• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.1
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• pp.25-33
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• 2016

TTA는 국제표준화 환경변화에 적극 대응하고 국내기술의 국제표준 반영을 통한 글로벌 표준화 경쟁력을 제고를 위해 매년 중점기술을 선정하여 국내외 표준화 추진전략을 제시하는 K-ICT 표준화 전략맵을 개발하였으며, 이를 토대로 전문가 설문과 인터뷰를 진행하여 '2017년 ICT 표준화 10대 이슈'를 선정하였다. 본 고에서는 제4차 산업혁명을 이끌 초연결사회 플랫폼과 지능형 융합서비스 분야에서 선제적 표준화가 필요한 전략분야의 국내외 표준화 전망에 대해 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.223-224
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• 2023

국제해사기구에서는 2024년 초안을 개발하고 25년 승인하기 위한 로드맵을 수립하였고 이를 기반으로 자율운항선박 운항을 위한 MASS Code 개발에 착수하였다. 2025년 승인 이후부터 2028년 발효까지 선급에서는 MASS 코드에 부합하는 규정을 개발해야 한다. 기존 GBS는 기존에 운용되어온 시스템을 대상으로 개발되었으나 MASS Code는 아직 경험해 보지 않은 선박을 대상으로 하기 때문에 합의에 이르는 과정이 순탄하지 않을 것으로 보인다. 따라서, 우선 자율시스템이 적용가능한 시스템을 분석하고 공통적으로 갖는 구조적인 특징을 분석하는 것이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.408-410
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• 2010

본 논문에서는 새로운 척도에 기반한 다노출 영상 융합 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 각 노출정도에 따른 픽셀값의 그래프가 컨벡스 형태를 갖는다는 성질과 대조 값의 차이를 고려한 MRF (Markov Random Field) 기반의 에너지 함수를 설계하고 그 에너지 함수를 그래프컷 (Graph cut) 으로 풀어 각 노출치 영상에 대한 가중치 맵 (weight map)을 형성한다. 그리고 가중치 맵을 곱한 각 영상을 더함으로써 융합된 영상을 얻는다. 제안한 컨벡스 성질을 기반으로 한 척도는 특정 컬러 성분이 다른 컬러 성분보다 먼저 과노출 상태에 도달 한 경우의 영역을 가중치 계산에서 제외할 수 있기 때문에 기존의 가중치 기반의 방법보다 정확한 가중치 맵을 형성할 수 있게 한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 다노출 영상 융합에 비해 보다 넓은 영역에서 원 영상의 정보를 더 잘 표현하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.359-361
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• 2012

본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.4
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• pp.82-90
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• 2014

우리 사회는 산업혁명, 정보화혁명을 거쳐, 모든 것이 인터넷과 연결되는 사물인터넷(Internet of Things) 기반의 초연결 혁명 진행 중에 있다. 이에 정부는 사물인터넷을 공공, 산업, 개인 등 국가사회 현안 해결의 수단으로 활용하여 산업경쟁력 강화 및 창의적 IoT 서비스 제품 창출과 중소 중견 전문기업 육성을 시도하고 있다. 이에 본고에서는 사물인터넷의 핵심인 단말 플랫폼기술에 대한 글로벌 기업 및 프로젝트들의 하드웨어와 소프트웨어 융합기반 사업화 동향을 분석하고, 국내 단말 플랫폼의 개발현황 및 문제점을 살펴본다. 뿐만 아니라, 향후 사물인터넷의 단말 플랫폼 경쟁력 확보 및 생태계 구축을 위한 단말 소프트웨어 플랫폼과 하드웨어 플랫폼 구축방법으로 개발자 지향 개방형 SW-SoC(System on Chip) 융합을 통한 인프라 구축방안 제시하고, 사물인터넷 서비스의 확산을 위해 산 학 연 협력기반 기술개발 로드맵 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.114-117
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• 2003

본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)［1］ 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다［2-6］.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.81-84
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• 2000

Digital Halftoning convert a continuous-tone images to a binary images. Inverse halftoning addresses the problem of recovering a continuous image from a halftoned binary image. Simple low pass filtering can remove the high frequency noise but it also removes the edge information. Thus the edge information should be separated from the halftoning noise. As a result, the edge of result image is blurring. This paper present that we obtain continuous-tone-image which using Anisotropic diffusion filter. To reduce noise without blurring the edges of reconstructed image use edge map. The experimental results show that proposed method gives a higher PSNR and better subjective quality than conventional methods. As a result, the edge information of reconstructed image reduce blurring.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.21 no.6
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• pp.285-299
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• 2018

Recently much attention in building smart factory has been dramatically increased. Despite the growing interest in smart factory, few practical guidelines exist how to successfully build smart factory. The purpose of this study is to postulate and develop a road map for building successful smart factory. To enhance mundane realism, we design the road map through University-Industry research collaboration. Specifically, drawing analysis of University-Industry research collaboration, we design a prototype and detailed road map or building successful smart factory. Moreover, we apply the road map into actual smart factory development. By doing so, we successfully prove the effectiveness of the road map. Therefore, this study provides the valuable guidelines and directions to build a successful smart factory. Ultimately this study is able to help a variety of factories which establish and implement smart factory. Further, we hope that this study will be placed to be an important foundation research on behalf of smart factory building.

• Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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• v.29 no.1
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• pp.39-44
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• 2019

This study renewed the 'RE_Double Diamond' design process on the importance that material selection should reflect the needs of the consumer as much as possible in product development. In addition, the provider-centered secondary stakeholder map process among existing double-diamond methodologies has been applied, and the selection of materials through communication between designers and engineers, including the construction of information focused on visualization.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.24 no.1
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• pp.1-7
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• 2021

In this paper, we presented the experimental basis for the theoretical background and robustness of the Convolutional Neural Network for object recognition based on artificial intelligence. An experimental result was performed to visualize the weighting filters and feature maps for each layer to determine what characteristics CNN is automatically generating. experimental results were presented on the trend of learning error and identification error rate by checking the relevance of the weight filter and feature map for learning error and identification error. The weighting filter and characteristic map are presented as experimental results. The automatically generated characteristic quantities presented the results of error rates for moving and rotating robustness to geometric changes.