• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.755-758
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• 2014

본 논문에서는 고해상도를 위한 고성능 HEVC(High Efficiency Video Coding) 디블록킹 필터 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어 구조는 필터링 수행시간 단축과 게이트 수 감소를 위한 효율적인 필터링 순서 및 메모리 구조를 가진다. 제안하는 필터링 순서는 전처리 단계에서 단일 포트 SRAM에 데이터를 저장할 때 발생하는 지연시간을 감소시켰고, 고해상도 영상의 실시간 처리를 위해 4단 파이프라인 구조와 10개의 메모리 구조로 설계하였다. 제안하는 메모리 구조는 단일 포트 SRAM을 접근하면서 발생하는 해저드 문제를 해결하였다. 또한 필터링 수행시간을 단축하기 위해 두개의 필터를 사용하여 병렬처리 구조로 구현하였으며, 저전력 하드웨어 구조를 위해 클록 게이팅 구조로 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 디블록킹 필터 부호화기 하드웨어는 Verilog HDL로 설계 하였으며, TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성한 결과 100k개의 로직 게이트로 구현되었다. 또한, 동작 주파수는 150MHz에서 4K 해상도인 $4096{\times}2160@30$ 처리가 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.245-251
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• 2021

1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권1호
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• pp.209-238
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• 2023

본 연구는 도서관의 이러닝 플랫폼 구축을 위한 주요 학습 내용과 기능 및 활성화 방안을 제안하고자 문헌연구와 사례분석 및 전문가 조사를 진행하였다. 문헌연구에서 도서관이 이러닝 생태계에 있는 이용자를 위해 질 높은 온라인 교육을 제공해야 함을 알 수 있었으며 선행연구를 통해 도서관의 이러닝 플랫폼 분석을 위한 학습기능 분석 도구를 도출하였다. 이를 기반으로 국내외 도서관 이러닝 플랫폼들의 학습 내용과 기능 및 특징을 분석하였으며 전문가 설문 조사 및 인터뷰를 수행하였다. 분석결과, 도서관의 지속 가능한 이러닝 서비스를 위해 학습 과정과 기술을 효과적으로 적용할 수 있는 플랫폼의 구축이 필수적이며 제공해야 할 학습 내용은 관 종에 상관없이 공통적으로 독서교육, 정보활용교육, 도서관이용교육, IT 최신기술 소개 등 도서관교육의 특성을 나타내는 주제가 도출되었다. 주요한 학습기능으로는 학습유형 중 영상강의와 실시간 수업을 진행할 수 있어야 하며 학습자료와 이용 가이드를 제공할 수 있는 학습활동지원 기능, 교육내용을 저장하고 공유할 수 있는 클라우드 플랫폼 지원 기능, 생애주기 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있는 개인화 환경 지원 기능 등을 제시하였다. 또한, 도서관 사서의 기술력 향상을 위한 재교육, 이러닝 관련 팀의 구성과 전문사서의 도입을 제안하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.99-109
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• 2023

최근에 우리나라에서 뿐만 아니라, 세계 곳곳에서 태풍, 산불, 장마 등으로 인한 재해가 끊이지 않고 있고, 우리나라 태풍 및 호우로 인한 재산 피해액만 1조원이 넘고 있다. 이러한 재난으로 인해 많은 인명 및 물적 피해가 발생하고, 복구하는 데도 상당한 기간이 걸리며, 정부 예비비도 부족한 실정이다. 이러한 문제점들을 사전에 예방하고 효과적으로 대응하기 위해서는 우선 정확한 데이터를 실시간 수집하고 분석하는 작업이 필요하다. 그러나, 센서들이 위치한 환경, 통신 네트워크 및 수신 서버들의 상황에 따라 지연 및 데이터 손실 등이 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 통신네트워크 상황에서도 분석을 정확하게 할 수 있는 2단계 하이브리드 상황 분석 및 예측 알고리즘을 제안한다. 1단계에서는 이기종의 다양한 센서로부터 강, 하천, 수위 및 경사지의 경사각 데이터를 수집/필터링/정제하여 빅데이터 DB에 저장하고, 인공지능 규칙기반 추론 알고리즘을 적용하여, 위기 경보 4단계를 판단한다. 강수량이 일정값 이상인데도 불구하고 1단계 결과가 관심 이하 단계에 있으면, 2단계 딥러닝 영상 분석을 수행한 후 최종 위기 경보단계를 결정한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1529-1539
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• 2023

바다의 색을 관측하여 해양환경을 관측하는 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)의 자료는 지상국 시스템에서 다양한 보정과정을 거쳐 Raw~Level 2 (L2)로 생산되는데, 각 처리 단계에서 발생하는 품질 정확도는 단계별로 누적되어 위성자료의 오차가 점차 증폭된다. 이에 GOCI-II의 Level-1A/B (L1A/B) 자료에서 발생할 수 있는 광학적 품질 및 위치보정 성능 오차를 측정할 수 있도록 GOCI-II 지상국 시스템을 개선하였다. 신규로 구축된 광학적 품질 및 위치보정 성능 평가 모듈(Radiometric and Geometric Performance Assessment Module, RGPAM)은 시험 운영을 통해 성능 측정, 측정 결과의 표출 및 저장 등 기능들이 정상 운영됨을 확인하였다. RGPAM을 통해 측정된 성능들은 향후 GOCI-II 검출기의 감도 저하에 따른 실시간 복사보정 모델 개선, 위성 L1A/B 자료의 품질 일관성 확인 및 이슈사항에 대한 재보정 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제33권2호
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• pp.336-345
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• 2009

이 연구의 목적은 생명현상 관찰에서 나타나는 인과적 의문 생성 ERF components를 개발하는 것이다. 이를 위해 우선 인지심리적 방법으로 생명현상 기반의 인과적 의문생성 유발 사진 과제를 개발하였다. 이를 활용해 전기생리적 방법인 MEG(Magnetoencephalography) 두뇌 영상 기기를 이용하여 시계열적 두뇌 처리과정에 기초한 인과적 의문의 ERF(Event Related Fields) 패턴을 확인할 수 있었다. 생명현상 기반의 인과적 의문생성 유발 사진은 과학교육 전문가와 과학교육연구진으로 구성된 인원의 R&D 방식으로 개발되었다. 과제는 생물군 유형에 따라 동물(A, animal), 미생물(M, microbe), 식물(P, plant)과제로 분류 형태를 나누고, 생물 개체 수준의 유형에 따라 개체간 상호작용(i, interaction), 단일 개체(a, all), 개체 일부(p, part)로 구분하여 총 100장에 대한 인과적 의문 유발 사진을 완성하였다. 이후 서울대학병원 MEG 센터팀과의 세미나 과정을 통해 MEG 과제용 패러다임을 개발하고, 과학교육 전공 여자 대학원생 5명(M=26.4, SD=2.30)을 대상으로 인과적 의문생성간 MEG data를 수집하였다. 이를 통해 인과적 의문 유형별 고유 특성을 확인하기 위해 MEG ERF components 분석을 실시하였다. 인과적 의문 생성시 나타나는 ERF components 분석 결과 M1(100~130ms), M2(220~280ms), M3(320~390ms), M4(460~520ms) 총 4개 components 패턴이 발견되었다. M1과 M2의 경우 인과적 의문 사진 과제 제시에 따라 피험자가 관찰하는 동안 보고 되는 것으로 dipole fitting 과정을 통해 두뇌 활성 영역을 확인해 본 것처럼 시각령이 위치하는 후두엽에 걸쳐 확인되었다. M3 components의 경우 인과적 의문에 대한 불확실감을 해소하기 위해 장기기억 저장소로부터 경험 상황을 가지고 오는 귀추의 과정을 반영한다고 볼 수 있다. 이는 이전 경험상황을 분석하는 단계에 해당하며 학생들이 가설을 생성할 때 가장 큰 어려움을 경험하여 교사의 적절한 도움이 요구되는 부분이다. M4 components는 장기 기억 속의 경험 상황에서 인과적 의문에 대한 설명자를 표상하는 단계에 해당하는 것으로 인과적 의문 생성 후 가설을 만드는 전 단계에 해당 한다고 할 수 있다. 본 연구는 확인된 인과적 의문 생성시 나타나는 MEG ERF components와 latency 시간을 통해 인과적 의문 생성에 어려움을 호소하는 학생들에 대한 개별적 교수 처치와 더불어 고등인지 영역의 ERF 연구의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다고 하겠다.