• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.184-187
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• 2001

이전까지의 결재방식은 직접 결재문서를 들고 결재자로부터 결재를 받는 방식이었으나 이제는 결재자가 집에서 또는 출장 중에 있어서도 웹 상에서 서버에 접속하여 결재자에게 전달되어진 결재문서를 검토, 결재할 수 있도록 하는 그룹웨어시스템이 필요하게 되었다. 본 연구개발의 주된 목적은 사내에서 기존의 결재방식을 웹 상에서 전자결재방식으로 변경하여 문서의 기안작성, 검토, 결재 및 결재상황을 실시간으로 파악할 수 있도록 하였으며 또한, 이러한 모든 결재문서들을 데이터베이스에 최근문서, 일반문서, 정형화된 문서로 구분되어 저장되도록 하여서 권한이 부여된 사용자가 필요시 찾고자하는 문서를 실시간으로 검색 될 수 있도록 시스템을 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.562-568
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• 2000

분산 가상 현실 시스템에서는 네트웍크상에서 분산되어 있는 다수의 사용자들에게 하나의 공통된 가상 공간 객체를 제공하고 있다 이러한 가상 공간에서 다수의 사용자들은 상호작용을 자유롭게 실시간으로 하여야 할 뿐만 아니라 객체들을 공유공간 내에서 결합하거나 추가,삭제, 검색 등을 안전하게 수행해야 한다. 본 논문은 웹상에서 다중 사용자들이 원하는 특정 이미지나 텍스트 등을 실시간으로 안전하게 처리될 수 있는 모델을 제안하고 이를 반도체 레이져 마킹 시스템에 적용시켜 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1559-1562
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• 2003

현대의 산업화가 급격히 발전되면서 유한한 에너지에 대한 고갈 및 환경 문제가 더욱 심각해지고 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위한 하나의 방법으로서 대체에너지 관리 및 서비스의 필요성이 크게 요구되고 있다. 이 논문은 국내 지역에서 측정된 대체에너지 데이터에 대한 실시간 시공간 대체에너지 관리기를 설계한다. 시공간 대체에너지 관리기는 시공간 질의 처리기, 실시간 데이터 처리기, 공간 객체 관리기, 웹 GIS 서버로 구성된다. 또한 주기적으로 측정되는 대체에너지 관련 데이터를 실시간으로 처리하여 시공간 데이터베이스를 구축하고, 웹에서 다양한 형태로 정보를 제공하는 기능을 포함한다. 시공간 질의 처리기에서 실행된 결과를 텍스트 형태로만 제시하지 않고, 그래프, 등고선, 지도정보 등과 같은 다양한 시각화를 통한 검색 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.726-727
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• 2012

본 논문에서는 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템 설계를 제안한다. 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템은 사용자의 스마트 디바이스에 저장되어있는 지인들을 연결하여 실시간으로 질문과 답변을 할 수 있는 기능을 제공하고 사용자 질문에 대한 웹 검색 결과를 제공한다. 또한 사용자간의 질문, 답변 결과를 서버에 저장하여 축적시키고 추천 기능을 제공하여 다른 사용자가 유사한 질문을 할 경우 축적된 질문과 답변을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.279-284
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• 2010

최근 컴퓨터와 네트워크의 기술 발달로 멀티미디어 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 정보검색 시스템도 텍스트 데이터 위주에서 벗어나 멀티미디어 데이터 검색이 큰 비중을 차지하고 있다. 또한 멀티미디어 데이터 질의어처리도 기술적인 변화와 함께 다양한 질의어 확장으로 검색의 정확성을 높이고 있다. 본 논문에서는 인간의 감성에 대한 '재미' 주제 온톨로지를 구축하여 질의어 확장에 응용하였고, 한편의 동영상에서 재미 요소를 찾아내는 멀티미디어 데이터 검색 시스템을 구축하였다. 온톨로지 구축은 한글 워드넷(KorLex)에서 "재미"라는 특정 감소 요소의 의미 계층 구조를 파악하고 토픽맵을 이용하여 구축하였다. 또한, 온톨로지에 정의된 용어들 사이의 가중치는 실시간으로 계산하여 질의어를 확장에 적용하였으며, 따라서 검색의 효율성과 질을 높였다. 검색방법은 사용자가 질의어를 직접 입력하는 텍스트 입력 검색과 온톨로지 구조를 이용한 GUI 인터페이스 검색방법으로 나누어 사용자의 편의성을 증대시켰다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.6
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• pp.85-91
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• 2020

Recently, video-taping equipment such as CCTV have been seeing more use for crime prevention and general safety concerns. Since these video-taping equipment operates all throughout the day, the need for security personnel is lessened, and naturally costs incurred from managing such manpower should also decrease. However, technology currently used predominantly lacks self-sufficiency when given the task of searching for a specific object in the recorded video such as a person, and has to be done manually; current security-based video equipment is insufficient in an environment where real-time information retrieval is required. In this paper, we propose a technology that uses the latest deep-learning technology and OpenCV library to quickly search for a specific person in a video; the search is based on the clothing information that is inputted by the user and transmits the result in real time. We implemented our system to automatically recognize specific human objects in real time by using the YOLO library, whilst deep learning technology is used to classify human clothes into top/bottom clothes. Colors are also detected through the OpenCV library which are then all combined to identify the requested object. The system presented in this paper not only accurately and quickly recognizes a person object with a specific clothing, but also has a potential extensibility that can be used for other types of object recognition in a video surveillance system for various purposes.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.229-232
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• 2006

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.27-29
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• 1998

멀티미디어 정보 서버(MOD)는 다양한 미디어에 대한 복잡한 개개의 처리 기술과 초대용량, 초고속 처리 등의 요구사항 때문에 병렬 데이터베이스의 응용으로 고려되었던 분야이다. 병렬 데이터베이스를 위한 응용을 지원하기 위해, 이 논문에서는 멀티미디어 내용 기반 검색과 오디오 실시간 전송을 지원하는 멀티미디어 정보 서버 지원 미들웨어를 설계하고, 프로토타입의 구현에 대해 기술한다. 미들웨어는 하부 시스템으로 병렬 데이터베이스 시스템을 가정하고 있으며, 상호 연동성과 부하 조정 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.346-349
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• 2007

In this paper, the integrated search system made for the web news and review retrieval service is introduced. We made XSLTRobot that extract title, date, author and content from html document like news or reviews for search service. XSLTRobot used the XSLT technology in order to extract desired part of html page. The Intergrated Information Retrieval System(IIRS) is suitable for various search data format. And we introduce Dynamic Index Storage which is module of IIRS. Dynamic Index Storage is used to environment which needs fast index update like news. And it's design focused on retrieval performance because there was not many document that it has to update on a real time.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.3
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• pp.63-72
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• 2011

In this paper, we propose a novel database creation and retrieval method of feature descriptors to support real-time marker-less tracking in the augmented reality environments. Each feature descriptor is encoded by integer and multi-level database is created in order to retrieve a feature descriptor efficiently. The retrieval of a feature descriptor is performed as follows: Firstly, candidate feature descriptors are searched by traversing the multi-level database. Secondly, the euclidean distance between input feature descriptor and each candidate one is compared. The shortest one is retrieved. The proposed method is 16 ms faster than previous KD-Tree method for each feature descriptor.