• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.52 no.6
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• pp.630-636
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• 2008

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.135-136
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• 2018

본 논문에서는 산업현장에서 특정한 물건을 인식하고 판단하여 로봇팔로 운반할 수 있는 딥러닝을 적용한 객체 인식 기반의 로봇 팔 제어 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 깊이 인식 카메라를 이용하여 3D 이미지를 촬영 하고 딥러닝으로 검출된 객체를 판별 및 분류 후 인식된 객체를 로봇 팔로 피킹 하도록 구현하였다. 이를 통해, 딥러닝과 깊이인식 카메라로 다양한 환경에서 객체를 정확히 분류 및 추적할 수 있도록 해서 스마트팩토리등 다양한 분야에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07c
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• pp.2342-2344
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• 2005

초광대역 임펄스를 이용한 비파괴 지중 매설물 탐지용 지반 탐사 레이더(Ground penetrating image radar: GPR)를 개발하였다. 최대 탐사 깊이를 고려하여, 900 picosecond(ps) 상승 시간을 갖는 초광대역 임펄스를 설계하였고, 임펄스 발생기의 주파수 특성을 고려하여, 소형 평판형 다이폴 안테나가 설계되었다. 또한, 지중으로부터 반사되는 신호를 수신하기 위해서 고속의 A/D를 사용하였다. 측정은 송수신 안테나의 간격을 고정한 Bistatic 방식을 사용하였으며, 지중 매설물의 영상처리 판별을 위해 마이그레이션(migration) 기법을 사용하였다. 개발된 시스템은 금속 물체와 비금속 물체가 매설된 실증 시험장에서 시험되었고, 평면 해상도 및 깊이에 대한 해상도가 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1002-1005
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• 2014

아웃도어 열풍과 자연생태공원 조성 등으로 야외활동이 증가하고, 그에 따라 야생화를 접할 기회가 늘어나는 추세이다. 스마트 기기의 보유율이 증가하고 있는 현실을 반영하여, 스마트 기기를 이용한 등산 탐방로, 생태공원 등에 조성되어 있는 야생화를 판별해 줄 어플리케이션을 개발하고자 한다. 이 논문에서는 촬영한 야생화 이미지에서 배경과 대상을 분리하는 방법과 색상을 추출하는 방법을 분석하고 데이터베이스에서 검색하여 사용자에게 야생화 정보를 제공하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.845-848
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• 2014

블로그는 인터넷에서 개인의 정보나 의견을 표출하고 커뮤니티를 형성하는데 사용되는 중요한 수단이나, 광고 유치, 페이지 순위 올리기, 쓰레기 데이터 생성 등 다양한 목적을 가진 스팸블로그가 생성되어 악용되기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 문서에서 나타나는 특징들을 이용한 스팸 탐지 기법을 제안한다. 먼저 블로그 본문의 길이, 태그의 비율, 태그 수, 이미지 수, 랭크의 수 등 하나의 웹 문서에서 추출할 수 있는 특징을 기반으로 각 문서에 대한 특징 벡터를 생성하고 기계학습을 통해 모델을 생성하여 스팸 블로그를 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터를 사용하여 제안방법과 기존의 스팸 분류 연구를 비교 실험을 진행하였다. Bayesian 필터링 기법을 사용하는 기존연구와 비교 실험 결과, 제안방법이 더 좋은 정확도를 가지면서 특징 추출 속도 및 메모리 사용 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.460-463
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• 2022

세계에서 가장 중요한 온대 과일 작물 중 하나인 사과의 생산성과 품질은 병해충 여부에 큰 영향을 받는다. 이를 진단하기 위해서는 효율적이고 많은 전문 지식과 상당한 시간이 필요하다. 그러므로 이를 해결하기 위해 효율적이고 정확하게 다양한 병해충을 진단하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 분석에 큰 효율을 보인 딥러닝 기반 CNN 들을 비교 분석하여 사과의 병해충 여부를 판별하고 최적의 모델을 제시한다. 딥러닝 기반 CNN 구조를 가진 AlexNet, VGGNet, Inception-ResNet-v2, DenseNet 을 채택해 사과 병해충 분류 성능 평가를 진행했다. 그 결과 DenseNet 이 가장 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.543-544
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• 2021

본 논문에서는 스마트 팩토리의 자동화 공정을 위하여 제품 자동 판별과 불량 시 작업자에게 자동으로 통보해주는 시스템을 설계한다. 생산라인의 효율을 극대화하기 위해서는 작업자의 개입이 적은 상태로 시스템에 의해서 자동으로 공정이 이루어져야 한다. 따라서 본 시스템을 적용해 작업자는 자동으로 돌아가는 라인에 크게 개입하지 않고 문제가 발생했을 때만 투입되어 조치할 수 있게 된다. 따라서 생산과 효율을 크게 증가시키면서 작업자의 실수를 미연에 방지하고 제품의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1043-1046
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• 2021

인공지능 무인 감독 시스템을 이용하여 코로나 시대에 다수의 인원이 한 공간에서 시험을 볼 수 없는 상황을 극복하고, 전염병의 확산을 피해 언제 어디서든 시험을 볼 수 있는 시대를 도래한다. 미리 학습된 이미지를 바탕으로 얼굴을 판별하고, Motion recognition 기능을 이용하여 얼굴, 동공, 자세 등의 움직임을 인식하여 분석한다. 이처럼 인공지능 시스템을 이용한다면, 실시간 수업 학생 관리, 범죄 예방 등 타 분야에서 다양한 서비스를 실용화할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.416-421
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• 2021

In case of the road slips due to heavy snow and the temperature drops below 0 degrees, black ice which mainly occurs on the road, bridges for vehicles, and tunnel entrances, is not recognized by the driver's view because the image of the asphalt is transmitted through it. So cars' slip situation occurs, which leads to a big traffic accident and a large amount of loss of life and property. This study proposes a method to check the road condition using an infrared camera and to identify black ice through deep learning.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.59-60
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• 2022

본 논문에서는 유아 영어 단어 학습 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 키넥트 센서의 음성 인식 기능을 활용하여 동물과 음식 분야의 단어 학습 기능을 제공한다. 화면에 출력된 이미지에 해당하는 영어 단어를 말하면 키넥트 센서에서 그 음성을 인식하여 해당 단어의 발음이 정확한지 판별한다. 주어진 시간 내에 다양한 단어를 정확하게 발음함으로써 높은 점수를 취득하도록 구현한다.