의 고도화로 인하여 테크놀로지가 급속도록 발전하면서 다양한 정보통신 기술과 지식의 융합을 교육 환경에 적용하는 스마트러닝에 대한 관심이 집중되기 시작하였다. 이러한 스마트러닝 환경의 장점들을 통해 학생들이 더욱 효과적으로 교육받을 수 있게 되었다. 학생들은 모바일 기기의 접근성에 대한 인식이 확대되고 모바일 기기와 교육용 프로그램을 활용한 학습이 활성화 되고 있다. 이에 본 연구에서는 스마트기기를 이용한 학습과 평가가 이루어질 수 있는 방안에 대해 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.718-720
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• 2014

정보통신 기기의 발달에 따라 스마트 러닝으로 교육방법이 진화하고 있다. 스마트 러닝에 있어서 학습자의 관심분야에 맞는 적절한 콘텐츠의 제공이 필수적이다. 본 논문에서는 텍스트 분류 기술을 이용하여 학습자의 SNS 데이터로부터 관심분야를 자동적으로 파악해내는 시스템을 제안한다. 텍스트 분류를 위해 카테고리 별로 기 분류되어있는 데이터를 수집하여 기계 학습을 수행하였다. 텍스트 분류의 정확도 향상을 위해 카테고리 분류 단위 크기를 변화시키면서 정확도를 측정하고 분석하여 실제 서비스에 적용 가능한 수준으로 판단되는 82.5%의 정확도를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1342-1345
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• 2021

최근 울산항에는 화물차가 정해진 화물차 주차장이 아닌 항만 내외에 불법주차를 하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 화물차 주차장 이용을 활성화하는 방안을 연구하였다. 이에 따라 화물차 주차장의 주차 현황을 실시간으로 제공하는 딥 러닝(YOLOv4) 기반 영상분석방식의 스마트 항만 주차정보시스템을 제안한다. 더불어, 제시한 방안을 통해 주차장 이용이 활성화 되었을 때의 사회적 가치를 산정하여 기존과 비교하였다.