• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.313-315
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• 2013

영재교육의 목표는 개인의 자아실현 및 국가 사회에 이바지하는 인재를 양성하는 데 있다. 그러나 그 동안 우리의 영재교육이 지적인 영역에 치중한 결과, 우리나라 영재의 리더십 수준은 미국의 일반 학생과 비슷하다는 분석이 제기되기도 하였다. 지적능력만 뛰어난 영재는 현대사회에서 요구하는 타인을 배려하고 소통하며 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 인재상과는 거리가 멀다. 이에 본 논문에서는 정보영재를 위한 리더십 교육 프로그램을 개발하고 그 도구로 SNS를 활용하였다. SNS는 다양한 자료를 검색, 공유할 수 있고 사람사이의 관계 맺기, 타인과의 소통을 기반으로 하기에 리더십 교육의 목표 실현에 적합한 특징을 지녔고, 컴퓨터나 인터넷 등 첨단 기기의 사용을 즐기는 정보 영재의 특성과도 일치하는 도구이기 때문이다. 유투브, 위키피디아, 트위터 등의 SNS를 사용하여 동영상을 제작하고 간단한 메시지로 타인과 소통하며, 위키에서 협업하여 과제를 수행해나가는 과정을 통해 대인관계와 조직능력, 타인과 공동체 배려 등 리더십이 향상될 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.321-327
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• 1999

In this progressed super-impose individual recognition system, the photograph of a skull was caught by CCD-camcoder with the MPEG, and an ante-mortem photograph was read by scanner. These two images were processed and superimposed using horizontal angle and vertical angle of face using the forensic dental medicine theory. The enhancement of super-impose individual recognition by anatomical references was performed on the two superimposed images of the same angle using the facial triangle and histogram analysis scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.521-525
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• 2006

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 장애물 회피 및 물체 추적 방법을 제시한다. 장애물 회피를 위해서 제어부의 초음파 발생 신호의 귀환시간과 거리와의 관계 및 적외선 센서에서 측정한 아날로그신호와 거리와의 관계를 추출하여 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 물체 추적 모드에서는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.22 no.3
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• pp.82-98
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• 2019

The importance of spatial information is rapidly rising. In particular, 3D spatial information construction and modeling for Real World Objects, such as smart cities and digital twins, has become an important core technology. The constructed 3D spatial information is used in various fields such as land management, landscape analysis, environment and welfare service. Three-dimensional modeling with image has the hig visibility and reality of objects by generating texturing. However, some texturing might have occlusion area inevitably generated due to physical deposits such as roadside trees, adjacent objects, vehicles, banners, etc. at the time of acquiring image Such occlusion area is a major cause of the deterioration of reality and accuracy of the constructed 3D modeling. Various studies have been conducted to solve the occlusion area. Recently the researches of deep learning algorithm have been conducted for detecting and resolving the occlusion area. For deep learning algorithm, sufficient training data is required, and the collected training data quality directly affects the performance and the result of the deep learning. Therefore, this study analyzed the ability of detecting the occlusion area of the image using various image quality to verify the performance and the result of deep learning according to the quality of the learning data. An image containing an object that causes occlusion is generated for each artificial and quantified image quality and applied to the implemented deep learning algorithm. The study found that the image quality for adjusting brightness was lower at 0.56 detection ratio for brighter images and that the image quality for pixel size and artificial noise control decreased rapidly from images adjusted from the main image to the middle level. In the F-measure performance evaluation method, the change in noise-controlled image resolution was the highest at 0.53 points. The ability to detect occlusion zones by image quality will be used as a valuable criterion for actual application of deep learning in the future. In the acquiring image, it is expected to contribute a lot to the practical application of deep learning by providing a certain level of image acquisition.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.4
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• pp.92-101
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• 2015

미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2007.10a
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• pp.221-225
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• 2007

산림은 탄소저장능력이 있어 대표적인 온실가스인 이산화탄소를 저감시킨다. 따라서 산림의 탄소저장능력 특성을 규명하고 그것을 산림경영에 반영함으로써 온실가스 저감이라는 국제적 노력에 동참하는 수단으로 활용할 수 있다. 일반적으로 임분에서의 탄소저장능력(Carbon Storage, CS)은 식생탄소저장능력(Vegetation Carbon Storage, VCS)과 토양탄소저장능력(Soil Carbon Storage, SCS)의 합으로 볼 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 대표적인 자생수종인 소나무림 VCS의 공간분포를 지엽적 범위(spot level)에서 광역적 범위(regional level)로 확대하여 그 특성을 규명하는 방법을 제시하고자 한다. 지엽적 범위의 조사 및 연구에서 VCS는 임목의 흉고직경(Diameter at Breast Height)과 밀접한 관계가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 관계와 Quickbird 고해상도 위성영상에서 추출한 소나무림 공간분포도를 이용해 경관범위(landscape level)에서 소나무림 탄소저장능력의 공간분포를 추정할 수 있었으며,그 결과를GIS 및 RS를 통해 광역적 범위로 확대하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.1
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• pp.153-161
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• 2022

The current National Curriculum clearly states that students should utilize digital information as a core competency. With ICT-based non-face-to-face learning has become commonplace, that ability has become as basic and essential as the competency to read and write in traditional education. Therefore, this work analyzed the characteristics of ICT utilization learning in the social studies curriculum of elementary school to cultivate basic abilities and skills for learners' future, and these discussed from the perspective of digital literacy. The results are as follows. First, the ICT utilization learning could be found in most units for the subject, but most of them were just the searching material and the watching video. Second, when approached from the perspective of digital literacy, the main activities were the 'access' in the lowest level. Third, the higher levels such as 'understand' and 'create' were few activities. This result gave the task of reflecting on the ICT education so far. Rather than just focusing on increasing the frequency of the ICT using, it is necessary to improve the quality of students' activities in ICT learning for progressing digital literacy. For the students' skills of utilizing digital information could be developed differently depending on the type of ICT learning activity.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.12
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• pp.6420-6426
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• 2013

The indoor areas for the commercial use of automatic monitoring systems of mobile robot localization improves the cognitive abilities and the needs of the environment with this emerging and existing mobile robot localization, and object recognition methods commonly around its great sensor are leveraged. On the other hand, there is a difficulty with a problem-solving self-location estimation in indoor mobile robots using only the sensors of the robot. Therefore, in this paper, a self-position estimation method for an enhanced and effective mobile robot is proposed using a marker and CCTV video that is already installed in the building. In particular, after recognizing a square mobile robot and the object from the input image, and the vertices were confirmed, the feature points of the marker were found, and marker recognition was then performed. First, a self-position estimation of the mobile robot was performed according to the relationship of the image marker and a coordinate transformation was performed. In particular, the estimation was converted to an absolute coordinate value based on CCTV information, such as robots and obstacles. The study results can be used to make a convenient self-position estimation of the robot in the indoor areas to verify the self-position estimation method of the mobile robot. In addition, experimental operation was performed based on the actual robot system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.422-423
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• 2023

고령화 사회로 인한 노인의 건강과 안전에 대한 관심이 증가함에 따라 낙상 문제는 더욱 중요해졌다. 기존 연구들은 영상에서 인체의 관절위치를 측정하고 이것만을 활용하여 낙상을 감지했지만, 본 논문에서는 방향과 속력 정보를 추가하여 탐지 능력을 향상시켰다. 실험결과 기존 방식에 비해 향상된 성능을 관찰할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1035-1036
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• 2017

재난관리 및 대응 분야에서는 무인기의 낮은 운영비용과 자유로운 이동능력의 장점을 토대로, 무인기를 활용한 다양한 재난대응 방안이 연구되고 있다. 본 논문은 무인기를 통해 획득한 항공영상에 대하여, 기계학습 기반의 영상분석을 통한 사람 검출 및 사람 위험 감지 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 사람 검출을 위한 딥러닝 네트워크와 범람지역 검출을 위한 딥러닝 네트워크로 구성된다. 제안하는 기법에서 사용하는 두 개의 딥러닝 네트워크를 통해, 사람의 단순 검출뿐만 아니라, 범람지역과 같은 위험지역 검출을 통해, 사람의 위험도를 판단할 수 있다.