• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.2 no.2 s.3
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• pp.55-64
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• 2003

This research is about executing the suitability evaluation of the data through wireless communication system in comparison with the data through the wire system used in National Highway Traffic Management System. The communication system for the evaluation was established on Peoyngteak-Anjung section(about 19 Km) at Route 38 in southern National Highway of the National Capital region where image detectors with the communication by wire were set up. In the situation, the comparison of the data transmission rates between the wire system and the proposed system was accomplished. Before we evaluate the possibility of application about the proposed system, the elements of wireless systems performed the spot investigations. Traffic data transmission test among the equipments was accomplished on the section of the Route 38 where wireless communication equipments were set up. And then, the test of traffic data transmission between the field equipment and the data collective center of wireless communication system was carried out. It evaluated the reliability of wireless communication data for the suitability evaluation of cable/wireless data collected while 73 days.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1152-1159
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• 2014

In this paper, we presents a system to ensure the safety of residents through appropriate action or alarm in case the residents occurs an emergency situation and abnormal activity. We collect and analysis real-time data of living environment of the residents using video and sensor. The existing system have been determined by using only the sensor data it have several problems. Our system attach camera to solve the existing system problem. We use weighted difference image and motion vector. The existing system, it takes about 48 hours to determine that an abnormal activity occurs. However, our system takes less than 1 hour.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.87-88
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• 2019

최근 기계학습 기술의 급속한 발전에 힘입어 자율주행을 위한 객체 인식 및 처리 기술 역시 비약적으로 발전하고 있다. 그러나 이러한 기계학습의 성능은 모델의 구조와 학습용 데이터의 품질에 영향을 받는다. 특히 주행환경을 잘 표현하는 학습데이터가 중요한데 전혀 새로운 도로, 주행환경, 장애물, 정적 혹은 동적 객체 등을 마주하면 정확도와 안정성에서 부정적인 영향을 받을 수 있는 것이다. 해외의 주행 데이터들에 크게 의존하고 있는 우리나라의 현실에 비춰 볼 때 국내 환경에 맞는 학습데이터를 쉽고 효율적으로 확보/관리/분석할 수 있게 하는 환경의 구축이 시급하다. 따라서 본 논문에서는 자율주행을 위한 기계학습 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 소프트웨어를 설계하고 개발하였다. 구체적으로는 수집된 영상들을 관리하는 기능, 영상에 존재하는 노이즈 제거 및 화질 개선 처리 기능, 학습 및 검증을 위한 메타 정보 태깅 기능, 태깅 정보의 통계적 분석 기능들을 포함한다. 개발한 소프트웨어는 우리나라에서 자체 촬영한 자율주행 학습 영상들에 대해 딥러닝 모델들을 학습하고 검증하는데 활용할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.375-378
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• 2019

최근 딥러닝과 머신러닝 기법이 소프트웨어의 성능 향상에 도움이 되는 것이 입증됨에 따라, 의료 영상 진단 보조 소프트웨어를 개발하기 위한 시도가 활발해 지고 있다. 그 중 캡슐내시경은 소장 소화기관을 관찰할 수 있는 초소형 의료기기로, 기존의 내시경 검사와 다르게 이물감이 느껴지지 않고 의료보험 적용으로 최근 들어 널리 이용되고 있다. 일반적으로 캡슐 내시경은 8 시간 동안 소화기간을 촬영하며, 한 번의 검사 결과로 생성된 동영상 데이터 셋은 수 만장의 이미지를 포함하기 때문에, 방대한 양의 이미지들을 효율적으로 관리하기 위한 체계가 필요하다. 특히, 방대한 양의 캡슐내시경 이미지를 학습하는 경우, 수 만장의 이미지 속에서 유의미한 특징(촬영정보, 의사소견, 환자정보, 병변의 위치 및 크기 등)을 추출해내야 하므로 학습 데이터 레이블링을 위한 정보를 정확히 추출해야 하는 작업이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 영상을 학습할 때, 학습 데이터 레이블 정보를 체계적으로 구축할 수 있게 하는 레이블 정보 추출 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 병원에서 14년간 수집된 총 340명의 캡슐내시경 데이터(약 1,700 만장의 이미지)를 토대로 영상데이터를 구조적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하고 노이즈 데이터를 제거한 뒤, 빅데이터 저장소에 적재할 수 있음을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.5
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• pp.197-205
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• 2021

Recently, the retail industry has been increasingly demanding information technology convergence and utilization to respond to various external environmental threats such as COVID-19 and to be competitive using AI technologies, but there is a very lack of research and application services. This study is a CCTV video data-driven AI application case study, using CCTV image data collection in retail space, object detection and tracking AI model, time series database to store real-time tracked objects and tracking data, heatmap to analyze congestion and interest in retail space, social access zone.We present the orientation and verify its usability in the direction designed through practical implementation.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.81 no.6
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• pp.1274-1289
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• 2020

Deep learning has recently become one of the most actively researched technologies in the field of medical imaging. The availability of sufficient data and the latest advances in algorithms are important factors that influence the development of deep learning models. However, several other factors should be considered in developing an optimal generalized deep learning model. All the steps, including data collection, labeling, and pre-processing and model training, validation, and complexity can affect the performance of deep learning models. Therefore, appropriate optimization methods should be considered for each step during the development of a deep learning model. In this review, we discuss the important factors to be considered for the optimal development of deep learning models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.601-604
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• 2023

기술이 발전함에 따라 복합적인 모달리티 정보를 포함하는 멀티미디어 데이터의 수집이 용이해지면서, 사람의 성격 특성을 이해하고 이를 개인화된 에이전트에 적용하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 비디오 스트림 구조를 활용하여 사용자 특성을 예측하기 위한 동적 키프레임 추출 방법을 제안한다. 비디오 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 무작위로 선택한 프레임에서 특징을 추출하던 기존의 방법을 개선하여 영상 내 시간에 따른 정보와 변화량을 기반으로 중요한 프레임을 선택하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 제 3자가 평가한 Big-five 지표 값이 레이블링된 대표적인 데이터셋인 First Impressions V2 데이터셋을 사용하여 외면에서 발현되는 특징들을 기반으로 영상에서 등장하는 인물들의 성격 특성을 예측했다. 결론에서는 선택된 키프레임에서 멀티 모달리티 정보를 조합하여 성격 특성을 예측한 결과와 베이스라인 모델과의 성능을 비교한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.4
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• pp.149-155
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• 2021

In this study, we intend to develop a defective road surface object recognition model that automatically detects road surface defects that restrict the movement of the transportation handicapped using electric mobile devices with deep learning. For this purpose, road surface information was collected from the pedestrian and running routes where the electric mobility aid device is expected to move in five areas within the city of Busan. For data, images were collected by dividing the road surface and surroundings into objects constituting the surroundings. A series of recognition items such as the detection of breakage levels of sidewalk blocks were defined by classifying according to the degree of impeding the movement of the transportation handicapped in traffic from the collected data. A road surface object recognition deep learning model was implemented. In the final stage of the study, the performance verification process of a deep learning model that automatically detects defective road surface objects through model learning and validation after processing, refining, and annotation of image data separated and collected in units of objects through actual driving. proceeded.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.489-494
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• 2008

본 논문에서는 USN 기반 센서 정보수집기술과 지능형 영상분석기술을 이용하여 도시철도 역사와 지하도 상가의 유해가스, 미세먼지 등 지하공기 상태를 실시간 모니터링하고 분석할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 TinyOS를 탑재한 저전력 프로세서 시스템으로 IEEE 802.15.4 표준 무선 네트워크 통신을 지원하는 센서 노드를 구현하고, 이 센서 노드로부터 수집된 데이터를 이 기종 네트워크와 연동하여 상위 시스템에 전송할 수 있는 USN 게이트웨이 노드 시스템을 구현한다. 이러한 네트워크 시스템을 통해 수집된 센싱 데이터는 중앙의 DB서버로 취합 및 저장되도록 구현되며, 최종적으로는 어플리케이션 서버를 통해 공중이용시설의 이용자나 철도 안전 모니터링 요원에게 실시간으로 정보를 서비스할 수 있도록 구현된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.998-1000
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• 2018

데이터 무결성을 보장하는 블록체인은 IoT 환경과 같은 비금융 분야에서 활용이 증가되고 있으며 IoT 환경의 수집된 자료를 저장할 수 있는 단순한 인프라로 활용되고 있다. 이 논문에서는 산업사고 발생시 주요 원인에 대한 추적검증을 위해 산업현장에서의 환경정보를 블록체인에 저장하기 위한 센서자료 수집시스템을 기술한다. 본 개발 시스템은 허가형 블록체인 플랫폼인 HyperLedger Fabric을 사용하여 온도, 충격 및 영상데이터의 주요 특징을 요약하여 블록체인에 저장할 수 있도록 한다.