• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.247-249
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• 2002

최근 3D 공간 객체의 효율적인 표현을 위해, 3D 연산 및 다차원 인덱싱 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 인덱스나 연산을 기반으로 많은 응용프로그램들이 개발되고 있다. 그러나, 대부분의 응용프로그램들은 단순히 비공간 속성에 대한 질의를 기반으로 한 3D 객체의 시각화에만 치중하고 있기 때문에, 3D 공간 객체에 관한 분석 기능을 제대로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 3D 공간 객체에 관한 효율적 분석 기능을 제공할 수 있는 3D 공간 연산 처리기를 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과의 상호운용을 위해서, 제안한 연산 처리기는 OpenGIS의 2차원 기하 객체 모텔을 3차원으로 확장한 3D 기하 객체 모델을 기반으로 하였다. 또한 빠른 공간 연산을 수행하기 위해 인덱스와 연동하여 구현하였다. 이 연산 처리기는 3D GIS에 적용될 경우, 효율적인 공간 분석 기능을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.441-442
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• 2022

교통사고 예측은 차량의 블랙박스 동영상을 통해 사고 발생을 최대한 빨리 예측하는 것을 목표로 한다. 이는 안전한 자율주행 시스템을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 다양한 교통 상황과 카메라의 제한된 시야로 인해 프레임에서 사고 가능성을 조기에 관찰하는 것은 어려운 도전이다. 예측의 핵심 기술은 객체의 시공간 관계를 학습하는 것이다. 본 논문에서는 블랙박스 동영상에서 사고 예측을 위한 계산 모델을 제안한다. 이것을 사용하여 사고 예방을 강화한다. 이 모델은 사고 위험에 대한 운전자의 시각적 인식에서 영감을 받았다. 객체 탐지기는 동영상 프레임에서 다양한 객체를 탐지한다. 탐지한 객체는 노드 생성기와 특징 추출기 동시에 통과한다. 노드 생성기에서 생성한 노드는 GCN 실행기를 사용한다. GCN 실행기는 각 프레임에 대한 객체의 3D 위치 관계를 계산한 후 공간 특징을 취득한다. 동시에 공간 특징과 특징 추출기에서 얻은 객체의 특징은 GRU 실행기로 보내진다. GRU 실행기 안에 시공간 특징을 암기하고 분석하여 교통사고 확률을 예측한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.776-778
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• 2022

우리는 일상 속에서 다양한 결제시스템을 접할 수 있다. 그중 무인계산 시스템은 소비자가 구매부터 결제까지 스스로 하는 방식이다. 발전된 기술이 편리함을 제공하지만, 일부 소비자들은 오히려 사용에 어려움을 겪고 사람이 계산을 해주는 기존의 시스템을 선호하는 경우가 많다. 본 논문에서는 소형 IOT 기기와 딥러닝 객체 인식 시스템을 기반으로 한 무인계산대를 설계하고 개발하였다. 계산대의 모습을 구현하기 위해 아두이노 컨베이어 벨트를 이용하고 라즈베리 파이와 파이 카메라를 이용하여 객체 인식 환경을 구현하였다. 파이 카메라를 통해 영상을 인식하고 해당 영상을 실시간으로 전송하여 PC에서 YOLO를 통해 객체를 탐지한다. 이후 탐지된 객체는 소비자가 확인할 수 있도록 디스플레이에 시각화한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝 객체 인식 무인계산 시스템은 공산품이 주를 이루는 무인 상점에 활용할 수 있다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.14 no.10
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• pp.12-24
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• 1996

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.13-25
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• 2021

In the age of digital innovation based on the Internet, Information and Communication and Artificial Intelligence technologies, huge amounts of datasets are being generated, collected, accumulated, and opened on the web by various public institutions providing useful and public information. In order to analyse, gain useful insights and information from data, Formal Concept Analysis(FCA) has been successfully used for analyzing, classifying, clustering and visualizing data based on the binary relation between objects and attributes in the dataset. In this paper, we present an approach for enhancing the analysis of relational attributes of data within the extended framework of FCA, which is designed to classify, conceptualize and visualize sets of objects described not only by attributes but also by relations between these objects. By using the proposed tool, RCA wizard, several experiments carried out on some public open datasets demonstrate the validity and usability of our approach on generating and visualizing conceptual hierarchies for extracting more useful knowledge from datasets. The proposed approach can be used as an useful tool for effective data analysis, classifying, clustering, visualization and exploration.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.586-588
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• 2000

KUeyes는 3차원 실세계의 영상처리를 위해 고려대학교 인공시각연구센터에서 개발된 컬러 스테레오 헤드아이 시스템이다. KUeyes는 인간의 시각 시스템을 모델로 하여 다해상도 변환 영상, 칼라 정보와 거리 정보, 움직임 정보를 이용하여 지능적이고 빠르게 객체를 탐지하여 추적한다. 또한 병렬적으로 수행되는 인식기를 통해 탐지된 사람의 얼굴을 인식한다. 다양한 실험 및 분석을 통해 KUeyes가 복잡한 실영상을 대상으로 움직이는 개체를 신시간으로 안정되게 추적하고 인식하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.796-798
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• 2003

RNA 분자의 이차구조는 그 분자의 생물학적 기능을 이해하는데 필요한 요소이다. 본 논문은 RNA 이차 구조의 loop과 helix를 그룹화 하여 하나의 객체 단위로 설계한 뒤 필요한 loop과 helix들의 연결구조를 부분 시각화 하는 알고리즘을 소개한다. 기존의 존재하는 시각화 알고리즘들은 정보손실에 해당하는 겹침에 의한 피해를 줄이기 위해 다양한 변형 방법을 이용하였으나 이번 알고리즘은 사용자에 의해 필요로 하는 정보만을 선택해 볼 수 있기에 정보 손실의 문제를 피할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.284-286
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터 교육을 위한 자료구조나 알고리즘의 특성을 이해시키기 위한 시각적인 애니메이션을 지원하는 ADVA(Animation on Data Structure and Visualization on Algorithm)의 개발에 사용된 컴포넌트를 제시하고 이의 구조와 기능을 설명한다. 이 컴포넌트는 각 자료 구조와 알고리즘의 시각 표현에서 요구되는 공통된 기능들을 지원하는 객체이다. 이는 재사용성을 증가시켜 ADVA의 제작을 용이하게 하고 표현의 통일성을 높여서 향상된 학습 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.27-29
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• 1999

가상현실 시스템에 대한 연구들은 대부분 현실세계 데이터를 컴퓨팅 세계의 데이터로 변환하기 위한 효율적인 방법론에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 지리정보시스템(GIS)의 경우 정확한 실사를 통한 지리정보의 확보와 그래픽 시각화를 통한 신뢰성 있는 데이터의 제공을 주요 목적으로 삼는다. 본 논문은 지리정보시스템의 데이터모델을 기반으로 3차원 시각화를 위한 지형 데이터 모델과 가상 이미징 객체모델을 소개한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.6
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• pp.1329-1338
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• 2021

There are rarely effective methods to help visually impaired people when they want to know the expiration date of products excepted to only Braille. In this study, we developed an expiration date notification system based on YOLO and OCR for visually impaired people. The handicapped people can automatically know the expiration date of a specific product by using our system without the help of a caregiver, fast and accurately. The proposed system is worked by four different steps: (1) identification of a target product by scanning its barcode; (2) segmentation of an image area with the expiration date using YOLO; (3) classification of the expiration date by OCR: (4) notification of the expiration date by TTS. Our system showed an average classification accuracy of about 86.00% when blindfolded subjects used the proposed system in real-time. This result validates that the proposed system can be potentially used for visually impaired people.